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뇌파 신호는 수많은 신경세포들의 상호작용으로 발생되어 선형 모델 기반 해석에 한계를 갖는다. 본 논문에서는 Takens embedding 기반의 비선형적 특징 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Takens embedding을 통해 다차원 위상 공간에 표현된 EEG (Electroencephalogram) 신호의 샘플들 간 거리를 계산하고 통계적 분산을 획득하며, 특징 추출 과정에서 공통 공간 패턴(Common spatial pattern., CSP)을 사용하여 변별력을 향상시킬 수 있다. 공개된 EEG 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 비선형 특징을 사용했을 경우 기존 방식들보다 향상된 63.59%의 AUC를 얻었다. 뿐만 아니라, 다수의 위성 영상을 이용하여 설계된 표적 탐지 실험에서 제안된 특징을 사용했을 경우 기존의 특징들을 사용했을 경우보다 70.98%의 향상된 AUC를 얻었으며, CSP를 적용할 경우는 77.81%까지 향상된 AUC를 얻을 수 있었다.

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신경망을 이용한 향상된 무선 신호 핑거프린트 맵 초고해상도 변환 기법 = An improved super-resolution reconstruction method for RF fingerprint maps using neural networks 정성훈, 임채훈 p. 3-9
확장된 드레인을 갖는 EDNMOS 정전기 보호 소자의 최적 이온주입량 결정을 위한 설계 방법론 = Design methodology for determination of optimal ion implant dose of EDNMOS ESD protection device with extended drain 서용진 p. 21-26
범용 AI 컴파일러의 비공개 NPU 코드생성을 위한 공통 인터페이스 설계 및 검증 = Design and verification of a common interface for proprietary NPU code generation in general-purpose AI compilers 이제민, 권용인 p. 29-32
원격 PPG의 심박수 도출 방법 및 활용성 평가 = Assessment of heart rate derivation methods and applicability in remote photoplethysmography 채종의, 김대열, 이광기, 박찬형 p. 35-42
확산 모델과 광학 흐름을 이용한 미세 표정 합성 기법 = Micro expression generation using diffusion model and optical flow 김찬호, 박인규 p. 43-52
Takens embedding을 이용한 EEG 신호 특징 추출 알고리즘 = EEG signal feature extraction algorithm using takens embedding 이기배, 고건혁, 이종현 p. 55-62
High accuracy pressure and temp sensor module with LIN 2.2 output for diagnostic function = 고정확도 및 자가진단 기능을 가진 LIN2.2 digital 통신 온도 및 압력센서 Hyung-Sok Lim, Choul-Young Kim p. 65-77
직·병렬스위치와 직·병렬비대칭 적층형 스위치 성능비교에 관한 연구 = A study on the performance comparison of series·parallel switches and series·parallel asymmetric stacked switches 노희정, 최학윤 p. 78-83
군사용 레이더 시스템 보호를 위한 낙뢰서지 방호장치의 설계 = Design of lightning surge protective device to protect military radar systems 안창환 p. 84-91
동적 데이터를 위한 분할된 학습 블룸필터 기반 구조 = Partitioned learned bloom filter-based structures for dynamic data 이예지, 변하영 p. 10-18

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