• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.347-350
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• 1998

음성신호와 영상신호를 함께 이용하는 바이모달(Bi-modal)음성인식에서 어떤 입술 파라미터를 사용하는가에 따라 인식시스템의 성능이 달라진다. 그래서 본 논문에서는 이미지에 근거한 입술파라미터를 견인하게 추출하기 위한 방법으로 x 프로파일(profile)을 이용한 방법을 사용하였다. 파라미터를 선정을 달리하여 실험한 결과 15dB이상에서는 안쪽입술의 2개의 파라미터를 이용한 경우가, 10dB이하에서는 4개의 입술파라미터를 이용한 경우가 더 좋은 인식률을 보였다. 안쪽 입술 파라미터를 이용한 경우가 바깥쪽 입술 파라미터를 이용한 경우보다 더 좋은 인식률을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.39-48
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• 1998

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델에 기반한 음성인식에 있어서 특징 파라미터의 인식 성능에 미치는 영향의 차이를 인식 시스템에 반영하여 인식성능을 향상시키기 위한 방 법을 제안하였다. 특징 파라미터별 가중치를 유도하기 위해서 우선 상태별 특징 파라미터의 인식율에 대한 기여도를 가중치로 변환하고, 이를 특징 파라미터 각각의 상태에서의 출력확 률에 곱하여 상태별 출력확률을 재 추정하게 된다. 실험결과, "가변가중"방법이 "고정가중" 방법에 비해서 단어 인식의 경우 3.3%, 그리고 문장 인식율의 경우 5.3%의 성능향상을 보 임으로써 상태별 특징 파라미터의 가중이 인식 성능 향상에 유효함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2830-2832
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• 1999

신경망은 선형 시스템 뿐 만 아니라 비선형 시스템에 있어서도 탁월한 모델링 및 예측 성능을 갖고 있다. 하지만 좋은 성능을 갖는 신경망을 구현하기 위해서는 최적화 해야할 파라미터들이 있다. 은닉층의 뉴런의 수, 학습율, 모멘텀, 학습오차 등이 그것인데 이러한 파라미터들은 경험에 의해서, 또는 문헌들에서 제시하는 값들을 선택하여 사용하는 것이 일반적인 경향이다. 하지만 신경망의 전체적인 성능은 이러한 파라미터들의 값에 의해서 결정되기 때문에 이 값들의 선택은 보다 체계적인 방법을 사용하여 구하여야 한다. 본 논문은 유전 알고리즘을 이용하여 이러한 신경망 파라미터들의 최적 값을 찾는데 목적이 있다. 유전 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 학습오차와 예측오차들을 심플렉스 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 오차들과 비교하여 본 결과 유전 알고리즘을 이용하여 찾을 파라미터들을 이용했을 때의 신경망의 성능이 더욱 우수함을 알 수 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.10 no.1 s.35
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• pp.39-46
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• 1995

본 고는 공중 전화망을 이용한 팩시밀리 통신에서 화상 품질에 영향을 주는 여러가지 품질 파라미터와 관련된 데이터를 측정하기 위한 팩시밀리 품질 파라미터 측정 시스템에 관하여 기술하였다. 적정 수준의 팩시밀리 화상을 송수신하기 위해서는 통신망 성능을 적정 수준으로 유지시키고 팩시밀리 단말기의 성능을 향상시켜야 한다. 본 측정 시스템은 실제의 팩시밀리 서비스 환경과 유사한 팩시밀리 통신 환경으로 구축되며, 팩시밀리에 영향을 주는 각종 파라미터를 가변시키고 이로부터 얻어진 데이터를 분석하여 파라미터가 팩시밀리 품질에 주는 영향을 파악하고, 적정의 서비스가 유지되기 위한 파라미터값을 정함으로써, 팩시밀리 사용자가 안정적으로 만족할 만한 팩시밀리 서비스를 이용할 수 있게 된다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.12 no.4
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• pp.28-39
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• 2007

다양한 디지털 기술의 발전으로 인하여 방송형태의 이동 멀티미디어 서비스가 다국적으로 제안되고, 국내에서는 이동 멀티미디어 방송 (DMB: Digital Multimedia Broadcasting)을 통하여 야외나 이동시에도 시청이 가능한 방송서비스가 활발해지고 있다. 휴대 및 이동수신 방송 환경에서 비디온 오디오 및 데이터를 포함한 멀티미디어 방송 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 다양한 장소에서 수신 영상에 대한 품질 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 현재 이동 멀티미디어 방송이 비디오 압축방식으로 채택하고 있는 H.264/AVC 압축 파라미터의 성능 연구에 대하여 기술한다. 현재 국내의 위성/지상파 DMB의 경우 비디오의 압축 방법으로 H.264/AVC baseline 1.3의 표준규격을 사용한다. 이러한 비디오 코덱(codec) 이용하여 비디오 영상을 압축할 경우 관련 파라미터(parameter) 조절이 가능한데, 비디오를 압축할 경우 관련 파라미터들을 어떻게 정하느냐에 따라 서로 다른 수신환경에서 압축 효율 및 재생된 비디오의 화질에 많은 영향을 미친다. 따라서 수신 환경에 가장 적합한 비디오 화질을 얻기 위해서는 관련 파라미터 설정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 압축 파라미터들 중 화질에 많은 영향을 미치는 항목을 선정하여, 해당 파라미터의 변화가 재생된 비디오 화질에 미치는 영향을 객관적 평가척도인 PSNR, Bit-rate, 수행시간 등을 이용하여 분석하였다. 또한, 실험 결과를 바탕으로 이동 멀티미디어 방송 환경에서의 H.264 인코더의 적정 압축 파라미터 및 인코더의 성능 개선 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.388-390
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• 2001

본 논문에서 제안하는 카메라 움직임 파라미터를 추출하는 새로운 방법은 먼저 광류(optical flow) 관계 수식을 이용하여, 카메라의 다양한 움직임에 의해 생성되는 광류 모델들을 생성한다. 입력 비디오 데이터의 인접 영상으로부터 산출된 광류를 생성된 광류 모델들을 이용하여 선형 분해한다. 분해 과정을 통해 각 모델에 대한 가중치를 산출할 수 있으며, 산출된 가중치는 각 모델의 생성에 사용된 파라미터에 적용하여 이들의 선형 조합을 통해 입력에 대한 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 수치 데이터와 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과, 제안된 카메라 움직임 파라미터 추출 방법이 적은 계산 비용으로 정확하게 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 입력 데이터에 노이즈가 포함된 경우에도 파라미터 추출 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.476-479
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• 2021

DBMS 파라미터 튜닝이란 데이터베이스에서 제공하는 다양한 파라미터의 값을 조율하여, 최적의 성능을 도출하는 과정이다. 데이터베이스 종류에 따라 파라미터 개수가 수십 개에서 수백 개로 다양하며, 각 기능이 모두 다르기 때문에 최적의 조합을 찾는 것은 쉽지 않다. 선행 연구에서는 BO 기법을 사용하여 적절한 파라미터 값을 추출했지만, 파라미터 개수에 비례하여 차원이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 통계적으로 파라미터를 분류하여 탐색 공간을 줄인 다음 단계적으로 BO 를 수행하는 PBO 방식을 제안한다. 파라미터 값을 랜덤하게 할당하여 벤치마킹한 결과값을 군집화한 후, 각 군집별로 파라미터와의 연관성을 분석해 높은 상관관계를 가진 파라미터를 매칭시켜 분류한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위하여 8 가지 회귀 모델과의 비교 실험을 통해 제안한 방법론의 우수성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2006.06a
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• pp.63-66
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• 2006

음성인식시스템은 사람이 별도의 장비 없이 음성만으로 시스템의 사용이 가능한 편리한 장점을 지니고 있으나 여러 가지 기술적인 어려움과 실제 환경의 낮은 인식률로 폭넓게 사용되지 못한 상황이다. 그 중 배경잡음은 음성인식의 인식률을 저하시키는 원인으로 지적 받고 있다. 이러한 잡음환경에 있는 ASR(Automatic Speech Recognition)의 성능 향상을 위해 외측억제 기능 이 추가된 파라미터를 제안한다. ASR 에서 널리 사용되는 파라미터인 MFCC을 본 논문에서 제안한 파라미터와 HMM를 이용하여 인식률을 비교하여 성능을 비교하였다. 실험결과를 통해 제안된 파라미터의 사용을 통해 잡음환경에 있는 ASR의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.805-807
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• 2004

본 논문에서는 노이즈 모델에 기반한 훼손된 얼굴 영상의 인증하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 학습 단계에서 노이즈 파라미터의 변화에 의해 훼손된 영상을 생성한다. 그 훼손된 영상과 노이즈 파라미터는 PCA에 의해 훼손된 영상과 노이즈 파라미터들의 선형 조합으로 표현된다. 테스트 단계에서는 훼손된 영상으로 LSM(Least-square minimization)방법을 적용하여 훼손된 영상의 노이즌 파라미터를 추정한다. 그리고 추정된 노이즈 파라미터를 가지고 원본 영상으로부터 합성된 영상을 생성하고, 그것을 테스트 영상과 인증한다. 실험 결과는 제안된 방법이 노이즈 파라미터를 정확하게 추정하여 얼굴 인증의 성능 개선 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.239-242
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• 2003

본 논문에서는 Gaussian Mixture Model을 이용한 Gustafson-Kessel 알고리즘의 성능을 개선하였다. 분포 및 밀도가 다른 데이터에 대하여 적절한 클러스터 파라미터를 추정함으로써 클러스터링의 성능을 개선한다. 일반적인 클러스터링 알고리즘의 경우, 데이터가 편중되거나 각 데이터의 밀도가 서로 틀린 경우 클러스터의 파라미터가 정확하게 클러스터를 표현하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 제안된 방법에서는 Gustafson-Kessel 알고리즘을 이용하여 클러스터 파라미터를 추정하며 알고리즘내의 파라미터 일부를 Gaussian Mixture Model을 이용하여 동적으로 갱신하였다 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 유용성을 보인다.