• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.797-800
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• 2001

스펙트럼의 평탄화는 스펙트럼 신호로부터 포만트의 영향이나 천이진폭의 영향을 제거하는 것이다. 따라서 정확한 피치검출과 포만트검출에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 스펙트럼 평탄화 기법을 제안하고 기존의 방법인 LPC법, Cepstrum법과 비교하여 어느 정도의 우수성을 보이는지 평가하였다. 평가 방법은 각각의 평탄화된 신호의 분산을 구하여 평탄화의 정도를 측정하였다. 이때 핑탄화된 신호는 최고점이 영이 되도 록 정규화 시키고 평균이 영인 분산을 계산하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보여 준다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2423-2426
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• 2003

음성합성은 합성방식에 따라 파형부호화법, 신호원부호화법, 혼성부호화법으로 분류할 수 있다. 특히 고음질 합성을 위해서는 파형부호화를 이용한 합성방식이 적합하다 하지만 파형부호화를 이용한 합성법은 여기 성분과 여파기 성분을 분리하지 않고 처리하기 때문에 음절단위나 음소단위의 합성기법으로는 바람직하지 못하다. 따라서 파형부호화법을 규칙에 의한 합성에 적용되도록 음원피치를 변경시키기 위한 피치 변경법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡을 최소화하기 위해 서브 선형근사에 의하여 스펙트럼 평탄화 시킨 후 스펙트럼 스케일링을 이용하여 피치를 변경하는 방법에 대하여 제안하였다. 기존 방법인 LPC법, Cepstrum법과 비교하여 어느 정도의 우수성을 보이는지 평가하였고 평가방법은 각각의 평탄화 된 신호의 분산을 구하여 평탄화의 정도를 측정하였다. 이때 평탄화 된 신호는 최고점이 영이 되도록 정규화 시키고 평균이 영인 분산을 계산하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 스펙트럼 왜곡율을 측정하여 본 결과 평균 스펙트럼 왜곡율은 평균 2.12％ 이하로 유지되었으며 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.201-203
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• 2022

임베디드 시스템이 일상생활 및 각종 산업에 밀접하게 연관되어 개인 정보 및 국가 기술 등 지적 자산에 대한 보안의 필요성이 나타나고 있다. 이러한 문제점은 임베디드 시스템에 들어가는 소프트웨어의 역공학으로부터 초래된다. 따라서 본 논문은 소스 코드에 대해 제어 흐름 평탄화라는 난독화 알고리즘을 설계하는 방법을 제안한다. 이는 독자적으로 작성된 난독화 알고리즘이기 때문에 오픈 소스로 공개되어져 있는 다른 난독화 도구들에 비해 안전한 특징을 가진다. 제어 흐름 평탄화는 프로그램의 기능을 유지하면서 소스 코드의 정적 분석을 어렵게 하는 기법으로, 데이터를 탈취하려는 악의적인 행위를 사전에 예방할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제어 흐름 평탄화 알고리즘은 하나의 기본 블록으로 이루어진 단순한 소스 코드를 여러 개의 기본 블록으로 분할하고, 조건문을 통해 연결하는 방법을 사용하여 알고리즘의 복잡도를 높였다. 이처럼 새롭게 작성된 Pass를 통해 소스코드 난독화를 적용시켜 임베디드 시스템의 보안성을 향상시킬 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.6
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• pp.853-860
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• 2001

In the object-oriented software development, redesigning of classes and reorganizing of class hierarchy structures should be necessary to reduce many of the headaches of object-oriented software design and maintenance. To support this task, in this paper, we propose a theoretical foundation for class hierarchy reorganizations that is relatively complete, correct, formal and easy to understand and use. We introduce the flattened class hierarchy that characterizes the class hierarchy structures in object-oriented software evolution. And we also present an algorithm which transforms a given class hierarchy into the normalized form. The flattened class hierarchy helps us map the inheritance and aggregation paths in a class hierarchy to paths in an object hierarchy that is an instance of the class hierarchy. By applying the algorithm into a given class hierarchy, we can make a new, object-preserved, and flattened class hierarchy that is the cornerstone for reorganization of class hierarchy structure and plays an important role as a bridge on the incremental evolutionary changes and reuse of object-oriented software to reorganize class hierarchies.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.4
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• pp.534-540
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• 2010

High dimensionality and highly correlated features are the major characteristics of hyperspectral data. Linear projections such as LDA and its variants have been used in extracting low-dimensional features from high-dimensional spectral data. Regularization of LDA has been introduced to alleviate the overfitting that often occurs in a small-sized training data set and leads to poor generalization performance. Among them, a smoothness regularized LDA seems to be effective in the feature extraction for hyperspectral data due to its capability of utilizing the high correlatedness. This paper studies the performance of the regularized LDA in hyperspectral data classification experimentally with varying conditions of the training data. In addition, a new dual smoothness regularized LDA is proposed and evaluated that makes use of both the spectral-domain and spatial-domain correlations between neighboring pixels.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.3
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• pp.310-314
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• 2002

The exact pitch (fundamental frequency) extraction is important in speech signal processing like speech recognition, speech analysis and synthesis. However the exact pitch extraction from speech signal is very difficult due to the effect of formant and transitional amplitude. So in this paper, the pitch is detected after the elimination of formant ingredients by flattening the spectrum in frequency region. The effect of the transition and change of phoneme is low in frequency region. In this paper we proposed the new flattening method of log spectrum and the performance was compared with LPC method and Cepstrum method. The results show the proposed method is better than conventional method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.6
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• pp.132-145
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• 2009

We present the framework for JND based Illumination and Color Restoration Using Edge-preserving filter for restoring distorted images taken under the arbitrary lighting conditions. The proposed method is effective for appropriate illumination compensation, vivid color restoration, artifacts suppression, automatic parameter estimation, and low computation cost for HW implementation. We show the efficiency of the mean shift filter and sigma filter for illumination compensation with small spread parameter while considering the processing time and removing the artifacts such as HALO and noise amplification. The suggested CRF (color restoration filter) can restore the natural color and correct color distortion artifact more perceptually compared with current solutions. For the automatic processing, the image statistics analysis finds suitable parameter using JND and all constants are pre-defined. We also introduce the ROI-based parameter estimation dealing with small shadow area against spacious well-exposed background in an image for the touch-screen camera. The object evaluation is performed by CMC, CIEde2000, PSNR, SSIM, and 3D CIELAB gamut with state-of-the-art research and existing commercial solutions.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.118-123
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• 2002

많은 자연언어처리 분야에서 문장의 단위화는 기본적인 처리 단계로서 중요한 위치를 차지하고 있다. 한국어 단위화에 대한 기존 연구들은 규칙 기반 방법이나 기계 학습 기법을 이용한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 통계 기반 방식의 일환으로 순수 확률기반 모델을 이용한 단위화 방법을 제시한다. 확률 기반 모델은 처리하고자 하는 해당 언어에 대한 깊은 지식 없이도 적용 가능하다는 장점을 가지므로 다양한 언어의 단위화에 대한 기본 모델로서 이용될 수 있다. 또한 자료 부족 문제를 해결하기 위해 메모리 기반 학습 시에 사용하는 IG back-off 평탄화 방식을 시스템에 적용하였다. 본 논문의 모텔을 적용한 단위화 시스템을 이용하여 한국어와 영어에 대해 실험한 결과 비교적 작은 규모의 말뭉치를 학습하였음에도 불구하고 각각 90.0%, 90.0%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 1995.11a
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• pp.45-46
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• 1995

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.7
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• pp.665-670
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• 2002

The most common form of pre-emphasis is y(n)=s(n)-As(n-1), where A typically lies between 0.9 and 1.0 in voiced signal. Also, this value reflects the degree of pre-emphasis and equals R(1)/R(0) in conventional method. This paper proposes a new flattening method to compensate the weaked high frequency components that occur by vocal cord characteristic. We used interval information of LSP to estimate formant frequency, After obtaining the value of slope and inverse slope using linear interpolation among formant frequency, flattening process is followed. Experimental results show that the proposed method flattened the weaked high frequency components effectively. That is, we could improve the flattening characteristics by using interval information of LSP as flattening factor at the process that compensates weaked high frequency components.