• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.49 no.5
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• pp.27-36
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• 2012

We propose a new scheme combining the calibration of the path imperfections and the compensation of HPA nonlinearity in the downlink OFDM smart antenna systems. We use a two term third-order polynomial (without second-order term) and the indirect learning architecture for calibration and compensation, to make each path of the antenna array have equal characteristics. We test our scheme with computer simulations. The result shows that, with the addition of only one third-order term, the adverse nonlinear effects as well as the those of linear imperfections can be effectively compensated.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.11
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• pp.1586-1593
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• 2010

Vocabulary recognition error correction method has probabilistic pattern matting and dynamic pattern matting. In it's a sentences to based on key-word by semantic analysis. Therefore it has problem with key-word not semantic analysis for morphological changes shape. Recognition rate improve of vocabulary unrecognized reduced this paper is propose. In syllable restoration algorithm find out semantic of a phoneme recognized by a phoneme semantic analysis process. Using to sentences restoration that morphological analysis and morphological analysis. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.0% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.2
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• pp.169-176
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• 2004

This paper presents a new color correction method for color reproduction on LCD-based monitor by means of high-order multilayer neural networks. LCD monitors have nonlinear characteristics from various displaying system components. To overcome these nonlinearities and produce quality image, we need a nonlinear transformer for color coordinate transformation between the LCD monitor coordinates and the input color stimulus values. A high-order multilayer neural network is effectively trained to learn a mapping to determine the required color value of monitors for producing a given color stimulus. From the experimental results, the proposed method is effective in reproducing the color images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.787-790
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• 2021

본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.391-394
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• 1994

본 연구에서는 전화선을 통한 음성인식을 위해 저잡음의 실험실 환경에서 수집된 음성 자료를 이용하는 접근을 하였다. 전화 음성과 실험실 음성 간의 특성 차이를 보정하기 위해 선형 회귀 분석법을 이용한 SDCN을 제안하였다. 두 자료간의 보정은 동시 녹음된 실험실 환경의 음성과 전화음성의 SNRDP 따른 두 자료간의 차이를 최소화하는 변환행렬을 구해, 이를 학습자료의 변환에 이용한다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 두가지 인식 알고리즘인 DTW와 이산 HMM 에 대해 실험하였다. DTW를 통한 인식에서개선된 SDCN 에 의한 특징벡터의 변환은 기존의 SDCNDP 따른 특징변환보다 8~17%의 인식률이 향상되었다. 이산 HMM으로 인식할 때는 개선된 SDCNDP 의한 전화음성과 실험실 음성과의 유사도를 보다 잘 나타내기 위해 개선된 SDCN을 적용하고, VQ 코드열 상에서이 코드 사상법을 사용하여 인식률의 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.60-63
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• 2002

자동 변속기 차량은 여러 가지의 장점을 지니고 있으며, 쉬프트 맵의 특징이 수동 변속기 차량과는 달리 이미 규정된 패턴을 따른다 하지만 킥 다운, 킥 업, 리프트 풋 업 등의 현상이 어느 운전자에게나, 어떤 주행 상황에서나 일괄 적용되고 있기에 불만스러움을 느끼는 운전자가 있을 수 있다. 이에 본 논문에서는 지능형 자동 변속 시스템의 변속 결과에 따른 운전자의 불만 정도를 고려하고 다음 변속에 반영하도록 고안한 만족도 보정 기법을 제안하고자 한다 만족도 평가는 변속이후 운전자의 조작을 관찰하며, 불만족 정도에 따라 최종 쉬프트 선도의 조정을 결정하도록 고안하였으며, 변속 시스템의 변속 결정과 운전자의 스로틀 및 브레이크 조작을 입력으로 한 신경 회로망을 구성하여 학습하였다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.774-777
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• 2017

사진에는 의도하지 않은 노이즈나 찍는 과정 중에 발생한 실수나 문제로 원치 않게 가려진 부분이 있을 수 있는데, 이미지 완성 어플리케이션은 사용자가 전문적인 프로그램이나 전문가의 도움 없이 노이즈나 가려진 부분을 제거할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 GAN(Generative Adversial Network) 모델에 노이즈가 있는 사진을 입력으로 넣어 노이즈가 제거 된 사진을 생성하도록 하였고, 생성 된 사진과 기존 이미지가 자연스럽게 합성 될 수 있도록 보정을 하여 완성 된 이미지를 출력하는 어플리케이션을 제안한다. GAN 분류 모델의 시그모이드 교차-엔트로피와 생성이미지와 원본이미지간의 평균 제곱 오차를 함께 최소화 하도록 생성 모델을 학습시켰고, 낮은 평균 제곱 오차를 가지는 완성 이미지를 생성 할 수 있었다. 이미지 보정을 통해 생성 된 이미지와 입력 이미지와의 밝기 차이를 해소시켜 좀 더 자연스러운 완성 이미지 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1309-1311
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• 2013

본 연구에서는 의료 진단키트의 자동판독 시스템에서, 통제되지 않은 조명 환경에서도 정확한 색상 판별을 위한 ROI 영역 추출 기법과 조명 보정 기법을 고찰한다. 3단계로 세분된 ROI 추출 과정은 조명변화에 적응적인 배경영상 정보를 유지하고, 노이즈 제거와 에지 추출 과정을 포함한다. 진단 결과의 정량적 판별에 중요 지표가 되는 색상정보가 조명의 영향의 의해 왜곡되는 것을 보완하기 위하여 표본 추출된 학습데이터로부터 조명 보정 곡선을 생성한다. 20종류의 색상패턴을 대상으로 적용한 실험 결과를 통하여 제안된 이론의 유용성을 고찰한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.10
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• pp.934-940
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• 1991

A modified quantizing method is introduced to teach single layer learning algorithm, which is implemented optically. The proposed optical system consists of input masks, holographic diffraction grating. LCD and CCD camera. The 2 dimensional interconnections between input neurons and output neurons are realized using holographic phase grating, which is fabricated for equal intensity distribution of diffraction orders. The two gray levels of LCD act as binary weights for each interconnection. The weights are compensated according to the learning algorithm in which the amount of weights to be compensated is determined by comparing the output patterns with target patterns. The learning process is iterated until the predetermined conditions are satisfied. Optical experiments are performed for two learning rates, 0.5 and 0.9 and the experimental results show that the proposed system is useful for optical neural networks.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.12
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• pp.8753-8759
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• 2015

Establishment of analysis procedures and validated performance measurements for generator output is required to maintain stable management of generator output in turbine power generation cycle. We developed turbine expansion model and measurement validation model for the performance calculation of generator using turbine output based on ASME (American Society of Mechanical Engineers) PTC (Performance Test Code). We also developed verification model for uncertain measurement data related to the turbine and generator output. Although the model in previous researches was developed using artificial neural network and kernel regression, the verification model in this paper was based on algorithms through Support Vector Machine (SVM) model to overcome the problems of unmeasured data. The selection procedures of related variables and data window for verification learning was also developed. The model reveals suitability in the estimation procss as the learning error was in the range of about 1%. The learning model can provide validated estimations for corrective performance analysis of turbine cycle output using the predictions of measurement data loss.