• Title/Summary/Keyword: 가우시안

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In Out-of Vocabulary Rejection Algorithm by Measure of Normalized improvement using Optimization of Gaussian Model Confidence (미등록어 거절 알고리즘에서 가우시안 모델 최적화를 이용한 신뢰도 정규화 향상)

  • Ahn, Chan-Shik;Oh, Sang-Yeob
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.15 no.12
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    • pp.125-132
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    • 2010
  • In vocabulary recognition has unseen tri-phone appeared when recognition training. This system has not been created beginning estimation figure of model parameter. It's bad points could not be created that model for phoneme data. Therefore it's could not be secured accuracy of Gaussian model. To improve suggested Gaussian model to optimized method of model parameter using probability distribution. To improved of confidence that Gaussian model to optimized of probability distribution to offer by accuracy and to support searching of phoneme data. This paper suggested system performance comparison as a result of recognition improve represent 1.7% by out-of vocabulary rejection algorithm using normalization confidence.

Implementation and miniaturization of High Order Derivative Gaussian Pulse Generator for DS-UWB (DS-UWB를 위한 고차 미분 가우시안 펄스 생성기의 소형화와 구현)

  • Kim, Dong-Ho;Bang, Gyeong-Nam;Park, Chong-Dae
    • Journal of IKEEE
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    • v.10 no.2 s.19
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    • pp.109-115
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    • 2006
  • In this paper, High order derivative Gaussian pulse generator for DS-UWB communication satisfying the regulation of FCC was proposed and fabricated. In order to transform rectangular signal of 100Mbps to a Gaussian pulse, the fabricated Gaussian pulse generator consists of only two SRD. The output pulse had the widths of 330 psec and amplitudes of 920 mV. In addition, the designed and fabricated dual bandpass filter shows high order derivate characteristics by using micro-strip line and parallel stub to remove WLAN band. We generated the 13th Gaussian pulse restricted frequency spectrum of WLAN band more than -25dB. The pulse had pulse width of 1 nsec and amplitude of 25 mV.

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Performance Improvement on MFCM for Nonlinear Blind Channel Equalization Using Gaussian Weights (가우시안 가중치를 이용한 비선형 블라인드 채널등화를 위한 MFCM의 성능개선)

  • Han, Soo-Whan;Park, Sung-Dae;Woo, Young-Woon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.407-412
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    • 2007
  • 본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버쉽 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 벡터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing (SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

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Wavelet-based Digital Watermarking with Chaotic Sequences (카오스 시퀀스를 이용한 웨이브릿-기반 디지털 워터마크)

  • 김유신;김민철;원치선;이재진
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.25 no.1B
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    • pp.99-104
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    • 2000
  • In this paper, as a digital watermark we propose to use a chaotic sequence instead of the conventional Gaussian sequence. It is relatively easy to generate the chaotic sequence and is very sensitive to the change of initial value. The chaotic sequence adopted in this paper is a modified version of logistic map to give the sequence distribution of Chebyshev map. In the experiments, we applied the Gaussian sequence and chaotic sequence to wavelet coefficients of images to compare the similarity distribution. The results show that, as id the DCT-based watermarking system, the chaotic sequence is robust for various signal processing attacks, Moreover, the similarity variance is smaller than the Gaussian sequence for iterative experiments. It also shows a better performance for compression errors than the Gaussian sequence.

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Gaussian Optimization of Vocabulary Recognition Clustering Model using Configuration Thread Control (형상 형성 제어를 이용한 어휘인식 공유 모델의 가우시안 최적화)

  • Ahn, Chan-Shik;Oh, Sang-Yeob
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.15 no.2
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    • pp.127-134
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    • 2010
  • In continuous vocabulary recognition system by probability distribution of clustering method has used model parameters of an advance estimate to generated each contexts for phoneme data surely needed but it has it's bad points of gaussian model the accuracy unsecure of composed model for phoneme data. To improve suggested probability distribution mixed gaussian model to optimized that phoneme data search supported configuration thread system. This paper of configuration thread system has used extension facet classification user phoneme configuration thread information offered gaussian model the accuracy secure. System performance as a result of represent vocabulary dependence recognition rate of 98.31%, vocabulary independence recognition rate of 97.63%.

Regionalization using cluster probability model and copula based drought frequency analysis (클러스터 확률 모형에 의한 지역화와 코풀라에 의한 가뭄빈도분석)

  • Azam, Muhammad;Choi, Hyun Su;Kim, Hyeong San;Hwang, Ju Ha;Maeng, Seungjin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.46-46
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    • 2017
  • 지역가뭄빈도분석의 분위산정에 대한 신뢰성은 수문학적으로 균일한 지역으로 구분하기 위해 사용된 장기간의 과거 자료와 분석절차에 의해 결정된다. 그러나 극심한 가뭄은 매우 드물게 발생하며 신뢰 할 수 있는 지역빈도분석을 위한 지속기간이 충분치 않는 경우가 많이 발생한다. 이 외에도 우리나라의 복잡한 지형적 및 기후적 특징은 동질한 지역으로 구분하기 위한 통계적인 처리방법이 필요하였다. 본 연구에서 적용한 지역빈도분석은 여러 지역의 다양한 변수인 수문기상 특성을 분석하여 동질한 지역을 확인하고, 주요 가뭄변수(지속 시간 및 심각도)를 통합 적용하여 각각의 동질한 지역 분위를 추정함으로써 동질한 지역을 구분하는 해결책을 제시하였다. 본 연구에서는 가우시안 혼합 모형(Gaussian Mixture Model)을 기반으로 기반 군집분석 방법을 적용하여 최적의 동질한 지역을 구분하고 그 결과를 우도비검정 및 다른 유효성 검사 지수를 이용해서 확인하였다. 가우시안 혼합 모델에서 산정했던 매개변수를 방향저감 공간으로 표현하기 위해서 가우시안 혼합 모델방향 저감(GMMDR)방법을 적용하였다. 이 변수는 가뭄빈도분석을 위해 다양한 분포와 코풀라(copula) 적합도를 이용하여 추정 비교하였다. 그 결과 우리나라를 4개의 동질한 지역으로 나누게 되었다. 가우시안과 Frank copula를 이용한 Pearson type III(PE3) 분포는 우리나라의 가뭄 기간과 심각도의 공동 분포를 추정하는데 적합한 것으로 나타났다.

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Layered Object Detection using Gaussian Mixture Learning for Complex Environment (혼잡한 환경에서 가우시안 혼합 모델을 이용한 계층적 객체 검출)

  • Lee, Jin-Hyeong;Kim, Heon-Gi;Jo, Seong-Won;Kim, Jae-Min
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.435-438
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    • 2007
  • 움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모텔은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

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Shape and Motion Visualization of the Left Ventricle using a Dynamic Gaussian Blob Model (동적 가우시안 블럽 모델을 이용한 좌심실의 형태 및 운동 가시화)

  • Choi, Soo-Mi;Kim, Myoung-Hee
    • Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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    • v.27 no.9
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    • pp.768-776
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    • 2000
  • 본 논문에서는 심혈관 조영영상으로부터 좌심실의 형태 및 운동을 가시화하기 위해 기하학적 정보와 물리적 정보를 통합한 동적 가우시안 블럽(dynamic gaussian blob)모델을 개발하였다. 동적 가우시안 블럽 모델은 superellipsoid에 3차원 가우시안 형태함수를 갖는 단일 유한요소를 통합한 것으로, 좌심실에 작용되는 가상적인 힘에 의해 형태를 적하하고, 심박동 전 주기에서의 운동을 추적한다. 또한 벽 운동 정도에 따라 다른 색을 지정하여 볼 수 있도록 함으로써 벽 운동에 이상이 있는 부위를 육안으로 쉽게 판별할 수 있도록 하였다. 이와 같은 좌심실의 동적.색체 가시화는 형태가 변황되는 심장질환이나 허혈이나 심근경색증처럼 심실벽 운동에 이상이 있는 질환의 진단을 도울 수 있다.

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An efficient inter-sub block filtering for BVSP in 3D-HEVC (3D-HEVC 에서 효율적인 BVSP 를 위한 서브 블록간 필터링 방법)

  • Lee, Jae Yung;Han, Jong Ki
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2013.06a
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    • pp.351-353
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    • 2013
  • 본 논문에서는 현재 활발하게 표준화가 진행중인 3D-HEVC 의 기술들 중 Backward View Synthesis Prediction(BVSP)에서 움직임 보상을 수행하는 서브 블록 경계에 가우시안 필터를 적용하는 방법을 제안한다. BVSP 에서는 4x4 서브 블록 단위로 대표 깊이 정보를 구하여 움직임 보상을 수행하기 때문에 서브 블록 경계에 블록킹 왜곡이 발생할 수 있으므로 가우시안 필터를 통해 이러한 왜곡을 줄일 수 있다. 하지만 모든 경계 픽셀에 대해 가우시안 필터를 적용하지 않고 경계 픽셀의 주변 정보에 따라 적응적으로 가우시안 필터를 적용하고, 필터의 컨트롤 파라미터 또한 적응적으로 변경하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법을 기존의 HTM 6.2 와 비교했을 때, 평균 0.1%의 부호화 효율 개선을 보이고 복잡도는 1.2% 증가 하였다.

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A Study on Real-time Processing of The Gaussian Filter using The SSE Instruction Set. (SSE 명령어 기반 실시간 처리 가우시안 필터 연구)

  • Chang, Pil-Jung;Lee, Jong-Soo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.89-92
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    • 2006
  • 본 논문은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘의 실시간처리 응용프로그램 작성기법을 기술하고 있는데, 단일 프로세서에서 병렬처리 기능을 지원하도록 설계된 SSE 명령어 집합을 사용하여 가우시안 convolution을 구현하고 있다. SIFT알고리즘의 Scale-space를 생성하는 과정에 수행되는 가우시안 Convolution은 연산시간이 과도하게 요구된다.[1] 2D의 가우시안 필터가 영상을 구성하는 모든 셀과 1:1로 연산을 수행하므로 이 연산의 소요시간은 영상의 가로, 세로 길이 그리고 필터의 크기에 비례하여 결정된다. 이 논문에서 제안하는 방법은 연산을 위해 CPU 내부로 한번 읽어 들인 픽셀자료에 대해 가능한 모든 연산을 SSE 명령어 집합을 사용하여 수행함으로써 병렬 연산에 의한 연산시간 절감과 메모리 접근 최소화를 통한 입출력시간 절감을 통해 전체 연산시간을 단축 하였다.

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