• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1422-1432
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• 1993

HCNN(Hidden Control Neural Network)은 신경회로망에 의한 비선형 예측과 HMM의 segmentation 기능을 접합시킨 신경회로망 모델로서, 시간에 따라 입출력 사상 함수를 변화시킴으로써 음성 신호를 잘 모델링할 수 있도록 되어 있다. 본 논물에서는 첫째, HCNN의 성능이 HMM보다 우수함을 보이고, 둘째로, HCNN에서의 예측 오차 측정에 적절한 거리 측도를 이용하기 위해 가중거리가 도입된 HCNN을 제안하여, 화자 독립 음성 인식에 있어 그 성능이 우수함을 보였다. 여기서 가중거리는 음성 특징 벡터 각 구성 성분의 분산도 차이를 고려한 거리이다. 화자 독립 숫자음 인식 실험 결과, 유클리드 저리를 이용한 HCNN에 대해 95%의 인식율을 얻었는데, 이는 HMM에 비해 1.28% 높은 결과로서, 확률적인 제한이 가해진 HMM에 비해 시스템의 동작인 모델링을 이용한 HCNN이 더 우수함을 알 수 있다. 또한 가중거리를 이용한 CNN에 대해서는 97.35%의 인식율을 얻었는데, 이는 유클리드 거리를 이용한HCNN에 비해 2.3%가 향상된 결과이다. 가중 거리를 도입한 HCHN의 경우에 더 높은 인식율을 얻은 이유는, 오인식이 많이 되는 화자의 인식율을 높임으로써 화자간의 인식율차가 감소하게 되기 때문임을 알 수 있었고, 따라서 화자 독립 음성인식에 가중거리를 도입한 HCNN이 보다 적합합을 알 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.315-321
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• 2023

장대교량은 낮은 고유진동수와 감쇠비를 가지는 초유연구조물로 진동사용성 문제에 취약하다. 하지만 현재 국내 설계지침에서는 풍속이나 진폭에 대한 임계값을 기반으로 유해진동 발생 여부를 평가하고 있다. 본 연구에서는 장대교량에서 발생하는 유해진동을 보다 정교하게 식별하기 위하여 딥러닝 기반 신호분할 모델을 활용한 데이터 포인트 단위의 와류진동 식별 방법론을 제안한다. 특별히 포락선을 가지는 사인파를 활용하여 와류진동에 해당하는 데이터를 합성함으로써 모델 구축에 필수적인 와류진동 데이터 획득 및 라벨링 과정을 대체하였다. 이후 푸리에 싱크로스퀴즈드 변환를 적용하여 시간-주파수 특징을 추출하여 신경망의 인풋 데이터로 사용하였다. 합성데이터만을 이용하여 양방향 장단기 기억신경망(Bidirectional Long-Short-Term-Memory) 모델을 훈련하였고 이를 라벨 정보를 포함한 실제 사장교의 계측데이터를 이용하여 학습한 모델과 비교하여 모델의 실시간 와류진동 식별 성능을 검증하였다.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.19-25
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• 2014

PET/MRI에서는 MRI의 진단적 가치를 높이기 위해 T1 조영제를 사용하고 있다. PET의 감쇠 보정을 위해 T1 시컨스 계열인 VIBE DIXON은 조영제에 직접적으로 영향을 미치지만, 실제 ${\mu}-map$과 감쇠 보정된 PET 영상에는 큰 변화가 없었다. 그러므로 PET/MRI 검사시 조영제 사용은 PET 데이터 얻기 전 후 언제든 사용할 수 있을 것이다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.33-37
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• 2014

본 논문은 컬러 영상에서 화염의 후보 영역을 검출하기 위해 화염의 온도 분포 특성을 이용하여 화염의 영역을 분할한다. 기존 화염 검출 알고리즘에서는 단순히 화염의 색상을 황색에서 적색사이를 화염 후보 영역으로 검출하여 많은 오검출을 포함한다. 하지만 실제 화재에서 화염은 백색에서 적색사이의 색상을 보이고 있고, 화염의 영역 위치에서 따라 서로 다른 색상을 보인다. 본 논문에서는 화염의 온도 분포에 따른 색상을 분리하여 오검출 요소를 최소화한다. 제안하는 방법은 화염의 온도 분포 특성을 표현할 수 있는 색상 모델을 찾고, 색상 모델의 값을 비선형 양자화 단계로 나누어 히스토그램으로 분석하여 화염 후보 영역을 결정한다. 제안된 방법은 기존의 수 작업한 결과와 비교하면 정합도가 71.8%가 되고, 비화염 화소의 비율은 기존의 방법 중 최대 비화염 화소 수와 비교하면 약 27배 개선된 성능을 확인하였다.

• Genomics & Informatics
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• 제10권3호
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• pp.194-199
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• 2012

In addition to single-nucleotide polymorphisms (SNP), copy number variation (CNV) is a major component of human genetic diversity. Among many whole-genome analysis platforms, SNP arrays have been commonly used for genomewide CNV discovery. Recently, a number of CNV defining algorithms from SNP genotyping data have been developed; however, due to the fundamental limitation of SNP genotyping data for the measurement of signal intensity, there are still concerns regarding the possibility of false discovery or low sensitivity for detecting CNVs. In this study, we aimed to verify the effect of combining multiple CNV calling algorithms and set up the most reliable pipeline for CNV calling with Affymetrix Genomewide SNP 5.0 data. For this purpose, we selected the 3 most commonly used algorithms for CNV segmentation from SNP genotyping data, PennCNV, QuantiSNP; and BirdSuite. After defining the CNV loci using the 3 different algorithms, we assessed how many of them overlapped with each other, and we also validated the CNVs by genomic quantitative PCR. Through this analysis, we proposed that for reliable CNV-based genomewide association study using SNP array data, CNV calls must be performed with at least 3 different algorithms and that the CNVs consistently called from more than 2 algorithms must be used for association analysis, because they are more reliable than the CNVs called from a single algorithm. Our result will be helpful to set up the CNV analysis protocols for Affymetrix Genomewide SNP 5.0 genotyping data.

• 방송공학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.328-338
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• 2008

H.264/AVC기반의 다시점 영상 부호화 기술은 시점간 상관성을 이용한 새로운 예측 방법을 이용하여 여러 대의 카메라로부터 촬영된 영상을 효율적으로 부호화하는 기술이다. 그러나 다시점 부호화 기술은 시점의 증가와 시점간 예측의 사용으로 인해 부호화 시간이 크게 증가한다. 본 논문은 부호화 시간을 줄이기 위해 다시점 영상에서 시점간에 대응하는 마크로블록 (Macroblock) 기반 영역 분할 정보와 시점간의 전역 변이 벡터를 이용한 고속 모드 결정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 다시점 영상 부호화 표준의 참조 소프트웨어인 joint multi-view video model (JMVM) 4.0에 비해 약 0.04dB의 화질 열화를 보이지만 전체 부호화 시간을 평균적으로 40% 단축할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1039-1045
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• 2021

4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전으로 카메라 센서와 영상에 기반한 자동화 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 영상 및 신호처리의 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 설정된 로컬 마스크를 기준으로 수직, 수평, 대각선 방향으로 8개의 마스크로 분할하며, 각 분할 마스크의 표준편차를 비교하여 기준값을 구한다. 최종 출력은 공간적 거리에 따른 가중치와 기준값을 사용한 가중치를 로컬 마스크에 적용하여 계산한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 알고리즘과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 등을 이용하여 성능을 비교하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제38권3호
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• pp.44-51
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• 2001

위성탑재 시스템은 일반 시스템과는 달리 열악한 우주환경으로 인하여 구현상 많은 제약이 따른다. 본 논문에서는 위성탑재 고해상도 합성개구레이다(SAR: Synthetic Aperture Radar)의 광대역 신호의 생성 및 처리 요구사항을 만족시키며 최소의 하드웨어로써 구현 가능한 ?V 스티칭 세그멘테이션(Chirp Stitching Segmentation) 기법을 이용하여 이에 적합한 송 수신부 하드웨어 및 운영 프로그램을 설계하고 구현하였다. Top-Down 방식의 설계 개념을 도입, 하드웨어는 장치(Equipment), 모듈(module), 회로(circuit)의 단계로, 소프트웨어는 SR(Software Requirement), AD(Architecture Design), DD(Detailed Design)의 단계별로 설계 요구조건을 마련하고 이를 만족하도록 설계, 구현하였다. 구현된 하드웨어의 동작을 확인하기 위해 두 개의 42.5MHz 신호로부터 두 배의 대역폭을 갖는 85MHz 신호를 생성 및 처리하였으며 동작을 확인하여 본 시스템이 고해상도 위성탑재 SAR에 적용 될 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권1C호
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• pp.73-81
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• 2005

본 논문에서는 미리 정의된 키 피쳐(key feature)를 수신된 변조 신호로부터 추출하여 동등 이득 조합(equal gain combining) 기법을 적용하는 자동 변조 인식 알고리즘을 제안하곡 의사 결정 이론(decision-theoretic) 알고리즘과 제안된 알고리즘의 성능을 비교, 분석하였다. 제안된 변조 인식 알고리즘은 키 피쳐 추출 단위인 세그먼트별로 미리 정의된 5 가지 종류의 키 피쳐를 추출하고, 전체 프레임에 걸쳐 평균화된 각 키 피쳐값을 결정-순서도(decision flowchart)에 적용하여 수신 신호의 변조 형식을 구분한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 아날로그 변조 신호인 AM, FM, SSB 신호와 디지털 변조 신호인 FSK2, FSK4, PSK2, PSK4 신호를 대상으로 SNR의 변화 및 신호 수집 시간의 변화에 따른 변조 인식 성공률을 측정하였다. 그 결과 제안된 알고리즘이 기존의 의사 결정 이론 알고리즘에 거의 근접하는 성능을 나타내면서 낮은 복잡도를 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.31-39
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• 1995

선형판별함수를 이용하여 음소단위의 판별필터를 구성하였다. 음소판별필터를 이용한 음성인식 시스템은 발성구간의 검출에 유용하고, 음성의 구분과 식별을 동시에 시행할 수 있으며 모든 음소를 동일한 인식모델로 취급하는 것이 가능하였다. 이 때 전문가의 경험적 지식을 이용하지 않고 수리적인 반복학습방법으로 시스템을 구성한 것이 특징이다. 모든 음소판별필터는 독립적으로 동작하므로 하나의 음소구간에 대해 복수필터 출력이 발생될 수 있으며, 발성구간의 음소가 탈락하는 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 무게벡터와 패턴벡터와의 내적에 통합계수를 이용하여 최대값을 선택하는 방법으로 다수개의 경합출력을 하나로 통합하였으며, 동시에 시간적인 정보와 중간값필터를 이용하여 탈락과 오인식되는 음소를 보상하므로써 인식율을 향상시켰다. 인식실험결과 모음의 경우 학습용자료에서는 $96.5\%$, 평가용자료에서는 $87.6\%$의 인식율을 얻었고, 자음은 각각 $84.0\%,70.8\%$의 음소인식율을 얻었다.