• 제목/요약/키워드: Normalization Factor

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3-level 계층 64QAM 기법의 정규화 인수 (Normalization Factor for Three-Level Hierarchical 64QAM Scheme)

  • 유동호;김동호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제41권1호
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    • pp.77-79
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    • 2016
  • 본 논문에서는 디지털 방송시스템의 전송방식에서 널리 사용 되고 있는 계층 변조 (Hierarchical Modulation)를 고려한다. 계층 변조기법은 다수의 독립적인 데이터 스트림의 송신 신호 전력을 조절하여 변조 심볼로 매핑하기 때문에 종래의 M-QAM에서 사용하는 정규화 인수 (Normalization Factor)를 사용할 수 없다. 본 논문에서는 3-level 계층 64QAM 기법의 정확한 정규화 인수를 구하기 위한 방법과 과정을 유도하여 제시한다.

물리적 보정된 핵의학 영상 평가 : 정규화 보정 (Evaluation of Physical Correction in Nuclear Medicine Imaging : Normalization Correction)

  • 박찬록;윤석환;이홍재;김진의
    • 핵의학기술
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    • 제21권1호
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    • pp.29-33
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    • 2017
  • QA 과정을 통해 30개의 정규화 보정값을 얻고, 1개의 기준 데이터 설정 후 29개의 정규화 보정값과 비교하였다. 또한 각 정규화 보정값을 PET raw data 에 적용시켜 재구성된 영상을 동일한 ROI를 그려 SUV 와 count 로 비교평가 하였다. 30개의 정규화 보정값은 차이가 발생하지 않았으며, 각각의 정규화 보정값을 적용시킨 PET 영상도 크게 차이가 없었다. 핵의학 영상은 정량분석을 위해 불감시간 보정 및 광자의 감쇠 및 산란 등 물리적 현상에 대한 보정이 필요하고, 정규화 보정 또한 무시할 수 없는 보정 과정이다. 따라서 이런 과정을 통해 PET 장비의 균일성이 유지되고 여러 디텍터의 효율도 균등해야 영상의 왜곡을 방지할 수 있고, 질 좋은 영상을 만드는데 꼭 필요한 과정이므로 매일 QA 과정이 필요하다고 사료된다.

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음성인식에서 화자 내 정규화를 위한 진폭 변경 방법 (An Amplitude Warping Approach to Intra-Speaker Normalization for Speech Recognition)

  • 김동현;홍광석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.9-14
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    • 2003
  • 기존의 성도 정규화 방법은 화자 간 정규화의 정확성을 개선하기 위한 매우 좋은 방법이다. 본 논문에서는 피치 변경 발성에 기반을 둔 새로운 화자 내 warping 인수 추정 방법을 제안한다. 화자 내 피치 변경 발성은 성문과 성도에 의해 발생되는 음성의 음향학적 차이 때문에 음성의 특징 공간 분포는 다르게 나타날 것이다. 발성의 변동은 frequency 성분과 amplitude 성분의 두가지 유형이 있다. 성도 정규화는 화자 간 정규화 방법들 중에서 주파수 정규화 방법이다. 여기에서는 화자 내 정규화를 위하여 진폭 변동을 정규화하는 방법을 제안한다. 참조 피치와 입력 피치의 역비례 계산에 의해서 진폭 warping 인수를 결정하는 것이 가능하다. 성능 평가를 위한 인식 실험 결과 숫자와 단어 인식에서 0.4%∼2.3% 정도의 인식 오류가 감소되었다.

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Word Similarity Calculation by Using the Edit Distance Metrics with Consonant Normalization

  • Kang, Seung-Shik
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제11권4호
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    • pp.573-582
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    • 2015
  • Edit distance metrics are widely used for many applications such as string comparison and spelling error corrections. Hamming distance is a metric for two equal length strings and Damerau-Levenshtein distance is a well-known metrics for making spelling corrections through string-to-string comparison. Previous distance metrics seems to be appropriate for alphabetic languages like English and European languages. However, the conventional edit distance criterion is not the best method for agglutinative languages like Korean. The reason is that two or more letter units make a Korean character, which is called as a syllable. This mechanism of syllable-based word construction in the Korean language causes an edit distance calculation to be inefficient. As such, we have explored a new edit distance method by using consonant normalization and the normalization factor.

DHMM 음성 인식 시스템을 위한 양자화 기반의 화자 정규화 (Quantization Based Speaker Normalization for DHMM Speech Recognition System)

  • 신옥근
    • 한국음향학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.299-307
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    • 2003
  • 화자독립 음성인식기에서 화자사이의 성도 길이의 영향을 최소화시켜 인식 성능을 개선하는 화자 정규화에 대한 많은 연구가 있어 왔다. 본 연구에서는 벡터양자화기를 이용하여 화자 검증이 가능하다는 사실에 착안하여 벡터 양자화기를 이용한 비교적 간단한 선형 워핑 화자정규화방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 정규화에 이용될 최적의 코드북을 생성한 다음, 이 코드 북을 이용하여 화자의 선형 워핑계수를 추출하고 추출된 워핑계수는 멜 켑스트럼 추출시에 사용되는 멜스케일 필터뱅크를 워핑하기 위해 이용된다. 본고에서 제안한 워핑계수 추출 및 적용 방법의 성능을 확인하기 위해 이산 HMM을 이용한 13가지의 단음절 한글 숫자음 인식기를 이용하여 인식실험을 수행하였으며, 실험 결과 약 29%의 오인식률 감소를 보여 제안하는 화자 정규화방법이 다른 라인서치 워핑계수추출 방법보다 간단한 동시에 효용가치가 있음을 확인하였다.

시공단계 환경성능지수 개발을 위한 정규화 기준값 산정 (Normalization References for Environmental Index of Construction Projects)

  • 이상규;강고운;조훈희;강경인
    • 한국건축시공학회:학술대회논문집
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    • 한국건축시공학회 2013년도 춘계 학술논문 발표대회
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    • pp.142-143
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    • 2013
  • Green building certifications and environmental assessments are extensively implemented and studied to decrease the environmental impact during the life cycle of buildings. However, most of them are not appropriate to assess the environmental performance during the construction phase due to the difference of environmental factors. To develop an environmental index of construction projects, normalization should be conducted to compare the relative impact of each factor. As a first step, this study deduced normalization references of 4 environmental factors : noise, waste, greenhouse gas, and dust.

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LDPC 부호의 효율적인 복호 방법에 관한 연구 (An Efficient Decoding Algorithm of LDPC codes)

  • 김준성;신민호;송홍엽
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권9C호
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    • pp.1227-1234
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    • 2004
  • 본 논문에서는 LDPC 부호의 복호 알고리즘의 하나인 Normalized-BP 알고리즘의 각각의 비트에 업데이트되는 값에 대한 신뢰도에 따라 복호 알고리즘에 필요한 표준화 인수값을 달리함으로써 성능을 향상시킬 수 있는 복호 알고리즘을 제안하였다. 제안된 복호 알고리즘은 기존의 Normalized-BP 알고리즘에 비하여 복잡도를 거의 증가시키지 않으면서 LLR-BP 알고리즘의 BER 성능에 약 0.02dB 정도까지 근접하는 성능을 나타냄을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.

공공기관 정상화 대책이 보수적 회계처리에 미치는 영향 (Impact of the Normalization Policy of Public Institutions on Accounting Conservatism)

  • 장지경
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권7호
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    • pp.527-535
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    • 2018
  • 본 연구는 부채감축을 목표로 시행된 공공기관 정상화 대책이 공기업의 보수적 회계처리에 어떠한 영향을 주었는지를 살펴보고자 한다. 구체적으로 공기업의 부채비율에 따른 보수적 회계처리가 일반적으로 어떠한 행태를 가지는지 검증하고, 공공기관 정상화 대책의 시행으로 보수적 회계처리 행태가 변화하였는지를 검증한다. 분석결과를 요약하면, 공기업의 경우에도 일반 사기업과 동일하게 부채비율과 보수적 회계처리 간에 유의한 양(+)의 관련성이 존재함을 확인하였다. 이는 공기업의 부채비율이 높아질수록 더욱 보수적인 회계처리가 이루어짐을 의미한다. 그러나 양자 간의 관련성은 정상화 대책이 시행된 이후에 유의한 변화가 관찰되지 않았다. 이는 공공기관 정상화 대책의 시행은 공기업의 보수적 회계처리 행태를 변화시키는 요인이 아님을 의미한다. 본 연구의 결과는 최근 보고되는 공기업의 지속적 부채감축 성과가 보수적 회계처리 실무와는 무관하며 실질적인 경영정상화 과정에 의한 것임을 시사한다. 본 연구는 공공기관의 부채감축이 중요시되는 현 상황에서 정부 정책의 효과를 평가하는데 중요한 실증적 증거를 제시하였다는 점에서 의미가 있다.

정규화 기법을 이용한 낮은 연산량의 가변 망각 인자 RLS 기법 (Low-Complexity VFF-RLS Algorithm Using Normalization Technique)

  • 이석진;임준석;성굉모
    • 한국음향학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.18-23
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    • 2010
  • RLS (Recursive Least Squares) 알고리즘은 적응 알고리즘의 대표적인 알고리즘이다. 하지만, 기본적인 RLS 알고리즘은 빠르게 움직이는 신호와 같은 비정상 (non-stationary) 신호환경에서는 좋은 성능을 가질 수 없다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 가변 망각 인자를 가지는 RLS 알고리즘이 등장하였으나, 기존의 가변 망각 인자 RLS 알고리즘은 연산량이 너무 많다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여, 상대적으로 적은 연산량으로 AFF-RLS 알고리즘과 비슷한 성능을 내는 RLS 알고리즘을 제안한다.

화자독립 음성인식을 위한 GMM 기반 화자 정규화 (Speaker Normalization using Gaussian Mixture Model for Speaker Independent Speech Recognition)

  • 신옥근
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권4호
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    • pp.437-442
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    • 2005
  • 화자독립 음성인식기의 화자 정규화를 위해 GMM(Gaussian mixture model)분포를 이용하는 방법에 대해 실험한다. 이 방법은 벡터 양자화기를 이용한 선행 연구를 개선한 것으로, 정규화된 학습용 특징벡터들의 확률분포를 최적의 클러스터의 수를 갖는 GMM분포로 모델링한 다음, 이 분포를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 이 연구의 목적은 기존의 ML을 이용한 방법의 단점을 개선하는 동시에 벡터 양자화기를 이용한 선행연구와'soft decision'이라 불리는 확률 분포를 이용한 방법의 성능을 비교하는데 있다. TIMIT 코퍼스를 대상으로 한 음소 인식 실험에서 클러스터의 수를 적절한 크기로 설정한 GMM분포를 이용함으로써 벡터 양자화기를 이용한 방법에 비해 약간 나은 인식률을 얻을 수 있었다.