Flexer Server

교수 성명	김경섭 (1)
프로젝트명	머신러닝을 이용한 전파신호의 스펙트럼 센싱 및 변조방식 인식 기술
목표	전파측정 및 모니터링 시스템에서 신호의 변조 방식을 자동으로 식별하는 기능에 대한 필요성이 오래전부터 요구되어왔다. 계측기나 일부 시스템에는 적용되어 있으나 실환경에서 식별율이 높지 않고, 무선서비스가 다양해짐에 따라 다양한 변조 방식을 자동으로 분류하는 것에 한계가 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통해 기존의 자동 분류/식별 알고리즘과 비교하여 식별율을 개선할 수 있는지 타당성을 연구해 보고자 한다.
주요결과물	- 기계학습을 이용한 전파 측정 및 감시 시스템을 개발 - 전파관련 빅데이터 수집 및 분석을 통해 의미한 가치 정보를 발굴하여 활용서비스 개발
주요내용	- 스팩트럼 감지, 변조인식, 음성인식 - 스펙트럼 할당하고 간섭을 완화시키기 위하여 고품질 스펙트럼 감지(Spectrum Sensing)또는 변조인식(Modulation Recognition) 기술하고 적용 - 신호처리, 딥러닝, 머신러닝 활용
필요기술	- Linux 개발 환경 유 경험자 - 패턴 인식을 위한 딥러닝 또는 머신러닝 기술 - 디지털 신호처리 기술
학생들이 참고할 기타사항

교수 성명	김경섭 (2)
프로젝트명	딥러닝 기술을 이용한 음향방출 신호 분석을 통한 구조물 안전성 예측시스템 개발
목표	딥러닝 기술을 이용한 음향방출 신호 분석을 통한 구조물의 안전성을 상시적으로 원격 감시하고, 구조물의 건전성 상태를 정밀하게 진단할 수 있는 구조물 안전성 원격 정밀 진단시스템 개발
주요결과물	- 분석 데이터 수신 및 저장 - 딥러닝 기술을 이용한 데이터 분석을 통한 구조물 건전성 진단 및 결과 제시 - 통합 진단 평가 및 예측 판단 알고리즘 및 시뮬레이션 모델 개발
주요내용
필요기술	- Linux 개발 환경 유 경험자 - 딥러닝 또는 머신러닝 기술 - 디지털 신호처리 기술 - 센서 데이터 분석
학생들이 참고할 기타사항

교수 성명	김경섭 (3)
프로젝트명	음성 데이터를 이용한 딥러닝 기반 신원확인 시스템 개발
목표	음성 신호를 이용한 신원 확인 시스템을 개발하는 것이다. 음성인식 방식에 초점을 맞추었고, 정확도를 높이는 방식을 연구하고 적용하여 신원 확인 시스템을 개발을 목표함
주요결과물	- 화자를 미리 등록하고 훈련한 뒤 새로 들어오는 테스트 음 성에 대한 화자인식
주요내용	음성 등록을 위해 화자의 음성을 추출할 경우 특징을 가장 잘 추 출하는 방식에 대해 연구하고, 화자 식별 전 미지의 음성에 대해 등록 여부를 구별하고, 등록된 음성이라면 화자 식별 과정 전 확인 과정이 필요하므로 이에 대한 방법을 연구하고자 한다. 사용자가 신원 확인을 위해 마이크로 음성을 녹음하면 등록된 화자를 검색해 음성과 가장 일치하는 화자를 찾아준다.
필요기술	- Linux 개발 환경 유 경험자 - 딥러닝 또는 머신러닝 기술 - 디지털 신호처리 기술
학생들이 참고할 기타사항