• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권5호
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• pp.1070-1076
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• 2016

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.628-631
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• 2014

최근 다양한 형태의 스마트 기기 출현과 대중적 보급으로 인해 고속 데이터 전송에 대한 수요가 나날이 증가하고 있다. 이런 요구사항을 수용하기 위해 셀룰러 사업자 및 이동통신 장비 제조업체는 많은 새로운 기술에 대한 연구를 진행하였으며 이에 대한 결과로 향후 셀룰러 네트워크에서 성능 및 커버리지 향상을 위해 소형셀 기술을 하나의 중요한 요소 기술로 고려하고 있다. 셀룰러 네트워크에서 소형셀 기술은 데이터 요구량이 많은 위치에 소형셀을 밀집 배치하고 매크로 기지국 및 소형셀 기지국의 밀접한 협력을 통해 무선 네트워크의 용량을 증가시키는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 매크로 셀과 소형 셀이 다층으로 배치된 셀룰러 이동통신 구조를 제시하고 다층셀간의 협력을 통해 성능을 향상시킬 수 있는 다양한 요소기술들에 대해서 기술한다. 또, 이들 요소기술들을 바탕으로 최근 3GPP에서 활발히 논의되고 있는 LTE 소형셀 향상 표준화 동향에 대해 기술한다.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.176-182
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• 2021

본 논문은 다양한 손실 함수에 따른 Deep Nerual Network(DNN) 기반 음성 향상 모델의 성능을 비교 평가한다. 베이스라인 모델로는 음성의 위상 정보를 고려할 수 있는 복소 네트워크를 사용하였다. 손실 함수는 두 가지 유형의 기본 손실 함수, Mean Squared Error(MSE)와 Scale-Invariant Source-to-Noise Ratio(SI-SNR)를 사용하였으며 두 가지 유형의 지각 기반 손실 함수 Perceptual Metric for Speech Quality Evaluation(PMSQE)과 Log Mel Spectra(LMS)를 사용한다. 성능은 각 손실 함수의 다양한 조합을 사용하여 얻은 출력을 객관적인 평가와 청취 테스트를 통해 측정하였다. 실험 결과, 지각기반 손실 함수를 MSE 또는 SI-SNR과 결합하였을 때 전반적으로 성능이 향상되며, 지각기반 손실함수를 사용하면 객관적 지표에서 약세를 보이는 경우라도 청취 테스트에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권5호
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• pp.85-89
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• 2017

본 논문에서는 향상된 연산 능력을 가진 하드웨어와 알고리즘의 혼합을 통하여 음성 향상을 위한 정확한 음성 검출기 구현을 목적으로 하였다. 음성은 음소의 나열로 구성되어있으며 음성 모델을 세우는데 적합한 방법은 이전의 정보를 이용하는 순환 신경망 (recurrent neural network, RNN)을 사용하는 것이다. 실제 존재하는 모든 잡음에 대하여 학습한 모델을 제시하는 것은 사실상 불가능 하므로 이를 극복하고자 음소기반 학습을 진행하였다. 학습의 결과로 세워진 모델을 기반으로 새로운 음성 신호에서 음성을 검출하고 그 결과를 이용하여 음성 향상을 진행하였다. 순환 신경망과 음소기반 학습은 프레임 별 높은 상관성을 가진 음성 신호에서 좋은 성능을 얻을 수 있었으며 음성 검출기의 성능을 검증하기 위하여 라벨 데이터와 음성 검출결과를 비교하고 다양한 잡음 환경에서 객관적 음질 평가를 진행하여 기존의 음성 향상 알고리즘과 비교하였다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제17권3호
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• pp.75-86
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• 2014

An urban ecosystem is a complex system that includes social, economic and ecosystems. Therefore, it is important to consider its environmental capacity while developing a city plan. Most of the plans, however, consider only the social aspects, which fragments the green spaces and disturbs the movement of species. Sungnam has approximately 100 parks with unexecuted development plans and with great potential to contribute towards urban ecosystem enhancement. Therefore, this study applied network analysis to prioritize the development of city parks and contribute towards improving the green network, with Parus spp. as the target species. To compensate for the drawbacks of binary and possibility-based network analysis, this study included two indices, namely $BC^{PC}_K$, $BC^{IIC}_K$, $dPCconnector_k$ and $dIICconnector_k$. These indices make it possible to find patches that could play an important role in green network enhancement. The urban park with greater value gets a higher priority to be transformed into a park. Thus, our methodology could prove to be very useful in prioritizing the undeveloped parks, thereby supporting decision-making.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권9호
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• pp.700-706
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• 2013

본 논문에서는 위성 통신에서 신뢰성 향상을 위한 랜덤 선형 네트워크 코딩 적용 기술을 제안한다. 제안하는 프로토콜에서는 PEP (Performance Enhancement Proxy)에서 네트워크 코딩된 여분의 패킷을 전송하여 만약 데이터 패킷이 무선 채널 에러에 의해 손실되었다 할지라도 복구 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 제안한 프로토콜을 위성 통신에 적용했을 때의 TCP 처리율 수학적 모델을 제시하고 제안한 프로토콜의 성능을 평가했다. 성능 평가 결과, 제안하는 프로토콜은 발신 측 PEP에서 여분의 네트워크 코딩된 패킷을 전송하고 수신 측 PEP에서 여분의 네트워크 코딩된 패킷을 이용하여 손실된 패킷을 복구하기 때문에 패킷 손실률을 감소시켜 기존 TCP보다 처리율 측면에서 우수한 성능을 나타냈다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제23권1E호
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• pp.16-18
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• 2004

There have been numerous studies on the enhancement of the noisy speech signal. In this paper, I propose a completely new speech enhancement method, that is, a filtering of a dissonant frequency combined with noise reduction algorithm. The simulation results indicate that the proposed method provides a significant gain in audible improvement compared with the conventional method. Therefore if the proposed enhancement scheme is used as a pre-filter, the perceptual quality of speech is greatly enhanced.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.199-202
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• 2003

In this paper, we propose a new 3D coding method for heterogeneous systems over enhanced Access Grid (e-AG) with 3D display using spatio-temporal scalability. The proposed encoder produces four bit-streams: one base layer and enhancement layer l, 2 and 3. The base layer represents a video sequence for left eye with lower spatial resolution. An enhancement layer l provides additional bit-stream needed for reproduction of frames produced in base layer with full resolution. Similarly, the enhancement layer 2 represents a video sequence for right eye with lower spatial resolution and an enhancement layer 3 provides additional bit-stream needed for reproduction of its reference pictures with full resolution. In this system, temporal resolution reduction is obtained by dropping B-frames in the receiver according to network condition. The receiver system can select the spatial and temporal resolution of video sequence with its display condition by properly combining bit-streams.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.135-145
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• 2020

Recently, deep-learning based methods for low-light image enhancement accomplish great success through supervised learning. However, they still suffer from the lack of sufficient training data due to difficulty of obtaining a large amount of low-/normal-light image pairs in real environments. In this paper, we propose an unsupervised learning approach for single low-light image enhancement using the bright channel prior (BCP), which gives the constraint that the brightest pixel in a small patch is likely to be close to 1. With this prior, pseudo ground-truth is first generated to establish an unsupervised loss function. The proposed enhancement network is then trained using the proposed unsupervised loss function. To the best of our knowledge, this is the first attempt that performs a low-light image enhancement through unsupervised learning. In addition, we introduce a self-attention map for preserving image details and naturalness in the enhanced result. We validate the proposed method on various public datasets, demonstrating that our method achieves competitive performance over state-of-the-arts.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권6A호
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• pp.632-641
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• 2007

Mobile Ad Hoc 네트워크는 이동 노드가 라우터의 역할을 하기 때문에 라우터에 보안 대책을 마련하는 유선 환경의 네트워크와는 다른 보안 대책이 필요하며 이동 노드의 전송영역이 전 네트워크를 포함하지 못하기 때문에 한 노드가 다른 노드로 메시지를 보낼 때 중간 노드가 필요하게 되는데 중간 노드가 신뢰할 수 없는 악의적인 노드라면 안전한 메시지의 전송은 보장할 수 없게 된다. 또한 네트워크를 구성하는 모든 노드는 이동 노드이기 때문에 제한된 용량의 배터리와 제한된 자원을 이용하기 때문에 메시지 전송 시 많은 자원을 필요로 하는 암호화를 수행하기가 어려워지고 그 때문에 유선 환경의 네트워크 보다 보안에 취약 할 수밖에 없다. 마지막으로 네트워크를 구성하는 노드들의 이동성으로 인해 네트워크의 토폴로지가 계속적으로 변화하기 때문에 네트워크의 특성에 맞는 보안 대책이 필요하다. 이에 모바일 Ad Hoc 네트워크에서 AODV 프로토콜의 성능 향상을 위한 라우팅 공격 탐지를 제안한다.