• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제14권2호
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• pp.267-272
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• 1974

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.809-812
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• 2001

본 논문에서는 AMR(Adaptive Multi-Rate)과 MLT (Modulated Lapped Transform) 벡터 양자화 방법을 이용하여 광대역 음성부호화기를 설계하였다. 제안한 음성부호화 알고리즘은 split-band 구조를 가지고 있으며 16kHz로 샘플링 된 신호를 입력받아 QMF 필터에 의해 두 개의 대역으로 나누어, 각각 8kHz 샘플링 신호로 변환시킨 후 저대역(0Hz-3400Hz)의 신호와 고대역(3400Hz -7000Hz)의 신호로 나누어 각각 부호화한다. 나누어진 두 개의 협대역 음성신호는 AMR(Adaptive Multi-Rate)부호화기와 MLT (Modulated Lapped Transform)벡터 양자화 방법을 사용하여 각각 부호화되어 전송된다. 수신단에서는 각 대역을 AMR과 IMLT(Inverse MLT) 벡터 양자화 방법으로 역부호화하여 음성신호를 합성한다. 제안한 음성부호화기는 20.2kbps에서 12.15kbps까지의 다전송률로 동작된다. 설계된 광대역 음성부호화기는 MOS시험 결과로부터 G.722의 56 kbps 음성이 설계된 코더의 20.2 kbps와 비슷한 음질을 갖음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.783-786
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• 2000

본 논문에서는 웨이브렛 변환을 적용한 광대역 음성부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안한 음성부호화 알고리즘은 split-band 구조를 가지며, 16 kHz로 sampling된 입력신호를 QMF를 이용해서 동일한 대역폭을 갖는 두 개의 subband 신호로 나누고 이를 8kHz의 sampling율을 갖도록 downsampling 한다. 그리고 저대역 신호는 GSM-EFR 음성부호화 알고리즘을 이용하여 부호화하고, 고대역 신호는 DWT(Discrete Wavelet Transform)을 적용하여 subband로 나누어 부호화하였다. 각 subband에서 양자화 된 파라미터는 IDWT(Inverse DWT)과정을 거쳐서 upsampling되고 합성 QMF를 통과시켜 최종 합성음을 구하였다. 제안한 음성부호화기는 저대역 신호의 GSM-EFR 부호화에 12.2 kbps, 웨이브렛 변환을 이용한 고대역 신호의 부호화에 7.8 kbps로 전체 20 kbps의 전송율을 가지면서 G.722 표준안의 56 kbps에서의 합성음과 비슷한 음질을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.112-115
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• 2010

본 논문은 그림 1과 같은 네트워크 환경에서 두 송신단이 LT code를 오류정정 부호로 사용할 때, 두 송신단이 생성하는 인코딩 심볼과 수신단이 수신하는 인코딩 심볼들의 degree distribution의 관계에 대해 다룬다. LT code를 복호하기 위해 belief propagation 방법을 사용했을 때, 수신단이 받은 인코딩 심볼들의 degree distribution은 robust soliton distribution(RSD)을 따를 때, overhead 대비 가장 높은 확률로 복호에 성공한다. 하지만 그림 1과 같은 네트워크 환경에서, 두 송신단 모두 RSD에 따라 인코딩 심볼을 생성하여 송신하면, 수신단에서 수신한 심볼은 RSD를 따르지 않는다. 본 논문은 한 송신단($S_1$) 이 생성하는 인코딩 심볼의 degree distribution을 알 때, 수신단에서의 인코딩 심볼의 분포가 근사적으로 RSD를 따르도록 하는 또 다른 송신단($S_2$)에서의 degree distribution을 구하는 방법을 제시한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.864-867
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• 2005

In this paper we introduce a design of parallel architecture for wavelet transformation on FPGA. We implement wavelet transforms though lifting scheme and apply Daubechies4 transform equations. This technique has an advantage that we can obtain perfect reconstruction of the data. We divide our process to high pass filter and low pass filter. With this division, we can find coefficients from low and high pass filters simultaneously using parallel processing properties of FPGA to reduce processing time. From the equations, we have to design real number computation module, referred to IEEE754 standard. We choose 32 bit computation that is fine enough to reconstruct data. After that we arrange the real number module according to Daubechies4 transform though lifting scheme.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2611-2613
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• 2000

This paper deals with a novel approach to unknown inputs observer(UIO) design for linear time-invariant dynamical systems using a fast Walsh transform and Walsh function's differential operation. Generally, UIO has a derivation of system outputs which is not available from the measurement directly. And it is an obstacle to estimate the unknown inputs properly when unexpected measurement noises are presented. Therefore, this paper propose an algebraic approach to eliminate such problems by using a Walsh function's differential operation.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권4호
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• pp.1715-1723
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• 2018

This work investigates the performance of fully complex- valued radial basis function network(FC-RBF) and complex extreme learning machine (CELM) based neural approaches for classification of power quality disturbances. This work engages the use of S-Transform to extract the features relating to single and combined power quality disturbances. The performance of the classifiers are compared with their real valued counterparts namely extreme learning machine(ELM) and support vector machine(SVM) in terms of convergence and classification ability. The results signify the suitability of complex valued classifiers for power quality disturbance classification.

• 한국안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.192-199
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• 1999

본 논문에서는 안전검증 분야로의 응용을 위하여 circular harmonic filter(CHF)와 binary phase extraction joint transform correlator(BPEJTC)에 근거한 회전불변 지문인식 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 이동 및 회전 변화에 강건하며 실시간으로 지문을 인식할 수 있는 특징을 지닌다. 실시간 구현을 위하여 회전불변 특성을 얻기 위한 복소 CHF는 실수로 구성된다. 시뮬레이션을 통해 본 시스템이 회전된 지문에 대해 강건한 특성이 있음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제5권1호
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• pp.103-123
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• 1999

Input filtering as a preprocessing method is so much crucial to get good performance in time series forecasting. There are a few preprocessing methods (i.e. ARMA outputs as time domain filters, and Fourier transform or wavelet transform as time-frequency domain filters) for handling time series. Specially, the time-frequency domain filters describe the fractal structure of financial markets better than the time domain filters due to theoretically additional frequency information. Therefore, we, first of all, try to describe and analyze specially some issues on the effectiveness of different filtering methods from viewpoint of the performance of a neural network based forecasting. And then we discuss about neural network model architecture issues, for example, what type of neural network learning architecture is selected for our time series forecasting, and what input size should be applied to a model. In this study an input selection problem is limited to a size selection of the lagged input variables. To solve this problem, we simulate on analyzing and comparing a few neural networks having different model architecture and also use an embedding dimension measure as chaotic time series analysis or nonlinear dynamic analysis to reduce the dimensionality (i.e. the size of time delayed input variables) of the models. Throughout our study, experiments for integration methods of joint time-frequency analysis and neural network techniques are applied to a case study of daily Korean won / U. S dollar exchange returns and finally we suggest an integration framework for future research from our experimental results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1385-1392
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• 2013

최근 생체 정보를 이용한 다양한 방식의 인증 시스템에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 홍체 인식을 위한 홍채 영역 검출을 위하여 임계값의 변경 없이 원둘레의 일부 정보를 이용하여 만들어진 원의 연립방정식을 이용하여 전안부 영상에서의 홍채 영역을 효과적으로 검출할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 외곽정보를 통해 계산된 원의 중점 좌표가 가장 많이 누적된 영역을 검출될 원의 중점으로 인식하여 검출하게 된다. 이를 위하여 50명의 사람의 전안부 이미지에서 테스트를 통해 알고리즘을 circular hough transform, Daugman의 방법과 비교한 결과, 두 방법에 비하여 속도는 각각 5배, 75배가 향상되었으며, 제안한 방법의 중심위치 정확도는 95.36%로 circular hough transform 방법의 92.43%에 비하여 더 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구는 홍채인식을 통한 신분 인증 시스템이나, 전안부 영상을 이용한 질병진단 시스템에서의 유용하게 활용이 될 것이라 예상된다.