• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.3
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• pp.649-658
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• 2004

An object-oriented system is organized by a set of interacting objects and the system behavior is represented by the cooperating interaction bet ween objects. The characteristics of object-oriented software. such as inheritance and polymorphism, increase the difficulty of the object-oriented software testing. At running time of a program, one call from a member function can bind to other member functions because of the dynamic characteristics such as concurrence, dynamic binding and interaction. Therefore, there need the research about considering the characteristics of object-oriented software and concurrently testing the interaction between objects. In this paper, we propose the techniques as follows. First, we construct a flattened state chart diagram by considering the inheritance and polymorphism. Next, we model the system with CPN(Colored Petri Net) that usually is applying the system modeling and simulation. Last, we propose a test case generation techniques for testing the interaction between objects in object-oriented software by applying a Design/CPN tool.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.7-13
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• 2003

인터넷을 통해 생성, 전달되는 문서 량이 급격히 많아짐에 따라, 정보의 접근을 용이하게 하기 위한 문서의 자동 분류 기능이 절실히 요구되고 있다. SVM(Support Vector Machine)은 최근에 문서 분류에 널리 쓰이고 있는 기법으로 다른 분류기에 비하여 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 SVM은 현재까지 주로 비 계층 평탄화(flat)된 분류 응용에 효과적으로 적용되어 왔다. 이와 달리 본 논문은 문서 분류에 있어서 최종 분류 class를 한번에 출력하는 비 계층 분류보다는, 비슷한 성질을 갖는 class의 집합을 계층적 구조로 묶어 분류하는 계층적 분류 기법이 보다 사람이 이해하기 쉽고 사용하기 편리하며 더 효과적이라는 것을 보이고, 실험을 통해 계층적 분류를 위한 효과적인 SVM분류기를 개발하여 비 계층 분류보다 좋은 분류 성능을 보여 줄 수 있음을 확인한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.8
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• pp.82-87
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• 1998

음성합성은 합성방식에 따라 파형부호화법, 신호원부호화법, 혼성부호화법으로 분류 할 수 있다. 특히 고음질 합성을 위해서는 파형부호화를 이용한 합성방식이 적합하다. 그렇 지만, 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 켑스트럼의 성질을 이용하여 피치를 변경 하는 방법에 대하여 제안하였다. 이 방법은 주파수영역상에서 여기 스펙트럼과 여파기 스펙 트럼을 분리하여 여기 스펙트럼을 여기 켑스트럼으로 변환한 후 영값 삽입이나 삭제에 의해 피치를 변경하고 스펙트럼영역에서 피치 변경된 스펙트럼을 재구성하는 기법을 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 스펙트럼 왜곡율을 측정하여 본 결과 평균 스펙트럼 왜곡율은 평균 2.29%이하로 유지되었으며 주관적인 음질도 평균 3.74로 우수하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2005.11a
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• pp.403-406
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• 2005

The purpose of this paper is to propose ways to remove false color noise (FCN) generated during de-mosaicing on RGB Bayer pattern images. In case of images sensors adapting Bayer pattern color filters array (CFA), de-mosaicing is conducted to recover the RGB color data in single pixels. Here, FCN phenomena would occur where there is clearer silhouette or contrast of colors. The FCN phenomena found during de-mosaicking process appears locally in the edges inside the image and the proposed method of eliminating this is to convert RGB color space to YCbCr space to conduct smoothing process. Moreover, for edges where different colors come together, censoring based smoothing technique is proposed as a way to minimize color blurring effect.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.06d
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• pp.381-384
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• 2002

In speech signal processing, it Is very important to detect the pitch exactly in speech recognition, synthesis and analysis. but, it is very difficult to pitch detection from speech signal because of formant and transition amplitude affect. therefore, in this paper, we proposed a pitch detection using the spectrum flattening techniques. Spectrum flattening is to eliminate the formant and transition amplitude affect. In time domain, positive center clipping is process in order to emphasize pitch period with a glottal component of removed vocal tract characteristic. And rough formant envelope is computed through peak-fitting spectrum of original speech signal in frequency domain. As a results, well get the flattened harmonics waveform with the algebra difference between spectrum of original speech signal and smoothed formant envelope. After all, we obtain residual signal which is removed vocal tract element The performance was compared with LPC and Cepstrum, ACF 0wing to this algorithm, we have obtained the pitch information improved the accuracy of pitch detection and gross error rate is reduced in voice speech region and in transition region of changing the phoneme.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.117-124
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• 2007

통계 기반 접근 방법을 이용한 품사태깅에서 태깅 정확도는 훈련 데이터의 양에 좌우될 뿐 아니라, 말뭉치가 충분할지라도 수작업으로 구축한 말뭉치의 경우 항상 오류의 가능성을 내포하고 있으며 언어의 특성상 통계적으로 신뢰할만한 데이터의 수집에도 어려움이 따른다. 훈련 데이터로 사용되는 말뭉치는 많은 사람들이 수작업으로 구축하므로 작업자 중 일부가 언어에 대한 지식이 부족하다거나 주관적인 판단에 의한 태깅 실수를 포함할 수도 있기 때문에 단순한 저빈도와 관련된 잡음 외의 오류들이 포함될 수 있는데 이러한 오류들은 재추정이나 평탄화 기법으로 해결될 수 있는 문제가 아니다. 본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 한국어 품사 태깅에서 재추정 후 여전히 존재하는 말뭉치의 잡음에 인한 태깅 오류 해결을 위해 비터비 알고리즘적용 단계에서 데이터 부족과 말뭉치의 오류로 인해 문제가 되는 부분을 찾아내고 규칙을 통해 수정을 하여 태깅 결과를 개선하는 방안을 제안한다. 실험결과는 오류가 존재하는 말뭉치를 사용하여 구현된 HMM과 비터비 알고리즘을 적용한 태깅 정확도에 비해 오류를 수정하는 과정을 거친 후 정확도가 향상됨을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.33-34
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• 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.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.2
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• pp.182-187
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• 2006

This paper proposes a method for boundary recognition of named entity using hidden markov model and ontology information of biological named entity. We uses smoothing method using 31 feature information of word and hierarchical information to alleviate sparse data problem in HMM. The GENIA corpus version 2.1 was used to train and to experiment the proposed boundary recognition system. The experimental results show that the proposed system outperform the previous system which did not use ontology information of hierarchical information and smoothing technique. Also the system shows improvement of execution time of boundary recognition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.473-474
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• 2011

Image quantization 기술은 영역 평탄화 기술중 하나로서 NPR과 같은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 쓰이고 있는 기술 중 하나이다. 하지만 기존의 image quantization은 중요부분을 고려하지 않기 때문에 detail한 칼라 정보를 가지는 주요 영역이 있는 경우에는 그 결과가 좋지 못한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해, Sailency map을 이용해 영상의 주요 영역을 고려한 image Flattening 기법을 제안한다. 제안한 방법은 검출된 주요 영역을 좀 더 세분화해서 표현하므로 기존의 방법과 비교해 좀 더 좋은 결과를 보여준다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.13 no.4
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• pp.77-86
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• 2010

In this paper, we propose a real time post-processing visual enhancement technique to reduce the blocking artifacts in block based DCT decoded image for mobile devices that have allocation of the restricted resource. In order to reduce the blocking artifacts effectively even while preserving the image edge to the utmost, the proposed algorithm uses the deblocking filtering or the directional filtering according to the edge detection of the each pixel. After it is discriminated that the pixel to apply the deblocking filtering belongs again to the monotonous area, the weighted average filter with the adaptive mask is applied for the pixel to remove the blocking artifacts. On the other hand, a new directional filter is utilized to get rid of staircase noise and preserve the original edge component. Experimental results show that the proposed algorithm produces better results than those of the conventional algorithms in both subjective and objective qualities.