• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.807-818
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• 2022

In order to further improve the accuracy and time efficiency of behavior recognition in intelligent monitoring scenarios, a human behavior recognition algorithm based on YOLO combined with LSTM and CNN is proposed. Using the real-time nature of YOLO target detection, firstly, the specific behavior in the surveillance video is detected in real time, and the depth feature extraction is performed after obtaining the target size, location and other information; Then, remove noise data from irrelevant areas in the image; Finally, combined with LSTM modeling and processing time series, the final behavior discrimination is made for the behavior action sequence in the surveillance video. Experiments in the MSR and KTH datasets show that the average recognition rate of each behavior reaches 98.42% and 96.6%, and the average recognition speed reaches 210ms and 220ms. The method in this paper has a good effect on the intelligence behavior recognition.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.2282-2291
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• 1997

본 논문은 분산된 가입자 댁내 ATM 망 및 소규모 사업장 ATM 망의 고속 멀티미디어 서비스응용에 적용하기 위한 공유매체 접속 프로토콜의 구조와 프로토콜의 성능 분석 및 집적회로 구현에 관한 것으로서 본 논문은 제 I부에서 제안된 HCR 프로토콜의 집적회로(Integrated Circuit)설계에 관하여 다룬 제 II부이다. 설계된 HCR용 IC는 기존의 ATM 프로토콜 IC들과 호환되도록 설계하였으며 입출력 인터페이스는 UTOPIA 접속 규격에 따랐다. 시뮬레이션 결과 본 집적회로는 현재의 쿼타 상태, 우선순위, 데이터의 유무에 따라 실시간 또는 비실시간 데이터를 효과적으로 처리함을 보였으며, 설계 변경없이 기존의 ATM IC와 사용되어 멀티미디어 서비스 응용에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권11C호
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• pp.133-139
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• 2001

DTMF(multi-tone multi-frequency) 신호의 경제적인 검출은 저렴한 가격의 통신장비를 개발하는데 중요한 요소이다. 현재 사용하고 있는 전전자식 교환기의 각 채널은 서로 독립된 DTMF수신기 회로를 갖고 있으며, 검출된 신호를 프로세서에 알려준다. 본 논문은 다중채널 DTMF수신기 신호검출에 QFT(quick Fourier transform) 알고리듬을 적용한다. 2$^{M}$개 실계수 데이터를 이용할 경우 기존의 radix-2 Cooley-Turkey FFT, Goertzel 및 DFT 알고리듬보다 처리시간과 메모리 소모를 줄이는 효과적인 알고리듬임을 보인다.다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제5권1호
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• pp.7-18
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• 2003

In this paper, a decision feedback recurrent neural network equalizer and a modified real time recurrent learning algorithm are proposed, and an adaptive adjusting of the learning step is also brought forward. Then, a complex case is considered. A decision feedback complex recurrent neural network equalizer and a modified complex real time recurrent learning algorithm are proposed. Moreover, weights of decision feedback recurrent neural network equalizer under burst-interference conditions are analyzed, and two anti-burst-interference algorithms to prevent equalizer from out of working are presented, which are applied to both real and complex cases. The performance of the recurrent neural network equalizer is analyzed based on numerical results.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11B호
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• pp.1023-1030
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• 2003

본 논문에서는 서로 다른 요구조건을 갖는 응용 서비스들을 지원하는 가입자 접속망에서 서비스 고유의 서비스 품질을 효과적으로 지원하기 위한 대역 할당 방안을 다룬다. 음성 및 실시간 비디오 등의 지연에 민감한 실시간 트래픽과 데이터 및 BE(Best Effort)와 같은 비 실시간 트래픽 등 다중 응용 서비스를 지원해야 하는 EPON(Ethernet Passive Optical Network)망에서 상향 트래픽의 동적 대역 할당방안에 대하여 논하기로 한다. 구조적으로 제한된 자원 환경에서 상향 전송 대역을 효율적으로 사용하고, 실시간 트래픽의 지연성능을 향상하는 새로운 방안을 제안하고, 시뮬레이션으로 제안된 방안의 지연성능을 분석한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10C호
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• pp.983-991
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• 2009

H.264 영상압축표준은 우수한 부호화 성능 때문에 현재 DMB와 IPTV 등에 다양한 응용에 활용되고 있으나, 높은 계산량으로 인하여 임베디드 환경에서의 실시간 부호화기로의 활용은 매우 제한적이다. 본 논문은 DSP 시스템이 제공하는 컴파일러 옵션 최적화, 인트린식과 어셈블코드 적용, 데이터 메모리 배치 최적화 과정을 H.264 부호화기 최적화의 입장에서, 비판적, 종합적으로 분석하고 반영한 결과를 소개한다. 특히, 대표적인 DSP인 TMS320DM64x를 사용하여 적용된 최적화 방식에 따른 연산이득을 구체적으로 제시하였으며, 그 결과 CIF급의 영상은 현재시장에 유통되는 DSP기반으로 실시간 구현이 가능함을 확인하였다.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권6호
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• pp.471-486
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• 2014

This study introduces a new type of symbolic data, a candle chart-valued time series. We aggregate four stock indices (i.e., open, close, highest and lowest) as a one data point to summarize a huge amount of data. In other words, we consider a candle chart, which is constructed by open, close, highest and lowest stock indices, as a type of symbolic data for a long period. The proposed candle chart-valued time series effectively summarize and visualize a huge data set of stock indices to easily understand a change in stock indices. We also propose novel approaches for the candle chart-valued time series modeling based on a combination of two midpoints and two half ranges between the highest and the lowest indices, and between the open and the close indices. Furthermore, we propose three types of sum of square for estimation of the candle chart valued-time series model. The proposed methods take into account of information from not only ordinary data, but also from interval of object, and thus can effectively perform for time series modeling (e.g., forecasting future stock index). To evaluate the proposed methods, we describe real data analysis consisting of the stock market indices of five major Asian countries'. We can see thorough the results that the proposed approaches outperform for forecasting future stock indices compared with classical data analysis.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2789-2800
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• 1996

Real time fractal coding for successive QCIF 144*176 luminance images has been implemented on a 50MHz IBM 486 personal computer. To satisfy the frame encoding speed and data compression ratio, following algorithms are adopted. In order to minimize encoding time, extension SAS being not searching of domain blocks is used. for reducing the bits per pixel, conventioal 4*4 range block is extended to 8*8 range block. and range block extension decrease quality of decoded image. For improvement quality of decoded image, the paper apply quad-tree partition mothod. In order to divide **8 range block, self-simiarity is compared 8*8 range block with spatial contractive transformed 8*8 domain block. According to self-simiarity, the block is partitioned and owing to block partition, increased encoding time is minimized. According to self-simiarity of 8*8 range block and spatial contractive transformed 8*8 domain block, number of fractal factor is varied. Simultaneously with minimizing the decrement of decoded image's quality, transmittion rate and encoding time is shorted. The results enable us to process the real-time fractal coding. For the claire test image, the average PSNR was 32.4dB, 0.12 bit rates and 33ms coding time per frame.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권1호
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• pp.101-113
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• 2003

Quasi likelihood estimators defined by Wedderburn are derived for several nonlinear time series models. And also, the least squared estimator and Quasi-likelihood estimator are compared in sense of asymptotic relative efficiency at those models. Finally, we apply these estimations to a real data on exchanging rate and stock market prices.