• 제목/요약/키워드: 문턱값 최적화

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스케일러블 비디오 부호화에서 선택적 계층간 차분 신호 부호화 및 공간적 향상 계층에서의 모드 결정 (Selective Inter-layer Residual Prediction Coding and Fast Mode Decision for Spatial Enhancement Layers in Scalable Video Coding)

  • 이범식;함상진;박창섭;박근수;김문철
    • 방송공학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.596-610
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    • 2007
  • 본 논문에서는 스케일러블 비디오 부호화기의 복잡도 감소를 위해, 공간 계층간 잔차 신호 부호화를 선택적으로 수행하고 그 정보를 바탕으로 향상 계층에서 모드를 고속으로 결정하는 방법에 대해 소개한다. 계층간 잔차 신호 부호화는 스케일러블 비디오 부호화에서 공간 계층간 상관도를 이용하여 계층간의 두 잔차 신호에 대한 차 신호를 부호화하는 방법으로서 부호화 효율을 증대 할 수 있는 장점이 있으나 향상 계층의 모든 화면간 모드에 대해 율-왜곡 비용을 계산하기 때문에 부호화기의 복잡도를 크게 증가시키는 주요 요인이 된다. 제안 알고리듬은 하위 계층으로부터 업샘플된 잔차 신호와, 하위 계층의 움직임 벡터, 참조 화면 정보를 이용하여 향상 계층에서 얻은 잔차 신호의 SAD값을 통해 정수 변환 계수의 특징을 미리 판별하여 계층간 잔차 신호 부호화를 선택적으로 수행하는 방법이다. 제안 알고리듬에서는 계층간 잔차 영상의 차 신호에 대한 SAD값에 양자화 계수와 시간 계위에 따라 문턱치 값을 적응적으로 적용시키면서 SAD가 적응적으로 설정된 문턱치 보다 작을때는 잔차 블록에 대한 정수변환 계수가 매우 작다고 판단하여 그 블록에 대해서는 선택적으로 계층간 잔차 부호화를 수행하고 역시 공간적 향상 계층에서 $16{\times}16$블록에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행한다. 따라서 계층간 차분 신호에 대한 SAD값만으로 정수변환계수의 특성을 양자화 계수와 시간 계위에 따라 분류하여 고속의 부호화를 달성함으로써 SVC 부호화기의 복잡도 및 부호화 시간을 크게 감소 시켰다. 제안 알고리듬을 적용하면 다양한 특성을 갖는 영상에 대하여 부호화 시간을 원래의 SVC 참조 소프트웨어 대비 평균 51.5%의 부호화 속도를 향상하였음에도 이에 따른 PSNR의 감소는 평균 0.03dB, 비트율의 증가는 0.64%로 무시할 수 있을 정도로 작았다.

Basis pursuit denoising을 사용한 두 수신기 간 시간 지연 추정 알고리즘 (Time delay estimation between two receivers using basis pursuit denoising)

  • 임준석;정명준
    • 한국음향학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.285-291
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    • 2017
  • 두 개 수신기에 들어오는 신호 간의 시간 지연 값을 추정하기 위한 방법들이 연구되고 있다. 그중에서 채널 추정 기법을 기반으로 한 방법의 경우는 두 수신기의 입력 신호간의 상대적인 지연을 채널의 임펄스 응답처럼 추정하는 방법이다. 이 경우에는 해당 채널의 특성이 희소 채널의 특성을 가지고 있다. 기존의 방법들은 채널의 희소성을 이용하지 못하고 있는 방법이 대부분이다. 본 논문에서는 채널의 희소성을 이용하기 위하여 희소 신호 최적화 방법의 하나인 BPD(Basis Pursuit Denoising) 최적화 기법을 사용한 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기존의 일반 상호 상관(Generalized Cross Correlation, GCC) 방법과 적응 소유치 분해법 및 희소 신호 추정법의 일종인 RZA-LMS(Reweighted Zero-Attracting Least Mean Square)들과 비교하여, 백색 가우시안 신호원과 유색 신호원 및 해양 포유류 신호원에 대해서 비교 실험을 하였다. 그 결과 갑자기 추정성능이 열화되는 문턱 현상이 늦게 나타나거나 훨씬 줄어드는 것을 보였다.

Deep Learning Similarity-based 1:1 Matching Method for Real Product Image and Drawing Image

  • Han, Gi-Tae
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권12호
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    • pp.59-68
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    • 2022
  • 본 논문은 주어진 현품 영상과 도면 영상의 유사도를 비교하여 1:1 검증을 위한 방법을 제시한 것으로, CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 두 개로 결합하여 Siamese Net을 구성하고 현품 영상과 도면 영상(정면도, 좌우 측면도, 평면도 등)을 같은 제품이면 1로 다른 제품이면 0으로 학습하며, 추론은 현품 영상과 도면 영상을 쌍으로 질의하여 해당 쌍이 같은 제품인지 아닌지를 판별하는 딥러닝 모델을 제안한다. 현품 영상과 도면 영상과의 유사도가 문턱 값(Threshold: 0.5) 이상이면 동일한 제품이고, 문턱 값 미만이면 다른 제품이라고 판별한다. 본 연구에서는 질의 쌍으로 동일제품의 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정 : 긍정) "동일제품"으로 판별할 정확도는 약 71.8%로 나타났고, 질의 쌍으로 다른 현품 영상과 도면 영상이 주어졌을 때(긍정: 부정) "다른제품"으로 판별할 정확도는 약 83.1%를 나타내었다. 향후 제안한 모델에 파라미터 최적화 연구를 접목하고 데이터 정제 등의 과정을 추가하여 현품 영상과 도면 영상의 매칭 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.

간 전이 암 환자의 18F-FDG PET 기반 종양 영역 정의: 영상 인자와 자동 영상 분할 기법 간의 관계분석 (Definition of Tumor Volume Based on 18F-Fludeoxyglucose Positron Emission Tomography in Radiation Therapy for Liver Metastases: An Relational Analysis Study between Image Parameters and Image Segmentation Methods)

  • 김희진;박승우;정해조;김미숙;유형준;지영훈;이철영;김금배
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제24권2호
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    • pp.99-107
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    • 2013
  • 간 전이 암은 이전에는 수술을 통한 외과적 절제가 주요 치료기법이었지만 방사선 치료 기법의 발전으로 인해 점차 방사선치료의 시행이 늘어나고 있다. 18F-FDG PET 영상은 간 전이 암 진단 시 더욱 우세한 민감도와 특이도를 보이며, 치료계획용 CT 영상과 더불어 종양조직의 위치를 정의하는 중요한 영상장비로 자리매김하고 있다. 본 연구에서는 간 전이 암의 18F-FDG PET 영상에 나타난 종양영역을 영상분할기법 적용하였으며 PET영상의 여러 인자들이 영상분할기법들에 미치는 영향을 알아보았다. 2009년부터 2012년까지 방사선 치료를 받은 간전이 환자들 중 18F-FDG PET/CT 촬영을 시행한 13명의 환자들의 치료계획용 CT와 PET/CT 영상을 얻었다. 그 뒤 PET 영상의 관심영역을 설정하기 위하여 3가지 영상 분할 기법인 상대적문턱기법, 기울기기법, 영역성장기법을 적용하였다. 이 결과들을 바탕으로 GTV와 각 영상 기법으로 구현된 종양 영역과 부피 비교를 시행하였으며 영상 분할 기법에 영향을 미치는 영상인자들과의 관계를 회귀 분석하였다. GTV (Gross Tumor Volume)의 평균 부피는 $60.9{\pm}65.9$ cc이며, 40% 상대적문턱값 기법은 $22.43{\pm}35.3$ cc, 50% 상대적문턱값 기법은 $10.11{\pm}17.9$ cc, 영역성장기법은 $32.89{\pm}36.8$ cc, 기울기기법은 $30.34{\pm}35.8$ cc로 나타났다. 기존의 GTV와 가장 유사한 영역을 나타낸 영상 분할 기법은 영역성장기법 이었다. 이 영역성장기법에 영향을 미치는 영상인자를 정량적으로 분석하기 위해 표준화 계수 ${\beta}$값을 이용하였으며, GTV의 크기, $TumorSUV_{MAX/MIN}$, $SUV_{max}$, TBR 순으로 나타났다. 이와 같은 PET 영상인자를 반영한 영상 분할 기법을 이용해서 종양 영역을 정의한다면 보다 정확하고 일관성 있는 종양그리기를 수행할 수 있으며 궁극적으로 종양에 최적화된 방사선량을 투여할 수 있을 것이다.

이미징 기반의 발수도 판별을 통한 측정 신뢰도 향상에 관한 연구 (A Study of Enhancing Reliability for Determining the Resistance to Surface Wetting by Imaging Process)

  • 김성욱;전상희;박재우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.483-489
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 직물의 발수도 판정 (KS K 0590) 시 이미징 기반의 판별을 통해서 측정 신뢰도를 향상하는 것으로 한다. 이를 수행하기 위하여 가장 먼저 우리는 Java 기반의 이미지 처리 프로그램을 통해서 발수도 판정 표준표를 정량화하였다. 이때 모든 이미지의 처리과정은 미 국립보건원(NIH)에서 개발한 오픈 소프트웨어인 Image J를 사용하였다. 발수도 판정 표준표(standard spray test rating)에 대한 이미지 처리과정은 면적 측정 기법을 통해서 수행하였으며, 이를 통해서 정량화한 결과, 습윤 면적비 수치를 기반으로 하는 손쉬운 판정기준을 확보 할 수 있었다. 또한 실제 직물에 있어서 이미징 기반의 발수도 판정을 도입하기 위한 최적화 처리기법을 도출하기 위하여 형광물질을 사용하였다. 형광 이미지를 도입하여 문턱값 (Threshold) 조절과 2치이미지 (Binary Image) 변환 등의 과정을 통해서 발수도 판정을 위한 데이터 처리과정을 진행하였다. 본 연구의 결과물은 향후 직물의 발수도 판정 (KS K 0590)에 있어서 기존의 정성적인 분석법에서 탈피하여 정량적인 측정 신뢰도 향상을 위한 방안으로 적용할 수 있으리라 판단된다.

ATM망에서의 적응적 UPC 메커니즘의 성능 평가 (The Performance Evaluation of the Adaptive UPC Mechanism in ATM)

  • 안옥정
    • 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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    • 한국시뮬레이션학회 1994년도 추계학술발표회 및 정기총회
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    • pp.11-11
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    • 1994
  • 트래픽의 흐름을 조절하고 ATM 네트워크 자원의 사용을 최적화하기위해서는 폭주로 인한 성능 저하를 막기 위한 적절한 제어가 필요하다. 기존의 사용자 감시 제어(UPC) 메커니즘이 네트워크의 상황과는 관계없이 매우 불안정한 예방적 기능만을 수행하였고, qvj로 인해 셀 지연을 가중시키는 한계점을 갖고 있었다. 본 논문은 OAM 셀을 이용하여 네트워크의 상태에 따라 능동적으로 반응하는 적응적 사용자 감시 제어 메커니즘을 제안하고ㅡ 버퍼로 인한 지연을 고려하여 서비스의 한층 더 높이고자 한다. 제시한 사용자 감시 제어방식은 OAM 셀이 주는 정보를 바탕으로 네트워크 내의 상황을 판단하여 사용자가 요구한 서비스의 질을 고려할 수 있도록 리키율과 버퍼의 문턱값을 조정하였다. 네트워크가 분주시에는 리키율을 낮추고 버퍼를 줄여서 네트워크 내에 유입되는 셀을 막는 역할을 하고 네트워크가 한가할 때는 리키율을 높히고 버퍼를 늘여서 빠르게 네트워크 내로 셀이 유일도리 수 있\ulcorner 한다. 폭주 발생 시에는 셀의 유입을 막고 푹주 상태가 해결될때까지 스페이서의 작동을 멈춘다. 본 논문에서 제시한 사용자 감시 제어 메커니즘의 트래픽 소스 모델은 IPP로 모델링하였고, 트래픽은 음성과 고속 데이터를 중심으로 시뮬레이션하였다. 음성과 고속 대이타 각각의 경우에 시뮬레이션한 결과를 기존의 방식과 비교, 분석한 결과에서 음성에서는 버퍼지연이 대폭 줄였고 고속 데이터인 경우에는 셀 손실율이 줄어드는 것을 볼 수 있었다. 따라서 제시한 방식에 의해 사용자가 요구하는 서비스의 질을 유지하면서 동시에 네트워크의 자원을 효율적으로 사용하였음을 알 수있었다.에 적합한가를 고찰하였다.베이터에 의한 아파트의 소음 및 진동에 관하여 그 현황, 원인 그리고 대책에 관한여 논하고자 한다.감 방법을 연구하였고, T.Sakai는 5자유도 모델을 이용하여 엔진 공회전시 발생하는 치타음에 대해 이론과 실험을 통해 해석하고, 엔진 회전수 변동, 클러치 특성, 변속기의 드래그(drag) 토크의 영향과 치타음 저감을 위한 개선된 클러치 특성을 제시하였다. 이 외에도 Thomas C.T.와 E.P.Petkus는 특정 차량에 대한 동력전달계의 비틀림 진동 현상에 대해 연구하였다. 이러한 연구들로 볼 때, 자동차 동력전달계에서 발생하는 진동은 이론과 실험을 통해 그 해석이 가능하며 설계에 매우 유용하게 이용되고 있음을 알 수 있다. 따라서, 본 연구는 4 실린더 4 싸이클 1.5 L 엔진을 장착한 경승용차의 실차 주행실험을 통해 가속 페달의 급조작에 따른 차체의 종진동 현상을 측정하고, 엔진-변속기-타이어-차체의 반환정계 4자유도 진동모델로 시뮬레이션을 수행하여 실차 주행실험의 결과치와 비교, 분석한 후 클러치 비틀림 특성을 비롯한 자동차 동력전달계의 각 설계인자들이 차체의 종진동에 어떠한 영향을 미치는가를 해석하고자 한다.be presented.LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다._3$", chain segment,

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선편광된 10 GHz 선폭의 1 kW급 20/400-㎛ 이터븀 첨가 광섬유 레이저 (Linearly Polarized 1-kW 20/400-㎛ Yb-doped Fiber Laser with 10-GHz Linewidth)

  • 정예지;정민완;이강인;김태우;김재인;이용수;조준용
    • 한국광학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.120-125
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    • 2021
  • 본 연구에서는 다파장 빔결합을 위한 master oscillator power amplifier (MOPA) 구조의 선편광 고출력 이터븀 첨가 광섬유 레이저를 개발하였다. 유도 브릴루앙 산란(stimulated Brillouin scattering, SBS)을 억제하기 위하여 pseudo-random binary sequence (PRBS) 신호로 위상 변조 및 비트길이를 최적화한 선폭 약 10 GHz의 시드 레이저를 구현하였으며, 이를 이용하여 3단 증폭을 하였다. 주 증폭단에서는 모드 불안정성 현상(mode instability, MI)의 문턱값을 높이기 위하여 코어 및 클래딩의 직경이 각각 20 ㎛, 40 ㎛인 편광유지(polarization maintaining, PM) 이터븀 첨가 광섬유를 이용하고 지름이 약 9-12 cm인 나선형 홈에 적용하였다. 그 결과, 입사된 여기광 대비 기울기 효율이 83.7%인 1.004 kW의 레이저 출력을 얻었다. 또한, 빔품질(M2)과 편광소광율(polarization extinction ratio, PER)은 각각 1.12와 21.5 dB로 측정되었다. 더욱이, 역방향 스펙트럼의 레일리 신호와 SBS 신호의 첨두 세기 비율은 2.36 dB로 관측되어, SBS가 완화된 레이저 구현을 확인하였다. 또한 증폭 출력에 따라 기울기 효율 및 빔품질의 저하가 없어 모드불안정이 발생하지 않음을 확인하였다.

GMM 기반 실시간 문맥독립화자식별시스템의 성능향상을 위한 프레임선택 및 가중치를 이용한 Hybrid 방법 (Hybrid Method using Frame Selection and Weighting Model Rank to improve Performance of Real-time Text-Independent Speaker Recognition System based on GMM)

  • 김민정;석수영;김광수;정호열;정현열
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제5권5호
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    • pp.512-522
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    • 2002
  • 본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.

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나노 스케일 MuGFET의 소자 구조 최적화에 관한 연구 (A study on the device structure optimization of nano-scale MuGFETs)

  • 이치우;윤세레나;유종근;박종태
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제43권4호
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    • pp.23-30
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    • 2006
  • 본 연구에서는 나노 스케일 MuGFET(Mutiple-Gate FETs)의 단채널 효과와 corner effect를 3차원 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 문턱전압 모델을 이용하여 게이트 숫자(Double-gate=2, Tri-gate=3, Pi-gate=3.14, Omega-gate=3.4, GAA=4)를 구하였으며 추출된 게이트 숫자를 이용하여 각각의 소자 구조에 맞는 natural length($\lambda$)값을 얻을 수 있었다. Natural length를 통하여 MuGFET의 단채널 효과를 피할 수 있는 최적의 소자 구조(실리콘 두께, 게이트 산화막의 두께 등)를 제시 하였다. 이러한 corner effect를 억제하기 위해서는 채널 불순물의 농도를 낮게 하고, 게이트 산화막의 두께를 얇게 하며, 코너 부분을 약 17%이상 라운딩을 해야 한다는 것을 알 수 있었다.