• Title/Summary/Keyword: 잔차

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Zero Tree Based Residual Compression Method for Full-Complex Holograms (완전 복소 홀로그램을 위한 제로트리 기반의 잔차 압축 방법)

  • Kim, Woosuk;Oh, Kwan-Jung;Seo, Young-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2022.06a
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    • pp.1290-1291
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    • 2022
  • 본 연구는 완전 복소 홀로그램의 압축을 위하여 DWT를 사용한 제로트리 기반의 잔차 압축 방법을 제안한다. 잔차 압축의 효율을 위하여 유사한 웨이블릿 트리들을 그룹화하여 잔차 값을 계산한다. 계산된 잔차 값을 사용하여 SPIHT를 통해 압축한다. 위 결과와 원본 트리를 SPIHT로 압축한 것의 SNR을 비교하여 성능 차이를 보인다.

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학습된 선형 변환 기저를 이용한 VVC 잔자신호 변환

  • Kim, Nam-Uk;Lee, Yeong-Ryeol
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.160-161
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    • 2020
  • 본 논문에서는 비디오 코딩 잔차신호를 보다 효율적으로 변환하기 위하여 오프라인으로 잔차신호를 학습하여 RD(Rate Distortion) Cost를 기반으로 분류된 몇 가지 변환 기저들을 생성하고, 비디오 복호화 과정 중 잔차신호를 역변환을 수행할 때 주변의 복호화가 완료된 신호들을 이용하여 최적의 변환 기저를 선택하여 해당 변환 기저로 역변환을 수행하여 효율적으로 잔차신호를 압축하는 방법에 대해 제안한다. 변환 기저 생성에는 분류된 잔차신호들에 대하여 2 차원 혹은 1 차원 KLT를 계산함으로써 얻어내어진다. 제안하는 방법은 VTM(VVC Test Model) version 10에서 실험하였으며 약 0.5% 정도의 성능향상을 보인다.

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다중 기준국을 이용한 UDRE 추정기법 성능해석

  • Park, Sang-Hyeon;Seo, Gi-Yeol;Sin, Mi-Yeong
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2011.06a
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    • pp.25-26
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    • 2011
  • 사용자 의사거리 보정 잔차(UDRE)는 위성항법보정정보의 측위성능을 예측하는데 이용하는 매우 중요한 무결성 감시정보이다. 위성항법보정정보 사용자는 위성별로 제공되는 사용자 의사거리 보정 잔차 정보를 이용하여 목표로 하는 측위성능을 보장할 수 있는지 여부를 계산하고, 이 결과를 반영하여 위성항법보강시스템의 보정정보를 사용할지 아니면, 무시할지를 판단한다. 즉, 사용자 의사거리 보정 잔차는 위성별로 제공되는 보정정보를 이용하여 보정을 한 후에도 제거되지 않고 남는 위성과 사용자 수신기 간의 통계학적 거리 오차로서 가우시안 분포를 갖는다고 본다. 따라서 동일한 위성항법신호 환경이라도 위성항법보강시스템의 종류와 응용분야별로 다르게 설정되는 측위성능의 보장 수준에 따라 사용자 의사거리 보정 잔차는 다른 값을 갖게 된다. 본 논문은 위성항법보강시스템의 무결성 감시성능에 영향을 미치는 사용자 의사거리 보정 잔차 추정기법의 성능해석을 목적으로 다중 기준국 원시정보를 이용한 사용자 의사거리 보정 잔차 추정기법 구조분석과 영향력을 소개하고, 성능에 영향을 미치는 인자와 사용자 의사거리 보정 잔차 추정성능의 지표에 대해 정의한다. 그리고 마지막으로 성능해석의 방법을 제안하고, 타당성을 검증한다.

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Residual Convolutional Recurrent Neural Network-Based Sound Event Classification Applicable to Broadcast Captioning Services (자막방송을 위한 잔차 합성곱 순환 신경망 기반 음향 사건 분류)

  • Kim, Nam Kyun;Kim, Hong Kook;Ahn, Chung Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.26-27
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    • 2021
  • 본 논문에서는 자막방송 제공을 위해 방송콘텐츠를 이해하는 방법으로 잔차 합성곱 순환신경망 기반 음향 사건 분류 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔차 합성곱 신경망과 순환 신경망을 연결한 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징으로는 멜-필터벵크 특징을 활용하고, 잔차 합성곱 신경망은 하나의 스템 블록과 5개의 잔차 합성곱 신경망으로 구성된다. 잔차 합성곱 신경망은 잔차 학습으로 구성된 합성곱 신경망과 기존의 합성곱 신경망 대비 특징맵의 표현 능력 향상을 위해 합성곱 블록 주의 모듈로 구성한다. 추출된 특징맵은 순환 신경망에 연결되고, 최종적으로 음향 사건 종류와 시간정보를 추출하는 완전연결층으로 연결되는 구조를 활용한다. 제안된 모델 훈련을 위해 라벨링되지 않는 데이터 활용이 가능한 평균 교사 모델을 기반으로 훈련하였다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 DCASE 2020 챌린지 Task 4 데이터 셋을 활용하였으며, 성능 평가 결과 46.8%의 이벤트 단위의 F1-score를 얻을 수 있었다.

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Sound Event Classification Based on Concatenated Residual Network Applicable to Closed Captioning Services for the Hearing Impaired (청각장애인용 자막방송 서비스를 위한 연쇄잔차 신경망 기반 음향 사건 분류 기법)

  • Kim, Nam Kyun;Park, Dong Keun;Kim, Jun Ho;Kim, Hong Kook;Ahn, Chung Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.472-475
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    • 2020
  • 본 논문에서는 청각장애인에게 자막방송을 제공하기 위하여 오디오 콘텐츠에 등장하는 음향 사건을 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 복수의 잔차 신경망(ResNet)을 연결하는 연쇄잔차(concatenated residual) 신경망 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징을 위해 음성의 멜-주파수 켑스트럼 벡터를 다수의 프레임으로 결합하여 형성한 2 차원 이미지와 전체 프레임에 대한 멜-주파수 켑스트럼 벡터들로부터 얻은 1 차원의 통계 특징벡터를 얻는다. 각각의 입력은 2 차원 잔차 신경망과 1 차원 잔차 신경망으로 모델링되고, 두 개의 잔차 신경망을 연쇄연결(concatenation)하는 구조를 가진 연쇄잔차 신경망으로 구성된다. 성능평가를 위해 수집된 데이터셋으로부터 6-fold 교차검증을 통해 평가한 결과, 85.48%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

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Design of the residual generator using transfer function approaches (전달함수 접근 방법에 의한 잔차발생기구 설계)

  • Park, Tae-Geon;Lee, Kee-Sang
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2005.07d
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    • pp.2793-2795
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    • 2005
  • 고장검출식별시스템의 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소는 잔차발생알고리즘이다. 잔차발생기구는 측정된 입출력변수 정보에 근거하여 설계되며 고장의 검출 및 식별이 가능하도록 감결합(decoupling) 특성을 가져야 한다. 본 논문에서는 전달함수 접근 방법 중 최근 제안된 최소차 다항식 기저(minimal polynomial basis)를 이용한 잔차발생기구 설계기법을 소개하고, 이를 VTOL의 센서 및 구동장치고장 검출에 적용하여 그 성능을 검토하였다.

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Improvement of Residual Delay Compensation Algorithm of KJJVC (한일상관기의 잔차 지연 보정 알고리즘의 개선)

  • Oh, Se-Jin;Yeom, Jae-Hwan;Roh, Duk-Gyoo;Oh, Chung-Sik;Jung, Jin-Seung;Chung, Dong-Kyu;Oyama, Tomoaki;Kawaguchi, Noriyuki;Kobayashi, Hideyuki;Kawakami, Kazuyuki;Ozeki, Kensuke;Onuki, Hirohumi
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.14 no.2
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    • pp.136-146
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    • 2013
  • In this paper, the residual delay compensation algorithm is proposed for FX-type KJJVC. In case of initial version as that design algorithm of KJJVC, the integer calculation and the cos/sin table for the phase compensation coefficient were introduced in order to speed up of calculation. The mismatch between data timing and residual delay phase and also between bit-jump and residual delay phase were found and fixed. In final design of KJJVC residual delay compensation algorithm, the initialization problem on the rotation memory of residual delay compensation was found when the residual delay compensated value was applied to FFT-segment, and this problem is also fixed by modifying the FPGA code. Using the proposed residual delay compensation algorithm, the band shape of cross power spectrum becomes flat, which means there is no significant loss over the whole bandwidth. To verify the effectiveness of proposed residual delay compensation algorithm, we conducted the correlation experiments for real observation data using the simulator and KJJVC. We confirmed that the designed residual delay compensation algorithm is well applied in KJJVC, and the signal to noise ratio increases by about 8%.

Residual-based copula parameter estimation (잔차를 이용한 코플라 모수 추정)

  • Na, Okyoung;Kwon, Sunghoon
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.29 no.1
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    • pp.267-277
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    • 2016
  • This paper considers we consider the estimation of copula parameters based on residuals in stochastic regression models. We prove that a semiparametric estimator using residual empirical distributions is consistent under some conditions and apply the results to the copula-ARMA model. We provide simulation results for illustration.

The Different Types of Residuals in Nonlinear Regression Models (비선형 모델에 있어서의 다양한 종류의 잔차들에 관한 연구)

  • Kang, Chang Wook
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.12 no.19
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    • pp.31-37
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    • 1989
  • The recursive residuals are obtained by the iterative processes as descrbed in section 2. They may require more efforts and time to compute and may face difficultie in ordering of data. But we can investigate each case to be deleted and gather more informations on each case. The recursive residuals are much more effective with conjecture of cusum technique. We suggest to use the predicted residual for the construction of recursive residuals in nonlinear regression models. The assessment of influence and leverage by the connection with recursive residuals will be necessary.

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Super-resolution Network Using Dynamic Residual Connection (동적 잔차 연결을 활용한 고해상도 복원 네트워크)

  • Park, Karam;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • fall
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    • pp.106-109
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    • 2021
  • 본 논문에서는 입력에 따라 합성곱 레이어 간의 잔차 연결을 변화시키는 동적 잔차 연결을 활용해 고해상도 복원 (Super-resolution) 작업을 위한 경량 네트워크를 설계하는 방법을 제안한다. 먼저, 동적 잔차 연결을 입력에 따라 변화시킬 수 있도록 경량화된 (Lightweight) 모듈을 설계하는 방법을 제안한다. 또한 이렇게 설계한 모듈로부터 얻은 잔차 연결에 대한 정보를 토대로 네트워크를 설계하는 방법을 제시한다. 제안된 방법을 통해 설계된 고해상도 복원 작업을 위한 네트워크는 적은 파라미터로도 입력에 따라 적응적으로 네트워크의 구조를 변화시킬 수 있어 효울적으로 다양한 입력 영상을 처리할 수 있다.

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