• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.307-309
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• 2003

VoIP를 이용한 인터넷 전화에서 패킷 손실로 인한 음질 저하는 큰 문제이다. 본 논문에서는 VoIP에서 가장 많이 쓰이는 코덱 중 하나인 G.729 에서의 기존 패킷 손실 복구 방법들을 살펴보고 성능을 개선하고자 한다. 제안한 방법은 보간법의 적용을 위해 LSP 파라미터와 FCB 이득 파라미터의 미래값을 추정하며, 연속된 패킷 손실에서의 파라미터 자연성을 높이기 위해 LSP 파라미터와 ACB 길이 파라미터를 선택적으로 3차 spline 보간한다. TMIT 등의 환경에서 기존의 방법과 제안한 방법의 SD를 비교하여 객관적 평가를 수행하였고, 실험 결과 제안한 방법으로 성능이 개선됨을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.6C
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• pp.492-496
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• 2012

This paper presents a decoding technique for speech recognition using uncertainty information from feature compensation method to improve the speech recognition performance in the low SNR condition. Traditional feature compensation algorithms have difficulty in estimating clean feature parameters in adverse environment. Those algorithms focus on the point estimation of desired features. The point estimation of feature compensation method degrades speech recognition performance when incorrectly estimated features enter into the decoder of speech recognition. In this paper, we apply the uncertainty information from well-known feature compensation method, such as IMM, to the recognition engine. Applied technique shows better performance in the Aurora-2 DB.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.11
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• pp.47-53
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• 2014

We propose a parameter estimation algorithm for radar signal active cancellation based on the Pade approximation that requires much less samples than the conventional MLE scheme. We also verify that the radar signal with time-variant center frequency can be estimated with proposed algorithm by renovating the center frequency. We present simulation results for radar signal active cancellation to show the accuracy of estimated signal using proposed algorithm by calculating the ratio of RMSE of estimated signal to amplitude of hostile radar signal.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.68-71
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• 2020

최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the KOSOMBE Conference
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• v.1995 no.05
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• pp.117-119
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• 1995

서울대학교 의공학과에서는 부분적인 심부전 판자의 보조 및 치료장비로 전기유압식 좌심실 보조 장치를 개발하고 있다. 이 장비의 경우 인체의 좌심방 및 대동맥에 직접 연결되므로 실제적으로 좌심실 보조 장치의 박출량을 센서를 통하여 알아내는 데에는 여러가지 어려움이 따른다. 이러한 필요성에 비추어 전기유압식 좌심실 보조 장치의 박출량을 시스템을 ARX모델로 모델링하여 RLS(Recursive Least Square) 알고리듬을 이용하여 추정하였다. 그 결과 비교적 높은 정착도로 박출량이 추정됨을 볼 수 있었다. 하지만, ARX모델의 특성상 원래 본 연구의 시작과정에서 분석한 시스템의 동적 특성을 완전하게 반영할 수 없었다. 앞으로 시스템의 파라미터 추정 과정에서 이미 주어진 동적 특성은 고정시키고 나머지 파라미터들만을 추정하는 알고리듬을 개발하는 것도 흥미로운 과제라 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.784-786
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• 2004

두개의 영상을 정합하는 것은 컴퓨터 비젼분야의 기본적인 과정 중의 한가지이다. 본 논문에서는 영상에서 간결하면서 많은 정보를 가지고 있는 선형특징들을 이용하여 회전각도와 위치변화에 관계없이 영상을 정합하는 방법을 제안한다. 영상에서 edge성분들을 추출하여 구조체로 구성하고 이를 이용하여 Hough공간에서 최대로 누적되는 변환 파라미터들을 추정하고, 후보 파라미터들에 대하여 다시 최적의 정합조건을 가지는 파라미터를 Hough기법을 사용하여 결정한다. 많은 연산양이 요구되기 때문에 전처리 과정을 사용하여 정확하고 빠른 정합을 유도한다

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.9
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• pp.30-34
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• 2016

인간은 소리를 통해 많은 정보를 얻을 수 있다. 누가 어떤 말을 하는지 뿐만 아니라, 상황에 따라서는 소리가 발화된 환경 또한 시각적인 정보 없이 유추할 수 있다. 이러한 판단을 내리기까지, 인간은 경험을 통해 스스로 학습하는 과정을 거친다. 이와 같은 학습 과정에 생물의 사고과정을 모방하여 복잡한 상관관계를 추론하는 인공지능형 알고리즘을 적용하면, 인간의 두뇌가 경험을 통해 학습하고 판단하던 역할을 기계적으로도 모방할 수 있게 된다. 본고에서는 음향이 발화된 환경의 정보를 나타낼 수 있는 파라미터들에 대해 알아보고, 그 파라미터들을 지능형 알고리즘을 이용해 도출해내는 과정과 기법들을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.569-571
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• 1999

소프트웨어의 신뢰도는 하드웨어의 신뢰도와 고장메타니즘이 다르므로 하드웨어의 신뢰도 모델을 그대로 이용할 수 없다. 소프트웨어의 신뢰도를 추정하기 위한 방법은 그동안 Jelinski-Moranda(JM) 모델을 비롯하여 많은 기법이 연구되었다. 그러나, 아직까지 만족하다고 인정할 만한 신뢰도모델링은 개발되지 않았다. 본 연구에서는 소프트웨어의 테스트를 통하여 검출되는 에러 개수의 추세를 가지고 비제차포아송과정(NHPP)의 파라미터를 찾아 신뢰도함수를 구하고자 하며, 아울러, 테스트중단시간을 결정하고자 한다. 파라미터를 찾는 방법은 maximum likelihood estimate(MLE) 기법을 이용하며, 테스트 중단시간은 구해진 파라미터를 신뢰도 함수에 대입하여 결정한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.135-136
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• 2018

배터리의 내부 파라미터는 외부환경 및 동작 영역에 따라 가변적인 특성이 존재한다. 이에 따라 배터리 모델의 추정성능이 결정된다. 본 논문에서는 두 개의 RC-ladder 전기적 등가회로 모델링을 이용하여 휴지구간, 방전구간 및 휴지구간에서 방정식 기반으로 추출한 파라미터의 비교 분석을 실시하고, 등가회로 모델기반으로 검증을 실시하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.38 no.6
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• pp.716-722
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• 2014

In order to design the speed controller of the DC motor system, firstly, parameters estimation of the system must be preceded. In this paper, we proposed the application of genetic algorithm(GA) optimization in estimating the parameters of DC motor. Estimated models are considered both first and second order models, and each estimated model is optimized by minimizing three different types of the evaluation function of GA. Also, GA is imported in comparison with estimation result of numerical analysis method because of its power in searching entire solution space with more probability of finding the global optimum. Data for parameter estimation is acquired from input and output signals of the actual experiment device and the butterworth filter also designs for removing noise in the signals. Finally comparison between real data of the actual device and estimated models is presented to indicate effectiveness and resolution of proposed identification method.