• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.880-882
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• 2005

본 논문은 디지털 영상 데이터를 대상으로 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 각기 다른 다양한 디지털 영상 데이터의 특성을 고려하여 영상의 특성을 반영하는 임계값을 적용하고 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random Sequence)을 워터마크로 삽입하여 원본영상과 워터마킹된 영상이 시각적으로 차이가 없도록 한다. 영상의 특성을 반영하기위한 임계값을 실험을 통하여 조절함으로서 영상의 손실정도, 워터마크 정보의 삽입 양, 검출 상관도 등의 관계를 연구하고 인간의 시각적인 특성을 고려하여 비가시도를 향상하였으며 중주파 대역에 워터마크를 삽입함으로서 원본영상의 손실을 최소화하고 다양한 영상 처리에 견고하도륵 하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서 JPEG 손실압축 선형 필터링, 비선형 필터링, 잡음첨가 그리고 크로핑 등의 영상 처리를 실험한 결과 높은 상관도와 견고함을 나타내었고 비가시도 측면에서도 시각적으로 인지할 수 없을 만큼 측정되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.293-296
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• 2007

필드 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 워핑 결과를 좀 더 세밀하게 제어할 수 있는 것이 장점이다. 필드 영상 워핑 및 모핑의 동작 특성상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽선 재현에 한계를 가지고 있다. 본 논문은 필드 워핑과 모핑을 위한 pseudomedian 필터 기반 영상보간법을 제안하고 주관적인 화질을 분석 평가함에 그 목적이 있다. 제안된 보간 방법은 양선형 보간과 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 pseudomedian 필터 보간을 효과적으로 결합한 것이다. 제안된 방법에 따르면 다른 보간 기법에 비해 상대적으로 자연스러운 워핑 및 모핑 결과를 얻을 수 있다. 제안된 방법의 타당성과 보편성을 검증하기 위해 서로 다른 분포 특성을 갖는 영상을 대상으로 주간적인 화질 측면에서 그 성능을 분석 평가하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2003.07a
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• pp.208-211
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• 2003

본 논문에서는 비선형 단상부하에 의해 발생하는 전류 고조파를 보상하기 위한 단상능동전력필터의 제어방법을 제안한다. 측정된 부하전류에 시간지연을 주어 가상의 두 번째 상을 만들어서 단상시스템을 두 축을 갖는 시스템으로 만들어 복소계산이 가능하게 한다 기존의 방법과 달리 저역통과필터의 지연특성을 고려하여 필터를 통과한 지연된 위상을 가진 정현파를 가상의 상으로 이용하였다 두 개 의상이 존재하므로 순시로 무효전력을 구할 수 있게된다. 본 논문에서는 회전좌표계를 사용하여 순시계산을 하였고, 부하전류만을 검출하여 보상전류 지령치를 구하였다. RL부하에 대한 실험을 수행하였고, 이러한 실험을 통하여 제안된 제어법의 유효성을 입증하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.54 no.2
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• pp.104-115
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• 2005

Median filters in the signal processing have been most widely used and have demonstrated the strongest effects. This paper proposes the adaptive median filters with noise detection. The proposed basic algorithm of the filters is to judge whether or not the noises exist on the ground of The Noise Judgment Standards. Just in case the existence of the noises is verified by the algorithm, it takes the median filter. In order to judge the existence of the noises by the algorithm, this paper introduced the noise detection method by local central variance. As a result of comparing and analyzing the features and performance of the proposed filters and the existing [5]-[10] filters on the same conditions, it was verified that the former proved to be better than the latter, Observed even by naked eyes, it was similar, too. Accordingly, it's proved that the adaptive median filters by local central variance are useful in removing the impulse noise of the median filter and reinforce the edge preservation ability.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.21 no.6
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• pp.1430-1437
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• 1996

A low delay code excited linear predictive speech coder(LD-CELP) at bit rates under 8kbps is considered. We try to improve the perfomance of speech coder with frame type dependent modification of synthesis filter. We first classify frames into 3 groups: voiced, unvoiced and onset. For voicedand unvoiced frame, the spectral envelope of the synthesis filter is adapted to the phonetic characteristics. For transition frame from unvoiced to voiced, the synthesis filter which has been interpolated with the bias filter is used. The proposed vocoder produced more clear sound with similar delay level than other pre-existing LD-CELP vocoders.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.350-354
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• 2003

영상 워핑이란 어떤 사물의 형태를 다른 형태로 변화시키는 기법을 말한다. 대표적인 영상워핑 기술로는 메쉬 워핑과 필드 기반 워핑 등을 들 수 있는데, 이중에서 필드 기반 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어한 수 있는 것이 장점이다. 영상 워핑 과정의 특성 상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응 시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽 재현성에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 필드 기반 영상 워핑을 수행할 시에 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 Pseudomedian 필터 보간과 양선형 보간을 효과적으로 결합하여 양자의 장점을 보간 결과에 반영함으로써 양선형 보간만을 이용하는 필드 기반 워핑 기술에 비해 자연스러운 워핑 결과를 제공할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.1
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• pp.139-147
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• 2003

Dynamic neural networks have been applied to diverse fields requiring temporal signal processing such as signal prediction. This paper proposes the hybrid network, composed of locally(LRNN) and globally recurrent neural networks(GRNN), to improve dynamics of multilayered recurrent networks(RNN) and then describes nonlinear adaptive prediction using the proposed network as an adaptive filter. The hybrid network consists of IIR-MLP and Elman RNN as LRNN and GRNN, respectively. The proposed network is evaluated in nonlinear signal prediction and compared with Elman RNN and IIR-MLP networks for the relative comparison of prediction performance. Experimental results show that the hybrid network performs better with respect to convergence speed and accuracy, indicating that the proposed network can be a more effective prediction model than conventional multilayered recurrent networks in nonlinear prediction for nonstationary signals.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.7 no.2
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• pp.53-59
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• 2006

Dynamic neural networks have been applied to diverse fields requiring temporal signal processing such as system identification and signal prediction. This paper proposes the gamma neural network(GAM), which uses gamma memory kernel in the hidden layer of feedforward multilayered network, to improve dynamics of networks and then describes nonlinear adaptive prediction using the proposed network as an adaptive filter. The proposed network is evaluated in nonlinear signal prediction and compared with feedforword(FNN) and recurrent neural networks(RNN) for the relative comparison of prediction performance. Simulation results show that the GAM network performs better with respect to the convergence speed and prediction accuracy, indicating that it can be a more effective prediction model than conventional multilayered networks in nonlinear prediction for nonstationary signals.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.6
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• pp.720-729
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• 2005

In this paper, we design the indirect adaptive controller using Wavelet Neural Network(WNN) for unknown nonlinear systems. The proposed indirect adaptive controller using WNN consists of identification model and controller. Here, the WNN is used in both Identification model and controller The WNN has advantage of indicating the location in both time and frequency simultaneously, and has faster convergence than MLPN and RBFN. There are several training methods for WNN, such as GD, GA, DNA, etc. In this paper, we present the Extended Kalman Filter(EKF) based training method. Although it is computationally complex, this algorithm updates parameters consistent with previous data and usually converges in a few iterations. Finally, ore illustrate the effectiveness of our method through computer simulations for the Buffing system and the one-link rigid robot manipulator. From the simulation results, we show that the indirect adaptive controller using the EKF method has better performance than the GD method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.5
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• pp.418-422
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• 2013

This paper has considered the location estimation problem in two dimension space by using a non-linear filter under non-Gaussian noise in underwater acoustic sensor networks(UASNs). Recently, the extended Kalman filter (EKF) is widely used in location estimation. However, the EKF has a lot of problems in the non-linear system under the non-gaussian noise environment like underwater environment. In this paper, we propose the improved Two-Dimension Particle Filter (TDPF) using the re-interpretation distribution techniques based on the maximum likelihood (ML). Through the simulation, we compared and analyzed the proposed TDPF with the EKF under the non-Gaussian underwater sensor networks. Finally, we determined that the TDPF's result shows more accurate localization than EKF's result.