• ETRI Journal
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• 제34권2호
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• pp.190-198
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• 2012

An adaptive correlation noise model (CNM) construction algorithm is proposed in this paper to increase the efficiency of parity bits for correcting errors of the side information in transform domain Wyner-Ziv (WZ) video coding. The proposed algorithm introduces two techniques to improve the accuracy of the CNM. First, it calculates the mean of direct current (DC) coefficients of the original WZ frame at the encoder and uses it to assist the decoder to calculate the CNM parameters. Second, by considering the statistical property of the transform domain correlation noise and the motion characteristic of the frame, the algorithm adaptively models the DC coefficients of the correlation noise with the Gaussian distribution for the low motion frames and the Laplacian distribution for the high motion frames, respectively. With these techniques, the proposed algorithm is able to make a more accurate approximation to the real distribution of the correlation noise at the expense of a very slight increment to the coding complexity. The simulation results show that the proposed algorithm can improve the average peak signal-to-noise ratio of the decoded WZ frames by 0.5 dB to 1.5 dB.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.681-684
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• 2011

본 연구에서는 가우스 함수를 이용한 포아송방정식으로부터 DGMOSFET에서 채널내 전위와 전하분포의 관계를 유도하고자 한다. 이때 가우스 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압이하 스윙의 변화를 관찰하고자 한다. 포아송방정식으로부터 해석학적 전위분포 모델을 구하였으며 이를 이용하여 문턱전압이하 스윙값을 구하였다. 문턱전압이하 스윙은 게이트전압에 대한 드레인전류의 변화를 나타내고 이론적으론 최소값 60mV/dec을 나타내며 디지털소자응용에 매우 중요한 요소이다. 본 연구의 모델이 타당하다는 것을 입증하기 위하여 포텐셜 분포값을 수치해석학적 값과 비교하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 포텐셜모델이 수치해석학적 시뮬레이션모델과 매우 잘 일치하였으며 가우스 함수의 형태에 따라 문턱전압이하 스윙을 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.425-430
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• 2014

본 연구에서는 이중게이트 MOSFET의 게이트 산화막 두께 변화에 따른 문턱전압이하 전류의 변화를 분석하였다. 이중게이트 MOSFET의 채널 내 전위분포를 구하기 위하여 포아송방정식을 이용하였으며 이때 전하분포함수에 대하여 가우시안 함수를 사용하였다. 전위분포는 경계조건을 이용하여 채널크기에 따른 해석학적인 함수로 구하였다. 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차 그리고 게이트 산화막 두께 등에 대하여 문턱전압이하 전류 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 전위모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 전류 특성을 분석하였다. 분석결과, 문턱전압이하 전류는 게이트 산화막 두께 및 가우시안 분포함수의 변수 등에 크게 영향을 받는 것을 관찰할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.85-93
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• 2011

기존의 어휘 인식에서는 일반적인 벡터 값을 데이터베이스를 이용하여 구하므로 탐색 중에 형성되는 음소를 처리하지 못하는 문제점을 제공하며, 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모텔의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하였으며 유사 음소 인식과 오인식 오류를 최소화하여 인식률을 향상시켰다. 연속 확률 분포의 공유로부터 가우시안 모델 최적화를 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 실험한 결과 기존의 방법들에 비하여 평균 1.9%의 성능 향상을 나타내었으며 신뢰성을 바탕으로 인식율에서 평균 2.9%의 성능 향상을 나타내었다.

• 한국진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.275-281
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• 2001

플라즈마 반응기 내에서 입자 전하 분포가 Gaussian형태로 표현될 때 전하 분포를 가지는 입자들의 충돌에 의한 입자 성장을 discrete-sectional 모델을 사용하여 이론적으로 고찰하였다. 플라즈마 반응기 내에서 입자 성장을 분석하기 위해 monomer크기, monomer생성 속도 등의 공정 변수들을 변화시켰다. 입자 크기가 40 m이상인 큰 입자들은 플라즈마 반응기내에서 대부분이 음으로 존재하였으며 40 m이하인 작은 입자들은 음성, 중성 혹은 양으로 존재하였다 입자 충돌에 의해 입자 크기가 증가함에 따라 입자 표면적의 증가와 더불어 입자가 가지는 평균 음전하수도 증가하였다. 입자 충돌에 의해 큰 입자들이 생성됨에 따라 입자크기분포는 2개의 모드로 양분화 됐다. 본 연구의 이론 결과와 Shiratani 등 [3]의 실험결과가 비교적 잘 맞았으며 본 연구에서 사용한 모델식은 플라즈마 반응기 내에서 수 나노 크기의 입자 성장 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.143-149
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• 2022

특허문서는 연구 개발된 기술에 대한 상세한 결과를 포함하고 있기 때문에 효과적인 기술분석을 위한 다양한 특허분석 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 통계학과 머신러닝 알고리즘에 의한 정량적인 특허분석에 대한 연구가 최근 활발하게 이루어지고 있다. 정량적 특허분석에서 가장 많이 사용되는 특허 데이터는 기술 키워드이다. 기술 키워드 데이터를 분석하는 기존의 방법은 대부분 음의 무한대부터 양의 무한대까지 실수 공간 전체를 확률변수의 값으로 갖는 가우시안 확률분포에 기반한 모형이었다. 본 논문에서는 이론적으로 0부터 양의 무한대까지의 값을 갖는 특허 키워드의 빈도 데이터를 분석하기 위하여 감마 확률분포를 활용한 모형을 제안한다. 또한 감마 회귀모형의 회귀방정식을 결정하기 위하여 키워드 간의 기술 연관성을 시각화하는 2-모드 네트워크를 구축한다. 제안 방법과 기존의 가우시안 기반의 분석모형 간의 성능평가를 위하여 실제 특허 데이터를 수집하여 분석한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제24권68호
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• pp.1-7
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• 2001

A probabilistic model for fatigue life of a structural component is derived when the component is in a variable-amplitude loading environment. The physical mechanism which governs fatigue failure is used to model the fatigue life. Especially, the judgement of rotational symmetry in the-stress-intensity-factors results in the probability distribution for fatigue life. The probability distribution is related to the familiar truncated Gaussian distribution, which has a single parameter with a direct physical meaning.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.335-340
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• 2018

정확한 인식률을 보이고 있는 상업적인 음성인식 시스템은 화자종속 고립데이터로부터 학습 모델을 사용한다. 그러나 잡음 환경에서 데이터양에 따라 음성인식의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 가우시안 분포에서 Maximum Log Likelihood를 이용한 벡터 양자화 기반 음성 인식 성능 향상을 제안한다. 제안하는 방법은 음성에 대한 특징을 가지고 벡터 양자화와 Maximum Log Likelihood 음성 특징 추출 방법을 이용하여 유사 음성에 대한 음성 인식의 정확성을 높이는 최적 학습 모델 구성 방법이다. 이를 위해 HMM을 기반으로 음성 특징을 추출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법을 사용하여 기존 시스템에서 생성되어 사용되는 음성 모델에 대한 부정확한 음성 모델에 대한 정확성을 향상시킬 수 있으므로 음성 인식에 강인한 모델을 구성할 수 있다. 제안하는 방법은 음성 인식 시스템에서 향상된 인식의 정확도를 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.246-249
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• 2009

Due to the additive white Gaussian noise (AWGN), images are often corrupted. In recent days, Bayesian estimation techniques to recover noisy images in the wavelet domain have been studied. The probability density function (PDF) of an image in wavelet domain can be described using highly-sharp head and long-tailed shapes. If a priori probability density function having the above properties would be applied well adaptively, better results could be obtained. There were some frequently proposed PDFs such as Gaussian, Laplace distributions, and so on. These functions model the wavelet coefficients satisfactorily and have its own of characteristics. In this paper, mixture distributions of Gaussian and Laplace distribution are proposed, which attempt to corporate these distributions' merits. Such mixture model will be used to remove the noise in images by adopting Maximum a Posteriori (MAP) estimation method. With respect to visual quality, numerical performance and computational complexity, the proposed technique gained better results.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제8권2호
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• pp.1-10
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• 2009

This study describes the electron beam lithography pattern fabrication using the proximity effect correction. When electron beam exposes into electron beam resist, the beam tends to spread inside the substance (forward scattering). And the electron beam reflected from substrate spreads again (back scattering). These two effects influence to distribution of the energy and give rise to a proximity effect while a small pattern is generated. In this article, an electron energy distribution is modeled using Gaussian shaped beam distribution and those parameters in the model are computed to solidify the model. The proximity effect is analyzed through simulations and appropriate corrections to reducing the proximity effect are suggested. It is found that the proximate effect can be reduced by adopting schemes of dose adjustment, and the optimal dose is determined through simulations. The proposed corrected proximity effect correction is proved by experiments.