• Title/Summary/Keyword: 파라미터 민감도

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Optimal Parameter Selection in Edge Strength Hough Transform (경계선 강도 허프 변환에서 최적 파라미터의 결정)

  • Heo, Gyeong-Yong;Woo, Young-Woon;Kim, Kwang-Baek
    • 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.

Human Sensibility Parameter Estimation by Biological Signal Processing - with the Examiner Direct-Selecting Image Presentation (생체 신호처리에 의한 인간 감성 파라미터 추출 - 피검자 영상제시물 직접 선정기법에 의하여)

  • 황재호
    • Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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    • 2001.05a
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    • pp.1-5
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    • 2001
  • 시각제시에 의한 감성반응 생체신호 추출 실험시 시각 제시물 선정에 주관적 방식을 사용하였다. 시각제시 영상물로는 감성반응도가 가장 큰 인물얼굴 영상자료를 선정하였다. 피검자군 스스로 자신이 극도로 선호하고 혐오하는 양극단의 얼굴영상물을 선호도 특성조사를 통해 선택케 하였다. 외부와의 영상잡음이 차폐된 모니터 제시 장치를 구성하여 선호와 혐오의 양극단 영상물을 교차 제시하며 설문조사와 뇌파를 측정하였다. 피검자로는 남녀 대학생 20명을 선발하였으며 영상매체 선정을 비롯한 뇌파측정에 과정에 참여시켰다. 뇌파신호 분석 방법으로는 대역별 적분값, 반응구간 변화 미분값을 파라미터로 사용하였다. 분석결과, 교차제시에 따른 반응민감도가 향상되었으며 동일 시각 반복제시에 따라 민감도가 둔화됨을 밝혔다.

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Power saving mechanism for mobile multimedia service (모바일 멀티미디어 서비스를 위한 절전 메커니즘)

  • Yun, Jihyeok;Suh, Dougyoung
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.105-107
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    • 2011
  • 본 논문에서는 모바일 디바이스에서 영상 서비스와 같이 지연에 민감한 서비스를 이용할 때 적합한 절전 모드(psm) 파라미터를 제안한다. 휴대기기의 특성상 전력에 제한이 있는 모바일 디바이스라는 관점에서는 전력 소모가 중요한 문제인데 지연에 민감한 영상 서비스의 관점에서는 절전 모드에 동반되는 응답지연 또한 매우 중요한 문제이다. 따라서 영상 서비스와 같이 지연에 민감한 서비스를 이용할 때에 단순히 소비 전력을 최소화 하는 psm 을 적용해서는 응답지연이 늘어나게 된다. 그렇기 때문에 전력 소모와 응답지연의 trade-off 를 고려한 psm 를 적용하는 것이 필요한데 이를 위해 본 논문에서는 허용 지연에 따른 절전 모드 파라미터를 찾는 방법을 제안하고자 한다.

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Optimal Policy for (s, S) Inventory System by a Sensitivity Analysis through Simulation (시뮬레이션 민감도 분석을 이용한 (s, S) 재고 시스템의 최적전략)

  • 권치명
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 2003.06a
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    • pp.167-175
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    • 2003
  • 본 연구는 (s, S) 재고시스템의 최적 재고정책을 수립하는 문제를 시뮬레이션을 통하여 분석하고자 한다. 이러한 목적으로 재고관리비용에 대한 파라미터 (s, S)의 민감도를 퍼터베이션 분석법으로 구하고 확률 최적화 기법을 적용하여 단위 기간에 평균 재고관리비용을 최적으로 하는 재고정책을 발견하였다. 민감도의 추정에는 IPA법과 SPA법을 표본경로의 주문 사건 변동에 따라 조건적으로 결합하여 사용하였다. 시뮬레이션 결과 s와 S의 최적정책 추정치를 상당히 정확한 값으로 얻었으며 이러한 결과는 보다 일반적인 재고관리 문제의 분석에 도움을 줄 것으로 기대한다.

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Estimating the Regularizing Parameters for Belief Propagation Based Stereo Matching Algorithm (Belief Propagation 기반 스테레오 정합을 위한 정합 파라미터의 추정방식 제안)

  • Oh, Kwang-Hee;Lim, Sun-Young;Hahn, Hee-Il
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.47 no.1
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    • pp.112-119
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    • 2010
  • This paper defines the probability models for determining the disparity map given stereo images and derives the methods for solving the problem, which is proven to be equivalent to an energy-based stereo matching. Under the assumptions the difference between the pixel on the left image and the corresponding pixel on the right image and the difference between the disparities of the neighboring pixels are exponentially distributed, a recursive approach for estimating the MRF regularizing parameter is proposed. Usually energy-based stereo matching methods are so sensitive to the parameter that it should be carefully determined. The proposed method alternates between estimating the parameter with the intermediate disparity map and estimating the disparity map with the estimated parameter, after computing it with random initial parameter. It is shown that the parameter estimated by the proposed method converges to the optimum and its performance can be improved significantly by adjusting the parameter and modifying the energy term.

Research on Experimentation Methodology for Analysing Parameter Sensitivity of Hard-Kill Torpedo Defence System in Engagement Stage (하드-킬 어뢰 방어체계 최종 교전단계에서의 파라미터 민감도 분석을 위한 모의시험 모델 연구)

  • Cho, Hyunjin;Kim, Wanjin
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.30 no.1
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    • pp.21-29
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    • 2021
  • This paper introduces experimental design and components model for analysing the impact of parameter(in the field of kinematics and sensor) on performance of hard-kill torpedo defence system. The simulation is implemented at the level of engagement and its scope is limited to final stage of engagement where main function of anti-torpedo system is operating. It improves the fidelity of physical realism by precise model of simulation components in the perspectives of kinematics, sensor capability and acoustic detection theory. This paper provides the experimentation methodology for evaluating parameter sensitivity which is required to analyze in advance of development the defense system with novel concepts. In addition, the experimental result shows the tendency of defense capability according to parameter adjustments.

the Novel Learning Method of Fuzzy Min-Max Neural Network by Using the Reinforcement Learning (강화 학습을 이용한 퍼지 최소-최대 신경망의 학습 방법)

  • 곽병동;박광현;변증남
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07d
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    • pp.1259-1262
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    • 2003
  • 퍼지 최소 최대 신경망(Fuzzy Max Neural Network)은 많은 장점을 가진 분류기로 널리 사용되고 있다. 그러나 최초의 퍼지 최소 최대 신경망은 몇 가지 단점을 가지고 있으며 그 중에 학습 결과가 학습 파라 미터에 민감한 점을 들 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 최소 최대 신경망의 학습에 영향을 주는 학습 파라 미터를 사용하지 않고 강화 학습을 이용하여 신경망을 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 학습 파라 미터 없이 하이퍼 박스의 수와 잘못 분류된 결과에 따라 보답(reward)을 주는 강화 학습을 이용하여 퍼지 최소 최대 신경망을 학습시킨다 결과로는 학습 데이터에 대해 오분류가 없고 최초의 학습 방법의 결과 보다 작은 하이퍼 박스 수를 갖는 퍼지 최소 최대 신경망이 얻어졌다. 이는 학습 파라미터를 이용한 학습 방법으로 생긴 많은 수의 하이퍼 박스로 인한 일반화 능력의 감소를 막고 하드웨어 구현 시 많은 하이퍼 박스로 인한 어려움을 덜어 줄 수 있다.

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An Improved LSP Transformation Algorithm Using the LSP and Formant Distribution in a Speech Signal (LSP와 포만트 분포특성을 이용한 음성신호의 LSP 변환 알고리즘의 성능개선)

  • LEE HeeWon;NA Ducksu;KIM ManKi;BAE MyungJin
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.29-32
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    • 1999
  • LSP 파라미터는 일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하여 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법의 계산 시간 단축방법을 제안한다. real root 방법은 다항식의 근을 구하여 LSP로 변환하는 방법이다. 그러나 이 방법은 관을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요된다. 제안하는 알고리즘은 LSP 파라미터의 분포도에 따라 검색구간의 순서를 주파수 별로 달리 한다. 그리고 제 1포만트와 제 2포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root방법과 제안한 방법을 비교한 결과 평균 $48\%$ 이상의 검색시간이 단축되었다.

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A Study on the Reduction of LSP Transformation Time by Adjustment of Search Band (검색구간 조절에 의한 LSP 변환시간 감소에 관한 연구)

  • Min, So-Yeon;Bae, Myung-Jin
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.208-211
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    • 2006
  • 일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형 보간이 용이하다는 장점을 갖는 LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 LSP 분포 특성에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리하며, 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 48.13% 단축되었다.

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A Study on the Reduction of LSPComputation Using Adjustment of Search Band Sequence and Interval (검색구간의 순서와 해상도 조절을 통한 LSP 계산량 감소에 관한 연구)

  • Lim, Ji-Sun
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.245-248
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    • 2010
  • 일정한 스펙트럼 민감도와 낮은 스펙트럼 왜곡을 보이고 선형보간이 용이하다는 장점을 갖는 LSP 파라미터는 음성코덱(codec)이나 인식기에서 음성신호를 분석하여 전송형이나 저장형 파라미터로 변환되어, 주로 저전송률 음성부호화기에 사용된다. 그러나 LPC 계수를 LSP로 변환하는 방법이 복잡하여 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 기존의 LSP 변환 방법 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 real root 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 LSP 분포 특성에 따라 검색구간의 순서와 검색간격을 달리하며, 제1 포만트와 제2 포만트의 연관성을 고려하여 검색구간을 조절한다. 기존의 real root 방법과 제안한 방법을 비교한 결과 검색시간이 평균 48.13% 단축되었다.

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