• 대한임베디드공학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.24-30
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• 2006

With the original Transmission Control Protocol(TCP) design, which is particularly targeted at the wired networks, a packet loss is assumed to be caused by the network congestion. In the wireless environment where the chances to lose packets due to transmission bit errors are not negligible, though, this assumption may result in unnecessary TCP performance degradation. In these days, many papers describe about wireless-TCP which has suggested how to avoid congestion control when packet loss over the wireless network. In this paper, an enhancement scheme is proposed by modifying SNOOP scheme. To enhance the original SNOOP scheme, CPC(Consecutive Packet Control) and ZWSC(Zero Window Size Control) are added. The invocation of congestion control mechanism is now minimized by knowing the cause of packet loss. We use simulation to compare the overhead and the performance of the proposed schemes, and to show that the proposed schemes improve the TCP performance compares to SNOOP by knowing the cause of packet loss at the base station.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권2호
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• pp.66-75
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• 2002

본 논문에서는 역전파 신경회로망의 학습능률을 향상시키기 위한 방법으로 발생한 오차에 따라서 학습파라미터와 은닉층의 수를 적응적으로 변경시킬 수 있는 적응 역 전파 학습알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 역전파 신경회로망이 국소점으로 수렴하는 문제를 해결할 수 있고 최적의 수렴환경을 만들 수 있다. 제안된 알고리즘을 평가하기 위하여 배타적 논리합, 3-패리티 및 7${\times}$5 영문자 폰트의 학습을 이용하였다. 실험결과, 기존에 제안된 알고리즘들에 비하여 국소점에 빠지게 되는 경우가 감소하였고 약 17.6%~64.7%정도 학습능률이 향상하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.673-676
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• 2018

4차 산업혁명이 도래하면서 정보 통신 기술 및 융합 기술의 발전에 힘입어 소리 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 소리 데이터를 이용한 학술적 프로토타입 연구들을 실제 환경에서 운용하기 위해서는 소리 취득 시 발생하는 다양한 잡음 환경에서도 원시 데이터(raw data)에 근접한 정보를 취득할 수 있는 시스템의 강인함이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 SEGAN(Speech Enhancement Generative Adversarial Network) 모델을 활용하여, 전처리 및 후처리 과정이 필요 없이 원시 데이터를 대상으로 하는 end-to-end 방식의 소리 음질 향상 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은, 축산업 분야의 돼지 호흡기 질병 소리 데이터를 이용하여 실험하였으며, 여러 가지 잡음 상황(인위적인 잡음, 실제 환경 잡음)에서 소리 음질이 개선됨을 실험적으로 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.760-767
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• 2018

첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 차량 기술 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있는 기술이다. ADAS 기술은 직접적으로 차량을 제어하는 기술과 간접적으로 운전자에게 편의를 제공하는 기술로 나뉜다. 본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 운전자에게 시각적 편의를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 전방 블랙박스 카메라로부터 촬영된 도로 영상을 입력받는다. 입력된 영상은 가로 축을 따라 세 부분으로 분할된 뒤 일괄적으로 이미지 변환 모듈을 통해 각각 낮 영상으로 변환된다. 변환된 영상은 다시 결합된 뒤 운전자에게 제공되어 시각적 편의를 제공한다. 본 논문의 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 밝기 변환 알고리즘과 비교하여 우수한 성능을 보임을 입증한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.87-96
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• 2019

저조도 영상의 개선에 관한 연구는 대부분 대비 개선을 목적으로 한다. 저저도 영상에서 밝기 개선, 대조 개선, 및 조명 성분 감쇠 등의 다양한 연구가 진행됐다. 최근에 인공신경망으로 상기 방법들을 대체하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 Retinex 이론에 기반하여 조명 광원이 존재하는 저저도 영상으로부터 조명 성분을 감쇠하고, 반사 성분만을 생성하는 기법을 심층신경망으로 대체하는 방법을 제안한다. 실험에서는 102장의 저저도 영상으로 학습시킨 인공신경망으로 반사 영상을 생성하였는데, PSNR=30.8682(db), SSIM=0.4345를 얻었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.227-234
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• 2020

In this paper, we propose wav-U-Net to improve speech enhancement in heavy noisy environments, and it has implemented three principal techniques. First, as input data, we use 128 modified Mel-scale filter banks which can reduce computational burden instead of 512 frequency bins. Mel-scale aims to mimic the non-linear human ear perception of sound by being more discriminative at lower frequencies and less discriminative at higher frequencies. Therefore, Mel-scale is the suitable feature considering both performance and computing power because our proposed network focuses on speech signals. Second, we add a simple ResNet as pre-processing that helps our proposed network make estimated speech signals clear and suppress high-frequency noises. Finally, the proposed U-Net model shows significant performance regardless of the kinds of noise. Especially, despite using a single channel, we confirmed that it can well deal with non-stationary noises whose frequency properties are dynamically changed, and it is possible to estimate speech signals from noisy speech signals even in extremely noisy environments where noises are much lauder than speech (less than SNR 0dB). The performance on our proposed wav-U-Net was improved by about 200% on SDR and 460% on NSDR compared to the conventional Jansson's wav-U-Net. Also, it was confirmed that the processing time of out wav-U-Net with 128 modified Mel-scale filter banks was about 2.7 times faster than the common wav-U-Net with 512 frequency bins as input values.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1814-1828
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• 2021

Low-light image enhancement is a key technique to overcome the quality degradation of photos taken under scotopic vision illumination conditions. The degradation includes low brightness, low contrast, and outstanding noise, which would seriously affect the vision of the human eye recognition ability and subsequent image processing. In this paper, we propose an approach based on deep learning and Retinex theory to enhance the low-light image, which includes image decomposition, illumination prediction, image reconstruction, and image optimization. The first three parts can reconstruct the enhanced image that suffers from low-resolution. To reduce the noise of the enhanced image and improve the image quality, a super-resolution algorithm based on the Laplacian pyramid network is introduced to optimize the image. The Laplacian pyramid network can improve the resolution of the enhanced image through multiple feature extraction and deconvolution operations. Furthermore, a combination loss function is explored in the network training stage to improve the efficiency of the algorithm. Extensive experiments and comprehensive evaluations demonstrate the strength of the proposed method, the result is closer to the real-world scene in lightness, color, and details. Besides, experiments also demonstrate that the proposed method with the single low-light image can achieve the same effect as multi-exposure image fusion algorithm and no ghost is introduced.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1506-1513
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• 2019

최근 드론과 같은 멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기)의 산업 범위가 크게 확대됨에 따라, UAV를 활용한 데이터의 수집 및 처리, 분석에 대한 요구도 함께 증가하고 있다. 그러나 UAV를 이용해서 수집된 음향 데이터는 UAV의 모터 소음과 바람 소리 등으로 크게 손상되어, 음향 데이터의 처리 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 UAV에 연결된 마이크를 통해 수신된 음향 신호로부터 목표 음향 신호의 품질을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 기존의 단일 채널 음향 향상 기술 중 하나인 densely connected dilated convolutional network를 음향 신호의 채널 간 특성을 반영할 수 있도록 확장하였으며, 그 결과 SDR, PESQ, STOI과 같은 평가 지표에서 기존 연구 대비 좋은 성능을 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권2호
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• pp.34-50
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• 2017

This study delved into the effects of labor union members' social media utilization for the formation of labor union social capital. Specifically, this study aimed to identify the effects of labor union-related social media use and participation on the labor union's social capital formation through quantitative and qualitative research. It set up trust, network, and participation as social capital components and as dependent variables. Network, in particular, was divided into bonding and bridging aspect. There is the correlation between labor union-related social media use and the formation of labor union social capital. As participation in the group type social media operated by a labor union becomes more active, evaluation on labor union social capital throughout trust, network, and participation is higher. Especially, the correlation between bonding network and bridging network was high. This proves that a labor union's bond enhancement does not result in the labor union's selfishness, but it can build a cooperative system with an external network.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2002년도 International Meeting on Information Display
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• pp.835-837
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• 2002

The 17" Backlight Unit (BLU) employing twelve EEFLs (External Electrode Fluorescent Lamp) has been developed for LCD-TV The characteristics of the EEFL BLU without dual brightness enhancement film (DBEF) were equivalent to those of CCFL (Cold cathode Fluorescent Lamp) BLU employing eight CCFLs with DBEF. Luminance, power consumption and uniformity were 12,000nits, 32watt and 80%, respectively. The inverter of EEFL Backlight Unit is composed of 2 transformers and driven by the sinusoidal waveform.