• 정보통신설비학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.18-23
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• 2009

The conventional channel selection method for a ZigBee communication network basically detects the energy values in all channels. In the ISM band, no license is required to use channels in this band, so there may exist various interference factors in this band. It is well known that WLAN is the major interference factor degrading the performance of ZigBee in the ISM band. In this paper, we propose an efficient channel selection algorithm which uses the pattern of two types of WLAN channel uses as the a priori information of IEEE 802.11 band IEEE 802.11g. By using the proposed algorithm, we may save the time required to select channels for the ZigBee communications.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.1081-1088
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• 2013

Hyperspectral cameras acquire reflectance values at many different wavelength bands. Dimensions tend to increase because spectral information is stored in each pixel. Several attempts have been made to reduce dimensional problems such as the feature selection using Adaboost and dimension reduction using the Simulated Annealing technique. We propose a novel material detection method that consists of four steps: feature band selection, feature extraction, SVM (Support Vector Machine) learning, and target and specific region detection. It is a combination of the band ratio method and Simulated Annealing algorithm based on detection rate. The experimental results validate the effectiveness of the proposed feature selection and band ratio method.

• 한국음향학회지
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• 제32권6호
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• pp.556-562
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• 2013

본 논문은 컴포트 노이즈(comfort noise)를 이용하는 주파수 밴드선택 음성/오디오 코덱에서 컴포트 노이즈 대신 SBR(Spectral Band Replication) 기술을 이용하여 여기 신호를 대체 함으로서 밴드 선택 광대역 음성/오디오 부호화기의 성능 향상을 목표로 한다. 비 전송 밴드에 SBR 기술로 합성된 신호를 삽입하기 위하여 부밴드 별로 전송된 신호를 활용하며, 각각의 부밴드 별로 에너지 가중치를 설정한다. 백색잡음 성분의 컴포트 노이즈 대신 전송신호에 의존하는 신호를 합성 함으로서 보다 높은 음질의 밴드 선택 부호화기를 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.149-154
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• 2021

초분광 이미지는 일반 이미지와 달리 전자기 스펙트럼을 파장에 따라 수많은 밴드로 나누어 촬영된 것으로 고용량 고해상도 이미지이다. 일반 이미지보다 정보량이 많아 물체나 물질 탐사에 활용된다. 처리할 초분광 이미지의 정보량을 줄이기 위해 밴드 선택(band selection)기법을 활용한다. 기존 밴드 선택기법들은 통계를 바탕으로 하는 휴리스틱한 기법으로, 시간이 오래 걸리며, 일반성과 보편성이 떨어지는 경우가 많다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 양자화 개념(Quantization)를 활용하여, 이산 범위(Discrete Range)를 통해 범위별로 대표적인 밴드를 뽑아 밴드 선택에 사용한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 기존 밴드 선택 방식보다 수행 시간이 매우 빠르며 밴드 수를 1/10~1/7로 줄였음에도 원본과 성능 정확도가 유사함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3295-3311
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• 2020

With the wide application of hyperspectral images, it becomes more and more important to compress hyperspectral images. Conventional recursive least squares (CRLS) algorithm has great potentiality in lossless compression for hyperspectral images. The prediction accuracy of CRLS is closely related to the correlations between the reference bands and the current band, and the similarity between pixels in prediction context. According to this characteristic, we present an improved CRLS with adaptive band selection and adaptive predictor selection (CRLS-ABS-APS). Firstly, a spectral vector correlation coefficient-based k-means clustering algorithm is employed to generate clustering map. Afterwards, an adaptive band selection strategy based on inter-spectral correlation coefficient is adopted to select the reference bands for each band. Then, an adaptive predictor selection strategy based on clustering map is adopted to select the optimal CRLS predictor for each pixel. In addition, a double snake scan mode is used to further improve the similarity of prediction context, and a recursive average estimation method is used to accelerate the local average calculation. Finally, the prediction residuals are entropy encoded by arithmetic encoder. Experiments on the Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) 2006 data set show that the CRLS-ABS-APS achieves average bit rates of 3.28 bpp, 5.55 bpp and 2.39 bpp on the three subsets, respectively. The results indicate that the CRLS-ABS-APS effectively improves the compression effect with lower computation complexity, and outperforms to the current state-of-the-art methods.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제40권4호
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• pp.417-427
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• 2015

Purpose: This study investigated different band selection methods to classify spectrally similar data - obtained from aerial images of healthy citrus canopies and citrus greening disease (Huanglongbing or HLB) infected canopies - using small differences without unmixing endmember components and therefore without the need for an endmember library. However, large number of hyperspectral bands has high redundancy which had to be reduced through band selection. The objective, therefore, was to first select the best set of bands and then detect citrus Huanglongbing infected canopies using these bands in aerial hyperspectral images. Methods: The forward feature selection algorithm (FFSA) was chosen for band selection. The selected bands were used for identifying HLB infected pixels using various classifiers such as K nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), naïve Bayesian classifier (NBC), and generalized local discriminant bases (LDB). All bands were also utilized to compare results. Results: It was determined that a few well-chosen bands yielded much better results than when all bands were chosen, and brought the classification results on par with standard hyperspectral classification techniques such as spectral angle mapper (SAM) and mixture tuned matched filtering (MTMF). Median detection accuracies ranged from 66-80%, which showed great potential toward rapid detection of the disease. Conclusions: Among the methods investigated, a support vector machine classifier combined with the forward feature selection algorithm yielded the best results.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.455-467
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• 2017

초분광 영상을 이용한 표적 탐지를 수행할 때에는 인접한 분광 밴드의 중복성의 문제 및 고차원 데이터로 인해 발생하는 방대한 계산량의 문제점을 해결하기 위한 특징 추출 과정이 필수적이다. 본 연구는 기계 학습 분야의 특징 선택 기법을 초분광 밴드 선택에 적용하기 위해 $L_{2,1}$-norm regression 모델을 이용한 새로운 밴드 선택 기법을 제안하였으며, 제안한 밴드 선택 기법의 성능 분석을 위해 표적이 존재하는 초분광영상을 직접 촬영하고 이를 바탕으로 표적 탐지를 수행한 결과를 분석하였다. 350 nm~2500 nm 파장 대역에서 밴드 수를 164개에서 약 30~40개로 감소시켰을 때 Adaptive Cosine Estimator(ACE) 탐지 성능이 유지되거나 향상되는 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 밴드 선택 기법이 초분광 영상에서 탐지에 효율적인 밴드를 추출해 내며, 이를 통해 성능의 감소 없이 데이터의 차원 감소를 수행할 수 있어 향후 실시간 표적 탐지 시스템의 처리 속도 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.127-130
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• 2007

The conventional feature recombination technique is very effective in the band-limited noise condition, but in broad-band noise condition, the conventional feature recombination technique does not produce notable performance improvement compared with the full-band system. To cope with this drawback, we introduce a new technique of sub-band likelihood computation in the feature recombination, and propose a new feature recombination method by using this sub-band likelihood computation. Furthermore, the reliable sub-band selection based on the signal-to-noise ratio is used to improve the performance of this proposed feature recombination. Experimental results shows that the average error reduction rate in various noise condition is more than 27% compared with the conventional full-band speaker identification system.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2008년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.116-120
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• 2008

Wireless Personal Area Network 기술 중 하나인 지그비는 네트워크를 구성할 때 기본적으로 모든 채널에 대해 에너지를 측정한 후 이를 바탕으로 채널을 선택하는 방법을 사용한다. 지그비가 사용하는 주파수 대역인 ISM Band는 특별한 라이센스 없이 누구나 사용할 수 있는 주파수 대역이므로 다양한 간섭 요인들이 존재하게 되며, 이 간섭 요인들 중 지그비의 통신 성능에 가장 큰 영향을 미치는 것은 무선랜으로 알려져 있다. 본 논문에서는 무선랜의 채널 사용 패턴을 사전정보로 활용하여 지그비 채널 선택 과정을 효율적으로 수행할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘에 의하면 지그비 채널 선택 시 일부 지그비 채널에 대해서만 측정하여도 되므로 지그비 네트워크 구성 시 채널 선택에 소요되는 시간을 단축할 수 있게 된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권12호
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• pp.718-728
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• 2014

60 GHz 대역과 낮은 (2.4 GHz/5 GHz) 주파수 대역을 모두 사용하는 다중대역 WLAN은 송수신 단말이 충분히 가까우면 60 GHz 대역을 사용하여 Gbps 속도로 통신을 하고 단말 간의 거리가 멀면 낮은 주파수 대역에서 동작하여, 어떠한 경우에도 최적의 전송속도를 제공할 수 있다. 다중대역 WLAN의 효율적 운용을 위해서는 WLAN의 동작대역을 적절히 변경하는 대역이동 방안이 필요하다. 본 논문에서는 효과적인 대역이동 결정 기법을 설계한다. 또한 대역이동 프로토콜을 실제 구현할 때 필요한 제어프레임의 전송속도 선택 방법도 함께 제안한다. NS-3를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 인적 차폐(human blockage) 또는 로그노말 전파음영(log-normal shadowing)이 발생하는 환경에서 제안된 기법의 성능을 평가한다.