• 음성과학
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• 제10권2호
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• pp.77-84
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• 2003

In this research, we seek the beginning of the speech and detect the stationary speech region using lip information. Performing running average of the estimated speech signal in the stationary region, we reduce the effect of musical noise which is inherent to the conventional MlMSE (Minimum Mean Square Error) speech enhancement algorithm. In addition to it, SFM (Spectral Flatness Measure) is incorporated to reduce the speech signal estimation error due to speaking habit and some lacking lip information. The proposed algorithm with Wiener filtering shows the superior performance to the conventional methods according to MOS (Mean Opinion Score) test.

• 대한전자공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.840-845
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• 1986

In this Part II of the paper, we evaluated the fabrication error and dividing characteristics for the opticalfilters proposed in the Part I. Furthermore, we propose an integrated optical filter with a new function that can eliminate the fabdrication error. The fabrication method and filtering characteristics have been tested by experiments, thereby confirming the validity of the design theory.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제1권1호
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• pp.1-5
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• 2003

This paper discusses the spectral efficiency and performance of asynchronous direct sequency spread spectrum multiple access systems strict bandwidth limitation by Nyquist filtering. The signal to noise plus interference ratio(SNIR) at the output from the correlation receiver is derived analytically taking the cross correlation characteristics of spreading sequences into account, and also an approximated SNIR of a simple form is presented for the systems employing Gold sequences. Based on the analyzed result of SNIR, bit error rate performance and spectral efficiency are also estimated. and at last, we analyzed improvement rate using RS, convolution as a method for improving functions.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.17-20
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• 2000

In a digital communication system, the transmission channel may introduce error into the digital signal being transmitted. It would be useful if a process could be devised so that the error could be removed in order to recover the transmitted digital signal. We design a corrective filter that is inverse filter, which will generate an output signal identical to the input signal. in order for two systems connected in cascade to produce an output which is identical to the input signal, the over-all unit sample response of the cascade connection must be a unit sample function.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.449-451
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• 2003

The estimation of time-series data is fundamental process in many data analysis cases. However, the unwanted measurement error is usually added to true data, so that the exact estimation depends on efficient method to eliminate the error components. The wavelet transform method nowadays is expected to improve the accuracy of estimation, because it is able to decompose and analyze the data in various resolutions. Therefore, the wavelet based Kalman filter method for the estimation of time-series data is proposed in this paper. The wavelet transform separates the data in accordance with frequency bandwidth, and the detail wavelet coefficient reflects the stochastic process of error components. This property makes it possible to obtain the covariance of measurement error. We attempt the estimation of true data through recursive Kalman filtering algorithm with the obtained covariance value. The procedure is verified with the fundamental example of Brownian walk process.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권6호
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• pp.2107-2113
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• 2014

Particle filtering (PF) has shown its outperforming results compared to that of classical Kalman filtering (KF), particularly for highly nonlinear problems. However, PF may not be universally superior to the extended KF (EKF) although the case (i.e. an example that the EKF outperforms PF) is seldom reported in the literature. Particularly, PF approaches show degraded performance for problems where the state noise is very small or zero. This is because particles become identical within a few iterations, which is so called particle impoverishment (PI) phenomenon; consequently, no matter how many particles are employed, we do not have particle diversity regardless of if the impoverished particle is close to the true state value or not. In this paper, we investigate this PI phenomenon, and show an example problem where a classical KF approach outperforms PF approaches in terms of mean squared error (MSE) criterion. Furthermore, we compare the processing speed of the EKF and PF approaches, and show the better speed performance of classical EKF approaches. Therefore, PF approaches may not be always better option than the classical EKF for nonlinear problems. Specifically, we show the outperforming result of unscented Kalman filter compared to that of PF approaches (which are shown in Fig. 7(c) for processing speed performance, and Fig. 6 for MSE performance in the paper).

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.97-104
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• 2011

협력 필터링은 공통된 흥미를 가진 다른 사용자들로부터 정보를 획득하여 그들의 의견에 따라 웹 사이트를 추천하는 방법이다. 과거 수년간, 이 방법은 서적, 식품, 영화 등 다양한 e-commerce 영역에서 사용되었다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템에서 추천 항목을 결정하기 위한 사용자 간의 유사도 측정 방법을 제시하였다. 기존 연구에서는 사용자가 부여했던 전체 평가등급들의 분포를 고려하지 않은 채각 평가등급을 독립적으로 취급하여 사용자간 유사도를 산출하였으나, 본 연구에서는 사용자의 평가 등급 범위 내에서의 등급의 위치와 순위 정보를 이용하여 유사도를 산출하였다. 실제 데이터집합 상에서 평균 절대 오차의 성능을 측정한 결과, 대부분의 기존 방법들에 비해 제안 방법은 매우 우수하였고, 특히 정해진 등급범위가 클 경우에 그러하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.451-462
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• 2009

협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나, 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고 초기 진입 문제와 같은 대표적인 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 초기 진입 문제의 한계점을 보완하기 위해 새로운 모델 구축 방법과 구축된 모델들을 적용한 효율적인 협업적 추천 시스템을 제안한다. 제안된 협업적 여과 방법은 크게 2단계로 나뉘어질 수 있다. 첫 번째는 사전에 미리 사용자들이 선호 평가한 아이템에 대한 선호도 예측 에러 정보를 반영하여 모델을 구축하는 과정으로 대부분의 작업이 오프라인에서 수행된다. 두 번째는 미리 구축된 모델들을 적용하여 온라인에서 사용자에게 적합한 개인화된 아이템 추천 및 예측을 하는 과정이다. 사전에 측정된 에러 정보를 반영한 모델은 목적 사용자와 유사한 사용자 및 목적아이템과 유사한 아이템의 사전 평균 예측 에러를 활용하는 에러반영 모델로써 초기 진입 문제를 보완하면서 선호도 예측의 성능을 높이기 위한 모델이다. 또한 모델 기반의 협업적 여과의 단점인 재구축 비용을 감소시키고 사용자들의 새로운 선호도 피드백 정보에 대하여 계속적으로 반영 가능하게 하기 위해 점진적으로 새로운 정보를 갱신할 수 있는 구축 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권5호
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• pp.521-529
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• 2003

본 논문에서는 추천시스템에서 많이 활용되는 협업 여과 방법의 문제점으로 지적되고 있는 희소성(sparsity)으로 인한 유사도의 부정확한 문제를 개선하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 기법을 제안하였다. 두 사용자간의 유사도는 같은 항목에 동시에 평가된 점수를 기반으로 결정되며, 두 사용자가 동시에 평가하지 않은 항목은 유사도 계산에서 제외된다. 제안된 기법은 이러한 평가 점수 부족으로 인하여 유사도 계산이 정확치 못한 단점을 보완하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 부가하여 유사도 계산을 개선, 예측의 정확도를 향상시킨 방식으로 기존의 피어슨 상관관계를 이용한 협업여과 방식의 확장이다. 실험은 Grouplens의 영화 평가 자료를 활용하였고, 평균절대오차(MAE)와 반응자 작용특성(ROC)값을 이용하여 제안 기법과 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 방식을 비교하였다. 제안한 기법이 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 추천 방식에 비하여 평균절대오차는 9%, 반응자 작용 특성의 민감도는 13% 향상되었음을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.835-840
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• 2016

몬테카를로 렌더링은 사진과 흡사한 이미지를 렌더링하는 데 널리 쓰이는 기술이다. 그러나 이 기술로 고품질의 이미지를 얻으려면 픽셀 당 샘플의 수를 증가시켜야 하며, 필연적으로 긴 렌더링 시간을 필요로 한다. 이 문제를 풀기 위하여, 이미지 필터링 기술을 적용할 수 있다. 이는 적은 샘플 수로, 노이즈가 존재하는 렌더링 결과를 빠른 시간 내에 구한 뒤, 필터링을 적용하여 추가적인 샘플 없이 정답 이미지에 근사하는 부드러운 이미지를 얻는 방법이다. 본 논문에서는 에이트러스 웨이블릿필터에 스테인의 공평 에러 추정법(SURE)을 적용하여, 실시간에 가까운 속도로 렌더링한 이미지의 노이즈를 제거하는 방법을 제안한다. 슈어(SURE)를 이용하여 에이트러스 웨이블릿 필터의 필터링으로 인한 에러를 추정할 수 있고, 이를 통하여 에러를 줄이는 방향으로 웨이블릿의 계수를 정할 수 있다. 본 연구진은 이 필터링 방법을 최신 실시간 광선추적법 시스템인 엠브리(embree)에 적용하여 성능을 확인하였다.