• 대한전자공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.105-111
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• 1990

In this paper, fast algorithms to generate the codebook of vector quantization in image coding, are proposed. And an efficient algorithm to guess a initial codebook, namely, binary splitting method, is proposed. We generated the initial codebook by binary splitting method and then reduced the searching time using Iterative Optimization algorithm as an alternate to the generalized Lloyd algorithm and several information from binary splitting method. And the searching time and performance can be traded off by varying the searching range. With this proposed algorithm, the computation time can be reduced by a factor of 60 Without any degradation of image quality.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.871-876
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• 2006

본 논문은 공간 부호화 패턴들을 이용하여 3차원 얼굴 정보를 정확하게 측정하기 위하여 초기 얼굴 패턴 영상으로부터 이미지 패턴을 검출하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 획득된 영상이 불균일하거나 패턴의 경계가 명확하지 않으면 패턴을 분할하기가 어렵다. 그리고 누적된 오류로 인하여 코드화가 되지 않는 영역이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 요인에 강하고 코드화가 잘 될 수 있도록 FCM 클러스터링 방법을 이용하였다. 패턴 분할을 위하여 클러스터는 2개, 최대 반복횟수는 100, 임계값은 0.00001로 설정하여 실험하였다. 제안된 패턴 분할 방법은 기존 방법들(Otsu, uniform error, standard deviation, Rioter and Calvard, minimum error, Lloyd)에 비해 8-20%의 분할 효율을 향상시켰다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.40-45
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• 2020

본 논문에서는 실내 위치 추정 시스템에서 우수한 성능을 보이는 시퀀스 기반 위치추정(Sequence-Based Localization, SBL) 시스템을 위한 효율적인 양자기 설계 알고리즘에 대해 연구한다. SBL 시스템에서는 목표물 위치공간을 다수개의 영역으로 나누고, 각각의 영역에 고유 시퀀스 번호를 할당해서 위치추정이 수행이 되며, 본 연구에서는 이러한 시스템의 위치추정 방식의 특성을 고려하여 노드와 각 고유 시퀀스간의 거리를 양자기 설계를 위한 샘플로 활용하는 방식을 제안하고 이를 통해 기존기술대비, 복잡도를 혁신적으로 개선됨을 보인다, 또한 성능향상을 위해 SBL 시스템에 특화된 새로운 비용함수를 제시하고 이를 최소화하기 위한 최적의 양자화영역 및 코드워드 검색을 통해 기존 양자기 비해 월등한 성능향상을 이룰 수 있음을 다양한 실험조건을 통해 입증한다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.345-356
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• 2023

수동소나의 표적신호는 수초 내 세기의 변화를 갖는 협대역 고조파 특성과 로이드 거울 효과에 의한 장시간 주파수 변이 특성을 나타낸다. 본 논문에서는 지역 및 전역적 시계열 특징을 학습하는 게이트 순환 유닛 기반의 신호분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 게이트 순환 유닛을 이용한 다층 네트워크를 구성하고 확장된 연결을 통해 지역 및 전역적 시계열 특징들을 추출한다. 이후 어텐션 메커니즘을 학습하여 시계열 특징들을 가중하고 수동소나 신호를 분류한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 네트워크는 96.50 %의 우수한 분류 정확도를 보였다. 이러한 결과는 기존의 잔차 연결된 게이트 순환 유닛 네트워크과 비교하여 4.17 % 높은 분류 정확도를 갖는다.