• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.189-192
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• 1999

수중소음체의 음원 특징을 해석하기 위해서는 배경잡음과 해면$\cdot$해저반사파의 영향이 적은 심해에서 측정하여 분석하여야 한다. 그러나 측정의 어려움으로 인공 수조에서 측정하여 수면과 수조벽에 의해 발생되는 반사파들을 제거하여 신호 고유의 특징을 해석한다 이러한 반사파들의 부가효과를 보상하여 수중소음체의 신호특징을 해석하기 위하여 정합필터배열처리(Matched Filter Array Process : MFAP)기법을 적용하고자 할 때 각 센서에 적용되는 정합필터는 처리시간의 문제로 인해 필터길이를 제한하여 구성되게 된다 정합필터는 수조의 임펄스응답함수의 시역전함수로 정의되는데 필터길이에 따라 수신신호 특징 개선 정도가 좌우된다 본 연구에서는 인공수조에서 부가되는 반사파들의 효과를 보상하여 수신신호 특징 개선을 위해 정합필터배열처리기법을 적용할 때 각 센서의 정합필터의 시간길이가 특징 개선에 미치는 영향을 신호대잡음비(SNR)로 정의하여 분석하였고 수조의 특성에 따른 최적의 정합필터 시간길이를 제안하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.473-480
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• 2004

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 음성 모델을 기반으로 하는 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 특징 보상 기법은 병렬 결합된 혼합 모델 (PCMM)을 기반으로 한다. 기존의 PCMM 기반의 기법은 시간에 따라 변하는 잡음 환경을 반영하기 위하여 매 음성 입력마다 복잡한 과정의 혼합 모델 결합이 필요하다. 제안하는 기법에서는 다중의 혼합 모델을 보간하는 방법을 채용함으로써 시간에 따라 변하는 배경 잡음에 대응할 수 있다. 보다 신뢰성 있는 혼합 모델 생성을 위하여 데이터 유도 기반의 방법을 도입하고, 실시간 처리를 위하여 프레임에 동기화된 환경 사후 확률 예측 과정을 제안한다. 다중 모델로 인한 연산량 증가를 막기 위하여 혼합 모델을 공유하는 기법을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 사이에 통계학적으로 유사한 요소들을 선택하여 공유에 필요한 공통 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 모의 환경과 실제 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 가져오고 연산량 감소에 효과적임을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.506-511
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• 2018

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성인식을 위하여 GMM(Gaussian Mixture Model)-DNN(Deep Neural Network) 하이브리드 기반의 특징 보상 기법을 제안한다. 기존의 GMM 기반의 특징 보상에서 필요로 하는 사후 확률을 DNN을 통해 계산한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 GMM-DNN 하이브리드 기법이 기존의 GMM 기반 기법에 비해 Known, Unknown 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 Unknown 잡음 환경에서 평균 오류율이 9.13 %의 상대 향상률을 나타내고, 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio) 잡음 환경에서 상당히 우수한 성능을 보인다.

• 방재와보험
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• 통권128호
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• pp.48-51
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• 2008

화재보험에서 '특수건물'이란 일정 규모 이상의 특수한 조건을 구비한 건물로 화재로 인한 인명 및 재산의 손해에 대하여 적정한 보상이 가능하도록 보험가입을 의무화하는 건물을 지칭하나, 화재 특징과 조사를 논하는 본 고에서는 보험의 대상물로서의 분류가 아닌 기 연재된 창고, 주거용 건물, 빌딩 등을 제외한 나머지 건물 형태의 것을 언급하려고 함을 미리 밝혀둔다. 여기에는 문화재, 사찰건물, 교회, 비닐하우스, 모델하우스 등의 화재 특징을 살펴보고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2793-2799
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• 2013

본 논문에서는 시간에 따라 변하는 잡음 환경에 강인한 음성 인식을 위해 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 기존의 Variational 모델 생성 기법의 모델 정확도를 향상시키고자 PCA를 도입한다. 제안된 기법은 다중 모델을 사용하는 PCGMM 기반의 특징 보상에 적용된다. 실험 결과는 제안한 PCA 기반의 Variational 모델 생성 기법이 배경 음악 환경의 다양한 SNR 조건에서 기존의 전처리 기법에 비하여 음성 인식 성능을 향상 시키는데 우수함을 입증한다. 제안한 모델 생성 기법이 기존의 Variational 모델 생성 방법에 비해 배경 음악 환경에서 평균 12.14%의 상대적 인식 성능 향상률을 나타낸다.

• 에너지공학
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• 제9권4호
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• pp.342-347
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• 2000

최근 산업계에서 급증하는 전력수요와 부하의 다양화는 전원의 안정도에 악영항을 미치고 있다. 이는 전압강하는 역률 저하 유/무효 전력의 변동을 초래하고 타부하에 영향을 미치게 되므로 이를 효과적으로 보상할 수 있는 종합적인 보상 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 전력보상 시스템중의 하나로서 플라이휠을 장착한 권선형 유도기의 2차 여자방식을 제시한다. 본 시스템은 전동기 2차 여자방식을 이용함으로서 기존의 정지형 보상기에 비하여 인버터의 용량을 기존의 것보다 수배 감소시킬 수 있는 장점이 있으며 히스테리시스 전류제어기를 사용하여 직접 전류제어기를 사용하여 직접전류 제어방식을 이용하므로 기존의 시스템과 비교하여 PI제어기의 게인선정의 어려움을 극복하고 제어 알고리즘을 간략화 할 수 있는 특징을 가지고 있다. 또한 전력을 보상하기 위한 에너지 저장요소로 플라이휠의 관성에너지를 사용함으로서 기존의 배터리 방식의 무정전 전원공급장치를 대신하는 효과를 보인다. 설계된 시스템과 제어방식은 시뮬레시션을 통하여 입증하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.165-168
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• 2001

본 논문에서는 카메라 또는 카메라 플랫폼의 흔들림 등 외부 영향과 비디오 시퀀스내의 모션이 함께 존재할 경우 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화하는 방법을 제안한다. 일반적인 영상 안정 시스템은 모션 측정과 모션 보상의 두 과정으로 구성되는데 모션 측정에서는 프레임간 모션 모델을 가정하고 파라메타를 측정하며 모션 보상에서는 측정된 파라메타를 이용하여 모션을 보상한다. 영상 내에 카메라 모션 이외의 움직임이 있을 경우 파라메타의 측정을 일관성 없게 만들 수 있으므로 이를 해결하기 위해 MVSD(Motion Vector Scatter Diagram)에 기반한 영상 안정 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 최적화 파라메타를 정량화 하는데 한계가 있고 또한 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있어 이의 해결을 위해 본 논문에서는 선 기반(Line-based) 영상 안정 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 기준 영상에서 median filter를 이용해 영상 내의 코너를 검출하고 특징적인 두 점을 선택하여 이를 선으로 연결한다. 현재 영상에서 correlation을 이용하여 상응하는 두 특징점을 찾고 subpixel 방법으로 정확한 위치를 계산하여 선을 구한다. 이 두 선을 일치시키는 과정에서 모션 파라메타를 구하는데 먼저 평행 이동을 통해 한쪽 글을 일치시키고 이 과정에서 translation x, y 파라메타를 구한다. 다음 단계에서 한 쪽 끝이 일치된 두 선이 이루는 각을 계산하여 rotation 파라메타를 구한다. 이 방법으로 구해진 파라메타를 이용하여 모션 보상을 함으로서 영상 안정을 이를 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.199-206
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• 2017

환경 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이 논문은 인식 시스템이 잡음에 강인하도록 만들기 위하여, 켑스트럼에 기초한 특징 보상을 수행하는 과정을 제시한다. 이 방법은 부가적인 잡음의 영향을 제거하기 위한 직접적인 스펙트럼 기울기 보상에 기초를 둔다. 잡음 보상 방법은 로그 전력 스펙트럼의 스펙트럼 기울기 계산에 의하여 캡스트럼 영역에서 동작한다. 스펙트럼 보상은 SNR에 의존하는 켑스트럼 평균 보상 방법과 함께 사용된다. 백색 가우스 잡음, 지하철 잡음 및 자동차 잡음에 있는 조건에서, 실험 결과는 제안한 보상 방법이 여러 SNR에서 인식률을 상당히 개선한다는 것을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.143-153
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• 2006

얼굴 특징 검출은 HCI, 얼굴 인식, 얼굴 추적, 표정 인식 및 이미지 데이터 검색등과 같은 응용분야의 근간 기술이다. 실시간 환경에서 얼굴 특징 검출을 처리하기 위해서는 검출 알고리즘의 속도가 중요한 관건으로 작용하고 있다. 또한 빛의 변화, 대상의 위치, 각도, 복잡한 배경등과 같은 요인들은 얼굴 특징 검출 알고리즘의 검출율을 낮추는데 영향을 미치므로 이를 개선한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 검출율과 검출 속도를 동시에 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 얼굴 이미지에 빛 보상 알고리즘인 CLAHE를 이용하여 빛의 변화에 강건하도록 이미지를 개선한 다음 얼굴 피부 영역을 검출한다. 검출한 피부 영역에서 얼굴 특징 포인트를 추출하기 위해 얼굴 특징의 외형기반 기하학적 성질을 이용한다. 제안 알고리즘은 얼굴 특징 검출의 정확도를 높일 뿐 아니라 빠른 검출 속도를 보임으로써 얼굴 추적, 인식 등과 같은 실시간 응용분야에 적용할 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제27권5호
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• pp.784-791
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• 1995

방사선계측에서는 방사선검출기(detector)로부터 나오는 pulse를 처리하는 데 있어서 pulse의 counting 손실이 발생한다. 이 손실을 최소화하거나 보상하기 위한 여러가지 방법들이 제시되어 왔으나, 아직도 절대적인 해답이 확립되지 않은 실정이다. 본 연구에서는 기 제시된 보상알고리즘들을 그 기능을 구현하는 전자회로와 함께 기술하고 특징을 분석하였다. 또한 본 연구를 통해 pulse의 counting손실을 보상하는 한가지 알고리즘 개선방향을 제시하였다.