• 한국음향학회지
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• 제16권4호
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• pp.57-63
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• 1997

본 논문에서는 다양한 전화선 채널에서 수집된 한국통신(KT)의 데이터베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 특징벡터 및 전처리방법을 연구하였다. 먼저 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 갓으로 알려져 있는 특징벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하고, 가중 켑스트랄 거리측정 방법을 이용하여 인식시스템의 성능 향상을 검증하였다. 실험 결과, KT의 인식 시스템에서 이용하는 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 PLP(Perceptual Linear Prediction)과 MFCC)Mel Frequency Cepstral Coefficient)등에 대하여 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리측정에 있어서는 RPS(Root Power Sums)와 BPL(Band Pass Lifter)과 같은 가중 켑스트랄 거리측정 함수들이 인식성능 향상에 도움을 주었다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)의 적용은 왜곡에 의한 효과가 커서 인식률이 저하되었지만, RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리방법, CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)의 적용시에는 인식 성능 향상을 보였다. 특히, CMS 방법은 간편하면서도 높은 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, CMS의 실시간 구현을 위한 방법들의 인식 성능을 비교하고, 인식 성능 저하를 막기 위한 개선책을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권8호
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• pp.747-757
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• 2010

날개위에 쌓인 얼음은 날개의 공기역학적 성능을 저하시키고 항공기 사고를 야기하는 주요한 원인이 된다. 결빙된 날개의 형상 예측 연구는 얼음으로 변형된 날개의 공기역학적 성능 파악과 제빙 방빙 장치 설계에 선행 되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 2차원 익형에 발생하는 유리얼음 형상을 예측할 수 있는 코드를 개발하였다. 계산의 효율성을 위해 익형 주위의 유동장 계산은 정상 용출 및 중첩 패널기법을 사용하였고 날개표면과 날개에 유입된 물의 열전달은 Messinger 모델을 통해 고려하였다. 본 코드의 해석 결과는 실험 및 LEWICE 등 기존 해석 프로그램과 상호 검증되었다. 결빙형상의 주요한 요소인 얼음 뿔의 진행 방향 및 얼음 두께는 실험 및 타 프로그램과 유사한 결과를 나타내었다. 또한 대기온도, 수증기 함량, 입자 반지름, 자유류 등이 착빙 형상에 미치는 영향을 체계적으로 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.2938-2956
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• 2020

Objective image quality assessment (IQA) models have been developed by effective features to imitate the characteristics of human visual system (HVS). Actually, HVS is extremely sensitive to color degradation and complex texture changes. In this paper, we firstly reveal that many existing full reference image quality assessment (FR-IQA) methods can hardly measure the image quality with contrast and masking texture changes. To solve this problem, considering texture masking effect, we proposed a novel FR-IQA method, called Texture and Color Quality Index (TCQI). The proposed method considers both in the masking effect texture and color visual perceptual threshold, which adopts three kinds of features to reflect masking texture, color difference and structural information. Furthermore, random forest (RF) is used to address the drawbacks of existing pooling technologies. Compared with other traditional learning-based tools (support vector regression and neural network), RF can achieve the better prediction performance. Experiments conducted on five large-scale databases demonstrate that our approach is highly consistent with subjective perception, outperforms twelve the state-of-the-art IQA models in terms of prediction accuracy and keeps a moderate computational complexity. The cross database validation also validates our approach achieves the ability to maintain high robustness.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1B호
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• pp.39-49
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• 2012

다수의 노드들이 유사한 이동 특성을 보이는 그룹 이동성을 고려하였을 때, 동일 그룹에 속한 노드간의 상대 속도는 작기 때문에 그룹 내 라우팅 업데이트 주기를 길게 설정하여 라우팅 오버헤드를 최소화하는 것이 가능하지만, 수집된 정보의 정확성이 저하되기 때문에 상대 속도가 큰 그룹 간의 패킷 전송 성공률이 감소된다. 그룹 간의 라우팅 오버헤드를 패킷 전송 성공률의 저하 없이 감소시키기 위해 이동 적응적인 라우팅 업데이트 구조가 본 논문에서 제안된다. 제안하는 알고리즘은 각 그룹 단위로 이동성을 예측을 하고 이를 통해 라우팅 업데이트 주기를 유동적으로 조절하여 라우팅 오버헤드를 감소시킨다. 또한 적절한 인접 그룹을 중계(relay) 그룹으로 설정하여, 추후 이동성에 의해 두 그룹간의 직접적인 연결이 단절되더라도 중계 그룹을 통해 통신이 원활이 유지될 수 있도록 지원함으로써 오버헤드가 감소하고 패킷 전송 성공률이 높아지게 된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.55-60
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• 2020

본 논문에서는 우선순위와 문턱치를 가지고 최적 후보의 조기 탐지를 이용한 움직임 추정의 고속 블록 매칭 알고리즘을 제안한다. 전 영역 탐색(full search) 알고리즘의 계산량을 줄이기 위해 많은 고속 움직임 추정 알고리즘이 발표되었지만, 여전히 움직임 추정 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 보고되고 있다. 제안된 알고리즘은 이전 부분 매칭 오류에서 우선순위가 높은 각 후보에 대한 블록 매칭 오류를 계산한다. 제안된 알고리즘은 대부분의 기존 고속 블록 매칭 알고리즘에 추가적으로 적용하여 속도를 높일 수 있다. 그렇게 함으로써 최소 오류 지점을 조기에 찾고 불가능한 후보에 대한 불필요한 계산을 줄임으로써 속도를 높일 수 있다. 제안된 알고리즘은 전 영역 탐색 알고리즘과 동일한 예측 화질을 가지면서 기존의 고속 무손실 탐색 알고리즘보다 적은 계산을 사용한다. 실험결과로서, 제안된 알고리즘은 예측 화질 저하 없이 PDE 및 전 영역 탐색 방법의 계산에 비해 30 ~ 70%까지 줄일 수 있으며, 다른 고속 손실 알고리즘을 사용하면 더욱 감소시키는 것으로 나타났다.

• 터널과지하공간
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• 제28권5호
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• pp.476-492
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• 2018

본 연구에서는 한반도 남부 지역에서 취득 가능한 응회암, 현무암, 섬록암 시험편에 대하여 다양한 실내 시험을 수행하였다. 건조/포화 조건으로 대별하여 실내실험을 수행했으며 이를 바탕으로 포화에 따른 암석 물성변화를 실험적으로 고찰하였다. 실험결과, 비교적 공극률이 작은 시험편을 대상으로 했음에도 불구하고 확연한 강도 저하와 변형 특성 변화가 관찰되었다. 실험결과를 바탕으로 암석의 주요 역학적 물성인 일축압축강도, 탄성계수, 간접인장강도를 예측할 수 있는 회귀모델을 구성하였다. 비파괴 물성인 P파 속도, Shore 경도를 독립변수로 이용하였으며 그 결과 만족할 만한 수준의 물성 예측 모델이 구성되었음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.197-209
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• 2009

스테레오 영상은 기존의 영상과는 달리 사용자에게 깊이감을 제공한다. 따라서 스테레오 영상을 평가하기 위해서는 새로운 화질평가 모델이 필요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상을 위한 객관적 화질평가 방법을 제안한다. 제안된 화질평가 방법은 기존의 화질평가 모델을 기반으로 하여 블로킹 현상과 경계 영역에서의 열화 현상을 검출하였으며, 깊이 정보를 고려하여 시점 간 화질 격차 검출을 통해 알고리즘의 성능을 높이고자 하였다. 제안된 알고리즘의 성능 확인을 위해 스테레오 영상의 주관적 화질평가를 수행하였으며 주관적 화질평가와의 상관성 측면에서 제안 알고리즘이 PSNR에 비해 우수함을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제64권1호
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• pp.11-21
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• 2017

It has been observed in the past that, the reinforced concrete (RC) bridge columns are very often subjected to torsional moment in addition to flexure and shear during seismic vibration. Ignoring torsion in the design can trigger unexpected shear failure of the columns (Farhey et al. 1993). Performance based seismic design is a popular design philosophy which calls for accurate prediction of the hysteresis behavior of structural elements to ensure safe and economical design under earthquake loading. However, very few investigations in the past focused on the development of analytical models to accurately predict the response of RC members under cyclic torsion. Previously developed hysteresis models are not readily applicable for torsional loading owing to significant pinching and stiffness degradation associated with torsion (Wang et al. 2014). The present study proposes an improved polygonal hysteresis model which can accurately predict the hysteretic behavior of RC circular and square columns under torsion. The primary curve is obtained from mechanics based softened truss model for torsion. The proposed model is validated with test data of two circular and two square columns. A good correlation is observed between the predicted and measured torque-twist behavior and dissipated energy.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2001년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.156-161
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• 2001

Currently, agricultural facilities are evaluated using either basic inspections or detailed analysis. However, conventional analyses as well as methods based on fuzzy logic and rule of thumb have not been very successful in providing a clear relationship between rating and real state of agricultural facilities, because they can't provide exactly acceptable reliability of degraded structures with manager or supervisor. Therefore, in this stage, we must define probabilistic variables for representing degradation of structures being given damages during a survival time. This paper describes the application of neural network system in developing the relation between subjective ratings and parameters of agricultural reservoir as well as that between subjective and analytical ratings. It is shown that neural networks can be trained and used successfully in estimating a rating based on several parameters. The specific application problem for agricultural reservoir in the rural area of Korea is presented and database is constructed to maintain training data set, the information of inspection and facilities. This study showed that a successful training of a neural network could be useful, especially if the input data set for target problem contains parameters with a diverse combination of inter-correlation coefficients. And the networks had a prediction rating of about $^{\ast}^{\ast}^{\ast}%$. The neural network system is expected to show high performance fairly in estimate than statistical method to use equation that is consisted of very lowly interrelated variables.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.165-173
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• 2004

최근에 표준화가 완료된 H.264 비디오 부호화 표준은 기존 표준에 비해 높은 부호화 효율을 제공한다. H.264에는 움직임 보상 부호화를 위해 블록 크기에 따른 7가지 모드가 있으며, 인트라 부호화를 위해서는 인트라 예측 방향에 따라 다양한 모드를 지원한다. 이렇게 다양한 모드 중에서 가장 부호화 효율이 높은 모드를 결정하기 위하여, H.264 참조 모델은 복잡도가 높은 비트율-왜곡(Rate distortion) 최적화 기법을 채택하고 있다. 본 논문에서 제안한 '조기 SKIP 모드 결정법'과 '선택적 인트라 모드 생략법'은, 부호화 효율의 큰 감소 없이 H.264의 모드 결정에 소요되는 비트율-왜곡치(Rate distortion cost) 계산수를 평균 72% 감소 시켰으며, 전체 부호화 시간도 평균 30% 감소시켰다.