• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.3
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• pp.123-126
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• 2011

As the number of users of smart phone and smart pad are increasing, the deployment of WiFi APs has been accelerated. Also Internet local broadcasting service will be activated near future. But transmission error is the critical problem, due to the one-way transmission of the data to the receivers. In this paper, FER is analysed according to BER and frame length, and repetitive transmission technique is proposed to reduce the effective FER.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.37 no.6
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• pp.483-488
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• 2018

Far field input utterance is one of the major causes of performance degradation of speaker verification systems. In this study, we used teacher student learning framework to compensate for the performance degradation caused by far field utterances. Teacher student learning refers to training the student deep neural network in possible performance degradation condition using the teacher deep neural network trained without such condition. In this study, we use the teacher network trained with near distance utterances to train the student network with far distance utterances. However, through experiments, it was found that performance of near distance utterances were deteriorated. To avoid such phenomenon, we proposed techniques that use trained teacher network as initialization of student network and training the student network using both near and far field utterances. Experiments were conducted using deep neural networks that input raw waveforms of 4-channel utterances recorded in both near and far distance. Results show the equal error rate of near and far-field utterances respectively, 2.55 % / 2.8 % without teacher student learning, 9.75 % / 1.8 % for conventional teacher student learning, and 2.5 % / 2.7 % with proposed techniques.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.927-928
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• 2008

In this paper, a interpolation error concealment algorithm of motion compensated interpolated frame for motion compensated frame rate conversion to reduce the block artifacts caused by failure of conventional motion estimation based on block matching algorithm is proposed. Experimental results show good performance of the proposed scheme with significant reduction of the block artifacts.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.8 no.3
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• pp.57-67
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• 2018

The ensemble is a unified approach used for getting better performance by using multiple algorithms in machine learning. In this paper, we introduce boosting and bagging, which have been widely used in ensemble techniques, and design a method using support vector regression, radial basis function network, Gaussian process, and multilayer perceptron. In addition, our experiment was performed by adding a recurrent neural network and MOHID numerical model. The drifter data used for our experimental verification consist of 683 observations in seven regions. The performance of our ensemble technique is verified by comparison with four algorithms each. As verification, mean absolute error was adapted. The presented methods are based on ensemble models using bagging, boosting, and machine learning. The error rate was calculated by assigning the equal weight value and different weight value to each unit model in ensemble. The ensemble model using machine learning showed 61.7% improvement compared to the average of four machine learning technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.175-177
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• 2003

본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중화 전송방식(OFDM:Orthogonal Frequency Division Multiplexing)에서 비트 오류율(BER)과 시스템에서 사용할 수 있는 총 송신 파워가 제한된 상태에서 데이터 전송률을 최대화 시키는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 미리 계산된 비트수별 신호대잡음비 임계값(threshold)과 부반송파의 신호대잡음비를 비교한 후 부반송파별 송신 파워를 최적화 시켜 비트를 할당한다. 이 기법은 송신 파워 및 비트를 할당하는 최적의 기법이라고 알려진 Hughes­Hartogs 기법과 거의 동일한 데이터 전송률을 가질 수 있으면서, 부반송파의 송신 파워 및 비트수를 할당하기 위해 필요한 반복작업을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.57-58
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• 2014

본 연구에서는 여러 가지 생체 신호 중 심전도 신호를 대상으로 하여 개인별 구분이 가능한 특이점이 검출 되는지 기계 학습을 통하여 검증하였다. 심장 질환이 없는 정상인을 대상으로 수집한 신호로 부터 8가지 기점 특징을 추출하였으며, 동일 오류율과 AUC를 평가 척도로 하여 SVM 분류기를 이용한 경우 개인별 특이점이 효과적으로 구분됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1005-1007
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• 2014

뇌파를 이용하는 바이오피드백 중 한 형태인 뉴로피드백의 적용의 시도는 ADHD, 뇌손상 등 뇌기능과 관련된 여러 가지 영역에서 다양한 효과가 확인되었고 이미 여러 분야에서 관련 임상 연구들이 계속 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴로피드백 훈련이 집중력을 향상시킬 수 있다는 기존의 연구 결과를 바탕으로 간단한 게임 및 퀴즈 컨텐츠로 구성되어 있는 뉴로피드백 시스템을 설계하였으며 뇌파 측정 단계에서 마크를 해두어 보다 정확한 뇌전도를 이용하여 집중도를 분석하는데 오류율을 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.381-383
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• 2018

이 논문은 스마트 폰에서 터치 스트로크를 이용하여 지속적 인증을 할 수 있는 딥 러닝 네트워크인 스태킹 커널 릿지 리그레션 네트워크 (Stacking Kernel Ridge Regression Network: SKRRN)에 대한 연구이다. SKRRN 은 여러 개의 커널 릿지 리그레션 (Kernel Ridge Regression: KRR) 으로 구성되어있고, 계층적이며 모든 KRR 은 해석적이고 독립적으로 훈련된다. SKRRN 은 다른 딥 러닝 네트워크와는 다르게 비가공 터치 스트로크 데이터로부터 특징을 배우지 않고 Hand-Crafted 피처와 같이 추출된 데이터로부터 재학습을 한다. 이러한 재학습은 기존 데이터 셋을 더 구별 하기 쉽고 풍부하게 만들어준다. SKRRN 은 HMOG 데이터 셋을 사용하여 4.295%의 동일 오류율을 달성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.740-743
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• 2010

본 논문에서는 컴퓨터 비젼에서 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 방법을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상에서 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 실시간성이 가능한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였으며, 실시간처리에 문제가 없는 초당 91.34프레임의 빠른 처리속도를 나타냈다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.5
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• pp.111-116
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• 2018

This paper introduces the concept of a random universal hash function to amplify security in a quantum key distribution system. It seems to provide security amplification using the relationship between quantum error correction and security. In addition, the approach in terms of security amplification shows that phase error correction offers better security. We explain how the universal hash function enhances security using the BB84 protocol, which is a typical example of QKD(Quantum Key Distribution). Finally, we show that the BB84 protocol using random privacy amplification is safe at higher key rates than Mayers' performance at the same error rate.