신경망은 선형 시스템 뿐 만 아니라 비선형 시스템에 있어서도 탁월한 모델링 및 예측 성능을 갖고 있다. 하지만 좋은 성능을 갖는 신경망을 구현하기 위해서는 최적화 해야할 파라미터들이 있다. 은닉층의 뉴런의 수, 학습율, 모멘텀, 학습오차 등이 그것인데 이러한 파라미터들은 경험에 의해서, 또는 문헌들에서 제시하는 값들을 선택하여 사용하는 것이 일반적인 경향이다. 하지만 신경망의 전체적인 성능은 이러한 파라미터들의 값에 의해서 결정되기 때문에 이 값들의 선택은 보다 체계적인 방법을 사용하여 구하여야 한다. 본 논문은 유전 알고리즘을 이용하여 이러한 신경망 파라미터들의 최적 값을 찾는데 목적이 있다. 유전 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 학습오차와 예측오차들을 심플렉스 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 오차들과 비교하여 본 결과 유전 알고리즘을 이용하여 찾을 파라미터들을 이용했을 때의 신경망의 성능이 더욱 우수함을 알 수 있다.
다양한 디지털 기술의 발전으로 인하여 방송형태의 이동 멀티미디어 서비스가 다국적으로 제안되고, 국내에서는 이동 멀티미디어 방송 (DMB: Digital Multimedia Broadcasting)을 통하여 야외나 이동시에도 시청이 가능한 방송서비스가 활발해지고 있다. 휴대 및 이동수신 방송 환경에서 비디온 오디오 및 데이터를 포함한 멀티미디어 방송 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 다양한 장소에서 수신 영상에 대한 품질 확보가 필수적이다. 본 논문에서는 현재 이동 멀티미디어 방송이 비디오 압축방식으로 채택하고 있는 H.264/AVC 압축 파라미터의 성능 연구에 대하여 기술한다. 현재 국내의 위성/지상파 DMB의 경우 비디오의 압축 방법으로 H.264/AVC baseline 1.3의 표준규격을 사용한다. 이러한 비디오 코덱(codec) 이용하여 비디오 영상을 압축할 경우 관련 파라미터(parameter) 조절이 가능한데, 비디오를 압축할 경우 관련 파라미터들을 어떻게 정하느냐에 따라 서로 다른 수신환경에서 압축 효율 및 재생된 비디오의 화질에 많은 영향을 미친다. 따라서 수신 환경에 가장 적합한 비디오 화질을 얻기 위해서는 관련 파라미터 설정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 압축 파라미터들 중 화질에 많은 영향을 미치는 항목을 선정하여, 해당 파라미터의 변화가 재생된 비디오 화질에 미치는 영향을 객관적 평가척도인 PSNR, Bit-rate, 수행시간 등을 이용하여 분석하였다. 또한, 실험 결과를 바탕으로 이동 멀티미디어 방송 환경에서의 H.264 인코더의 적정 압축 파라미터 및 인코더의 성능 개선 방안을 제안한다.
This paper deals with an efficient method for skipping inter-channel phase differences (IPD) in the MPEG surround of the unified speech and audio coding (USAC). Based on the psycho-acoustic sensitivity on the IPD, we estimate a threshold on IPD, below which we can not notice degradation in spatial cue. We propose an IPD skip method, in which any IPDs within the threshold are set to zero and are not transmitted. The proposed IPD skip method gives about 38% savings in terms of bit amount for IPD. Nevertheless, in the MUSHRA test, the proposed method does not show any noticeable degradation in the decoded audio quality.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.739-741
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2002
좌심실의 파라미터는 심장의 기능을 분석하기 위해 측정되는 정량적인 표현으로, 특히 지역적 파라미터인 두께와 두께의 변화는 심판 기능을 분석하기에 적합한 파라미터이다. 본 연구에서는 이러한 좌심실의 지역적 파라미터를 측정하고, 이를 위해 사용되는 삼자원적 방법을 개선하여 구현함으로써 기존의 폭정 방법의 제약을 극복하고자 하였다. 또한, 측정 결과를 가시화하여 직관적인 분석이 가능하도록 하고, 이를 시스템에 구축하여 임상에서 직접적으로 활용할 수 있도록 하였다.
Object-oriented analysis-synthesis coding (OOASC) subdivides each image of a sequence into a number of moving objects and estimates and compensates the motion of each object. It employs a motion parameter technique for estimating motion information of each object. The motion parameter technique employing gradient operators requires a high computational load. The main objective of this paper is to present efficient motion parameter estimation techniques using the hierarchical structure in object-oriented analysis-synthesis coding. In order to achieve this goal, this paper proposes two algorithms : hybrid motion parameter estimation method (HMPEM) and adaptive motion parameter estimation method (AMPEM) using the hierarchical structure. HMPEM uses the proposed hierarchical structure, in which six or eight motion parameters are estimated by a parameter verification process in a low-resolution image, whose size is equal to one fourth of that of an original image. AMPEM uses the same hierarchical structure with the motion detection criterion that measures the amount of motion based on the temporal co-occurrence matrices for adaptive estimation of the motion parameters. This method is fast and easily implemented using parallel processing techniques. Theoretical analysis and computer simulation show that the peak signal to noise ratio (PSNR) of the image reconstructed by the proposed method lies between those of images reconstructed by the conventional 6- and 8-parameter estimation methods with a greatly reduced computational load by a factor of about four.
This paper addresses a problem of extraction of parameteric motion estimation and structural motion segmentation for compact image sequence representation and object-based generic video coding. In order to extract meaningful motion structure from image sequences, a direct parameteric motion estimation based on a pre-segmentation is proposed. The pre-segmentation which considers the motion of the moving objects is canied out based on probabilistic clustering with mixture models using optical flow and image intensities. Parametric motion segmentation can be obtained by iterated estimation of motion model parameters and region reassignment according to a criterion using Gauss-Newton iterative optimization algorithm. The efficiency of the proposed methoo is verified with computer simulation using elF real image sequences.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.6
no.3
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pp.123-127
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2001
The prediction method of the parameter C/sub gs/ of CMOS transistor is proposed by calculating the mobil charge in inversion layer of COMS transistor. This parameter C/sub gs/ decided on the cutoff frequency in MOS transistor in RF range and coupled input and output. This parameter C/sub gs/ in RF range is very important parameter in small signal circuit model. This proposed method is contributed to developing software of extracting parameter value in equivalent circuit model. The method provide the important information to construct a RF nonlinear model for multifinger gate MOSFET. This method will be very valuable to develop a large signal MOSFET model for nonlinear RF IC design.
In this paper, we proposed a new approach to weight each feature parameter by considering the dispersion of feature parameters and its degree of contribution to recognition rate. We determined the total distribution factor that is proportional to recognition rate of each feature parameter and the dispersion factor according to the dispersion of each feature parameter. Then. we determined state-dependent weighting using the total distribution factor and dispersion factor. To verify the validity of the proposed approach, recognition experiments were performed using the PLU(Phoneme-Like Unit)-based HMM. Experimental results showed the improvement of 7.7% at the recognition rate using the proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.381-384
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2004
본 논문에서는 변조 함수법을 이용하여 비선형 연속시스템의 퍼지모델 파라미터 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제시하였다. 동력학 미분방정식은 미분항을 가지고 있기 때문에 입출력 데이터를 이용하여 퍼지모델 파라미터를 인식하는 경우 외란의 영향을 무시할 수 없으므로 퍼지모델 파라미터 인식이 어렵다. 그러나 변조 함수법을 이용하면 미분항을 소거할 수 있어 미분항이 없는 연립방정식으로부터 쉽게 퍼지모델 파라미터 인식이 가능하다 몇 개의 시뮬레이션을 통해 제안한 변조 함수법을 이용한 퍼지모델 파라미터 인식의 정확성과 유효성을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.302-305
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1998
음소의 확률적 분포를 이용하는 음소 HMM 모델을 결정하기 위한 여러 가지 거리 측정방법에 대한 연구이다. 음소 HMM 모델 결정을 위해서 LPC 계수를 이용하고, 거리 측정자를 LPC 계수, LPC 스첵트럼, LPC 켑스트럼 등의 파라미터를 이용하고, 또한 양자화 과정은 k-means 와 LBG 알고리즘을 혼합한 하이브리드 알고리듬을 사용하였다. LPC 코드북을 구성하기 위해 세 가지 파라미터를 유클리디안 거리로 거리측정에 이용하였다. 이렇게 양자화한 파라미터의 평균과 분산을 구하고, 양자화한 파라미터 코드북의 확률갑승ㄹ 비교해 한국어 음소 HMM 모델 결정을 위한 거리 측정 파라미터를 비교하였으며, 그 결과 LPC 계수를 주파수 영역으로 변환하여 유클리디안 거리를 이용한 코드북의 분산이 작으므로 상대적으로 높은 확률을 가짐을 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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