• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.40-51
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• 2014

문서 저작권에 대한 관심과 중요성이 높아짐에 따라 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리기술의 한계가 있어 문서의 심층적 표절 검출에 어려움이 있다. 본 논문은 자연어 분석의 기술을 적용한 유사문서 판별기를 설계, 구현한다. 이 시스템은 형태소 분석의 기술과 함께 구문의미 분석의 기술, 저빈도 및 관용표현 가중치을 이용하여 유사문서를 판별한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 기존 시스템, 그리고 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미 분석을 활용한 시스템의 개선점을 발견할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.29-36
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• 2019

When dealing with outdoor images in a variety of computer vision applications, the presence of shadow degrades performance. In order to understand the information occluded by shadow, it is essential to remove the shadow. To solve this problem, in many studies, involves a two-step process of shadow detection and removal. However, the field of shadow detection based on CNN has greatly improved, but the field of shadow removal has been difficult because it needs to be restored after removing the shadow. In this paper, it is assumed that shadow is detected, and shadow-less image is generated by using original image and shadow mask. In previous methods, based on CGAN, the image created by the generator was learned from only the aspect of the image patch in the adversarial learning through the discriminator. In the contrast, we propose a novel method using a discriminator that judges both the whole image and the local patch at the same time. We not only use the residual generator to produce high quality images, but we also use joint loss, which combines reconstruction loss and GAN loss for training stability. To evaluate our approach, we used an ISTD datasets consisting of a single image. The images generated by our approach show sharp and restored detailed information compared to previous methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.76-81
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• 1983

PCM符號가 NRZ-L인 binary data를 5次 Bessel low-pass filter를 通하여 傳送하는 telemetry systemn에 對하여 FM方式으로 RF link를 構成하고 liniter-discriminator로 複調하였을 경우에 digital通信system의 性能評價에 重要한 bit誤差確率을 SNR에 對하여 解析的으로 檢討하였다. 實際로 設計에 적용한 telemetry system에서 bit rate를 140kHz, 變調前 filter의 f를 100kHz, 送信機의 最大周波數編移 2f를 300kHz로 設計하였을 때 f0T=0.7 및 h=2ft=2이며 SNR이 10dB일 때 bit誤差確率은 10으로 計算되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.149-150
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• 2006

In this paper, design, simulation, fabrication method, and measured results of a digital frequency discriminator(DFD) operating in E, F, and G band are introduced. We describe the direct conversion scheme(DCS) with microwave integrated-circuit(MIC) developed for the small-area and high-speed system. When the input signal is the pulse with a pulse width of 100 ns, accuracy of frequencies measured by the DFD has 1.335 MHz RMS at no noise and 2.64 MHz RMS at signal-to-noise(S/N) ratio within 3 dB in E, F, and G band, which nearly satisfy the specification of 2.5 MHz RMS.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.617-619
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• 2018

본 논문에서는 계층형 적대적 생성 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)에서 오류 판별자를 추가하여 영상 생성 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 영상 생성 방법에서는 영상 생성자가 빈번히 발생시키는 오류에 대해 별도로 학습을 수행하는 판별자를 모델에 추가하여 계층형 적대적 생성 신경망을 구성하였다. 본 논문에서 제안한 모델을 이용하여 생성한 영상의 효용성을 검증하는 방법으로는 Inception Score를 사용하였다. 학습 데이터로 celebA의 유명인 얼굴 이미지 중 정면 이미지 155,680장을 이용하였다. 본 논문의 모델로 생성한 10,000장의 얼굴 이미지를 Inception Score로 평가한 결과, 평균 1.742p의 성능을 나타내어 기존의 영상 생성 방법보다 높은 점수를 얻을 수 있었으며, 효용성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.78-85
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• 1998

본 논문에서는 열잡음과 부분대역 재밍하에서 리미터-변별기 검파와 Integrate - and - Dump 필터링을 고려한 FH/CPFSK시스템의 성능을 분석하였고, 시스템을 평가하는데 있어서 인접한 8개의 Bit 패턴에 대한 심볼간 간섭과 차분위상, FM잡음 클릭을 고려하였다. 그 결과, 최적의 변조지수 h는 0.7이었고, 대역폭과 시간의 곱 D는 1.0이었으며, 부분대역 재밍하에서 열잡음을 고려했을 때, 대략 20dB 이하에서는 시스템의 오류확률에 중대한영향을 미쳤으나 20dB 이상에서는 무시할 수 있었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제11권4호
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• pp.31-36
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• 2019

Unsupervised neural networks have not caught enough attention until Generative Adversarial Network (GAN) was proposed. By using both the generator and discriminator networks, GAN can extract the main characteristic of the original dataset and produce new data with similarlatent statistics. However, researchers understand fully that training GAN is not easy because of its unstable condition. The discriminator usually performs too good when helping the generator to learn statistics of the training datasets. Thus, the generated data is not compelling. Various research have focused on how to improve the stability and classification accuracy of GAN. However, few studies delve into how to improve the training efficiency and to save training time. In this paper, we propose a novel optimizer, named FAST-ADAM, which integrates the Lookahead to ADAM optimizer to train the generator of a semi-supervised generative adversarial network (SSGAN). We experiment to assess the feasibility and performance of our optimizer using Canadian Institute For Advanced Research - 10 (CIFAR-10) benchmark dataset. From the experiment results, we show that FAST-ADAM can help the generator to reach convergence faster than the original ADAM while maintaining comparable training accuracy results.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제49권3호
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• pp.504-516
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• 2017

The Jordan Research and Training Reactor (JRTR) is the first research reactor in Jordan, the commissioning of which is ongoing. The reactor is a 5-MWth, open-pool type, light-water-moderated, and cooled reactor with a heavy water reflector system. The neutron measurement system (NMS) applied to the JRTR employs a wide-range fission chamber that can cover from source range to power range. A high-sensitivity boron trifluoride counter was added to obtain more accurate measurements of the neutron signals and to calibrate the log power signals; the NMS has a major role in the entire commissioning stage. However, few case studies exist concerning the application of the NMS to a research reactor. This study introduces the features of the NMS and the boron trifluoride counter in the JRTR and shares valuable experiences from lessons learned from the system installation to its early commissioning. In particular, the background noise relative to the signal-to-noise ratio and the NMS signal interlock are elaborated. The results of the count rates with the neutron source and the effects of the discriminator threshold are summarized.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.485-494
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• 2019

주파수 변조 방식의 방송 주파수에 동조되는 안테나와 Realtek 사(社)의 RTL2832 칩을 이용하는 디지털 TV용 튜너와 아날로그-디지털 변환기로 구성되는 universal serial bus (USB) 동글을 이용하여 스테레오 주파수 변조 방송의 실시간 수신기를 컴퓨터의 소프트웨어로 구현한다. 아날로그 방송 신호가 USB 동글에서 디지털 신호로 변환되고 이진 데이터를 컴퓨터에서 매트랩 및 파이선 프로그래밍 언어의 신호처리 기법을 이용하여 저역 통과 필터, 대역 통과 필터, 주파수 판별기, 양측파대 진폭 복조, 위상 고정 루프. 샘플링 변환, 디앰퍼시스 등의 기능 블록을 설계한다. 최종적으로 수신기의 실시간 구현을 위하여 파이선 및 C++로 구성되는 그누라디오 (GNU Radio)를 이용하여 수신기 알고리즘을 소프트웨어로 구현한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.160-165
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• 2022

상호증류는 교사 네트워크 도움 없이 다수의 네트워크 사이에 지식을 전달함으로써 협력적으로 학습하도록 유도하는 지식증류 방법이다. 본 논문은 상호증류가 초해상화 네트워크에도 적용 가능한지 확인하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 상호증류를 SRGAN의 판별자에 적용하는 실험을 수행하고, 상호증류가 SRGAN의 성능 향상에 미치는 영향을 분석한다. 실험 결과, 상호증류를 통해 판별자의 지식을 공유한 SRGAN은 정량적, 정성적 화질이 개선된 초해상화 영상을 생성하였다.