• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.85-94
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• 2019

기두부와 단 분리 시 조각은 서로 다른 미세 운동을 하므로 스펙트로그램 상에서 미세 도플러 주파수의 형태가 서로 다르게 나타나며 이를 통해 구분이 가능하다. 본 논문에서는 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Networks)을 이용하여 기두부와 단 분리 시 조각을 구분하였다. 합성곱 신경망의 입력영상으로는 미세도플러 스펙트로그램을 사용하였다. 또한 기두부와 단 분리 시 조각의 구분성능을 향상시키기 위해 미세 도플러 스펙트로그램에 CA-CFAR(Cell Averaging-Constant False Alarm Rate)를 적용하여 전처리 과정을 수행하였다. 실험 결과, 전처리 과정을 수행하여 획득한 미세 도플러 스펙트로그램을 입력 영상으로 사용하였을 경우, 전처리 과정을 수행하지 않은 미세 도플러 스펙트로그램보다 모든 SNR환경에서 구분 성능이 향상되었다.

• 센서학회지
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• 제17권4호
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• pp.317-324
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• 2008

This paper presents an optical doppler tomography(ODT) system using a speaker as a method to achieve depth measurement in a flowing sample. The use of the speaker provides easy implementation with a low cost. The nonlinear characteristics of the speaker has hindered its adaptation because it produces inconsistent fringe frequencies at different depths. This paper reports an adaptive algorithm to compensate the nonlinear characteristics, and could, resultantly, acquire the Doppler frequency shift caused by the sample. The experiment utilizes a flowing scattering particle solution in a capillary tube at a certain flow rate. The Doppler frequency profile over the lumen was calculated by using spectrogram method. and we obtained the velocity image of the sample.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1217-1220
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• 1987

We have developed a Ultra Sound Pulsed Doppler System with two-dimensional M-mode image and Spectrum analyzer. The image of the M-mode is composed of time and depth axes. The Spectrum analyzer shows the spectrum of Doppler signal which represents the velocity component of time dependent blood-flow behavior. The spectrogram using Spectrum analyzer is composed of frequency and amplitude axes. The outputs of the system are audio signals, velocity curves, velocity profiles, M-mode images and spectrogram.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제7권2호
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• pp.169-182
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• 1986

Pulsed ultrasonic Doppler system is a useful diagnostic instrument to measure blood-flow-velocity, velocity profile, and volume-blood-flow. This system is more powerful compare with 2-dimensional B-scan tissue image. A system has been deve- loped and ii being evaluated using TMS 32010 DSP. We use this DSP for the purpose of real-time spectrum analyzer to obtain spectrogram in singlegate pulsed Doppler system and for the serial comb filter to cancel clutter and zero crossing counter to estimate Doppler mean frequency in multigate pulsed Doppler system. The Doppler shift of the backscattered signals is sensed in a phase detector. This Doppler signal corresponds to the mean velocity over a some region in space defined by the ultrasonic beam dimensions, transmitted pulse duration, and transducer ban(iwidth. Multi- gate pulsed Doppler system enable the transcutaneous and simultaneous assessment of the velocities in a number of adjacent sample volumes as a continuous function of time. A multigate pulsed Doppler system processing the information originating from presented.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제7권2호
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• pp.139-146
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• 1986

본 논문은 tms 32010이라는 디지탈 신호 처리용소자를 사용하여 초음하 펄스 도플러 장치를 구현한 것이다. 도플러 장피란 초음파 신호의 송수신 과정에서 발생하는 도플러 효과를 이용하여 혈류의 속도를 측정하는 장치이다. 한 점에서의 속도를 측정하는 단일채널 도플러 장치에서는 실시간 고속 푸리에 변환기를 구현하여 도플러 주하수의 스펙트럼을 측정함으로서 혈류속도를 측정하며 초음파 빔의 일직선상에서의 여러점을 동시에 측정하는 다중채널 도플러 장치에서는 영점교차검출기를 구현하여 평균주파수를 측정하였다. 자중채널 장치는 직렬처리법을 사용하여 하드웨어를 간단히 하였으며 8점에서의 속도를 측정할 수 있도록 하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.996-1003
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• 2016

도착시간(Time of arrival : TOA)을 이용한 삼변측량법은 레이다 시스템에서 단일목표물의 위치를 추정할 때 일반적으로 사용되는 기법으로 다중 목표물의 경우에는 각 목표물에 대응되는 측정치를 구별할 수가 없으므로 활용이 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 측정치와 목표물 간 관계의 모호성을 없애고자 최근 레이다 분야에서 활발히 연구되고 있는 마이크로 도플러를 통해 각 목표물의 마이크로 모션을 측정하여 각 목표물의 측정치를 구별하는데 활용하였고, 구별된 측정치로 각 목표물에 대해 삼변측량법을 적용할 수 있게 하였다. 목표물은 모탄에서 분리되는 자탄을 고려하였으며 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 알고리즘을 검증하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.10-17
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• 2017

We propose classification algorithms for human and dog movement. The proposed algorithms use micro-Doppler signals obtained from humans and dogs moving in four different directions. A two-stage classifier based on a support vector machine (SVM) is proposed, which uses a radial-based function (RBF) kernel and $16^{th}$-order linear predictive code (LPC) coefficients as feature vectors. With the proposed algorithms, we obtain the best classification results when a first-level SVM classifies the type of movement, and then, a second-level SVM classifies the moving object. We obtain the correct classification probability 95.54% of the time, on average. Next, to deal with the difficult classification problem of human and dog running, we propose a two-layer convolutional neural network (CNN). The proposed CNN is composed of six ($6{\times}6$) convolution filters at the first and second layers, with ($5{\times}5$) max pooling for the first layer and ($2{\times}2$) max pooling for the second layer. The proposed CNN-based classifier adopts an auto regressive spectrogram as the feature image obtained from the $16^{th}$-order LPC vectors for a specific time duration. The proposed CNN exhibits 100% classification accuracy and outperforms the SVM-based classifier. These results show that the proposed classifiers can be used for human and dog classification systems and also for classification problems using data obtained from an ultra-wideband (UWB) sensor.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.200-207
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• 2020

본 논문에서는 보안 감시용 레이다 시스템을 위한 저복잡도 특징점 추출기를 제안하고, 이의 FPGA 기반 설계 결과를 제시하였다. 특징점 추출기의 메모리 요구량을 최소화하기 위해 레이다 스펙트로그램 전체에 대한 통계처리를 요구하는 프레임 단위의 특징점을 배제하고, 단위 도플러 프로파일에서 추출 가능한 특징점을 적용하였다. 제안된 특징점 추출기는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Xilinx Zynq-7000 FPGA를 활용하여 구현되었으며, 기존 연구대비 58.3%의 slice 및 98.3%의 메모리 요구량을 감소 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 특징점 추출기가 통합된 레이다 기반 보안 감시 시스템을 통해 차, 자전거, 보행자 및 전동 킥보드에 대한 분류 실험이 수행되었고, 성능 분석 결과 93.4%의 정확도 성능을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.489-498
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• 2018

본 논문에서는 잔향이 존재하는 환경에서 낮은 도플러 주파수를 가지는 지속파 능동 소나의 반사음이 수신될 때, 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 이를 탐지하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 지속파 능동 소나에서 수신기가 이동하는 경우 도플러 효과로 인하여 잔향 주파수 대역이 넓어지며, 이 경우 낮은 도플러 주파수를 가지는 표적 반사음은 잔향에 의해 방해를 받는다. 본 논문에서 고안한 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 수신음의 다채널 스펙트로그램을 주파수 기저, 시간 기저, 빔형성기 이득으로 분석한 후, 적절한 기저를 선택하여 반사음의 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정한다. 해당 알고리즘의 동작을 분석하기 위하여 다양한 신호대잔향음 환경에서의 시뮬레이션을 수행하였으며, 분석 결과 고안한 알고리즘이 주파수, 시간, 그리고 방위를 추정할 수 있으나 낮은 신호대잔향비 환경에서 성능이 저하됨을 확인할 수 있었다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 향후 기저 선택 알고리즘을 수정함으로써 성능을 개선할 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.426-432
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• 2021

CW (continuous wave) 도플러 레이다는 카메라와 달리 사생활 침해 문제를 해결할 수 있고, 비접촉 방식으로 신호를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 CW 도플러 레이다를 이용한 사람 행동 인식 시스템을 제안하고, 가속을 위한 하드웨어 설계 및 구현 결과를 제시한다. CW 도플러 레이다는 사람의 연속된 동작에 대한 신호를 측정한다. 이에, 동작 분류를 위한 단일 스펙트로그램을 얻기 위해 운동 동작의 횟수를 세는 기법을 제안하였다. 또한, 연산의 복잡도와 메모리 사용량을 최소화하기 위해 동작 분류에 BNN (binarized neural network)을 사용하였고, 검증 결과 94%의 정확도를 보임을 확인하였다. BNN의 복잡한 연산을 가속하기 위해 FPGA를 이용하여 BNN 가속기가 설계 및 구현되었다. 제안된 사람 행동 인식 시스템은 logic 7,673개, register 12,105개, combinational ALUT (adaptive look up table) 10,211개, block memory 18.7 Kb를 사용하여 구현되었으며, 성능 평가 결과 소프트웨어 구현 대비 연산 속도가 99.97% 향상되었다.