• 방송공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1058-1068
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• 2011

비디오 프레임 율 증가 변환은 최근에 가전 분야에서 비디오 정보원과 더불어 디스플레이 포맷의 폭발적인 증가에 힘입어 매우 많은 관심의 대상이 되었다. 대부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 효과적인 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 수신기의 후처리 분야와 같은 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해, 먼저, 본 논문에서는 움직임 보상 보간 프레임의 블록 단위로 신뢰도를 측정할 수 있는 비용 함수들을 도입한다. 그런 후에 이러한 함수들을 사용하여 움직임 보상 보간 프레임에서 얼마나 많은 잡음이 포함되어 있는지를 평가할 수 있는 두 가지의 왜곡 예측 모델을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 왜곡 예측 방식은 움직임 보상 보간 프레임의 잡음을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권1호
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• pp.65-86
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• 2000

The estimates from an EM when it is applied to a large causal model of 10 or more categorical variables are often subject to the initial values for the estimates. This phenomenon becomes more serious as the model structure becomes more serious as the model structure becomes more complicated involving more variables. In this regard Wu(1983) recommends among others that EMs are implemented several times with different sets of initial values to obtain more appropriate estimates. in this paper a new approach for initial values is proposed. The main idea is that we use initials that are calibrated to data. A simulation result strongly indicates that the calibrated initials give rise to the estimates that are far closer to the true values than the initials that are not calibrated.

• 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.67-77
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• 2008

In this paper, we implemented a robust speech recognizer using the TMS320VC33 DSP. For this implementation, we had built speech and noise database suitable for the recognizer using spectral subtraction method for noise removal. The recognizer has an explicit structure in aspect that a speech signal is enhanced through spectral subtraction before endpoints detection and feature extraction. This helps make the operation of the recognizer clear and build HMM models which give minimum model-mismatch. Since the recognizer was developed for the purpose of controlling car facilities and voice dialing, it has two recognition engines, speaker independent one for controlling car facilities and speaker dependent one for voice dialing. We adopted a conventional DTW algorithm for the latter and a continuous HMM for the former. Though various off-line recognition test, we made a selection of optimal conditions of several recognition parameters for a resource-limited embedded recognizer, which led to HMM models of the three mixtures per state. The car noise added speech database is enhanced using spectral subtraction before HMM parameter estimation for reducing model-mismatch caused by nonlinear distortion from spectral subtraction. The hardware module developed includes a microcontroller for host interface which processes the protocol between the DSP and a host.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권1_2호
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• pp.15-34
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• 2006

본 논문에서는, 소규모 시뮬레이션을 통하여 수집된 표본에 통계적인 추정방법을 적용하여 모델을 구하는 경험적 모델링 기법을 제안한다. 이 기법을 이용하여 대칭형 구조를 갖는 다중프로세서 시스템에서의 캐시접근실패율을 위한 두 종류의 모델을 구하였다. 목표시스템의 사양이 고정되었을 때 입력데이타의 크기변화에 따르는 모델과, 입력데이타의 크기가 고정되었을 때 목표시스템의 프로세서 수의 변화에 따르는 모델이다. 모델의 정확성을 제고하기 위하여 한 프로그램에 존재하는 공유데이타들에 대하여 종류별 캐시접근실패에 대한 개별적인 모델들을 구한 후 이들을 종합함으로써 최종적인 모델을 구하였다. 또한 최소 제곱 추정법과 로버스트 추정법을 병용하여 이탈점으로 인한 왜곡을 최소화함으로써 모델의 정확도를 향상시켰다. 경험적 모델링은 표본에 대한 분석이 필요 없으면서도 모델의 정확도가 매우 높다. 또한 소규모의 시뮬레이션만 수행하면 되고, 실험을 통하여 일련의 표본을 수집할 수만 있으면 모든 분야의 연구에 적용할 수 있다. 경험적 모델을 이용한 24가지 경우의 예측시도 중 17번의 경우에는 $1\%$ 미만의 예측오차율을 보였으며, 나머지 경우에도 매우 높은 정확도를 보였다. 특히 프로그램의 실행양식이 불규칙하거나, 표본의 수가 충분하기에는 부족한 경우에도 좋은 결과를 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.163-168
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• 2008

이동로봇의 위치인식과 이를 바탕으로 하는 주행시스템은 이동로봇 핵심기술 중의 하나이다. 무선 센서 네트워크는 저전력, 저가, 단순성 등이 주된 특징으로서 실내 위치인식 시스템의 응용에 있어서 많은 가능성을 지니고 있다. 본 논문에서는 ZigBee 기반 무선 센서 네트워크에 퍼지 모델링 방법을 사용하여 이동로봇의 실내 위치인식 알고리즘을 구현하여 이를 주행시스템에 적용하고자 한다. ZigBee 기반 센서 네트워크에서는 노드들 간의 거리를 인식하기 위해서 RSSI (Received Signal Strength Indication) 값을 이용하게 된다. 그러나 이 RSSI 값은 건물 주위 물체에 의해 왜곡되거나 반사되는 수신 신호의 특성에 의해 영향을 받게 된다. 따라서 정확한 거리 정보를 알아내기 위해서는 적절한 교정 방법이 필요하며, RSSI 값에 퍼지 모델링 기법을 이용하여 정확한 거리 정보를 추출하고자 한다. 또한 이 거리 정보를 바탕으로 동적 삼각측량법을 이용하여 이동로봇의 실내 위치를 효율적으로 인식하고 주변 상항 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 주행 알고리즘을 개발하고자 한다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제14권6호
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• pp.667-678
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• 2020

BACKGROUND/OBJECTIVES: This study aimed to improve portion size estimation aids (PSEAs) used in the nutrition survey of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES) and validate the accuracy and precision of the newly developed aids. SUBJECTS/METHODS: We conducted intensive interviews with survey experts in KNHANES and consulted with experts to collect opinions about improvement of PSEAs. Based on the results of the interviews, 5 types of PSEAs (rice bowl, earthen pots, mounds, measuring spoons, and thickness sticks) were newly developed using 3-dimensional (3D) modeling or modification of color or shape. Validation tests were conducted with 96 adults 20 years old or older. For the rice bowl and earthen pots, the participants were asked to select the more similar PSEA in size after being shown the real dishes. For the mounds, measuring spoons, and thickness sticks, the participants were presented with actual plates of food and asked to estimate the given portion sizes using the given PSEAs. RESULTS: The improved 2-dimensional (2D) picture aid for the rice bowl reflecting the size distortion by angle of view using 3D modeling was perceived more closely to the actual size than the current 2D picture (P < 0.001). The change of the color of 2D pictures and 3D models, the change of shape of the measuring spoons, and the 3-dimensionalization of the 2D mounds had no significant improvement in the subjects' perception. CONCLUSIONS: The currently used 2D PSEAs need to be fully redesigned using 3D modeling to improve subjects' perception. However, change of color or shape will not be necessary. For amorphous foods, it is suggested that more evaluation be performed before reaching a final conclusion in the use of PSEAs, or alternative ways to improve accuracy of estimation need to be explored.

• 방송공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.380-390
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• 2016

화질 평가 방법은 그동안 많은 방법이 소개되어 왔다. 특히 우수한 성능을 보여주는 무참조 평가에서 기법에서 발전이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 쉬어렛 영역에서 자연영상의 통계적 특성에 기반한 무참조 영상화질 평가 방법을 제안한다. 제안 방법은 쉬어릿 계수의 통계 특성으로부터 왜곡에 민감한 특징을 추출한다. 쉬어렛 변환의 복소수 계수로부터 위상과 크기 특징을 얻어낸다. 또한 쉬어렛 변환은 다양한 스케일로 영상을 분석할 수 있기 때문에, 스케일간의 계수의 의존성에 대한 왜곡의 영향을 분석한다. 화질 예측을 위해서 특징들은 SVM(support vector machine)을 이용하여 영상 왜곡 분류 및 화질 예측에 활용된다. 실험결과는 제안 방법이 주관적 평가와의 높은 상관도를 보여주고, 또한 기존 참조 및 무참조 방법보다 우수한 성능을 보여준다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제6권2호
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• pp.459-470
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• 2014

During ship design, welding-induced distortions are roughly estimated as a function of the size of the component as well as the welding process and residual stresses are assumed to be locally in the range of the yield stress. Existing welding simulation methods are very complex and time-consuming and therefore not applicable to large structures like ships. Simplified methods for the estimation of welding effects were and still are subject of several research projects, but mostly concerning smaller structures. The main goal of this paper is the application of a multi-layer welding simulation to the block joint of a ship structure. When welding block joints, high constraints occur due to the ship structure which are assumed to result in accordingly high residual stresses. Constraints measured during construction were realized in a test plant for small-scale welding specimens in order to investigate their and other effects on the residual stresses. Associated welding simulations were successfully performed with fine-mesh finite element models. Further analyses showed that a courser mesh was also able to reproduce the welding-induced reaction forces and hence the residual stresses after some calibration. Based on the coarse modeling it was possible to perform the welding simulation at a block joint in order to investigate the influence of the resulting residual stresses on the behavior of the real structure, showing quite interesting stress distributions. Finally it is discussed whether smaller and idealized models of definite areas of the block joint can be used to achieve the same results offering possibilities to consider residual stresses in the design process.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.

• 지구물리
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• 제6권1호
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• pp.1-11
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• 2003

측지망 조정에는 여러 가지 기법이 있으나 가장 보편적인 것이 최소자승법이다. 지각 변위 연구 등 지구역학적 연구를 위해 GPS 자료를 처리할 때 일반적으로 두 가지 망조정 기법이 사용되는데 그 중 하나는 자유망 조정법이고 나머지 하나는 제한적망 조정법이다. 이 두가지 기법 중에서 어느 것이 더 지구역학적 목적에 적절한지 결정하기 위해 두 개의 다른 측지망 즉, "이집트의 시나이 측지망"과 "한국의 HGN 측지망"의 데이터를 사용하여 조사하였다. 사용된 두 개의 망은 서로 모양이 다를 뿐만 아니라 지진학적 활동이 다른 지역에 위치해 있다. 이 연구의 결과는 두 기법이 모두 RMS 입장에서 보면 고정밀성을 가지고 있고 큰 차이가 없을을 보인다. 그러나 좌표값 결과를 볼 때 제한적망 고정법이 자유망 조정법에 비해 더 많은 왜곡을 일으켰을 분만 아니라 측지망을 정의하는 고정점이 변하면 좌표값도 다르게 결정되었다. 이러한 왜곡은 측정점의 위치 이동량은 물론 자료처리 결과의 지구역학적 해석에 중요한 역할을 하는 변위요소들의 추정에도 영향을 미친다. 이 연구의 대상 지역에 대해 널리 알려진 지구역학 모델과 두 기법으로부터 얻어진 결과를 비교해 보면, 자유망 조정법의 결과가 이들 모델에 확실히 잘 맞는 반면 제한적망 조정법의 결과는 전혀 맞지 않는것으로 나타났다. 이런 결과를 종합해 볼 때 자유망 조정법이 지구역학적 목적에 더 부합하는 측지망 조정기법이라고 판단된다.