• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.557-560
• /
• 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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.305-306
• /
• 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.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.1-7
• /
• 1969

전류일치방식의 기억자심으로부터 기억정보를 고속도로 선택하기 위한 방법으로서, Word선에 RC선형집중회로를 종단하고 이 회로의 시정수를 작은치로 설정하여 선택 Pulse의 Cycle time을 2∼3μs로 단축시킴으로써 자심의 고속구동화를 시도하였다. 이를 위한 계의 해석방법과 회로정수의 최적치를 결정하고, 또 Cycle time의 단축에 결정적 요인이 되는 자심의 열적문제점에 대해서도 평가하였다. 이론치와 측정치가 잘 일치하였으며 Cycle time의 현저한 개선을 보아 이 방법이 고속화에 간단하고도 유효한 방법임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권1C호
• /
• pp.94-101
• /
• 2008

본 논문에서는 실시간으로 빛의 편광상태(SOP)를 파악할 수 있는 장치를 소개한다. 소개하는 장치는 광파를 수평 선형편광과 수직 선형편광 성분으로 분리하고, 각각을 기준 광원의 수평 선형편광 및 수직 선형편광 성분들과 중첩시키고 이로부터 발생한 비트신호들을 시간 영역에서 측정하여 비교함으로써 광파의 SOP를 파악해 내는 순방향(feed-forward) 측정 시스템으로서 귀환(feedback) 방식을 이용하는 기존의 방식들에 비해 SOP 측정시간을 실시간으로 단축시키는 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 또한 SOP 측정 과정에서 수반될 수 있는 광소자의 복굴절 변화에 의한 측정 오차를 매우 간편하고 정확하게 제거할 수 있는 새로운 오차 보정 방식을 소개한다. 제안하는 시스템의 동작과 성능을 모의실험 및 광학 실험을 통해 입증하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권2호
• /
• pp.77-83
• /
• 2022

뉴로모픽 아키텍처는 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network) 모델을 사용하여, 추론 실험을 통해 스파이크 값이 많이 누적될수록 정확한 결과를 도출한다. 추론 결과가 특정 값으로 수렴할 경우, 추론 실험을 더 진행해도 결과의 변화가 작아 소비 전력이 더 커질 수 있다. 특히, 인공지능 기반 IoT 환경에서는 전력 낭비는 큰 문제가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴로모픽 아키텍처 환경에서 추론 이미지 노출 시간을 조절하여 추론 시간을 단축함으로써 인공지능 기반 IoT의 전력 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 추론 정확도의 변화를 반영하여 다음 추론 이미지 노출 시간을 계산한다. 또한, 추론 정확도의 변화량 반영비율을 계수 값으로 조절할 수 있으며, 다양한 계수 값의 비교 실험을 통해 최적의 계수 값을 찾는다. 제안한 기법은 목표 정확도에 해당하는 추론 이미지 노출 시간은 선형 기법보다 크지만 최종 추론 시간은 선형 기법보다 적다. 제안한 기법의 성능을 측정하고 평가한 결과, 제안한 기법을 적용한 추론 실험이 선형 기법을 적용한 추론 실험보다 최종 노출 시간을 약 90% 단축할 수 있음을 확인한다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.526-533
• /
• 2005

본 논문에서는 GPS 중심 주파수 1.575 GHz에서 마이크로스트립 안테나의 공진 길이 방향 양끝을 접거나 또는 네 방향 끝을 패치 아래로 모두 접어들이는 방법으로 선형 편파와 원형 편파 마이크로스트립 안테나의 소형화시키는 방법을 제시하고 설계, 제작하였다. 먼저 선형 편파의 경우, 마이크로스트립 안테나를 수직으로 내린 구조로써 안테나의 가시 길이를 $31.7\%(\varepsilon_r=1.06)$ 단축시켰으며, 이러한 접혀진 상태의 안테나를 다시 한번 안테나의 중심방향으로 접어 넣는 구조로 선형 편파 마이크로스트립 안테나를 구현하였다 그 결과 안테나의 가시 길이 단축율은 $73.6\%$이었으며 이득 5.12 dBd를 얻었다 -10 dB bandwidth는 $64MHz(4\%)$이고, E-plane과 H-plane의 HPBW는 각각 $151^{\circ},\;79.2^{\circ}$이었다. 또한 원형 편파의 경우, 네 방향 모두 선형 편파 안테나의 폴디드 구조를 적용시켰으며 접혀 넣어진 밑면의 면적 활용도를 높이기 위해 삼각형 구조로 설계하였다. 이때 안테나의 가시 면적 축소율은 $72.5\%$이었으며, 이득은 3.96 dBd이었다. -10 dB bandwidth는 $84 MHz(5.3\%)$, E-plane과 H-plane의 HPBW는 각각 $80.6^{\circ}$과 $82.1^{\circ}$이었다 이 결과들로부터, 선형 편파와 원형 편파의 폴디드 마이크로스트립 안테나가 일반적인 마이크로스트립 패치 안테나의 특성을 유지하면서 소형화되었기 때문에 본 논문에서 제안된 구조가 소형화에 적합함을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• 제12권2E호
• /
• pp.33-37
• /
• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
• /
• pp.195-197
• /
• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.127-130
• /
• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
• /
• pp.225-230
• /
• 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.