• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.601-604
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• 2002

본 논문에서는 UWB(초광대역 : Ultra-Wideband) 시스템에서 FCC 위원회에서 제안한 규정을 근거로 산출된 파라미터를 이용하여 M-ary PPM 시스템에서 고려되는 파라미터 값의 관계를 분석한 후 최적의 파라미터 값을 산출하였다. AWGN 채널에서 다중 접속을 고려하지 않은 단일 사용자일 경우로 가정시, 펄스 반복 개수 N/sub s/가 변화함에 따른 BER 특성과 M=4, 8인 경우 채널부호화 기법을 채용시 성능 개선으로 부호율 R(1/2, 1/3)과 구속장 K(7, 9)에 따른 Convolution 부호화를 고려하였을 경우 BER 특성을 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.172-176
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• 2002

본 논문에서는 UWB(초광대역 : Ultra-Wideband) 시스템에서 FCC 위원회에서 제안한 규정을 근거로 산출된 파라미터를 이용하여 M-ary PPM 시스템에서 고려되는 파라미터 값의 관계를 분석한 후 최적의 파라미터 값을 산출하였다. AWGN 채널에서 다중 접속을 고려하지 않은 단일 사용자일 경우로 가정시, 펄스 반복 개수 Ns가 변화함에 따른 BER 특성과 M=4, 8인 경우 채널 부호화 기법을 채용시 성능 개선으로 BCH와 Convolution 부호화를 고려하였을 경우 BER 특성을 분석하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.296-297
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• 2018

본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 모델예측제어에 관한 연구이다. 모델예측제어는 시스템의 모델링을 통한 최적의 성능을 제공하는 제어기법으로 PI 제어보다 빠른 동특성을 갖지만, 정확한 파라미터 값이 요구된다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 오차가 3상 T-type 3-레벨 인버터의 예측제어에서 어떤 영향을 주는지 알아보고 출력 파형을 분석한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.135-136
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• 2018

배터리의 내부 파라미터는 외부환경 및 동작 영역에 따라 가변적인 특성이 존재한다. 이에 따라 배터리 모델의 추정성능이 결정된다. 본 논문에서는 두 개의 RC-ladder 전기적 등가회로 모델링을 이용하여 휴지구간, 방전구간 및 휴지구간에서 방정식 기반으로 추출한 파라미터의 비교 분석을 실시하고, 등가회로 모델기반으로 검증을 실시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.377-382
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• 2007

본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.

• 전자통신동향분석
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• 제3권4호
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• pp.13-24
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• 1988

디지틀 시스팀에서 착오는 도처에서 발생하고 있으며, 특히 디지틀 교환기에서 발생하는 착오는 교환기 성능 저하의 원천으로 음성왜곡, 정보의 손실, 효율 감소 등의 디지틀 서비스에 영향을 주게 된다. 착오성능 평가는 시스팀 성능 및 서비스 품질의 근거가 되는 기본 자료를 제공하기 때문에 시스팀 전반에서 발생되는 착오에 대한 착오 성능을 평가하고 분석할 필요가 있다. 본 고에서는 최근 연구되고 있는 착오 성능 평가를 CCITT의 Stydy Group 연구 및 권고를 중심으로 해서 알아보고, 착오 성능 파라미터를 시스팀 및 서비스에서 광범위하고 유용하게 이용하기 위해 착오 성능 파라미터를 통계적으로 해석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.105-106
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• 2017

본 논문에서는 최대 우도 기반 파라미터 생성 알고리즘을 적용하여 인공 신경망의 출력인 음향 파라미터 열의 정확성 및 자연성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 인공 신경망의 출력으로 정적 특징벡터 뿐 만 아니라 동적 특징벡터도 함께 사용하였고, 미리 계산된 파라미터 분산을 파라미터 생성에 사용하였다. 추정된 정적, 동적 특징벡터의 평균, 분산을 EM 알고리즘에 적용하여 최대 우도 기준 파라미터를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 파라미터 생성 시 동적 특징벡터 및 분산을 함께 적용하여 시간축에서의 자연성을 향상시켰다. 제안된 알고리즘의 객관적 평가로 MCD, F0 의 RMSE 를 측정하였고, 주관적평가로 선호도 평가를 실시하였다. 그 결과 기존 알고리즘 대비 객관적, 주관적 성능이 향상되는 것을 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.226-227
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• 2020

근래의 초해상화 (super-resolution, SR) 연구는 네트워크를 깊고, 넓게 만들어 성능을 높이는데 주를 이뤘다. 그러나 동시에 높은 연산량과 메모리 소비량이 증가하는 문제가 발생하기 때문에 이를 실제로 하드웨어로 구현하기에는 어려운 문제가 존재한다. 그렇기에 우리는 네트워크 최적화를 통해 성능 감소를 최소화하면서 파라미터 수를 줄이는 네트워크 SqueezeSR을 설계하였다. 또한 지식 증류(Knowledge Distillation, KD)를 이용해 추가적인 파라미터 수 증가 없이 성능을 높일 수 있는 학습 방법을 제안한다. 또한 KD 시 teacher network의 성능이 보다 student network에 잘 전달되도록 feature map 간의 비교를 통해 학습 효율을 높일 수 있었다. 결과적으로 우리는 KD 기법을 통해 추가적인 파라미터 수 증가 없이 성능을 높여 다른 SR네트워크 대비 더 빠르고 성능 감소를 최소화한 네트워크를 제안한다.

• 한국음향학회지
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• 제11권3호
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• pp.61-66
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• 1992

음성 인식에 신경망 모델을 적용하는 많은 연구들이 있었지만, 주된 관심은 음성인식에 적합한 구조와 학습 방법이었다. 그러나 음성인식에 신경망 모델을 적용한 시스템의 효율 향상은 모델 자체의 구조뿐 아니라, 신경망 모델의 입력으로 어떤 음성 파라미터를 사용하는가에 따라서도 큰 영향을 받는다. 본 논문은 기존 음성인식에 신경망 모델을 적용한 많은 연구들에서 사용한 음성 파라미터를 살펴보고, 대표적인 음성 파라미터 6개를 선정하여, 같은 데이타와 같은 신경망 모델 하에서 어떻게 성능이 달라지는지를 분석한다. 인식 실험에 있어서는 한국어 파열음 9개에 대한 8개 데이터 집합과 모음 8개에 대한 18개 데이터 집합을 음성 파라미터로 하고 신경망 모델은 순환 신경망 모델을 사용하여 노드의 수를 일정하게 한뒤 다양한 입력 파라미터의 성능을 비교하였다. 그 결과 선형 예측 계수로부터 얻어진 delta cepstrum의 음성 파라미터가 가장 좋은 성능을 보였으며 이때 인식률은 같은 학습 데이터에 대해 파열음 100.0%, 모음 95.1%이었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1149-1154
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• 2017

배경잡음 하에서 음성인식 시스템의 우수한 인식성능을 얻기 위해서 적절한 음성의 특징 파라미터를 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서 사용한 특징 파라미터는 위너필터 방법이 적용된 인간의 청각 특성을 이용한 멜 주파수 켑스트럼 계수(Mel frequency cepstral coefficient, MFCC)를 사용한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 특징 파라미터는 배경잡음을 제거한 후에 깨끗한 음성신호의 파라미터를 추출하는 새로운 방법이다. 제안한 수정된 MFCC 특징 파라미터를 다층 퍼셉트론 네트워크에 입력하여 학습시킴으로써 화자인식을 구현한다. 본 실험에서는 14차의 MFCC 특징 파라미터를 사용하여 화자독립 인식실험을 실시하였으며, 백색잡음이 혼합된 경우의 음성의 화자독립인식률은 평균 94.48%로 효과적인 결과를 구할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였을 때 본 논문에서 제안한 화자인식 성능이 수정된 MFCC 특징 파라미터를 사용함으로써 향상되었다.