본 논문에서는 움직임이 존재하는 부분의 사선 방향 보간 성능을 개선하여 기존의 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화 알고리즘 기법을 개선한 순차 주사화 방법을 제안하였다. 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화를 위하여 밝기 형태 패턴(brightness profile pattern)을 이용하여 필드간의 움직임 정보를 좀 더 정확하게 추출할 수 있었으며 움직임이 있는 부분의 경우 에지의 방향 정보를 이용하여 사선 방향 보간을 수행함으로써 전체적인 순차 주사 변환 화질을 개선할 수 있었다. 제안된 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 다양한 동영상에 대해서 성공적으로 적용됨을 확인하였다.
In this paper, we propose a Sequential Adaptive Nearest Neighbor(SANN) imputation method that combines the Adaptive Nearest Neighbor(ANN) method and the Sequential k-Nearest Neighbor(SKNN) method. When choosing the nearest neighbors of missing observations, the proposed SANN method takes the local feature of the missing observations into account as well as reutilizes the imputed observations in a sequential manner. By using a Monte Carlo study and a real data example, we demonstrate the characteristics of the SANN method and its potential performance.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2000.11b
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pp.81-86
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2000
본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조를 제안했다. 제안된 경계 표시자(edge indicator) 함수는 채널내 상관관계뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 국소적으로 나타난 왜곡된 칼라는 칼라 경계 검출법에 기반한 스위칭 알고리즘에 의해 제거됐다. 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조는 기존의 접근 방법에 비해 주관적 화질과 객관적 화질 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
This study is based on the relationship between college students' growth mindset and academic adaptation, by sequentially verifying the mediating effect of grit and career adaptation, it was intended to present implications for college students' academic adaptation. This study was conducted with 366 students from three four-year universities in Jeonlanamdo. The findings are as follows. First, it was found that the growth mindset of college students had a direct impact on academic adaptation. Second, grit and career adaptation showed mediating effects in the relationship between college students' growth mindset and academic adaptation, respectively. Third, the relationship between college students' growth mindset and academic adaptation showed a sequential mediating effect of grit and career adaptation. This study found that growth mindset, grit, and career adaptation affect the improvement of college students' academic adaptation. To this end, implications for educational programs and counseling intervention measures that help college students adapt to their studies were discussed of products and services possible.
Design of a linear predictor and matching of an entropy coder is the art of lossless audio coding. In this paper, we use the covariance method and the Choleskey decomposition for calculating linear prediction coefficients instead of the autocorreation method and the Levinson-Durbin recursion. These results are compared to the polynomial predictor. Both of them, the predictor which has small prediction error is selected. For the entropy coding, we use the Golomb-Rice coder using the block-based parameter estimation method and the sequential adaptation method with LOCO-land RLGR. The proposed predictor and the block-based parameter estimation have $2.2879%{\sim}0.3413%$ improved compression ratios compared to FLAC lossless audio coder which use the autocorrelation method and the Levinson-Durbin recursion. The proposed predictor and the LOCO-I adaptation method could improved by $2.2879%{\sim}0.3413%$. But the proposed predictor and the RLGR adaptation method got better results with specific signals.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.11a
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pp.151-157
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2000
본 논문에서는 웹사이트에 접근하는 사용자 접근 패턴을 학습하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트를 구축하고자 한다. 즉, 기존 웹사이트의 구조를 가늠한 한 파괴하지 않는 범위 내에서 김 사이트를 변경하고자 관련성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들의 클러스터를 찾아내고, 이들에 대한 별도의 색인 페이지를 생성하여 웹사이트 내에 위치시킨다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터들을 대상으로 순차 패턴 탐색 방법인 AprioriAll 알고리즘을 적용함으로써 웹문서간의 충분한 연관성 지지도를 갖는 사용자 순차 접근 패턴을 분석해낸다. 사용자 순차 접근 패턴 분석을 통해 관련성 있는 문서들의 집합을 알아낸 후, 웹사이트의 하이퍼 링크 구조 정보를 고려하여 접근 경로가 긴 문서들만을 골라 웹 문서 클러스터를 생성시킨다. 이러한 웹문서 클러스터들에 대한 색인 페이지를 추가 생성하여 제공함으로써 사용자들의 보다 효과적인 정보 접근을 지원한 수 있는 웹사이트로의 변경이 가능하다.
본 논문에서는 비월주사 방식의 영상을 순차주사 방식의 영상으로 변환하기 위한 deinterlacing 기법에 관하여 고찰한다. 먼저, 공간 영역 상에서 수행되는 기존의 deinterlacing 기법 중에서 우수한 성능을 보이는 것으로 알려진 ELA방법의 단점을 보완하기 위하여 적응적 ELA 알고리즘을 제안하였다. 기존의 ELA방법은 수평 edge를 검출할 수 없어 수평 edge 성분을 포함하는 화소 값은 원치 않는 값으로 보간 되는 결과를 가져왔다. 이를 개선시키기 위해 수평 edge를 효과적으로 검출하는 방법을 제안하고, 수평 에지 부분을 적절히 보간할 수 있는 적응적인 필터를 제안한다. 그 결과 수평 edge 부분에서의 개선으로 기존의 ELA 방법보다 더 나은 성능을 얻었다.
In this paper, adaptive correlator model using backpropagation neural network based on complex multilayer perceptron is presented for suppressing interference of narrow-band of direct sequence spread spectrum receiver in CDMA mobile communication systems. Recursive least square backpropagation algorithm with backpropagation error is used for fast convergence and better performance in adaptive correlator scheme. According to signal noise ratio and transmission power ratio, computer simulation results show that bit error ratio of adaptive correlator uswing backpropagation neural network improved than that of adaptive transversal filter of direct sequence spread spectrum considering of co-channel and narrow-band interference. Bit error ratio of adaptive correlator using backpropagation neural network is reduced about $10^{-1}$ than that of adaptive transversal filter where interference versus signal ratio is 5 dB.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.4
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pp.308-315
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2016
A new technique for Attitude & Heading Reference System (AHRS) by using sequential measurement noise covariance (SMNC) is addressed in a vibration environments in this paper. In particular, a low-cost inertial measurement unit in general diverges in the acceleration phase or vibrating environments due to inherent properties of gravity and acceleration. In this paper, by considering current and prior measurements to estimate actual attitudes and headings in a local frame, the proposed technique overcomes these problems efficiently. Finally, the performance of the suggested approach is verified by numerical simulations.
Kim Dong Kook;Kim Young Joon;Kim Hyun Woo;Kim Nam Soo
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.69-72
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2002
본 논문에서 화자공간모델 evolution에 기반한 continuous density hidden Markov model (CDHMM)의 online 적응에 대한 새로운 기법을 제안한다. 학습화자의 a priori knowledge을 나타내는 화자공간모델은 factor analysis (FA) 또는 probabilistic principal component analysis (PPCA)와 같은 은닉변수모델(latent variable model)에 의해 효과적으로 나타내어진다. 은닉 변수모델은 화자공간모델뿐아니라 CDHMM 파라메터의 ajoint prior분포를 표시함으로, maximum a posteriori(MAP)적응기법에 직접 적용되어진다. 화자공간모델의 hyperparameters와 CDHMM파라메터를 동시에 순차적으로 적응하기 위해 quasi-Bayes (QB)추정 기술에 기반한 online 적응기법을 제안한다. 연속숫자음 인식과 관련된 화자적응 실험을 통해 제안된 기법은 적은 적응데이터에서 좋은 성능을 나타내며, 데이터가 증가함에 따라 성능이 지속적으로 증가함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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