Earticle

본 논문에서는 기존 에너지 스펙트럼 센싱 할 경우 고정된 FA를 기반으로 정해진 임계값에 따라 센싱이 진행된다. 하지만 SNR 상태가 높다면 낮은 레벨의 SNR에서보 비해 오경보 확률이 일어날 확률이 상대적으로 적어진다. 따라서 90%로 이상의 검출확률을 얻는 구간에 대하여 FA를 제어하는 방법으로 오경보 확률을 높게 설정하지 않아도 검출확률이 유지 되는지를 확인한다. 따라서 CR사용자의 SNR 상태에 따라 FA값을 컨트롤하여 적응적 임계값을 얻는 시스템 모델을 제안하고 성능을 분석한다.

In this paper, we propose system model to solve conventional threshold problem of using fixed false alarm for energy spectrum sensing. Spectrum sensing reliability is ensured when Secondary user have high SNR. Thus, it is not reasonable using fixed optional false alarm without considering CR user’s SNR. So, we propose adaptive threshold method. adaptive threshold is decided by controling FA according to CR user’s SNR

스펙트럼 센싱은 인지무선통신(CR, Cognitive Radio) 네트워크를 구성함에 있어 핵심적인 기술 중에 하나이다. 2차 사용자인 CR사용자는 1차 사용자에게 간섭을 주지 않기 위해 스펙트럼을 센싱 하여 해당 채널이 비어있거나 규정된 레벨 이하일 경우에만 해당 채널을 사용하게 된다. 최근 스마트폰의 사용으로 데이터의 트래픽이 증가함에 따라 광대역 서비스가 급증하고 있으며, 그에 따라 한 번에 넓은 대역을 센싱하는 광대역 센싱 기법의 필요성이 점차 높아지고 있다. 이러한 광대역 센싱은 인지무선통신이 수행되기 위한 매우 중요한 기술 중 하나이다. 높은 분해능을 갖는 광대역 센싱을 수행하기 위해서는 신뢰 할 수 있는 신호를 얻기 위한 알고리즘 처리가 선행되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 채널 상태가 좋지 않은 부 대역을 제외한 나머지 대역을 CR 사용자가 각각 센싱하여 정보를 취합하여 1차 사용자의 유무를 결정하는 협력 센싱 기법을 제안하였다. 이 때, 신호의 신뢰성을 높이기 위해 각각의 부 대역으로 나눈 CSI(Channel State Information)를 이용하여, 채널 상태를 파악한다. 또한, 검출 기법으로는 시스템 복잡도를 감소시키기 위하여 에너지검출 기법을 사용한다. 모의실험을 통해 성능을 검증하였고 그 성능은 SNR(Signal Noise ratio)에 따른 검출 확률로 나타내었다.

Spectrum sensing is a critical functionality of CR network; it allow secondary user to detect spectral holes and to opportunistically use under-utilized frequency bands without causing harmful interference to primary use. Recently, wideband service has been increase for processing abundance of data traffic. So CR network needs a realizable implementation design of spectrum sensing for wideband. To get high resolution performance of wideband sensing must precede algorithm processing for reliability signal detection. By the way, the performance of spectrum sensing can be degraded due to fading and shadowing. In order to overcome this problem, we propose system model of wideband sensing scheme on energy detected collaborative technique. we divide wideband into narrowbands and use narrowbands to detect signal excepting some narrowbands including bad channel through the CSI. And we simulate and analyze in terms of detection probability with various SNR.

Cognitive Radio는 유휴 스펙트럼을 찾아 환경에 맞는 통신방식과 주파수 대역폭을 능동적으로 판단해 재활용하는 지능적인 간섭회 피로 방식으로 스펙트럼을 공유하여 전파자원효율을 극대화 하는 기술이다. 이때 PU에 간섭을 일으키지 않기 위한 스펙트럼 센싱 기술이 중요하다. 하지만 상황에 따라 스펙트럼 센싱 알고리즘을 선택할수 있다면 좀더 효율적 센싱을 할수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 퍼지컨트롤러를 통해 에너지검출, 자기상관검출,M atched filter 검출 등을 개별 센싱에 반영하는 시스템 모델을 제안 하고 분석한다.

Cognitive Radio is an intelligent interference avoidance idle spectrum communication system for your environment and actively determine the frequency bandwidth recycling by sharing the spectrum in a way that maximizes the efficiency of radio resource technology. At this time, this does not cause interference to the PU spectrum sensing technology is important. If you can choose, depending on the state of the channel spectrum sensing algorithm will be more efficient sensing. Matched filter detection system model that reflects the individual sensing through a fuzzy controller in this paper, energy detection and self-correlation detection are proposed and analyzed.

In this paper, we propose an efficient decision rule in order to get better chance to detect the unused spectrum assigned to a licensed user and improve reliability of spectrum sensing performance. Each secondary user receives the signals from the licensed user. And the resulting signals input to an energy detector. Then, each sensing result is combined and used to make a decision whether the primary user is present at the licensed spectrum band or not. In order to make the reliable decision, we apply an efficient decision rule that is called as a majority rule in this paper. The simulation results show that spectrum sensing performance with the proposed decision rule is more reasonable and efficient than that with conventional decision rules.

Energy has been a major concern in almost all networks, especially the consumption and optimized utilization of energy. Lots of work has been experimented and proposed in the past with relevant evidences for fault detection too. However, researchers have yet to find the absolute solution to routing protocol for pre - “fault tolerance and prevention” using energy efficient awareness. In this paper, we have designed a protocol, if in case of failure which selects succeeding node in energy efficient manner; and if in case of its failure, sensitively restores the connectivity of the neighbors of a cluster around that node.

본 연구에서는 저에너지(80kVp) 및 고에너지(140kVp) 이중 에너지 CT(DECT)를 이용하여 획득한 척추 영상에서 통풍 병변을 검출하고 시각화하는 영상 처리 기법을 제안한다. 회색조 동시 발생 행렬(GLCM) 분석 결과, 두 에너지 레벨 간에 명암 대비 및 에너지 값에 유의미한 차이가 관찰되었지만, 균질성 및 상관관계는 상대적으로 변화가 없었다. 이산 웨이블릿 변환(DWT) 분석에서는 80kVp 영상에서는 유사한 픽셀 강도가 넓게 분포하는 반면, 140kVp 영상에서는 특히 뼈 구조에서 고강도 영역이 집중되는 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 검증하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 신경망을 학습시 켰다. DWT에서 추출한 고주파 성분을 입력 특징으로, 두 에너지 레벨의 강도값을 출력 목표로 설정하였다. 적합 결과는 예측값과 실제값 사이의 높은 일치도를 보여주어 모델의 정확성을 입증했다. 이 방법은 통풍 병변을 효과적으로 식별하고 요산나트륨(MSU) 결정 침착을 명확하게 시각화하는 것을 가능하게 하였다.본 연구는 기존의 이중 에너지 컴퓨터 단층촬영(DECT)을 이용하여 병변의 상세한 위치 파악과 물질 감별을 가능하게 함으로써 척추 통풍 진단의 정확도를 향상시키는 데 중요한 기여를 할 것으로 생각한다. 또한, 치료 반응을 모니터링하고 치료 효과를 평가하는 데 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.

In this study, I propose an image processing approach for detecting and visualizing gout lesions in spinal images obtained using dual-energy computed tomography (DECT) at low (80 kVp) and high (140 kVp) energy levels. Through gray-level co-occurrence matrix (GLCM) analysis, I observed significant differences in contrast and energy values between the two energy levels, while homogeneity and correlation remained relatively unchanged. Discrete Wavelet Transform (DWT) analysis further revealed that the 80 kVp images displayed a broad distribution of similar pixel intensities, whereas the 140 kVp images exhibited concentrated high-intensity regions, particularly in bony structures. To validate my findings, I trained a neural network using the Levenberg– Marquardt algorithm. I used the high-frequency components extracted from DWT as input features and the intensity values from both energy levels as target outputs. The fitting results showed a strong alignment between the predicted and actual values, confirming the accuracy of the model. The method effectively identified gout lesions and clearly visualized monosodium urate (MSU) crystal deposition. I believe this approach offers a valuable contribution to improving diagnostic accuracy in spinal gout by enabling detailed lesion localization and material differentiation using conventional DECT. Furthermore, it may serve as a useful tool for monitoring therapeutic response and evaluating treatment efficacy.

본 논문에서는 백스캐터 통신 주파수의 검파한 에너지의 평균을 이용하여 신호를 판단하는 법을 제안한다. Bistatic scatter radio 구조에 해당 모델을 적용시켜 Radio Frequency(RF) 에너지 하베스팅을 수행한다. RF 에너지 전송 시 태그가 모든 RF 신호를 하나의 Frequency Shift Keying(FSK) 대역폭으로 모두 반사하여, 수신기에서 하베스팅 신호와 백스캐터 신호의 차이를 판별할 수 있게된다. 수신기는 이를 이용해 최적의 안테나 선택을 할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 적절한 파라미터 설정을 통해 효과적으로 신호를검출할 수 있는 것을 확인하였다.

In this paper, we proposed a scheme for signal detection based on average of detected energy of frequencies for backscatter communications. We applied this scheme on the bistatic backscatter radio architecture for RF energy harvesting. Tags reflected entire RF signals on a same bandwidth when transmitted energy signals. Receivers can optimal switching antenna by this scheme. Simulation results show that the proposed scheme can precisely detect signals from tag with properly calculated parameters.

이동 Ad-hoc 네트워크 (MANET: Mobile Ad-hoc Network)는 기존의 통신 인프라의 구축 여부와 무관하게 무선 단말기간의 통신이 가능한 네트워크이다. Ad-hoc 네트워크는 음영지역, 재난지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용 될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 인지 무선 시스템을 ad-hoc네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 인지 무선 기반 ad-hoc 네트워크에서 주로 사용되는 에너지 검출 기법의 성능 향상을 위해, 다중 안테나를 이용한 인지 무선 기반 ad-hoc 네트워크 시스템을 제안하여 신호 검출 성능을 보였다.

Wireless devices can communicate between each other without existing infrastructure in mobile Ad-hod network. Ad hoc networks can be used under difficult conditions, where it is difficult to construct infrastructures, such as shadowing areas, disaster areas, war area, and so on. In order to support to considerable and various wireless services, more spectrum resources are needed. However, efficient utilization of the frequency resource is difficult because of spectrum scarcity and the conventional frequency regulation. Ad-hoc networks employing cognitive radio (CR) system that guarantee high spectrum utilization provide effective way to increase the network capacity. In this paper, to improve detection performance of the energy detection which is widely used in CR based ad-hoc network, we propose multiple antenna system for CR based ad-hoc networks.

본 논문에서는 연판정 간섭 소거 최소 자승-오류(soft interference cancellation and minimum mean squared-error; SIC-MMSE)방법을 이용한 새로운 에너지 효율적 다중안테나(multi-input multi-output; MIMO) 검출 기법을 소개한다. SIC-MMSE 방법의 가장 큰 계산 복잡도는 복소 행렬에 대하여 안테나 개수 만큼의 여러 번 역행렬 계산을 해야 하는데 있다. 본 논문에서는 행렬에 대한테일러 시리즈 확장(Taylor series expansion) 기법을 이용하여 안테나 개수에 상관없이 단 한번의 역행렬 계산만을 필요로 하는방법을 제안하며, 이와 같은 방법을 이용하여 계산의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법의 복잡도 감소 효과는안테나 개수가 증가함에 따라 더 크게 나타난다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 기법이 기존의 SIC-MMSE기법에 비하여 더 적은 복잡도로 거의 동일한 성능을 도출할 수 있음을 알 수 있다.

In this paper, we propose a new computationally efficient joint iterative multi-input multi-output (MIMO) detection schemeusing a soft interference cancellation and minimum mean squared-error (SIC-MMSE) method. The critical computationalburden of the SIC-MMSE scheme lies in the multiple inverse operations of the complex matrices. We find a new way whichrequires only a single matrix inversion by utilizing the Taylor series expansion of the matrix, and thus the computationalcomplexity can be reduced. The computational complexity reduction increases as the number of antennas is increased. Thesimulation results show that our method produces almost the same performances as the conventional SIC-MMSE withreduced computational complexity.

In this paper, the effectiveness of a damage detection theory in high-rise building is numerically investigated. An existing theory which uses modal strain energy extracted from the mode shape of structure to localize damage is introduced. A 45-story high-rise buil ding is selected as a target structure. To prove the efficiency of the method, 10 damage scenarios are simulated and the damage indice s are calculated from the mode shape of undamaged and damaged structures. The result shows better performance when using the mult iple mode shapes of structure.

음성 인식 성능 저하의 문제는 모델 훈련 환경과 인식 환경의 차이이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위 한 방법으로 다양한 묵음 특징 정규화 방법을 사용하고 있다. 기존의 묵음 특징 정규화 방법은 낮은 신호 대 잡음비 에서 묵음 구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성과 비음성에 대한 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식 성능이 저 하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 음성 에너지 최대화와 묵음 특징 정규화를 이용한 잡음 환경에 강인한 음성 검 출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 신호 대 잡음비에서는 음성 에너지를 최대화시켜 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였고 낮은 신호 대 잡음비에서는 음성/비음성의 켑스트럼 특징 분포 특성을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었다.

Speech recognition, the problem of performance degradation is the difference between the model training and recognition environments. Silence features normalized using the method as a way to reduce the inconsistency of such an environment. Silence features normalized way of existing in the low signal-to-noise ratio. Increase the energy level of the silence interval for voice and non-voice classification accuracy due to the falling. There is a problem in the recognition performance is degraded. This paper proposed a robust speech detection method in noisy environments using a silence feature normalization and voice energy maximize. In the high signal-to-noise ratio for the proposed method was used to maximize the characteristics receive less characterized the effects of noise by the voice energy. Cepstral feature distribution of voice / non-voice characteristics in the low signal-to-noise ratio and improves the recognition performance. Result of the recognition experiment, recognition performance improved compared to the conventional method.

The speech endpoints detection will decide the speech recognition rate. A new method using Energy‐Frequency‐Value(EFV) which studied in speech endpoints dectection, had improved more accurate rate in speech endpoints dectection than conventional method which only integrated shortterm energy and zero‐crossing rate.

노인 음성은 연령에 따른 호흡, 발성, 공명 등의 생리적 변화에 의하여 다량의 잡음이 발생된다. 따라서 노 인 음성으로 음성인식 및 합성, 분석 소프트웨어등과 같은 융복합 헬스케어 기기를 동작시키고자 할 때, 성능을 저 하시키는 결과를 야기한다. 그러므로 노인 음성을 분석하여 그들의 목소리로 다양한 헬스케어 기기를 잘 운영할 수 있는 위한 연구 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 노인 음성 잡음을 고려하여 기존의 대칭 구조 고차 미분 에너지 함수를 이용하여 노인 음성에서의 음성 구간 검출 알고리즘을 연구하였으며, 자기상관함수와 AMDF 방법과 비교하 여 노인 음성에서의 음성 구간 검출에 보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 음성 구 간 검출 알고리즘은 노인을 위한 음성 인터페이스에 적용함으로써 노인들의 스마트 기기에의 접근성을 높이고, 더 나아가 노인들을 위한 융복합 웨어러블 디바이스 성능 개선 및 다양한 개발이 가능할 것으로 전망한다.

Since the elderly voices include a lot of noise caused by physiological changes in respiration, phonation, and resonance, the performance of the convergence health-care equipments such as speech recognition, synthesis, analysis program done by elderly voice is deteriorated. Therefore it is necessary to develop researches to operate health-care instruments with elderly voices. In this study, a voice activity detection using a symmetric higher-order differential energy function (SHODEO) was developed and was compared with auto-correlation function(ACF) and the average magnitude difference function(AMDF). It was confirmed to have a better performance than other methods in the voice interval detection. The voice activity detection will be applied to a voice interface for the elderly to improve the accessibility of the smart devices.

With increasing demand of new wireless applications and increasing number of wireless user’s problem of spectrum scarcity arises. Cognitive Radio technology supports dynamic spectrum access to address spectrum scarcity problem. Reliability of cognitive operation entirely depends upon how effectively task of spectrum sensing has been performed. Spectrum sensing is a process of discovering voids in spectrum which can be allocated to cognitive users opportunistically. There exists number of traditional spectrum sensing methods in literature for constant noise floor. Practically, noise spectrum density is uncertain under which performance of spectrum sensing scheme degrades. In this paper a new spectrum sensing adaptive algorithm considering noise uncertainty has been proposed. Simulation results of proposed scheme shows a constant detection probability has been achieved under noise uncertainty.

This paper focuses on investigating robust edge detection methods using wavelet transform (WT) techniques. Based on the properties that the WT coefficients due to the edges concentrate and are highly correlated in the region of support (RoS) of the wavelet filters while those due to the white Gaussian noise are still Gaussian, this paper presents two robust WT-based correlation edge detectors by using the correlation of WT coefficients in the RoS of wavelet filters. The first one generates its decision statistics by integrating the point-wise energy of the WT coefficients in the RoS of wavelet filters, which is called as WT-based energy edge detector. The second one generates its decision statistics by integrating the correlation of the WT coefficients in the RoS of wavelet filters, which is called as WT-based coherent edge detector. Moreover, the statistical properties as well as the optimal integration length of these two edge detectors are derived. Finally, simulations are carried out to illustrate the detection performance of the proposed WT-based correlation edge detectors and compare them with the existing edge detection methods.

기존의 OR 법칙은 각각의 2차 사용자가 검출한 결과 값을 퓨전센터에서 취합하여 1차 사용자의 존재 유무를 판단한다. 따라서 기존의 OR 법칙은 1차 사용자의 존재 유무를 판단하기 위해서 CR 네트워크 내에 존재하는 모든 2차 사용자로부터 검출 결과 값을 취합하여야 했다. 하지만 본 논문을 통해 제안하는 OR 법칙은 2차 사용자의 검출 결과 값에 따라 퓨전센터에서 취합하는 2차 사용자의 검출 결과 값의 수를 조절하여 2차 사용자의 전송 용량을 높일 수 있다. 그리고 본 논문을 통해 제안하는 OR 법칙의 시뮬레이션을 통해 기존의 OR 법칙과 제안하는 OR 법칙의 오 경보 확률, 미 검출 확률을 구하고 전송 용량을 구한다.

Conventional Or Rule decide final sensing result depending on all of SU making sensing result. So Conventional Or Rule must be combined all of local result to decide PU absent or not. But Proposed Or Rule is not needed all of local result depending on each of SU of local result. So Proposed Or Rule can reduce decision time. In this Paper, we verify proposed Or Rule using simulation tool similar with matlab. And we can calculate false alarm probability and miss detection probability of proposed Or rule and conventional Or rule.

We focus on the energy detection based spectrum sensing in a cognitive radio system and provide closed-form expressions to evaluate the detection performances. Moreover, we use multiple antennas at the sensing node to exploit the spatial diversity. Besides, a generalized selection combining (GSC) scheme over independent and identically distributed (IID) and exponential correlated Rayleigh fading channels is used to improve the sensing performance especially in low signal-to-noise regimes.

본 논문에서는 AMI 시스템에 침입하는 공격자를 추적하거나 에너지 도둑을 추적할 수 있는 ETDTP(Energy Theft Detection and Traceback Protocol)을 제안한다. ETDTP는 전력회사, 지역관리소, AMI로 구성된다. 그리고 ETDTP는 첫째, 지역관리소와 AMI 사이에 Local Key를 생성하고, 이 Local Key로 데이터를 암호화시켜 전송함으로써 데이터 보안을 강화시켰다. 둘째, 에너지 도둑을 ETT(Energy Theft Tree) 형태로 분류하여 에너지 도둑을 탐지하는 ETD(Energy Theft Detection) 모듈 을 설계하였고, 셋째, 탐지된 에너지 도둑과 공격자의 위치를 역추적하는 ETAT(Energy Theft and Attack Traceback)모듈을 설계하였다. 모의실험 결과, ETDTP는 에너지 도둑의 평균 탐지율이 92%이 고, 에너지 도둑의 역추적 평균 성공율은 91%으로 평가되었다. 따라서 ETDTP을 스마트 그리드에 활 용하여 AMI에 발생할 수 있는 개인정보노출, 과금정보의 위변조 등의 위험요소를 줄이면서, AMI에 서 발생할 수 있는 2차적인 피해를 줄일 수 있다.

This paper proposes the ETDTP(Energy Theft Detection and Traceback Protocol) that can trace back an attack or an energy theft which breaks in an AMI system. The ETDTP consists of an Electronic Power Company, a Local Management Office, and an AMI system. First, it strengthens Data Security by generating a local key between the Local Management Office and the AMI, and by transferring the data encrypted with the local key. Second, it designs an ETD(Energy Theft Detection) module that detects an energy theft by collating energy thefts with ETT(Energy Theft Tree) type. Third, it designs an ETAT(Energy Theft and Attack Traceback) module that traces back the detected energy theft and an attack. According to simulation of the ETDTP, the average detection ratio of energy thefts is 92%, and the traceback average success ratio of energy thefts is 91%. Therefore, To use the ETDTP for Smart Grid reduces not only personal information exposition but also the forgery of billing information in which AMI can happen.

The spectrum sensing is an important activity of cognitive radios over fading channels. A proper sensing performance depends upon the fading margin and number of relays within a wireless link. This paper evaluates the sensing performance of energy detector in multihop networks over Nakagami-n fading channels. The decode and forward relays are considered for the analysis because of their best performance characteristics. Further, digital communication is aided by digital relaying techniques to achieve better performance results. The results yield the optimum value of average SNR based on fading margin and number of relays. The results emphasize that multi-branch networks (Co-operation) is an important tool to combat the effect of fading and to improve the detection probability.