• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.557-560
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• 2000

LSP 파라미터는 일정한 ,스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하다는 장점을 갖는다. 피러나 LPC 계수를 LSP 파라미터로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에 주로 사용되는 Real Root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요된다. 본 논문에서 제안하는 방법은 음성 특성을 이용하는 것으로, 묵음의 경우는 묵음 구간에서 일정하게 나타나는 LSP 파라미터의 분포 특성을 이용하여 검색하고 유/무성음에 대해서는 LSP 파라미터의 분포도에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리한다. 또한, 모음에 대해서는 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 Real Root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 46.5％ 단축되었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.305-306
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• 2015

과속차량 단속카메라에 촬영된 차량 전면 영상은 차량번호를 인식하여 과속차량에 과금하는 용도로 사용되나 범죄 용의자 차량을 추적하기 위한 용도로도 사용되어진다. 본 연구에서는 국소특징점의 정합을 이용하여 차량 모델을 찾는 방법을 넘어서 실시간으로 차량 모델을 찾기 위한 알고리즘을 제안한다. 입력된 영상에 대하여 차량의 모델을 특징지을 수 있는 헤드라이트를 포함한 차량의 그릴 영역을 관심영역으로 제한하고 관심영역에서 추출된 특징점들을 모델 특징벡터 데이터베이스의 자료와 비교하는 방법 을 사용하였다. 입력 영상의 크기 변화와 조명 변화에 강인한 SURF 국소특징점을 이용한 매칭 방법은 차량 모델을 찾는데 적합하나 선형적으로 탐색하는데 시간이 오래걸린다. 따라서 블러를 사용하여 차량 이미지에서 추출되는 특징점들의 수를 매칭이 가능한 수준으로 낮추는 방법으로 모델 자료로부터 탐색에 필요한 시간을 단축시켰다. 또한 모델 자료를 구조화하여 탐색시간을 줄이는 방법들을 비교하여 LSH 를 사용한 결과 차량 모델을 탐색하는데 필요한 시간이 단축됨을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.6 no.3
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• pp.1-7
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• 1969

The Series RC load is connected with the word line in an attempt to select with high speed the information from the coincident current magnetie memory core. By taking the small time constant of the RC load, the cycle time of the output pulse is shortened by about 2 microseconds to 3 micro seconds. For this purpose, the analytical study are accomplished and the optimum circuit parameters are determined. Furthermore, the thermal problems occuring from the high speed switching of the magnetic memory core have been clarified.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.1C
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• pp.94-101
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• 2008

In this paper, we introduce a real-time state-of-polarization(SOP) finding system. The system divides the optical wave into linear horizontal- and vertical-SOP components and measures two different beat-signals, which are produced by superposition with reference optical source, in time domain. From these measured beat signals we can get SOP information of the signal instantly. Since the proposed scheme is a feed-forward measurement system, comparing with conventional systems which require an optical feedback loop, the measurement time becomes reduced tremendously. We also introduced a novel calibration method for compensating birefringence-related errors which may occur during the measurement. We prove the operation and performance of the proposed system through computer simulation and actual experiments.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.2
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• pp.77-83
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• 2022

The neuromorphic architecture uses a spiking neural network (SNN) model to derive more accurate results as more spike values are accumulated through inference experiments. When the inference result converges to a specific value, even if the inference experiment is further performed, the change in the result is smaller and power consumption may increase. In particular, in an AI-based IoT environment, power consumption can be a big problem. Therefore, in this paper, we propose a technique to reduce the power consumption of AI-based IoT by reducing the inference time by adjusting the inference image exposure time in the neuromorphic architecture environment. The proposed technique calculates the next inferred image exposure time by reflecting the change in inference accuracy. In addition, the rate of reflection of the change in inference accuracy can be adjusted with a coefficient value, and an optimal coefficient value is found through a comparison experiment of various coefficient values. In the proposed technique, the inference image exposure time corresponding to the target accuracy is greater than that of the linear technique, but the overall power consumption is less than that of the linear technique. As a result of measuring and evaluating the performance of the proposed method, it is confirmed that the inference experiment applying the proposed method can reduce the final exposure time by about 90% compared to the inference experiment applying the linear method.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.16 no.5 s.96
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• pp.526-533
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• 2005

In this paper, the miniaturized the linear polarization and the circular polarization microstrip antennas, which are the two ends in the resonance length direction or all the four-ends were folded are designed and fabricated at the resonant frequency of 1.575 GHz(fur GPS system). For the linear polarization microstrip antenna, the antenna was bent. downward so that the visible length(=L) was reduced by $31.7\%(\varepsilon_r=1.06)$. The folded antenna was folded toward the center of the antenna once again. In this case, the visible length reduction rate, gain, -10 dB bandwidth, E-plane and H-plane HPBW were $73.9\%$, 5.12 dBd, $64MHz(4\%),\;151^{\circ}\;and\;79.2^{\circ}$, respectively. For the circular polarization microstrip antenna, the folded structure of the linear polarization antenna was applied to all the few directions. For the most efficiency the folded bottom surfaces were designed in a triangular shape. In this case, the visible area reduction rate, gain, -10 dB bandwidth, and HPBW in horizontal polarization of the z-x plane and the z-y plane were $71.5\%,\;3.96dBd,\;84MHz(5.3\%),\;80.6^{\circ}\;and\;82.1^{\circ}$, respectively. Therefore, we have confirmed that the folded structure is suitable fer the miniaturization of the microstrip antenna.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.2E
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• pp.33-37
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• 1993

부호여기선형예측 형태의 음성 부호화기에 있어서주된 단점은 요구되는 계산량이많다는 것이다. 본 논문에서는 음질의 저하없이 자기상관에 근거한 피치예측기에서 피치 찾는 시간을 줄이는 간단한 방법을 제안한다. 기본적인 발상은, 피치찾는 과정에서 나타나는 자기상관 함수의 특성에 근거하여, 음의 봉우리의 폭을 이전 양의 봉우리의 폭을 이용하여 추정하여 건너 뜀으로써 피치 찾는 범위를 자기상관함수의 양의 값쪽으로 제한하는 것이다. 이렇게 피치찾는 구간에 제약을 가함으로써 요구되는 계산량은 감소하게 된다. 제안된 방법을 적용한 결과, 평균 약 40%의 계산량 감소를 음질의 저하없이 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.195-197
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• 2018

본 논문은 초해상도 영상 생성을 위한 CNN 구조를 제안한다. 제안하는 Cross-CNN 은 2 차원 필터의 분리성과 활성화 함수의 비선형성을 바탕으로 VDSR 구조의 시작과 마지막 층을 제외한 중간 층들에 교차하는 1 차원 필터를 적용한다. 제안하는 방법은 기존의 방법보다 적은 가중치를 사용하여 실행 시간을 단축하였다. 실험은 VDSR 실험에 사용된 291 개의 영상과 B100 영상을 이용하였다. 제안하는 방법은 네트워크 중간층에서 기존 방법 대비 약 1/3 의 가중치를 사용하여 20%의 속도 향상을 보였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.127-130
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• 2000

현재까지 발표된 음성 부호화기 중에서 저전송률에서 양호한 음질을 제공하는 CELP 계열 보코더에 대한연구가 가장 많이 이루어지고 있다. 그 중에서 G.723.1부호화기는 인터넷 폰이나 화상회의 등 상용서비스로 개발되었다. G.723.1 부호화기에서는 음성신호의 선형예측 방법 중 LSP 파라미터를 이용하는 방법이 많이 사용된다. 이것은 LSP 파라미터의 전송형 특징 중 낮은 전송률에서도 왜곡이 적고 선형보간 특성이 뛰어나기 때문이다. 하지만 LPC 계수를 LSP 파라미터로 변환하기 위해서는 많은 계산시간이 소요된다[1]. 본 논문에서는 G.723.1 보코더에서 LSP 변환 시 다항식의 근을 찾는 순서를 음성신호의 LSP 분포 특성에 맞게 조정함으로써 전체 계산시간을 평균 2% 단축하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.225-230
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• 2004

얼굴 검출은 디지털화된 임의의 정지 영상 혹은 연속된 영상으로부터 얼굴 존재 유무를 판단하고, 얼굴이 존재할 경우 영상 내 얼굴의 위치, 방향, 크기 둥을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 얼굴 검출은 얼굴 인식이나 표정인식, 헤드 재스쳐 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 매우 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상내의 얼굴은 표정, 포즈, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 안경, 수염 둥의 환경적 변화로 인해 얼굴 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 포즈와, 배경에 무관하게 얼굴을 검출하면서도 빠른 검출이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 얼굴 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 얼굴 검출을 수행하고 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다 추출된 얼굴 영상에서 포즈를 추정하고 눈 영역을 검출함으로써 얼굴 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.