• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.476-479
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• 2021

DBMS 파라미터 튜닝이란 데이터베이스에서 제공하는 다양한 파라미터의 값을 조율하여, 최적의 성능을 도출하는 과정이다. 데이터베이스 종류에 따라 파라미터 개수가 수십 개에서 수백 개로 다양하며, 각 기능이 모두 다르기 때문에 최적의 조합을 찾는 것은 쉽지 않다. 선행 연구에서는 BO 기법을 사용하여 적절한 파라미터 값을 추출했지만, 파라미터 개수에 비례하여 차원이 커지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 통계적으로 파라미터를 분류하여 탐색 공간을 줄인 다음 단계적으로 BO 를 수행하는 PBO 방식을 제안한다. 파라미터 값을 랜덤하게 할당하여 벤치마킹한 결과값을 군집화한 후, 각 군집별로 파라미터와의 연관성을 분석해 높은 상관관계를 가진 파라미터를 매칭시켜 분류한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위하여 8 가지 회귀 모델과의 비교 실험을 통해 제안한 방법론의 우수성을 검증하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.347-350
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• 1998

음성신호와 영상신호를 함께 이용하는 바이모달(Bi-modal)음성인식에서 어떤 입술 파라미터를 사용하는가에 따라 인식시스템의 성능이 달라진다. 그래서 본 논문에서는 이미지에 근거한 입술파라미터를 견인하게 추출하기 위한 방법으로 x 프로파일(profile)을 이용한 방법을 사용하였다. 파라미터를 선정을 달리하여 실험한 결과 15dB이상에서는 안쪽입술의 2개의 파라미터를 이용한 경우가, 10dB이하에서는 4개의 입술파라미터를 이용한 경우가 더 좋은 인식률을 보였다. 안쪽 입술 파라미터를 이용한 경우가 바깥쪽 입술 파라미터를 이용한 경우보다 더 좋은 인식률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.805-807
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• 2004

본 논문에서는 노이즈 모델에 기반한 훼손된 얼굴 영상의 인증하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 학습 단계에서 노이즈 파라미터의 변화에 의해 훼손된 영상을 생성한다. 그 훼손된 영상과 노이즈 파라미터는 PCA에 의해 훼손된 영상과 노이즈 파라미터들의 선형 조합으로 표현된다. 테스트 단계에서는 훼손된 영상으로 LSM(Least-square minimization)방법을 적용하여 훼손된 영상의 노이즌 파라미터를 추정한다. 그리고 추정된 노이즈 파라미터를 가지고 원본 영상으로부터 합성된 영상을 생성하고, 그것을 테스트 영상과 인증한다. 실험 결과는 제안된 방법이 노이즈 파라미터를 정확하게 추정하여 얼굴 인증의 성능 개선 가능성을 보여준다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.9 no.1
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• pp.1-10
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• 1994

본 고에서는 전화망에서 발생되는 여러 전송 장애 요인들이 팩시밀리 통신에서 화상에 어떤 영향을 주는지 각 파라미터에 대하여 측정하였다. 이 연구에서 선정된 주요 파라미터는 최근의 측정 결과를 바탕으로 하였다. 이러한 파라미터들은 전송 선로의 특성에 따른 감쇠 왜곡, 군지연 왜곡 등과 그 외에 임펄스성 잡음, 위상지연, 위상 히트 등이다. 이 파라미터들은 모두 팩시밀리 화상 품질에 영향을 주고 있으므로 일정 수준의 팩시밀리 품질을 유지하기 위해서는 영향을 주는 파라미터를 관리하여야 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.10 no.1 s.35
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• pp.39-46
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• 1995

본 고는 공중 전화망을 이용한 팩시밀리 통신에서 화상 품질에 영향을 주는 여러가지 품질 파라미터와 관련된 데이터를 측정하기 위한 팩시밀리 품질 파라미터 측정 시스템에 관하여 기술하였다. 적정 수준의 팩시밀리 화상을 송수신하기 위해서는 통신망 성능을 적정 수준으로 유지시키고 팩시밀리 단말기의 성능을 향상시켜야 한다. 본 측정 시스템은 실제의 팩시밀리 서비스 환경과 유사한 팩시밀리 통신 환경으로 구축되며, 팩시밀리에 영향을 주는 각종 파라미터를 가변시키고 이로부터 얻어진 데이터를 분석하여 파라미터가 팩시밀리 품질에 주는 영향을 파악하고, 적정의 서비스가 유지되기 위한 파라미터값을 정함으로써, 팩시밀리 사용자가 안정적으로 만족할 만한 팩시밀리 서비스를 이용할 수 있게 된다.

• The Korean Journal of Rheology
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• v.7 no.3
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• pp.211-224
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• 1995

묽은 고분자 용액의선형 점탄성과 완화시간 스펙트럼에 대하여 비드수, 유체역학적 상호작용, 배제 부피와 비선형 스프링들의 영향을 비드-스프링 모델을 통하여 연구하였다. Fixman의 모델을 개량하였고, 비선형 스프링개념을 도입한후 선형점탄성에 관한 식들을 유 도하였다. 그중에서 주로 복고 점도의 크기와 위상차에 대한 BSM 파라미터들의 영향을 살 펴보았다. 실험데이터에서 진동수에 따른 위상차의 평평한 부분의 길이로부터 비드수를 Mark-Houwink 식의 지수 값으로부터 유체역학적 상호작용 파라미터를 그리고 fitting 파라 미터로써 배제 부피 파라미터와 비선형 스프링 파라미터의 함수형태로 표현되는 동적 확장 파라미터를 결정할수 있었다. 또한 광산란 실험등으로부터 배제 부피 파라미터를 결정하게 된다면 이로부터 비선형 스프링 파라미터도 결정할수 있음을 알수 있었다. 한편 불연속적인 현태인 BSM의 완화시간 스펙트럼에 미치는 BSM 파라미터들의 영향을 분석함으로써 각 파람터의 효과와 차이점을 분명히 알수 있었다. 본논문에서는 BSM에 비드수, 유체역학적 상호작용 배제 부피 그리고 비선형 스프링 효과를 동시에 적용하는 방법을 제시하였으며 이 방법을 통하여 묽은 고분자 용액의 선형 점탄성 실험 데이터를 정량적으로 설명할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.5
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• pp.575-581
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• 2007

Though the Hough transform is a well-known method for detecting analytical shape represented by a number of free parameters, the basic property of the Hough transform, the one-to-many mapping from an image space to a Hough space, causes the innate problem, the sensitivity to noise. To remedy this problem, Edge Strength Hough Transform (ESHT) was proposed and proved to reduce the noise sensitivity. However the performance of ESHT depends on the size of a Hough space and image and some other parameters which should be decided experimentally. In this paper, we derived formulae to decide 2 parameter values; decreasing parameter and broadening parameter, which play an important role in ESHT. Using the derived formulae, 2 parameter values can be decided only with the pre-determined values, the size of a Hough space and an image, which make it possible to decide them automatically. The experiments with different parameter values also support the result.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.105-106
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• 2017

본 논문에서는 최대 우도 기반 파라미터 생성 알고리즘을 적용하여 인공 신경망의 출력인 음향 파라미터 열의 정확성 및 자연성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 인공 신경망의 출력으로 정적 특징벡터 뿐 만 아니라 동적 특징벡터도 함께 사용하였고, 미리 계산된 파라미터 분산을 파라미터 생성에 사용하였다. 추정된 정적, 동적 특징벡터의 평균, 분산을 EM 알고리즘에 적용하여 최대 우도 기준 파라미터를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 파라미터 생성 시 동적 특징벡터 및 분산을 함께 적용하여 시간축에서의 자연성을 향상시켰다. 제안된 알고리즘의 객관적 평가로 MCD, F0 의 RMSE 를 측정하였고, 주관적평가로 선호도 평가를 실시하였다. 그 결과 기존 알고리즘 대비 객관적, 주관적 성능이 향상되는 것을 검증하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.39-48
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• 1998

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델에 기반한 음성인식에 있어서 특징 파라미터의 인식 성능에 미치는 영향의 차이를 인식 시스템에 반영하여 인식성능을 향상시키기 위한 방 법을 제안하였다. 특징 파라미터별 가중치를 유도하기 위해서 우선 상태별 특징 파라미터의 인식율에 대한 기여도를 가중치로 변환하고, 이를 특징 파라미터 각각의 상태에서의 출력확 률에 곱하여 상태별 출력확률을 재 추정하게 된다. 실험결과, "가변가중"방법이 "고정가중" 방법에 비해서 단어 인식의 경우 3.3%, 그리고 문장 인식율의 경우 5.3%의 성능향상을 보 임으로써 상태별 특징 파라미터의 가중이 인식 성능 향상에 유효함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.388-390
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• 2001

본 논문에서 제안하는 카메라 움직임 파라미터를 추출하는 새로운 방법은 먼저 광류(optical flow) 관계 수식을 이용하여, 카메라의 다양한 움직임에 의해 생성되는 광류 모델들을 생성한다. 입력 비디오 데이터의 인접 영상으로부터 산출된 광류를 생성된 광류 모델들을 이용하여 선형 분해한다. 분해 과정을 통해 각 모델에 대한 가중치를 산출할 수 있으며, 산출된 가중치는 각 모델의 생성에 사용된 파라미터에 적용하여 이들의 선형 조합을 통해 입력에 대한 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 수치 데이터와 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과, 제안된 카메라 움직임 파라미터 추출 방법이 적은 계산 비용으로 정확하게 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 입력 데이터에 노이즈가 포함된 경우에도 파라미터 추출 성능이 우수함을 알 수 있었다.