Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.389-392
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2005
본 논문의 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 삼각형 모양의 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 소수의 컴포넌트로도 좋은 검색 결과가 가능한 검색 시스템을 구축하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.544-546
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2002
본 논문은 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)의 훈련하는 방법을 동적 다중 그룹 혼합 가중치(Dynamic Mutli-Group mixture weight)을 이용하여 재구성하는 방법을 제안한다. 음성은 Hidden 상태열에 의하여 특성화되고, 각 상태는 가중된 혼합 가우시안 밑도 함수에 의해 표현된다. 음성신호를 더욱더 정확하게 계산하려면 각 상태를 위한 가우시안 함수를 더욱더 많이 사용해야 하며 이것은 많은 계산량이 요구된다. 이러한 문제는 가우시안 분포 확률의 통계적인 평균을 이용하면 계산량을 줄일 수 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 다양한 화자의 발화속도와 가중치의 적용이 적합하지 못하여 인식률을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 다양한 화자의 발화속도에 적합하도록 화자의 화자의 발화속도에 따라 동적으로 5개의 그룹으로 구성하고 동적 다중 그룹 혼합 가중치를 적용하여 CDHMM 파라미터를 재구성함으로써 8.5%의 인식율이 증가되었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.14
no.1
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pp.11-21
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1989
In this paper, a GMSK modulator was implemented with a gaussian lowpass filter using digital signal processing, a phase integration, D/A convers and auxiliary circuits. The relatively narrow bandwidth of power spectrum of the GMSK modulator is observed when the cut off frequency (B T) of the gaussian baseband filter is varied. In a demodulator, a discriminator type circuit is used. Using the above degital radio GMSK modem, BER is theoretically derived and experimentally measured when 16Kbps PRBS data is transmitted under Rayleigh fading and additive white gaussian noise conditions.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.10
no.3
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pp.130-134
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1985
In two-dimensional discrete cosine transform(DCT) coding, the measurements of the distributions of the transform coefficients are important because a better approximation yields a smaller mean square distorition. This paper presents the results of distribution tests which indicate that the statistics of the AC coefficients are well approximated to a generalized Gaussian distribution whose shape parameter is 0.6. Furthermore, from a simulation of the DCT coding, it was shown that the above approximation yields a higher experimental SNR and a better agreement between theory and simulation than the Gaussian or Laplacian assumptions.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.54-57
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2003
본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 통계적 모델과 지각적 동조특성을 이용한 적응적 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크는 4레벨로 분해된 멀티웨이브릿 변환영역에서 최저주파 영역과 최고주파 대역들을 제외한 중간 및 고주파 영역에, 인간 시각 시스템(human visual model BWS)을 이용한 JND(just noticeable difference) 특성과 NVF(noise visibility function)를 이용한 통계적 특성을 기반으로 정상상태 가우시안 모델과 비정상상태 가우시안 모델에 따라 지각적 동조 특성을 이용하여 적응적으로 삽입된다. 실험 결과 제안한 방법에서 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있었고, 평탄영역에서 보다 적응적으로 은닉할 수 있었으며 정상상태 가우시안 모델에서 지각적 동조특성을 이용한 방법이 더 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
본 논문에서는 도선의 결함 유무와 결함 위치를 측정하는 방법으로 널리 사용되고 있는 시간 영역 반사파 처리 기법(Time Domain Reflectometry : TDR)의 성능 향상을 위하여 가우시안 형태를 가지는 입력 신호와 상호 상관 관계 함수를 이용한 신호 처리 방법을 제안한다. 일반적으로 TDR은 입력 신호와 반사 신호의 시간 지연을 측정해서 결함 위치를 측정하게 되므로, TDR 방법으로 결함 위치를 측정하는데 있어 시간축 분해능의 정도에 따라 측정 방법의 성능이 크게 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 제한된 시간축 분해능에서 결함 위치 측정의 정확도를 향상시키기 위해 가우시안 형태를 갖는 입력 신호 및 반사 신호와의 상호 상관관계 함수를 사용한다. 한편, 실제 도선에 적용하여 기존의 TDR 방법과 측정 성능을 비교 분석함으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 우수성을 검증한다.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.26
no.10
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pp.851-868
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2015
A radio telescope which has been dominantly used for millimeter and submillimeter wave radio astronomy is a cassegrain antenna. A various receivers with specified observing bandwidths are installed on cassegrain antenna so as to carry out to investigate a diverse radio astronomy. A beam guiding system should be required so that a various receiver can be conducted their own observational frequency bands. The beam guiding system based on Gaussian beam transmission theory consists of quasi-optical circuit used such ellipsoidal mirror, dielectric lens and feed horn. In this paper, not only Gaussian beam transformations based on Gaussian beam theory are presented, but also design techniques for quasi-optical circuit are given. By using proposed design techniques, both Gaussian beam quasi-optical circuits to be used for cassegrain antenna and design results are also described. Properties of key focusing elements such ellipsoidal mirror and dielectric lens and feed horn are also discussed. It is expected that beam guiding system to be applied cassegrain antenna could be easily designed by using proposed design techniques.
Speech is much influenced by the existence of outliers which are introduced by such an unexpected happenings as additive background noise, change of speaker's utterance pattern and voice detection errors. These kinds of outliers may result in severe degradation of speaker recognition performance. In this paper, we proposed the GMM based on robust principal component analysis (RPCA-GMM) using M-estimation to solve the problems of both ouliers and high dimensionality of training feature vectors in speaker identification. Firstly, a new feature vector with reduced dimension is obtained by robust PCA obtained from M-estimation. The robust PCA transforms the original dimensional feature vector onto the reduced dimensional linear subspace that is spanned by the leading eigenvectors of the covariance matrix of feature vector. Secondly, the GMM with diagonal covariance matrix is obtained from these transformed feature vectors. We peformed speaker identification experiments to show the effectiveness of the proposed method. We compared the proposed method (RPCA-GMM) with transformed feature vectors to the PCA and the conventional GMM with diagonal matrix. Whenever the portion of outliers increases by every 2%, the proposed method maintains almost same speaker identification rate with 0.03% of little degradation, while the conventional GMM and the PCA shows much degradation of that by 0.65% and 0.55%, respectively This means that our method is more robust to the existence of outlier.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.467-469
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1999
Independent component analysis (ICA)는 주어진 데이터를 통계적으로 독립인 요소들의 선형 결합으로 표시하는 통계학적 방법이다. ICA의 주요한 적용분야중의 하나는 source들의 선형 mixture로부터 어떠한 서전 정보도 없는 상태에서 원래의 통계학적 독립변수인 source를 복원하는 blind separation이다. ICA와 source separation을 위한 다양한 신경 학습 알고리듬이 제시되어왔다. ICA의 학습 알고리듬에서는 비선형 함수가 중요한 역할을 한다. 이 논문에서는 generalized 가우시안 prior를 도입하여 다양한 확률분포를 갖는 source들의 mixture를 분리하는 효율적인 source separation 알고리즘을 제시한다. 모의실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 살펴본다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.877-879
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2002
본 논문에서는 HVS을 이용한 웨이브렛 패킷 기반 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 이미지를 주파수/공간 도메인 상에서 세부적으로 분해하기 위해 웨이브렛 패킷 분해방법을 선택했고 워터마크 삽입 후 사람 눈에 안보일 수 있도록 MTF를 참고하여 워터마크를 삽입하였다. 모든 서브 밴드에 랜덤 가우시안 백터에 의해 생성된 1000개의 워터마크를 골고루 삽입함으로써 견고성측면을 강화하였다. 실험 결과는 이런 비가시성과 가우시안 노이즈나 JPEG, 잘라내기등 여러 공격모델에 대해 견고성을 잘 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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