• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.907-912
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• 2006

음성신호의 프리-엠퍼시스 과정은 고주파 영역의 약화된 성분을 보상하기 위해 사용되어진다. 프리-엠퍼시스 필터의 일반적인 형태는 y(n)=s(n)-A${\cdot}$s(n-1)이고, A 값은 유성음의 경우$0.9{\sim}1.0$ 사이의 값이다. 그리고, A 값은 프리-엠퍼시스의 기울기 값을 반영하고 기존의 방법에서는 R(1)/R(0)를 사용한다. 본 논문에서는 성문특성으로 인해 고주파 특성이 약화되는 것을 보상하기 위하여 새로운 평탄화 기법을 제안한다. 우선 신호 왜곡의 최소화를 위하여 QMF를 사용하였다. QMF를 사용한 후, 각 프레임별 자기상관계수를 사용하여 평탄화 과정을 수행하였다. 실험결과에서는 제안한 방법이 자기상관 방법보다 약화된 고주파 성분을 효과적으로 보상하는 평탄화 특성이 우수한 것으로 나타났다. 그러므로 평탄화 알고리즘은 음성 인식, 음성 분석 및 합성 등과 같은 음성 신호 처리 분야에 광범위하게 적용되어질 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3558-3562
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• 2010

음성신호처리 분야에 있어서 정확한 기본주파수(피치)를 검출하는 것은 매우 중요하다. 그러나 포만트의 영향과 천이 진폭의 영향으로 인하여 음성신호로부터 정확한 피치를 검출하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 음소의 천이나 변동의 영향이 적은 주파수 영역에서의 하모닉스 분산값 최소화 알고리즘을 통해 스펙트럼을 평탄화 하여 피치를 검출하는 방법에 대하여 연구하였다. 실험결과에서는 제안한 방법이 기존의 방법인 LPC법, 켑스트럼법과 비교하여 평탄화 특성이 어느 정도의 우수성을 보이는지를 평가하였다. 또한 각각의 방법을 적용하여 기본주파수를 검출한 결과를 비교함으로써 제안한 방법이 우수함을 입증하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권12호
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• pp.780-785
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• 2015

최근 HTTP (Hypertext Transfer Protocol) 적응적 비디오 스트리밍 서비스가 주목 받고 있다. 기존 HTTP 적응적 비디오 스트리밍 서비스의 비디오 품질 조절 기법은 세그먼트 처리량을 표본으로 대역폭을 예측하고 평탄화 (Smoothing)를 한다. 그러나 기존 기법은 고정된 표본 개수로 평탄화를 하기 때문에 버퍼 언더플로우와 빈번한 품질 변화가 발생하여 QoE (Quality of Experience)를 저하시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 세그먼트 처리량과 버퍼 점유율 기반의 비디오 품질 조절 기법을 제안한다. 제안 기법은 세그먼트 처리량 변화에 따라 표본의 개수를 적응적으로 결정하고 안정적인 버퍼 점유율을 유지할 수 있는 비트율의 임계값을 기반으로 비디오 품질 조절을 한다. 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비하여 버퍼 언더플로우 발생을 방지하고 품질 변화를 감소시켜 QoE를 향상시키는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.55-62
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• 2003

본 논문에서는 기존의 Smoothing Scheme의 문제점을 개선한 새로운 WRR 셀 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안된 셀 스케쥴링 알고리즘에서는 현재 라운드에 서비스되는 VC의 큐가 비어있을 경우 모든 VC들 중에서 할당된 가중치와 버퍼의 길이의 차이가 가장 큰 VC를 서비스한다. 이렇게 함으로써 대역 할당의 효율이 증가하는 결과를 가져온다. 또한, 모든 실시간 트래픽을 서비스한 후에 남은 멀티미디어 서비스 대역을 비 실시간 트래픽에 할당할 수 있다. 한 사이클 안에 평균 서비스 수가 증가하고 많은 셀을 서비스하게 됨으로써 총 버퍼 길이도 감소한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1715-1718
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• 2003

본 논문에서 우리는 정규화 된 혼합 노름(norm)을 이용한 다중 채널 영상 복원 알고리즘을 제안한다. 채널 내부와 채널 사이의 결정론적 정보를 이용하는 다중채널 복원 문제를 고려한다. 각 채널에서, LMS(Least Mean Square), LMF(Least Mean Fourth), 평탄 함수가 결합된 함수가 제안되었다. LMS와 LMF 사이의 적절한 분배를 제어하는 혼합 노를 매개변수와 해의 평탄 정도를 정의하는 정규화 매개 변수를 소개하며, 두 매개 변수는 각 채널의 잡음 특성에 따라 매번 반복적으로 갱신된다. 제안된 알고리즘은 각 채널의 잡음분포에 대한 지식이 필요하지 앉고 앞에서 언급된 매개 변수는 부분적으로 복원된 영상에 기반을 두고 조절하게 된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.423-438
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• 2021

모터 그레이더의 블레이드는 도로공사시 골재를 산포하고 평탄화하는 역할을 수행한다. 본 연구는 그레이더의 작업효율을 향상시키기 위하여 블레이드 부품의 설계개선 연구를 진행하였다. 블레이드와 골재 입자의 접촉, 절삭, 산포 과정을 모사하기 위하여 동해석 코드에 개별요소법을 도입하여 전산해석 모델을 수립하였다. 블레이드 설계인자를 4가지 선별한 후 작업 시나리오를 수립하였다. 실험계획의 직교배열을 통해 각 인자의 수준조합별 9개 모델에 대해 평탄화 작업에 대한 동해석을 수행하고, 각 설계인자의 영향도를 분석하였다. 이후 유의한 인자를 분산분석을 통해 선별하여 최적화기법으로 점진적 반응표면법을 적용하였다. 최종적으로 블레이드의 작업 효율성을 향상시킬 수 있도록 설계인자의 최적값을 제안하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.61-71
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• 2019

반도체 웨이퍼의 표면을 연마하여 평탄화하는 Chemical Mechanical Planarization(CMP) 공정은 다양한 화학물질과 물리적인 기계장치에 의한 작용을 받기 때문에 공정을 안정적으로 관리하기 힘들다. CMP 공정에서 품질 지표로는 Material Removal Rate(MRR)를 많이 사용하고, CMP 공정의 안정적 관리를 위해서는 MRR을 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 머신러닝 기법들을 이용하여 CMP 공정에서 수집된 시계열 센서 데이터를 분석하여 MRR을 예측하는 모형과 공정 품질을 해석하기 위한 분류 모형을 개발한다. 나아가 분류 결과를 분석하여, CMP 공정 품질에 영향을 미치는 유의미한 변수를 파악하고 고품질을 유지하기 위한 공정 조건을 설명한다.

• 한국음향학회지
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• 제27권8호
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• pp.418-426
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• 2008

본 논문에서는 스펙트로그램에서 마루와 골을 이용한 주파수 채널 분할 알고리즘을 제안한다. 주파수 채널 분할 문제는 동일한 음원으로부터 발생한 음성이 포함된 주파수 채널들을 하나의 그룹으로 묶는 것을 의미한다. 제안된 알고리즘은 입력 신호의 평탄화된 스펙트럼에 기반한 알고리즘이다. 평탄화된 스펙트럼에서 마루와 골은 각각 세그먼트의 중심과 경계를 판단하기 위해 사용된다. 각 세그먼트를 하나의 소리로 묶는 그룹핑 단계 이전에 제안된 알고리즘에 의한 세그멘테이션 결과가 유용함을 평가하기 위하여 이상적인 마스크에 의한 세그멘테이션 결과와 제안된 방법을 비교한다. 제안된 방법을 협대역 잡음, 광대역 잡음, 다른 음성신호와 혼합된 음성신호에 대하여 실험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.884-889
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• 2000

본 논문에서는 원영상의 주파수특성 성형에 의한 오차확산 영상이진화 기법을 제안하였다. 오차확산에 의한 영상이진화 처리에서 이진화영상에 내재하고 있는 에지정보의 열화를 감쇄하기 위한 방법으로 원영상의 주파수특성을 활용하는 기법을 도입하였다. 주파수특성은 원영상에서 수평방향과 수직방향으로 얻고, 이들 각각에 가중치를 부여하였다. 수평과 수직의 주파수특성을 성형한후, 영상이진화 기법에서 양자화처리 수행시 이를 활용하였다. 주파수특성 성형을 위한 필터는 2종을 제안하여 적용하였다. 제안한 필터를 적용한 오차확산 영상이진화 처리를 수행한 후, 실험결과를 고찰시 이진화영상의 평탄영역은 기본특성을 유지하면서 에지정보의 특성이 부각되는 주관적인 화질특성이 얻어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.597-598
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• 2023

X-ray는 촬영 방식의 한계로 진단하기 어려운, 품질 낮은 영상을 다수 발생시킨다. 이러한 저품질 영상은 임상 현장에서의 진단이 어려울 뿐만 아니라, 진단 보조 도구를 개발함에 모델의 성능과 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 요소가 된다. 특히 투과도가 낮은 영상은 학습 성능에 악영향을 미친다는 것이 입증된 바 있다. 따라서 본 연구는 투과도가 낮은 영상을 진단에 부적합한 영상으로 정의하여, 이를 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 민감도 94.9%. 특이도 96.0%의 높은 성능을 보였다.