• 한국음향학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.256-261
• /
• 2008

본 논문에서는 기존의 최소값 제어 재귀 평균기법(minima controlled recursive averaging, MCRA) 알고리즘에 조건 사후 최대 확률 (maximun a posteriori, MAP)을 적용한 음성향상을 제안한다. 기존의 MCRA는 파워스펙트럼에 평균을 취하고 각 서브밴드에서 음성 신호 존재 확률로 조절하는 스무딩 매개변수를 사용한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 현재 프레임에 들어온 신호가 이전 프레임에서의 음성의 존재와 부재에 대한 조건을 부여해 주어 음성 신호 존재확률을 수정하여 음성향상에 적용한다. 제안된 음성 향상은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)와 주관적 음질평가를 이용하여 평가하였고 기존의 MCRA 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.

• 전기학회논문지
• /
• 제58권8호
• /
• pp.1638-1643
• /
• 2009

Uroflowmetry is a convenient clinical test to screen the benign prostatic hyperplasia(BPH) common in the aged men. A load cell is located beneath the urine container to measure the weight of urine. However, it is sensitive to the impact applied on the bottom of the container by the urine stream, which could be a noise source lowering the reliability of the system. With this aim, our study proposed a noise reduction technique by computing ensemble average of the weighted signals that were acquired from three-load cells forming a regular triangle beneath the urine container. Simulated urination experiment was performed with three different collection methods, all of which demonstrated significant noise reduction by ensemble averaging. Furthermore, the best results can be obtained without any special urine collection devices. Thus, our novel method can be usefully applied to uroflowmetry for enhancing measurement in terms of accuracy and reliability.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권4호
• /
• pp.132-138
• /
• 2009

본 논문에서는 기존의 Minima Controlled Recursive Averaging (MCRA)에 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 MCRA 방법은 현제 프레임의 음성 신호 존재 확률로 잡음 추정을 조정하기 때문에 음성 활동의 프레임간의 상호 연관성을 배제 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 직전 2 프레임에서의 음성의 존재와 부재에 대한 조건을 부여해 주어 현제 프레임의 음성 신호 존재 확률을 수정하는 음성향상 기법을 적용한다. 제안된 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 MCRA 방법이 기존의 MCRA 방법보다 향상된 음성향상 결과를 나타내었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권6호
• /
• pp.2288-2296
• /
• 2015

This paper proposes a novel systematic modeling approach for an integrated single-stage power converter in order to predict its dynamic characteristics. The basic strategy of the proposed modeling is substituting the internal converters with an equivalent current source, and then deriving the dynamic equations under a standalone operation using the state-space averaging technique. The proposed approach provides an intuitive modeling solution and simplified mathematical process with accurate dynamic prediction. The simulation and experimental results by using an integrated boost-flyback converter prototype provide verification consistent with theoretical expectations.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.158-163
• /
• 2008

In inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging, An ISAR autofocusing algorithm is essential to obtain well-focused ISAR images. Traditional methods have relied on the approximation that the phase error due to target motion is a function of the cross-range dimension only. However, in the stepped-frequency radar system, it tends to become a two-dimensional function of both down-range and cross-range, especially when target's movement is very fast and the pulse repetition frequency (PRF) is low. In order to remove the phase error along down-range, this paper proposes a method called SAEM (subarray averaging and entropy minimization) [1] that uses a subarray averaging concept in conjunction with the entropy cost function in order to find target motion parameters, and a novel 2-D optimization technique with the inherent properties of the proposed entropy-based cost function. A well-focused ISAR image can be obtained from the combination of the proposed method and a traditional autofocus algorithm that removes the phase error along the cross-range dimension. The effectiveness of this method is illustrated and analyzed with simulated targets comprised of point scatters.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제43권8호
• /
• pp.19-26
• /
• 2006

본 논문에서는, 1.8V 6-bit 100MSPS CMOS A/D 변환기를 제안한다. 제안하는 A/D 변환기는 저 전력소모를 위해 폴딩 구조의 A/D 변환기로 구현되었으며, 특히 전압구동 인터폴레이션 기법을 사용하여 전력소모를 최소화하였다. 또한 전체 A/D 변환기의 전력소모 감소를 위해 새로운 폴더 감소회로를 제안하여 기존의 폴딩 A/D 변환기에 비해 폴더 및 프리앰프 수를 절반으로 줄였고, 새로운 프리앰프 평균화 기법을 제안하여 전체 A/D 변환기의 성능을 향상시켰다. 설계된 A/D 변환기는 100MSPS의 변환속도에서 50MHz의 ERBW를 가지며, 이때의 전력소모는 4.38mW로 나타난다. 또한 측정결과 FoM은 0.93pJ/convstep의 우수한 성능 지표를 갖으며, INL 및 DNL은 각각 ${\pm}0.5 LSB$ 이내의 측정결과를 보였다. 제안하는 A/D 변환기는 0.18um CMOS공정으로 제작되었고 유효 칩 면적은 $0.28mm^2$ 이다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제43권5호
• /
• pp.1-10
• /
• 2006

본 논문에서는, 1.8V 8-bit 500MSPS CMOS A/D 변환기를 제안한다. 8-bit 해상도, 고속의 샘플링과 입력 주파수, 그리고 저 전력을 구현하기 위하여 Cascaded-Folding Cascaded-Interpolation type으로 설계되었다. 또한 본 연구에서는 고속 동작의 문제점들을 해결하기 위하여 새로운 구조의 Digital Encoder, Reference Fluctuation을 보정하기 위한 회로, 비교기 자체의 Offset과 Feedthrough에 의한 오차를 최소화하기 위한 Averaging Resistor, SNR을 향상시키기 위한 Distributed Track & Hold를 설계하여 최종적으로 500MSPS의 A/D 변환기 출력 결과를 얻을 수가 있다. 본 연구에서는 1.8V의 공급전압을 가지는 $0.18{\mu}m$ 1-poly 5-metal N-well CMOS 공정을 사용하였고, 소비전력은 146mW로 Full Flash 변환기에 비해 낮음을 확인할 수 있었다. 실제 제작된 칩은 측정결과 500MSPS에서 SNDR은 약 43.72dB로 측정되었고, Static상태에서 INL과 DNL은 각각 ${\pm}1LSB$ 로 나타났다. 유효 칩 면적은 $1050um{\times}820um$의 면적을 갖는다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권2호
• /
• pp.241-265
• /
• 2023

기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.39-54
• /
• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.