• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제3권5호
• /
• pp.495-505
• /
• 2000

본 논문에서는 난청환자의 청각손실로부터 디지털 보청기의 보정 파라미터를 자동적으로 추출하는 방법을 제안하고 이를 이용한 자동보정시스템을 구현한다. 디지털 보청기의 보정 파라미터는 난청환자의 청각 특성 오디오그램으로부터 자동으로 추출하였으며, 추출된 보정 파라미터는 실제 GM3036 디지털 보청기를 이용하여 보정 시스템으로 구현되었으며, 각 파라미터는 이론적인 2cc 출력에 근접하도록 테이블화 하였다. 제안한 자동 보정 시스템을 적용하여 검사기로부터 출력을 검증하였고, 50명에게 사용하게 한후 만족돌르 조사한 결과 자동 보정 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2879-2881
• /
• 2005

본 논문에서는 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수의 새로운 학습방법을 통한 모델링 기법을 제안한다. 모델의 크기와 학습시간을 줄이는 기법으로 클러스터링 기법을 이용한 모델의 초기 파라미터 결정 방법이 있다. 이는 클러스터링 후 이들 파라미터를 다시 모델에 적용하여 모델을 학습하는 순차적 방법으로써 모델의 학습이 끝난 후의 전제부 파라미터가 클러스터링 파라미터와 연관성을 가지지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 오차미분 기반 학습에서는 전제부 초기치가 국부적 최적해에서 벋어나지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자율적으로 클러스터의 수를 추정하며 이들 파라미터를 최적화하며 이를 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 학습을 실시하는 학습기법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 기존의 오차미분 기반 학습을 클러스터링 기반 학습으로 확장하였으며 이를 이용한 모델의 성능을 기존의 연구결과와 비교하여 우수성을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제12권1호
• /
• pp.11-18
• /
• 2001

다구찌가 제안한 파라미터 설계는 제품설계나 공정설계 단계에서 품질특성치의 수행변동(performance variation)을 줄이는데 있다. 파라미터 설계에서 품질평균 근처에서 품질의 변동을 줄일 수 있는 최적조건을 찾는데 있어서 신호대 잡음비(Signal-to-noise ratio; SN비)라는 수행측도(performance measure)를 사용하였다. 그러나 많은 통계학자들은 SN비를 이용한 다구찌 분석 기법을 비판한다. 본 논문에서는 파라미터 설계를 위한 최적조건을 찾는데 있어서 SN비를 사용하지 않는 보다 실질적인 최적방안을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.217-218
• /
• 2008

이 논문은 이산신호에 고속푸리에 변환을 적용하여 신호에 포함되어 있는 저주파수의 진동 파라미터를 추정하는 새로운 방법에 대해서 기술하고 있다. 제안한 방법은 지수감쇠 정현파함수의 푸리에 변환에 기초를 두고 푸리에스펙트럼으로부터 직접 파라미터를 추정하는 방법이다. 푸리에스펙트럼의 첨두치와 첨두주파수 사이에 일정한 수학적 관계에서 모드를 추정하고 추정한 모드를 이용하여 모드의 크기와 위상을 추정하는 방법을 제안하고 있다. 이 논문에서 제안한 파라미터 추정방법은 수식에 기반을 둔 매우 단순한 알고리즘으로 계산속도가 매우 빠르고 작은 기억장소를 필요로 하므로 DSP 수준의 실시간 연산에 매우 적합한 알고리즘이다. 제안한 알고리즘을 간단한 시험함수에 적용한 결과, 정확하게 파라미터를 추정하여 알고리즘의 정확성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
• /
• pp.708-711
• /
• 2016

본 논문에서는 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. MRF 기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
• /
• pp.345-348
• /
• 2011

구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이다. 이 방법은 시험 수행에 드는 시간과 비용을 줄여준다. 그러나 공정 과정과 환경에 의하여 생기는 입력 물성치들의 변화 때문에 우리는 유한요소해석의 결과를 전적으로 믿어서는 안 된다. 따라서 유한요소해석의 신뢰성을 증명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현장에 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석을 이용하여 피로수명 파라미터를 역 추정 하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플 데이터를 기반으로 새로운 형상의 스프링에 대한 피로 수명을 예측한다. 신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)는 서스펜션 코일 스프링의 요구수명을 만족시키기 위하여 수행된다. 또한 크리깅 근사 모델은 유한요소해석의 연산 량 감소를 위해 이용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
• /
• pp.307-309
• /
• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.161-164
• /
• 1998

카메라이 동작 정보는 컴퓨터 비전, 영상 코딩 및 비디오 검색 등의 분야에서 사용되는 강력하고 중요한 특징이다. 특히, 최근에 관심의 초점이 되고 있는 내용기반 비디오 검색을 위한 자동색인에서 장면전환 검출이나 이동 물체의 동작 정보 추출 등에 값지게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 파라미터 모델을 이용해서 카메라의 동작을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 영상의 공간적인 특성을 고려하면서 전체 과정의 속도를 탐색 영역 내에서 동적 백터를 추출한다. 그리고 추출된 동작 벡터를 파라미터 모델에 적용하여 파라미터를 추출하고, 카메라의 동작을 파라미터들의 상호 관계를 이용하여 정의하므로써 최종적인 카메라의 동작을 추출한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 계산 시간상의 비용을 축소시켰고, 화소 단위가 아니라 셀 단위로 카메라의 동작을 추출하므로 다른 방법에 비해 잡음에 보다 강건하다. 또한, 이동 물체의 움직임으로 발생할 수 있는 오류를 최대한 배재한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
• /
• pp.33-34
• /
• 2012

토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 그 효용성이 입증된 모델이지만 이를 이용하기 위해서는 몇 가지 파라미터를 필요로 한다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류에 의한 피해지 예측을 위한 데이터는 충분히 양을 확보하기가 어려우므로 기존의 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 학습시키는 과정에서 기존 샘플로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 학습에 사용함으로써 보다 안정적인 학습이 가능한 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 제안한 의사 샘플 신경망은 해공간을 평탄화시킴으로써 잘못된 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여주고 따라서 보다 안정적인 파라미터 추정이 가능하다는 사실을 실험을 통해 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 1988

本 論文은 일정한 基準信號를 사용하는 基準모델 適應制御 시스템에 대한 可調節 파라미터의 有界性을 說明한다. 이 解析法은, Lyapunov函數의 또다른 性質로서 適應시스템의 安定度는 물론, 파라미터의 存在性, 有界性 및 有界領域을 밝힐 수 있다는 사실에 동기되었다. 2가지 適應則, 즉 一般的인 句配法(GGM) 및 最小自秉法(LSM)에 대하여, 여기서 提示된 새로운 方法에 의하여 파라미터 空間의 유일한 解集合을 확립할 수 있다. 파라미터 空間 解析法의 效率性을 證明하기 위한 電算機 시뮬레이션 結果도 역시 검토한다.