• 전기전자학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.1122-1128
• /
• 2020

대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.

• 대한음성학회지:말소리
• /
• 제64호
• /
• pp.89-103
• /
• 2007

In this paper, we introduce mel-cepstrum modulation energy (MCME) for a feature to discriminate speech and music data. MCME is a mel-cepstrum domain extension of modulation energy (ME). MCME is extracted on the time trajectory of Mel-frequency cepstral coefficients, while ME is based on the spectrum. As cepstral coefficients are mutually uncorrelated, we expect the MCME to perform better than the ME. To find out the best modulation frequency for MCME, we perform experiments with 4 Hz to 20 Hz modulation frequency. To show effectiveness of the proposed feature, MCME, we compare the discrimination accuracy with the results obtained from the ME and the cepstral flux.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38C권2호
• /
• pp.208-212
• /
• 2013

부류안 분산 행렬의 특이성 때문에 선형 판별 분석은 작은 표본 크기 문제에 쓰기에 알맞지 않다. 이에 선형 판별 분석을 확장하여 작은 표본 크기 문제에서 좋은 성능을 갖는 영 공간 기반 선형 판별 분석이 제안되었다. 이 논문에서는 라그랑지 기법을 바탕으로 하여, 영 공간 기반 선형 판별 분석을 써서 특징을 추출하는 문제를 선형 방정식 문제로 바꾸는 과정을 제안하였다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제11권4호
• /
• pp.643-654
• /
• 2015

Face recognition under controlled settings, such as limited viewpoint and illumination change, can achieve good performance nowadays. However, real world application for face recognition is still challenging. In this paper, we propose using the combination of Affine Scale Invariant Feature Transform (SIFT) and Probabilistic Similarity for face recognition under a large viewpoint change. Affine SIFT is an extension of SIFT algorithm to detect affine invariant local descriptors. Affine SIFT generates a series of different viewpoints using affine transformation. In this way, it allows for a viewpoint difference between the gallery face and probe face. However, the human face is not planar as it contains significant 3D depth. Affine SIFT does not work well for significant change in pose. To complement this, we combined it with probabilistic similarity, which gets the log likelihood between the probe and gallery face based on sum of squared difference (SSD) distribution in an offline learning process. Our experiment results show that our framework achieves impressive better recognition accuracy than other algorithms compared on the FERET database.

• 한국국방경영분석학회지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.123-136
• /
• 1977

This thesis presents a modification and extension to the Burgess and Killebrew heuristic resource leveling procedure for project networks. In contrast to previous algorithms appearing in the literature, the objective function of this algorithm. is the minimization of the sum of the squared errors in each time period (deviations around the mean usage) of all resources over the duration of the project. This objective function continues the search for an improved schedule beyond that of previous algorithms with their associated objective functions. One important feature is that the algorithm tends to reduce the number of periods that a resource is idle during its duration on the project.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제14권3호
• /
• pp.551-560
• /
• 2007

Kruskal and Wallis (1952) proposed typical nonparametric method in one-way layout problem. A special feature of this procedure is use of rank in mixed samples. In this paper, the new procedure based on placement as extension of the two sample placement tests described in Orban and Wolfe (1982) was proposed. Some critical values in small sample cases and comparative results of a Monte Carlo power study are presented.

• Journal of East-Asian Urban History
• /
• 제3권1호
• /
• pp.139-160
• /
• 2021

The verandah was a common feature of Chinese multi-storeyed houses in Southeast Asia and China. This paper argues that while an earlier version of a narrow walkway might have had its origin in Singapore, the building of an extension on the upper floors encroaching the airspace over the road skirting the building was an arrangement allowed by the colonial Hong Kong government in compensation to landlords for space devoted to ventilation. As the introduction of reinforced concrete allowed buildings to become taller, the more attractive it was to developers to incorporate the verandah design.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권4호
• /
• pp.401-408
• /
• 2006

영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권10호
• /
• pp.39-46
• /
• 2013

최근 모바일 산업이 발달하고 성능이 향상되어 생활 속에서 모바일 기기의 사용량이 늘고 있다. 현재 모바일 기기에는 고성능 카메라를 장착하고 있어 데스크톱에서 수행하던 영상 정합을 모바일 기기에서 수행할 수 있다. 그러나 모바일 기기는 제한된 하드웨어 자원을 가지고 있어 영상 정합을 수행하기에 연산량이 많다. 따라서 본 논문에서는 모바일 환경에서 효율적인 영상 정합을 위한 향상된 특징점 기술자 추출 및 정합 기법 제안한다. 특징점 기술자 생성시 방향 윈도우 확장 및 기술자의 차원을 줄여 정확도를 높이면서 연산량을 감소시킨다. 또한 정합점 분류 기법을 통하여 영상 정합의 연산량을 감소시킨다. 실험결과 기존의 방법보다 영상 정합 속도가 향상되어 모바일 환경에 적합하면서도 자연스러운 영상을 생성할 수 있었다.

• 지질공학
• /
• 제8권1호
• /
• pp.35-49
• /
• 1998

양산단층의 구조운동사를 해석하기 위하여 양산단층의 주향을 따라양산시에서 경북 신광면까지 37개 지점에서 단층조선이 발달된 약 1,000개의 소단층과 330개의 인장절리를 분석하였다. 그 결과 순서별로 (I)NW-SE 신장, (Il) ENE-WSW 압축과 NNW-SSE 신장, (III) NW-SE 압축, (VI) NNE-SSW 신장, (V) E-W 압추과 N-S 신장, 그리고 (VI) NNE-SSW 압축과 신장의 6개의 지구조 사건이 복원되었다.이렇게 얻어진 6개의 순차적인 지구조 사건으로부터 북북동향하는 양산단층의 운동를 해석할때, 양산단츠의 형성 초기에는 NW-SE 신장기를 갖는 지구조 사건 (I)과 연관된 인장절리가 발달하였고, 후에 지구조 사건(I)과 매우 밀접한 사건(Il)에 의해 우수향 주향이동을 하였다. 이러한 운동은 마이오세 말까지 지속되었으며, 이 시기가 양상단층이 가장 활발이 운동했던 시기로 해석된다. 후속되는 지구조 사건(III)과 (VI)에 의해 양상단층은 좌수향 주향이동을 하였다. 그 후 양산단층의 운동은 단층주향에 직각으로 작용하는 사건 (V)에 의해 일시적으로 접지도었다. 이기간은 시기적으로 매우 일시적이었으며 응력의 크기도 역기 작은 것으로 판단된다. 마지막으로 지구조 사건 (VI)에 의한 미약한 신장 혹은 우수향 주향이동을 하였다.