• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.693-694
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• 2015

This paper present a decision method of middle ear disease which is developed in children and adults. In the proposed method, features are extracted from the middle ear disease images and normal images using HOG(histogram of oriented gradient) descriptor and the extracted features are learned by SVM(support vector machine) classifier. Input images are classified by SVM classifier based on the model of learning features. Experimental results show that the method yields accuracy of over 90% in decision.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.513-514
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• 2023

초해상은 저해상도의 영상을 고해상도 영상으로 합성하는 기술이다. 이 기술에 딥러닝이 적용되어, 2014년에는 SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network) 모델이 발표됐다. 이후에는 SRCAE(Super Resolution Convolutional Autoencoders)와 GAN(Generative Adversarial Networks)을 기반으로 한 SRGAN(Super Resolution Generative Adversarial Networks) 등, SRCNN의 성능을 능가하는 모델들이 발표됐다. ESRGAN(Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Networks)은 SRGAN 모델의 성능을 개선했지만, 완벽한 성능을 내지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 판별자(Discriminator) 구조를 변경하여 ESRGAN의 성능을 개선한다. 실험 결과, 제안하는 모델이 ESRGAN보다 더 높은 성능을 보일 것으로 기대된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.2 no.2
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• pp.249-265
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• 1995

본 논문에서는 확률분포가 알려져 있지 않은 두 모집단 중 어느 하나로 새로운 관측치를 분류할 때 오분류확률이 분석자에 의해 사전에 정해진 수준에 부합할 수 있도록 커널 판별함수의 임계치를 결정하였다. 정해진 오분류확률을 만족시키기 위한 판별함수의 임계치는 붓스트랩(bootstrap)기법을 판별 함수에 적용시켜 계산된다. 본 논문에서 제시도된 방법은 모집단에 대한 모수적 가정이 없으므로 어느 분포에도 적용가능하며, 모집단이 정규분포, 대수정규분포, 이산형과 연속형 변수가 혼합된 분포의 경우 모의실험을 통하여 그 성능에 대한 검증을 하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.517-525
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• 1999

본 논문에서는 정준판별분석에서 분석자의 사전지식을 고려한 조건부 계량화(partial quantification)를 제안하고 있다. 연관된 수식을 라그랑지 승수법으로 유도하였으며 SAS/IML을 이용한 프로그램과 예제를 간략히 설명하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.127-130
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• 1998

본 연구에서는 문맥 종속 또는 문맥 독립형 화자 인식에서의 단점을 개선하는 방법으로 문맥 제시형 화자 인식을 수행하였다. 문맥 종속형 화자 인식은 제한된 문장이나 단어를 발성하여 출입 판별을 하는 방식으로 구현하기는 쉬우나 사칭자가 사용자의 목소리를 흉내낼 수 있으며[1], 문맥 독립형 화자 인식은 임의의 대화 문장이나 대화를 사용에게 유도하여 일정 시간 동안 녹음한 후에 이를 이용하여 사칭자가 접근을 허가 받을 수 있다는 단번이 있다. 또한 문맥 독립형 화자 인식에서는 접근 허가를 받기까지 많은 학습 시간이 필요하며 학습 시간이 적을 경우에 상당한 인식률의 저하가 발생된다. 문맥 제시형 화자 인식은 랜덤하게 제시된 단어만을 화자가 발성함으로써 특정한 문장이나 단어의 배열을 미리 녹음했다가 재생하는 방법을 배제할 수 있을 뿐만 아니라 동시에 학습을 위한 많은 시간을 소모하지 않는다는 장점이 있다. 본 논문에서는 화자로 하여금 랜덤하게 제시된 여러 개의 단어들을 순서적으로 발성하도록 하여, 발성 단어를 인식한 후에 인식된 단어를 통하여 화자를 판별하는 방법을 사용하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.172-174
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• 2020

기존의 절대위치 감지 방식은 초기위치를 알기 위하여 이동자의 위치를 초기화해야 하고 생산 단가가 높다는 단점을 보완하기 위해 MR 센서를 이용하여 비접촉 방식으로 선형모터 이동자 절대위치를 판별하는 시스템을 제안하였다. 센서값을 이용하여 절대위치를 판별해야 하기 때문에 ADC 기능과 실시간 연산 기능이 필요하다. 때문에 8bit MCU(Atmega324PA)를 이용했다. 본 논문에서 이용한 MR 센서의 출력 변동폭이 작기 때문에 Instrumentation Amplifier를 이용하여 증폭된 출력을 MCU로 읽어 사용했다. 제안 시스템의 회로 및 알고리즘을 구현하였고 이를 이론적, 실험적 분석을 통해 동작 및 타당성을 검증하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.6
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• pp.83-94
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• 2011

Main researching issue in affective computing is to give a machine the ability to recognize the emotion of a person and to react it properly. Efforts in that direction have mainly focused on facial and oral cues to get emotions. Postures have been recently considered as well. This paper aims to discriminate emotions posture by identifying and measuring the saliency of posture features that play a role in affective expression. To do so, affective postures from human subjects are first collected using a motion capture system, then emotional features in posture are described with spatial ones. Through standard statistical techniques, we verified that there is a statistically significant correlation between the emotion intended by the acting subjects, and the emotion perceived by the observers. Discriminant Analysis are used to build affective posture predictive models and to measure the saliency of the proposed set of posture features in discriminating between 6 basic emotional states. The evaluation of proposed features and models are performed using a correlation between actor-observer's postures set. Quantitative experimental results show that proposed set of features discriminates well between emotions, and also that built predictive models perform well.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.617-619
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• 2018

In this paper, We suggest a face image generating GAN model which is improved by an additive discriminator. This discriminator is trained to be specialized in preventing frequent mistake of generator. To verify the model suggested, we used $^*Inception$ score. We used 155,680 images of $^*celebA$ which is frontal face. We earned average 1.742p at Inception score and it is much better score compare to previous model.

• 전기의세계
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• v.15 no.3
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• pp.8-14
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• 1966

제어이론은 안정성판별을 중심으로 발달하여 왔으며 제어공학자체가 하나의 기술인 이상 안정판별법은 가능한 한 그 표현이 간단명료한 것을 요구하게 되었다. 과거에 연구되어 온 여러가지 안정판별법등은 즉 Routh 및 Hurwitz에 의한 방법, Nyquist 및 Michailov에 의한 방법 등, 정성적방법과 Bode 및 Nichols에 의한 방법, Evans에 의한 Root locus법, Bilharz 및 Frank에 의한 방법, Tsypkin 및 Bromberg에 의한 방법 등, 정량적인 취급방법 등이 연구발표되어 제어계통의 설허 및 해석에 이용되어왔다. 그러나 설계자들은 제어계통의 안정성판별에만 흥미를 갖는것이 아니라 안정도판별 즉 계통응답에 더 주의를 기우리게 된다. 특히 실시간응답에 대하여 명확한 해답을 요구한다. 본 고에서는 두개의 Parameter Plane Method의 기초를 다룬 것으로 특성방정식의 계수중에서 임의의 두개를 Parameter로 하는 것이며 과도해답 및 주파수응답을 요하는데 편리하나 임의의 두개의 계수만을 Paraweter로 하므로서 두개 이상의 Parameter가 존재하는 경우에는 부적당하다. 또한 우리나라에서도 시도된 바가 있다. 이와같은 것을 개선한것이 Siljak의 Parameter Plane Method이며 이것을 여기에 소개하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2950-2952
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• 2005

색각 이상자는 특성 색상에 대한 판별이 떨어지므로 색 정보에 대한 판별 향상을 위해서는 색상의 적절한 변형이 필요하다. 본 논문은 전 세계의 1/12에 해당하는 색각 이상자를 위한 실시간 색역폭 사상 구현에 관한 것이다. 색각 이상자를 위한 실시간 색역폭 사상은 3차원 룩업 테이블과 이를 이용한 3차원 보간기로 구성이 되며, 여기서 3차원 룩업 테이블은 각각의 색각 이상자들의 특성을 고려한 보정 데이터를 사용한다. 제안된 방식은 DTV와 같이 고속의 영상 신호에 적용이 용이하고 또한 3차원 룩업 테이블의 변경에 따라 여러 유형의 색각 이상자에도 적용이 가능하다.