• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.503-505
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• 1986

주어진 제어대상 모델에 대하여 제어기를 구성하여 실제로 적용하는 경우 모델의 불일치, 모델링에서 고려하지 않은 외란(disturbance), 측정잡음등에 의하여 성능이 설계시와 달라진다. 실제적용에서도 성능을 계속 유지하기 위하여 제어기는 안정성, 계수변화(parameter variation)에 대한 강인성(robustness), 외란상쇄(disturbance rejection) 및 측정잡음에 둔감함등의 특성을 가져야 한다. 귀환(feedback)을 사용하여 제어기를 구성하는 경우 위의 모든 조건을 만족 시킬 수 없으므로 제어목적에 따라 적당한 조건을 선정하여 중요한 특성을 주로 갖게 한다. 본 논문에서는 쌍동선(small waterplane area twin hull ship-SWATHS)에 대하여 PID, LQ, LQG 제어기를 구성하여 안정성, 계수 변화에 대한 강인성, 외란 상쇄 및 측정잡음의 영향을 비교하였다. 쌍동선의 경우 다른 단동선(mono hull ship)에 비하여 접수면(waterplane)이 적으므로 무게증변을 흡수할 수 있는 복원력이 약하여 적은 외력에도 상하동요(heave)와 종동요(pitch)가 심하게 일어난다. 이러한 동요를 줄이는 것이 쌍동선의 제어목적이다. 본 연구에서는 먼저 선형화된 수직축 운동방정식을 이용하여 선체운동의 모델을 구했으며 중첩의 원리(super-position theorem)에 의하여 주파수 응답의 합으로 파도입력을 모델링 하였으며 제어를 위하여 필요한 측정치는 IMU(Inertial Measurement Unit)에서 제공된다고 가정하였다. 쌍동선의 동요의 원인은 파도, 바람, 조류 등이 있으나 파도에 의한 영향이 가장 크므로 본 논문에서는 파도에 의한 영향만을 고려하였다. 파도는 쌍동선에 외란으로 작용하며 측정할 수 없는 양이므로 PID, LQ 제어에서는 제어모델에 포함되지 않지만 LQG 제어에서는 제어모델에 포함된다. LQG 제어의 경우 제어모델에 파도를 백색잡음으로 가정하고 제어기를 구성한 것 (LQG1)과 2차의 쉐이핑필터(shaping filter)를 사용하여 구성한 것(LQG2)으로 나누었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.3
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• pp.44-51
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• 2009

This paper addresses a face verification method using the nonlinear composite filter. This face verification process can be simple and speedy because it does not require any reprocessing such as face detection, alignment or cropping. The optimum nonlinear composite filter is derived by minimizing the output energy due to additive noise and an input scene while maintaining the outputs of training images constant. The filter is equipped with the discrimination capability and the robustness to additive noise by minimizing the outputs of the input scene and the noise, respectively. We build the nonlinear composite filter with two training images and compare the filter with the conventional synthetic discriminant function (SDF) filter. The receiver operating characteristics (ROC) curves are presented as a metric for the performance evaluation. According to the experimental results the optimum nonlinear composite filter is shown to be a robust scheme for face verification in low resolution and noise environments.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.2
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• pp.21-26
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• 2001

An expectation-maximization (EM) based Bayesian adaptation method for the mean of noise is proposed for noise-robust speech recognition. In the algorithm, the on-line testing utterances are used for the unsupervised Bayesian adaptation and the prior distribution of the noise mean is estimated using the off-line training data. For the noisy speech modeling, the parallel model combination (PMC) method is employed. The proposed method has shown to be effective compared with the conventional PMC method for the speech recognition experiments in a car-noise condition.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.136-138
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• 2022

스포츠 방송/미디어 데이터에서 특정 이벤트 시점을 효율적으로 검출하는 방법은 정보 검색이나 하이라이트, 요약 등을 위해 중요한 기술이다. 이 논문에서는, 야구 중계 방송 데이터에서 투구에 대한 타격 및 포구 이벤트 시점을 강인하게 검출하는 방법으로, 음향 및 영상 정보를 융합하는 방법에 대해 제안한다. 음향 정보에 기반한 이벤트 검출 방법은 계산이 용이하고 정확도가 높은 반면, 영상 정보의 도움 없이는 모호성을 해결하기 힘든 경우가 많이 발생한다. 특히 야구 중계 데이터의 경우, 투수의 투구 시점에 대한 영상 정보를 활용하여 타격 및 포구 이벤트 검출의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 음향 기반의 딥러닝 이벤트 시점 검출 모델과 영상 기반의 보정 방법을 제안하고, 실제 KBO 야구 중계 방송 데이터에 적용한 사례와 실험 결과에 대해 기술한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.239-242
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• 2001

영상에 워터마크를 삽입하는 것을 통신채널의 입장에서 해석한다면 워터마크는 신호로, 영상은 잡음으로 모델링이 가능하다. 따라서 이러한 잡음 속에서 신호에 대한 에러를 최소화하는 것이 워터마크의 추출을 최대화하는 것이라 할 수 있다. 통상적으로 Error Correction Code는 에러가 많은 통신채널에서 많이 이용되기 때문에 워터마킹 방법에서도 효과를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 DCT 기반의 구간화 워터마킹 방법에 Turbo code를 이용하여 강인성 면에서의 향상된 성능을 실험 결과로 보이며, Turbo code의 해밍거리를 이용하여 워터마킹의 보다 효율적인 검출 방법을 제안한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.6
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• pp.169-174
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• 2013

Speech recognition, the problem of performance degradation is the difference between the model training and recognition environments. Silence features normalized using the method as a way to reduce the inconsistency of such an environment. Silence features normalized way of existing in the low signal-to-noise ratio. Increase the energy level of the silence interval for voice and non-voice classification accuracy due to the falling. There is a problem in the recognition performance is degraded. This paper proposed a robust speech detection method in noisy environments using a silence feature normalization and voice energy maximize. In the high signal-to-noise ratio for the proposed method was used to maximize the characteristics receive less characterized the effects of noise by the voice energy. Cepstral feature distribution of voice / non-voice characteristics in the low signal-to-noise ratio and improves the recognition performance. Result of the recognition experiment, recognition performance improved compared to the conventional method.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.6
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• pp.473-480
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• 2004

In this paper we propose an effective feature compensation scheme based on the speech model in order to achieve robust speech recognition. The proposed feature compensation method is based on parallel combined mixture model (PCMM). The previous PCMM works require a highly sophisticated procedure for estimation of the combined mixture model in order to reflect the time-varying noisy conditions at every utterance. The proposed schemes can cope with the time-varying background noise by employing the interpolation method of the multiple mixture models. We apply the‘data-driven’method to PCMM tot move reliable model combination and introduce a frame-synched version for estimation of environments posteriori. In order to reduce the computational complexity due to multiple models, we propose a technique for mixture sharing. The statistically similar Gaussian components are selected and the smoothed versions are generated for sharing. The performance is examined over Aurora 2.0 and speech corpus recorded while car-driving. The experimental results indicate that the proposed schemes are effective in realizing robust speech recognition and reducing the computational complexities under both simulated environments and real-life conditions.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.5
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• pp.214-221
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• 2015

In this paper, we present robust estimation and detection algorithms for discrete-time switched linear systems whose output measurements are corrupted by noises. First, a mode estimation algorithm is proposed based on the minimum distance criterion. Then, state variables are also observed under the active mode estimate. Second, a detection algorithm is constructed to detect the mode switching of the switched system. With the boundedness of measurement noise, the proposed estimation algorithm returns the exact active mode and approximate state information of the switched system. In addition, the detection algorithm can detect the switching time within a pre-determined time interval after the actual switching occurred.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.661-663
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• 1999

본 논문에서는 새로운 경로 계획 방법으로 중심 이등에 의한 경로 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 곡률 반경을 이용한 경로 계획의 문제점인 각도오차가 커질수록 우회하는 현상을 보다 효율적으로 해결함을 시뮬레이션을 통하여 보인다. 또한 제안된 경로 알고리즘에 칼만 필터를 이용한 예측기를 적용시켜 로봇이 공을 추정하는데 발생할 수 있는 잡음에 강인함을 보이며 신뢰성 있는 결과를 확인한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.818-820
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• 2000

본 연구는 벡터데이터에 워터마크를 삽입하고 추출하는 알고리즘을 제시한다. 삽입방법은 각 좌표를 마스크 안에서의 좌표로 변환한 후 워터마크의 크기에 따라 삽입영역을 다르게 설정한다. 이 방법은 기존의 Sakamoto 알고리즘을 일반화한다. 즉 기존의 마스크는 $2^R$-1이지만 이 논문에서는 일반화된 정사각형을 사용할 수 있다. 또한 잡음에 강인함을 보인다.