• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1993.06a
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• pp.125-127
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• 1993

오디오 혹은 비디오화의, 방송 고품질전화 등의 음성신호의 전송을 위해 마련된 CCITT Recommendation G.722에 의거 Codec을 구성하고 이를 통과한 연속음성을 CMU의 불특정 화자 연속음성인식 시스템인 SPHINX에 입력하여 인식률을 조사 한 후 CODING전의 인식결과와 비교하였다. 이때 CODEC은 크게 네 부분(Trans Quarature Mirror Filter, Encoder, Decoder, Receive QMF)으로 구성하고 입력음성 데이터는 150화자에 의한 1018문장을 훈련용으로, 140문장을 테스트용으로 하였을 때의 단어 인식률을 인식률로 하였다. 또 이때 특징벡터로는 12차 Melcepstrum 계수를 사용하였다. 인식결과 코딩전(close talk Mic를 이용하여 직접입력)의 단어 인식률이 86.7%인데 비해 코딩후의 인식률은 85.6%로 나타나 약 1%의 인식률 저하를 가져와 코딩으로 인한 Error에 비해 비교적 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 인식률 저하의 원인으로서는 코딩시의 BER(Bit Error Rate)에 의한 것으로 생각된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.652-657
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• 2003

In this paper, Adaptive Modulation and Coding (AMC) is combined with Multiple Input Multiple Output (MIMO) multiplexing to improve the throughput performance of AMC. In addition, a system that adopts Selection Transmit Diversity (STD) in the AMC-MIMO multiplexing system is proposed. The received SNR is improved by adopting STD techniques. And it increases probability of selecting MCS (Modulation and Coding Scheme) level that supports higher data rate. This leads to an increased throughput of the AMC-MIMO system. STD in our simulation selects 2 transmission antennas from 4 antennas and AMC-MIMO multiplexing process operates with the selected antennas. The computer simulation is performed in flat Rayleigh fading channel. The results show that the proposed system achieves a gain of 1Mbps over the AMC-MIMO multiplexing system with the same number of antennas at 15dB SNR.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.1
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• pp.74-81
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• 2003

In this study, we'd implemented a real time embedded speech recognition system that requires minimum memory size for speech recognition engine and DB. The word to be recognized consist of 40 commands used in a PCS phone and 10 digits. The speech data spoken by 15 male and 15 female speakers was recorded and analyzed by short time analysis method, which window size is 256. The LPC parameters of each frame were computed through Levinson-Burbin algorithm and they were transformed to Cepstrum parameters. Before the analysis, speech data should be processed by pre-emphasis that will remove the DC component in speech and emphasize high frequency band. Baum-Welch reestimation algorithm was used for the training of HMM. In test phone, we could get a recognition rate using likelihood method. We implemented an embedded system by porting the speech recognition engine on ARM core evaluation board. The overall recognition rate of this system was 95%, while the rate on 40 commands was 96% and that 10 digits was 94%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.28-31
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• 2020

한정된 고성능 자원을 여러 사용자들에게 제공해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 제한된 기간 내에 보다 많은 양의 작업이 실행되도록 시스템 활용률을 높이는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용 프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 응용 특성 분석을 실행하고 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행 지원을 위한 프로파일링 테스트베드를 구축하고 단일노드를 기반으로 분석한 응용 프로그램 특성 결과를 활용한 스케줄링 최적화 기법이 확장성 있게 동작함을 보이고자 하였다. 또한 중규모 클러스터에 개발한 스케줄링 최적화 기법을 적용한 결과 전체 응용 프로그램이 실행 시간을 단축함으로써 최대 33%의 성능 향상 효과를 얻었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.9
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• pp.38-43
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• 2012

가상화 기술은 하나의 물리 머신에서 다수의 가상 머신을 제공하고 이들이 상호 독립적으로 수행될 수 있도록 한다. 현재 가상화는 클라우드 서버 시스템의 활용률을 높이고 전력 소모를 줄이기 위한 기술로서 각광받고 있다. 최근 이러한 가상화 기술을 스마트 임베디드 디바이스에도 적용하려는 시도가 있다. 하지만 임베디드 시스템은 일반적으로 서버 시스템에 비해서 성능이 낮은 하드웨어를 사용하므로 가상화 오버헤드에 대한 고찰이 필요하다. 본고에서는 기존에 널리 사용되는 대표적인 공개 소스 가상화 플랫폼들을 대상으로 네트워크 I/O를 지원하는 방식에 대해서 설명하고 이들의 성능을 비교한다. 또한 가상화 환경에서 네트워크 I/O 성능을 향상시키기 위한 최근 동향에 대해서도 함께 논의한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.1E
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• pp.71-77
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• 1993

패턴매칭 기법에 근거한 음성 인식 시스템은 크게 clustering 과정과 labeling 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 Kohonen의 featrue map 알고리즘과 LVQ2 알고리즘을 각각 clusterer와 labeler로 하는 음소인식 시스템을 구성한다. 구성된 인식시스템의 성능을 향상시키기 위해서 수정된 LVQ2알고리즘(MLVQ2)을 제안한다. MLVQ2는 selective learning, LVQ2, perturbed LVQ2 그리고 기존의 LVQ2의 4단계 학습과정으로 구성된다. 제안된 음소 인식 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 LVQ2와 MLVQ2를 각각 사용하여 6가지의 한국어 음소군에 대한 feature map을 만든다. 음소인식 실험결과, LVQ2와 MLVQ2를 사용하는 경우 각각 60.5%와 65.4%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.105-111
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• 2002

최근까지 웹은 컴퓨터 상에서의 디스플레이, 키보드, 포인팅 장치들과 같은 비주얼 인터페이스를 통해서 정보 전달 및 서비스를 해오고 있다. 또한 이들은 일부의 모바일용 서비스를 제외하고 대부분이 익스플로어나 네스케이프 등의 웹브라우져를 지원하는 서비스를 해오고 있다. 이와 같은 시스템은 시간과 공간에 제약이 있으며 지원하는 브라우저가 있어야 하는 단점이 있다. 전화의 보급률은 컴퓨터나 기타 장치들에 비해 높고, 음성은 사람에게 쉽게 다가갈 수 있고 편하게 사용할 수 있는 인터페이스이다. 본 논문에서는 지금까지의 보는 것 중심의 웹 서비스를 듣고 말하는 웹 서비스로 음성 인식 항공 정보 시스템으로 설계ㆍ구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.194-196
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• 2010

휴대폰의 광범위한 보급으로 문자메시지의 사용이 급증하고 있다. 이와 동시에 사용자가 원하지 않는 광고성 스팸문자도 넘쳐나고 있다. 본 연구는 이러한 스팸문자메시지를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 우리는 기계학습방법인 지지벡터기계(Support Vector Machine)을 사용하여 시스템을 학습하였으며 자질의 선택은 카이제곱 통계량을 이용하였다. 실험결과 F1 척도로 약 95.5%의 정확률을 얻었다

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.8
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• pp.203-212
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• 2017

The National Housing Bond Information Relay System is a representative financial information relay system in which institutions are connected with center system. A centralized structure is expensive to construct and operate center, and there is a problem that all networks are disconnected when a failure occurs in the center system. In this paper, we propose the national housing bond information relay system model based on Blockchain technology that can process information safely and efficiently. The proposed model constructs a Blockchain network so that each institution that processes the national housing bond information can transmit information safely, and each institution manages the same distributed ledge by a smart contract. The proposed model can reduce the cost because it can process complicated national housing bond transaction information without a relay center, and a network usage and disk usage decreased by 1.7% and 8.53%.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.273-276
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• 2005

본 논문은 고유얼굴 방법을 이용한 얼굴인식 시스템의 성능을 분석하였다. 제안한 고유얼굴을 이용한 얼굴인식 방법은 훈련집합의 얼굴 이미지 사이의 중요한 변화를 가지고 있는 특징공간으로 투영시키면서 이루어진다. 중요한 특징들은 얼굴집합의 고유벡터(주성분)들이기 때문에 고유얼굴이라 한다. 특징 공간으로의 투영은 고유얼굴의 가중치의 합으로 입력얼굴을 기술할 수 있으며, 입력 얼굴의 인식은 훈련집합의 가중치와 입력 영상의 가중치를 비교하면서 이루어진다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위해서 Harvard 데이터베이스를 이용하였으며, 시스템의 성능 분석을 위하여 조명에 대한 인식성능의 변화, 사용한 고유얼굴의 수에 대한 인식률의 변화, 전처리를 통하여 얻을 수 있는 인식률의 변화, 인식 거부 곡선을 통하여 시스템의 적용 가능성에 대한 실험을 수행하여 분석한다.