• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.658-660
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• 2002

본 논문에서는 음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 모델링의 문제점을 다룬다. HMM은 파라미터의 수가 클수록 자기 데이터에 대해 잘 모델링하는 특징으로 음성인식과 온라인 필기인식등에서 많이 쓰이고 있다. 그러나 그러한 특징으로 인해 해당 클래스 데이터가 아닌 다른 클래스 데이터에 대해서도 파라미터의 수가 클수록 잘 모델링하는 단점이 나타났다. 이에 본 연구에서는 대상 데이터를 분석하여 state의 수와 mixture의 수를 조정하여 가장 적절한 HMM의 구조의 파라미터를 구하는 가능성을 본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.379-383
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• 1998

본 논문에서는 플랜트를 제어하는데 있어 광범위하게 사용되는 PD제어기의 파라미터를 결정하는 문제에 대한 연구를 하였다. 파라미터 결정 방법으로는 최근 최적화 문제에 많이 적용되고 있는 새로운 방법인 유전자 알고리즘을 사용하였다. 또한 이렇게 정해진 파라미터를 사용하여 이를 도립진자(Inverted Pendulum)에 적용하였고 도립진자의 응답특성을 분석, 고찰함으로써 PD제어기의 성능을 평가.확인하고 이 문제에 적용된 유전자 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.28 no.1
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• pp.61-80
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• 2023

인공신경망 모델이 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 동시에 모델의 복잡도도 크게 증가하였다. 따라서, 모바일 같은 저전력 디바이스에 인공신경망 모델이 실시간으로 추론/배포되기 위해서는 모델의 가중치 파라미터의 수 혹은 메모리 소모량을 줄이는 경량화 기술이 필수적이다. 이에 MPEG에서는 인공신경망 모델을 다양한 프레임워크에서 상호 운용 가능하고 파라미터를 압축 표현하는 NNC (Compression of Neural Networks) 표준화를 진행 중에 있다. 본고에서는 NNC 표준의 개요와 가중치 파라미터를 압축하는 압축 기술, 그리고 HLS (High-Level Syntax)들을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.611-614
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• 2007

The IEEE 802.11 Task Group E has worked to enhance the legacy 802.11 MAC to expand support for applications with QoS requirements. EDCF(Enhanced Distributed Coordination Function) of IEEE 802.11e is enhanced from DCF(Distributed Coordination Function) of 802.11 and It has differential AC(Access Category). In this paper, we change parameters(AIFS, CWmax) and make an analysis of network performance. We use NS-2 to verify change of network performance.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.8
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• pp.2102-2116
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• 1998

본 논문에서는 TCP/IP 프로토콜을 기반으로 하는 인터넷에서 SNMP의 MIB-II를 활용하여 분석 파라미터를 정의하고 이를 계산하는 알고리즘을 제안하고자 한다. TCP/IP 망의 사용자에게 적절한 QoS를 제공하기 위해서는 성능과 장애에 관련된 파리미터를 기반으로 한 망 관리 행위를 수행해야 한다. 이를 위해서 인터넷 관리 표준을 정의된 MIB-II의 관리 정보를 기반으로 분석 파라미터를 정의하고 이를 계산하기 위한 알고리즘을 제시하고자 한다. MIB-II에서 system, interface, ip, snmp 그룹의 관리 변수를 Case 다이어그램에 따라 분석하여 선로 이용률, 에러 수신율, 인터페이스 패킷 송수신율, 인터페이스 패킷 송수신 손실률, 입출력 트래픽률, 방송형 송수신 트래픽 비율, 시스템 패킷 입출력률, 시스템 패킷 송수신 손실률, 시스템 자원 부하율, 패킷 전달률, 경로 설정 실패율, 관리 트래픽 이용률 등의 분석 파라미터와 계산 알고리즘을 제안한다. 분석 파라미터 계산 알고리즘에 대한 적용성을 실험하기 위해서 실존하는 라우터를 대상으로 분석 결과를 제시하고 진단하였다. 이러한 인터넷 분석 파라미터 계산 알고리즘은 망 관리자가 전체 TCP/IP 통신 네트워크를 진단하고 분석할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 인터넷 사용자에게 QoS를 제공하루 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.3
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• pp.68-72
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• 1999

The choice of parameters from various lip information and the robustness of extracting lip parameters play important roles in the performance of bimodal speech recognition system. In this paper, lip parameters are extracted by using an automatic extraction algorithm and inner lip parameters effect on the recognition rate more than outer lip parameters. Compared with a manual extraction algorithm, the automatic extraction method is evaluated about its robustness.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.3
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• pp.348-355
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• 2010

In spite of development in speech recognition technology, speech recognition under noisy environment is still a difficult task. To solve this problem, Researchers has been proposed different methods where they have been used visual information except audio information for visual speech recognition. However, visual information also has visual noises as well as the noises of audio information, and this visual noises cause degradation in visual speech recognition. Therefore, it is one the field of interest how to extract visual features parameter for enhancing visual speech recognition performance. In this paper, we propose a method for visual feature parameter extraction based on image-base approach for enhancing recognition performance of the HMM based visual speech recognizer. For experiments, we have constructed Audio-visual database which is consisted with 105 speackers and each speaker has uttered 62 words. We have applied histogram matching, lip folding, RASTA filtering, Liner Mask, DCT and PCA. The experimental results show that the recognition performance of our proposed method enhanced at about 21% than the baseline method.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.25 no.3
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• pp.92-100
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• 2015

Electric Vehicle (EV) can be categorized by the driving method into in-wheel and in-line types. In-wheel type EV does not have transmission shaft, differential gear and other parts that are used in conventional cars, which simplifies and lightens the structure resulting in higher efficiency. In this paper, design method for in-wheel motor for automobiles using Parameter Map is proposed, and motor with continuous power of 5 kW is designed, built and its performance is verified. To decide the capacity of the in-wheel motor that meets the automobile's requirement, Vehicle Dynamic Simulation considering the total mass of vehicle, gear efficiency, effective radius of tire, slope ratio and others is performed. Through this step, the motor's capacity is decided and initial design to determine the motor shape and size is performed. Next, the motor parameters that meet the requirement is determined using parametric design that uses parametric map. After the motor parameters are decided using parametric map, optimal design to improve THD of back EMF, cogging torque, torque ripple and other factors is performed. The final design was built, and performance analysis and verification of the proposed method is conducted by performing load test.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.22 no.7
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• pp.528-538
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• 2003

A SCCRS (Speech and Character Combined Recognition System) is developed for working on mobile devices such as PDA (Personal Digital Assistants). In SCCRS, the feature extraction is separately carried out for speech and for hand-written character, but the recognition is performed in a common engine. The recognition engine employs essentially CHMM (Continuous Hidden Markov Model), which consists of variable parameter topology in order to minimize the number of model parameters and to reduce recognition time. For generating contort independent variable parameter model, we propose the SSMS(Successive State and Mixture Splitting), which gives appropriate numbers of mixture and of states through splitting in mixture domain and in time domain. The recognition results show that the proposed SSMS method can reduce the total number of GOPDD (Gaussian Output Probability Density Distribution) up to 40.0% compared to the conventional method with fixed parameter model, at the same recognition performance in speech recognition system.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.6
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• pp.658-663
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• 2018

In this paper, a performance evaluation algorithm of contents curation platform is proposed. The evaluation starts with setting the initial-final conditions, and measures four performance evaluation parameters. These parameters are response rate of service, accuracy of response result, precision of analysis result, and recall rate of analysis result. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, a database of 118,738 cases was constructed and the contents was opened on the Internet. In this experiment, 6,975,365 pageviews were applied to analysis user behavior. Through the measurement of four parameters, it was confirmed that the integrated and unit evaluation of content curation platform can be performed objectively.