• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.116-121
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• 1998

본 논문에서는 데이터의존성과 벡터왜곡척도를 이용하여 개선된 칼라영상을 복호화하였다. 프랙탈 칼라영상의 복원방법은 Zhang과 Po의 벡터왜곡척도를 이용한 R, G, B 칼라 성분간의 상관관계를 고려하여 부호화한 압축파일을 사용하여 수렴될 복원영상을 독립적인 반복변환에 의해 수렴되는 영역과 데이터의존성을 갖는 영역으로 분류하여 데이터의존성 부분이 차지하는 만큼 복호화 과정에서 불필요한 계산량이 제거되었고, R 영역에서 검색한 데이터 의존영역을 G, B 영역에 그대로 사용하여 고속복호화가 가능하였다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.17 no.2
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• pp.88-94
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• 2003

In this paper, we propose a hierarchical triangular mesh generation method based on the motion information and a fast rude convergence method. From the variance of Image difference we decide the region that subdivision is required and perform the adequate triangulation method that is possible to yield a successive hierarchical triangulation. For fast node convergence, in initial search, we use the refinement method that separate the backgroung and object region and maintain the mesh connection by using the bilinear interpolation. The simulation result demonstrate that proposed triangulation method have performance in PSNR than the conventional BMA or order mesh based method and refinement is appropriate for the case of the mesh size is small.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.22 no.11
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• pp.2459-2469
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• 1997

In this paper, the multi-stage radius-directed algorithm is applied to fractionally spaced equalizers which are insensitive to the sampling timing-phase. these equalizers exhibit good convergence characeristics when compared to fractionally spaced blind equalizers using conventional blind algorithms. Also, multi-model fractionally spaced blind equalizers, which use multiple symbol spaced blind equalizers that operate independently, converge faster than conventional fractionally spaced blind equalizers.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.31-32
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• 2012

본 논문에서는 수렴형 양안식 카메라 배열에서 효율적으로 깊이 지도를 생성하는 방법을 제안한다. 기존의 양안식 영상에서의 깊이 지도 추출 방법은 영상 정렬화 과정이 필수적이었다. 이는 평행형 배열에서는 효과가 있지만, 수렴형 배열에서는 영상을 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법은 영상 정렬화 과정을 생략하고, 에피폴라 조건에 따라서 직접적으로 깊이 값을 추출한다. 깊이 예측을 위한 Markov Random Field 에너지는 계층적 구조를 사용하여 복잡도를 낮춘 상수 공간 신뢰 확산 방식에 의해서 최적화한다. 이어서 좀 더 정확한 깊이 지도를 구하기 위해서 후처리 기술을 최종적으로 적용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해서 적은 제약으로 깊이 지도를 좀 더 안정적으로 추출할 수 있음을 보였다.

• 월간 기계설비
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• s.160
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• pp.16-21
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• 2003

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.416-420
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• 1997

다양한 응용 목적의 대규모 실용적 언어지식 구축을 위해서는 한국어의 모든 언어현상을 수용할 수 있는 이상적인 언어지식(optimal linguistic knowledge) 획득을 목표로 연구해 나가야 한다. 본 연구에서 언어지식의 획득은 주어진 말뭉치의 분석을 통해 이루어진다. 주어진 말뭉치에서 새로운 언어현상이 발견되었을 경우, 기존의 언어지식은 새로운 언어현상을 수용할 뿐만 아니라 기존에 발견되었던 언어현상도 함께 수용할 수 있도록 바뀌어져야 한다. 이러한 변화의 원칙이 보장되어야만 언어지식의 양적 확장과 함께 질적 확장을 이룰 수 있다. 본 연구에서는 언어지식의 질적 확장을 언어지식의 수렴성이라고 정의하고 수렴성 보장을 위한 방법론을 연구한다. 수렴성 보장을 위해서는 먼저 언어지식 획득과정이 공정화, 자동화되어야 하고 언어지식이 변화할 때 수렴을 확인하는 과정이 필요하다. 수렴을 확인하기 위하여 구문구조 데이터베이스와 역사전(Inverted Dictionary)을 이용하는 방법을 제안한다. 지금까지는 언어지식의 양적 확장에만 치중해 왔으나 본 연구에서 제안된 방법으로 언어지식이 구축된다면 질적 확장도 함께 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.29 no.2C
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• pp.222-228
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• 2004

This paper describes a new adaptive algorithm which can reduce the required computation quantities in the adaptive filter. The proposed adaptive algorithm uses only the signs of the normalized input signal rather than the input signals when coefficients of the filter are adapted. By doing so, there is no need for the multiplications and divisions which are mostly responsible for the computation quantities. To analyze the convergence characteristics of the proposed algorithm, the condition and speed of the convergence are derived mathematically. Also, we simulate an echo canceller adopting this algorithm and compare the performances of convergence for this algorithm with the ones for the other algorithm. As the results of simulations, it is proved that the echo canceller adopting this algorithm shows almost the same performances of convergence as the echo canceller adopting the SIA algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1017-1020
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• 2001

최근 들어 관심의 대상이 되고 있는 CRM, eCRM은 비즈니스 분야에 중요한 역할을 담당하고 있다. 이를 위해 여러 방법들이 사용되고 있으나, 그 중 데이터 마이닝은 핵심 기술이라 할 수 있다. 다양한 데이터 마이닝 기법가운데 군집화 기법은, 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘들은 사전에 군집의 개수를 미리 결정해져야 하며, 지역적 최적해(local minima)에 수렴할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 자동적으로 적절한 군집의 개수를 결정하여 군집화 될 수 있도록 하고, 병렬 탐색을 통해 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선한 알고리즘과 적합도 함수를 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.2
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• pp.90-94
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• 2008

It is well-blown that the convergence rate gets worse when an input signal to an adaptive filter is correlated. In this paper we propose a new adaptive filtering algorithm that makes the convergence rate much improved even for highly correlated input signals. By introducing an orthogonal constraint between successive input signal vectors we overcome the slow convergence problem of the LMS algorithm with the correlated input signal. Simulation results show that the proposed algerian yields fast convergence speed and excellent tracking capability under both time-invariant and time-varying environments, while keeping both computation and implementation simple.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.143-146
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• 2001

본 논문에서는 랜덤초기화 방법을 사용하여 초기 코드북을 생성하고, 이를 이용하여 초기 반복학습 시 수렴영역을 벗어난 2 이상의 가중치에 의한 K-means 알고리즘을 제안한다. 기존의 K-means 알고리즘이 국부적으로 최적화되고 초기 반복학습 시에 가중치의 영향이 크다는 점을 이용하여, 제안된 방법에서는 초기 반복학습 시의 가중치를 수렴영역에서 벗어난 큰 값으로 주고 이후 반복학습시의 가증치는 수렴영역 안에 있는 값으로 고정하여 코드북을 설계한다. 또한 초기 코드북을 얻기 위해 Splitting 방법과 같은 추가적인 과정 없이 랜덤한 방법에 의한 초기 코드북을 적용함으로써 제안된 알고리즘이 단순한 구조를 가지며, 구해진 코드북의 성능도 우수함을 확인할 수 있었다.