• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.326-329
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• 2002

Engine noise is one of the major causes of the interior noise, and so has been studied in various ways in recent days. Recently Intake noise has been extensively studied to reduce the engine noise. Conventional method to reduce the noise is adding several resonators to the induction system. However this causes a reduction of engine output power and an increase of fuel consumption. In this study, the prototype of Active Intake Noise Control System is developed by using the Filtered-x LMS algorithm to reduce the Intake noise during acceleration. Intake noise is more excessively increased when the engine is rapidly accelerated. So, Normalized LMS algorithm is applied to improve the control performance under the rapid acceleration.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권3호
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• pp.95-102
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• 2009

In this paper, an efficient target speech detection algorithm is proposed for the performance improvement of multi-input speech enhancement. Using the normalized cross correlation value between two selected channels, the proposed algorithm estimates the probabilistic distribution function of the value from the pure noise interval. Then, log-likelihoods are calculated with the function and the normalized cross correlation value to detect the target speech interval precisely. The detection results are applied to the generalized sidelobe canceller-based algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm significantly improves the speech recognition performance and the signal-to-noise ratios.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제34권5호
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• pp.625-634
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• 2010

The objective of this paper is to apply a new proposed accuracy indicator to quantify the true and false modes for Eigensystem Realization Algorithm using output-based responses. First, a discrete mass-spring system and a simply supported continuous beam were modelled using finite element method. Then responses are simulated under random excitation. Natural Excitation Technique using only response measurements is applied to compute the impulse responses. Eigensystem Realization Algorithm is employed to identify the modal parameters on the simulated responses. A new accuracy indicator, Normalized Occurrence Number-NON, is developed to quantitatively partition the realized modes into true and false modes so that the false portions can be disregarded. Numerical simulation demonstrates that the new accuracy indicator can determine the true system modes accurately.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.114-123
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• 2014

자동차용 영상 사고기록장치(블랙박스)는 도로위의 일반적인 상황만을 촬영하게 된다. 또한, 급격한 조도변화의 상황에서는 주위의 환경을 제대로 인식하기 어렵고 렌즈 자체의 왜곡이 매우 심하기 때문에 사고 발생 시 명확한 증거로 사용하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 첫 번째 방법으로 정규화된 밝기 정보의 수표현자인 NLD(Normalized Luminance Descriptor)값과 정규화된 명암정보의 수표현자인 NCD(Normalized Contrast Descriptor)값을 정의하여 추출하고 두 값의 관계를 갖는 영상의 수표현자인 NIQ(Normalized Image Quality)값을 사용하여 급격한 조도변화에 대응하였다. 두 번째로, 어안렌즈가 디자인되는 방법을 기본으로 하는 FOV(Field Of View)모델을 이용하여 렌즈의 왜곡을 보정한다. 결과적으로 두 가지 영상왜곡은 각각 감마보정 및 렌즈왜곡보정의 영상처리 기법을 사용하여 병렬로 처리한 후 이를 하나의 영상으로 통합하는 알고리즘을 제안한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제44권6호
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• pp.579-589
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• 2007

Contrary to the conventional single-point measuring devices such as LDV, pitot-tube, hot-wire, etc., it would be possible to measure instantaneously 3-D flow fields with a stereoscopic PIV system. In this paper, we present an analysis algorithm for a stereoscopic PIV system using the normalized cross-correlation (NCC) and a 3-D calibration based reconstruction method. The evaluation method based on NCC is one of the most accurate correlation-based methods. We validated the developed algorithm through a benchmarking comparison with 3-D artificial SPIV images and calibration target images.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권4C호
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• pp.305-311
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• 2008

본 논문에서는 실시간 자동차 환경에서 VSSNLMS(variable step size normalized least mean square)를 이용하여 적응 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기본적인 ANC(adaptive noise canceller)알고리즘인 LMS알고리즘은 알고리즘의 간단성 때문에 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 LMS알고리즘은 수렴율과 실시간 환경에서의 정확성 사이에서 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 풀기 위해, 비정장성 환경에서 잡음제거를 위해 VSSLMS알고리즘이 사용된다. 본 논문에서 실시간 데이터 입력 시스템을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션 함으로써, VSSLMS알고리즘이 LMS알고리즘에 비해 수렴율과 정확성 이 모두에 더 효율적이라는 것을 입증한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제19권39호
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• pp.47-61
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• 1996

We propose a parallel neural network model in which patterns are clustered and patterns in a cluster are studied in a parallel neural network. The learning algorithm used in this paper is based on LVQ algorithm of Kohonen(1990) for clustering and ADALINE(Adaptive Linear Neuron) network of Widrow and Hoff(1990) for parallel learning. The proposed algorithm consists of two parts. First, N patterns to be learned are categorized into C clusters by LVQ clustering algorithm. Second, C patterns that was selected from each cluster of C are learned as input pattern of ADALINE(Adaptive Linear Neuron). Data used in this paper consists of 250 patterns of ASCII characters normalized into $8\times16$ and 1124. The proposed algorithm consists of two parts. First, N patterns to be learned are categorized into C clusters by LVQ clustering algorithm. Second, C patterns that was selected from each cluster of C are learned as input pattern of ADALINE(Adaptive Linear Neuron). Data used in this paper consists 250 patterns of ASCII characters normalized into $8\times16$ and 1124 samples acquired from signals generated from 9 car models that passed Inductive Loop Detector(ILD) at 10 points. In ASCII character experiment, 191(179) out of 250 patterns are recognized with 3%(5%) noise and with 1124 car model data. 807 car models were recognized showing 71.8% recognition ratio. This result is 10.2% improvement over backpropagation algorithm.

• ETRI Journal
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• 제35권3호
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• pp.439-447
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• 2013

To increase device memory yield, many manufacturers use incorporated redundancy to replace faulty cells. In this redundancy technology, the implementation of an effective redundancy analysis (RA) algorithm is essential. Various RA algorithms have been developed to repair faults in memory. However, nearly all of these RA algorithms have low analysis speeds. The more densely compacted the memory is, the more testing and repair time is needed. Even if the analysis speed is very high, the RA algorithm would be useless if it did not have a normalized repair rate of 100%. In addition, when the number of added spares is increased in the memory, then the memory space that must be searched with the RA algorithms can exceed the memory space within the automatic test equipment. A very efficient RA algorithm using simple calculations is proposed in this work so as to minimize both the repair time and memory consumption. In addition, the proposed algorithm generates an optimal solution using a tree-based algorithm in each fault group. Our experiment results show that the proposed RA algorithm is very efficient in terms of speed and repair.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.1-9
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• 2010

본 논문에서는 모바일 환경에서 모션을 추정하기 위하여 특징점을 코너로 선택하고, 기존 코너 검출 알고리즘인 Rosten 알고리즘 보다 모션 추정의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. Rosten 알고리즘은 간단한 덧셈과 뺄셈만으로 코너를 검출함에 따라 처리 속도가 빠른 장점이 있지만, 코너를 매칭하면서 모션추정의 성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 우리는 Normalized Cross Correlation(NCC) 계수를 사용하여 코너를 매칭하고, 두 단계에 걸쳐 부정확한 매칭에 의한 외톨이를 제거한다. 기존의 Rosten 알고리즘과 제안하는 알고리즘을 실제 영상에서 실험을 통하여 성능을 비교하고, 실제 모바일 장치의 응용 프로그램에 적용한다. 제안한 알고리즘이 Rosten 알고리즘 보다 더 정확한 모션을 추정해 냄을 실험 결과 확인하였고, 실제 모바일 환경에서도 실시간으로 동작함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.35-43
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• 1999

본 논문에서는 크게 계산량이 증가하지 않으면서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 잡음에 강건한 적응 알고리즘과 후처리기를 제안한다. 제안하는 적응 알고리즘은 기준 입력신호와 마이크 입력신호의 전력 합으로 적응 상수를 정규화 한다. 근단화자의 음성신호나 주변 잡음이 마이크로 입력되면 그 전력만큼 적응 상수가 작아지기 때문에 이들 주변 잡음에 의한 계수 오조정을 줄일 수 있다. 잔여 반향을 제거하기 위해서 잡음에 강건한 알고리즘과 연동하는 새로운 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 활용한다. 잔여 반향은 마이크 입력신호의 전력으로 정규화된 상관도에 의해서 감쇠되어 제거한다. 정규화 상관도는 잔여 반향에 대해서 Wiener 필터 역할을 한다. 동시 통화시에는 추정 오차신호에는 근단화자의 음성신호가 대부분을 차지함으로 정규화 상관도는 거의 1이 되어 근단화자의 음성신호는 감쇠없이 전송된다. 반향 신호만 있을 때에는 잔여 반향은 후처리기에 의해서 대부분 감쇠되어 제거된다. 제안하는 후처리기를 이용한 음향 반향 제거기의 계산량은 NLMS 알고리즘에 비해서 크게 증가하지 않는다.