• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.5
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• pp.48-53
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• 2001

In speaker verification based on LPC analysis the prediction residues are ignored and LPCC(LPC cepstrum) are only used to compose feature vectors. In this study, LPCC and RCEP (residual cepstrum) extracted from residues are used as feature parameters in the various environmental speaker verification. We propose the weighting function which can enlarge inter-speaker variation by weighting pitch, speaker inherent vector, included in residual cepstrum. Simulation results show that the average speaker verification rate is improved in the rate of 6％ with RCEP and LPCC at the same time and is improved in the rate of 2.45% with the proposed weighted RCEP and LPCC at the same time compared with no weighting.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.17 no.7 s.124
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• pp.638-648
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• 2007

A principal components analysis of the entire median HRIRs in the CIPIC HRTF database reveals that the individual HRIRs can be adequately reconstructed by a linear combination of several orthonormal basis functions. The basis functions represent the inter-individual and inter-elevation variations in median HRIRs. There exist elevation-dependent tendencies in the weights of basis functions, and the basis functions can be ordered according to the magnitude of standard deviation of the weights at each elevation. We propose a HRIR customization method via tuning of the weights of 3 dominant basis functions corresponding to the 3 largest standard deviations at each elevation. Subjective listening test results show that both front-back reversal and vertical perception can be improved with the customized HRIRs.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.851-858
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• 2002

본 연구는 주식시장에서 투자종목을 선택할 때에 주로 사용되고 있는 '평균-분산(Mean-Variance)접근방법'과는 달리, '확률적 지배(stochastic dominance)'의 개념을 적용하여 포트폴리오를 구성하는 방법을 연구하였다. 즉, 기준이 되는 확률분포 (KOSPI)를 1차 확률적으로 지배하는 포트폴리오를 구성하는 최적가중치를 체계적으로 탐색하는 방법을 모색하였다. 최적화 과정에서 고려해야 하는 함수의 모양과 볼록성 여부를 알아보았고, 일차도함수를 분석적으로 구해서 도함수기법을 이용하는 알고리즘을 개발하여 그 효율성을 시험해 보았다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.27 no.5
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• pp.449-458
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• 2007

In this paper, we reconstructed the cross-sectional images of two phantoms simulating a petrochemical process from gamma radiation measurements. Three different weight functions for EM image reconstruction algorithm were built and compared with histograms representing the variance of the homogeneity of the phantom material, The radiation source, $^{137}Cs$, collimated by a lead with 5 mm diameter aperture and the measurement was made with a lead shielded 1inch NaI detector. As a result, the method taking into account the beam area in each pixel for a weight function showed the best resolution among the three methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.481-483
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• 2002

본 논문에서는 데이터 결합 영역에서 문서값을 정규화 하는 기법과 결합함수에 따라 용어가중치 결합이 검색성능에 어떤 영향을 미치는가를 분석하였으며, 특히 용어가중치 결합이 실질적으로 효율적인가를 성능 향상률 측면과 검색시스템의 효율성 측면에서 검증하고, 성능이 향상된 용어가중치 결합의 특징을 분석하였다. 실헙결과 대부분의 장어가중치 결합은 문서값 정규화 기법과 실험집단에 관계없이 높은 성능 향상률을 보이지 않았다. 특히 단일가중치고 높은 검색성능을 보였던 상위 가중치 알고리즘들은 다른 가중치 알고리즘과 결합할 경우 두드러진 성능 향상률을 보이지 않았다. 검색시스템의 효율성 측면에서 용어가중치 결합을 평가한 결과 문헌 내 단어빈도를 최대단어 빈도로 정규화한 가중치 알고리즘이 코사인 정규화 기법을 적용한 가중치 알고리즘들과 결합될 때 5개 실험집안에서 최적 단일가중치 보다 2% 이상 높은 성능을 보였다. 이는 서로 다른 특성을 지니는 용어가중치 알고리즘들이 장단점을 보완하여 검색성능을 향상시킨 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 용어가중치 결합의 효율성은 컬렉션과 가중치 알고리즘의 특성에 의존적이었으며, 비록 각 용어가중치 결합의 성능이 높게 나타날지라도 최적의 성능을 보인 달일가중치와 비교하면 그 성능 차이가 미미하거나 낮아서 대부분의 용어가중치 결합이 실질적으로 효과적이지 못하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2003.08a
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• pp.253-261
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• 2003

역문헌빈도 가중치는 문헌 집단에서 출현빈도가 낮을수록 색인어의 중요도가 높다는 가정에 근거하고 있다. 이 연구에서는 역문헌빈도 가중치의 가정에 의문을 제기하고, 이를 보완하는 새로운 문헌빈도 가중치 공식을 제안하였다. 제안한 가중치 공식은 저빈도어가 아닌 중간빈도어가 더 중요하다는 가정에 근거한 것으로서 역시 문헌빈도를 이용한 함수이다. 문헌빈도에 의한 가중치를 문헌의 색인어에 부여하는 경우와 질의어에 부여하는 경우로 나누어서 실험을 수행하고, 두 경우의 차이점을 논하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.12
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• pp.83-93
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• 2012

This paper proposes an image segmentation framework that modifies the objective function of Fuzzy C-Means (FCM) to improve the performance and computational efficiency of the conventional FCM-based image segmentation. The proposed image segmentation framework includes a locally weighted fuzzy c-means (LWFCM) algorithm that takes into account the influence of neighboring pixels on the center pixel by assigning weights to the neighbors. Distance between a center pixel and a neighboring pixels are calculated within a window and these are basis for determining weights to indicate the importance of the memberships as well as to improve the clustering performance. We analyzed the segmentation performance of the proposed method by utilizing four eminent cluster validity functions such as partition coefficient ($V_{pc}$), partition entropy ($V_{pe}$), Xie-Bdni function ($V_{xb}$) and Fukuyama-Sugeno function ($V_{fs}$). Experimental results show that the proposed LWFCM outperforms other FCM algorithms (FCM, modified FCM, and spatial FCM, FCM with locally weighted information, fast generation FCM) in the cluster validity functions as well as both compactness and separation.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.7
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• pp.350-356
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• 2008

In this paper, we propose shading functions to the appropriate focused beamforming for near-field target estimation. This near field shading functions are based on Chebychev and Manning windows. In order to obtain the optimum sensor weighting values with the help of the proposed shading technique, we assume that the sensor positions associated to the non-uniformly distributed array are precisely known. We calculate a series of sensor weighting values from the FFT operation of given shading functions in time domain. By applying the shading weights on the sensor array, we can see that the level of sidelobe becomes diminished and the performance of estimating range and azimuth gets improved. In addition, we propose a non-uniform structure in terms of frequency bands, which may minimize the attenuation of incoming signals.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.400-404
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• 2008

댐 군 연계운영을 위한 기존의 많은 최적화 모형은 경제성에 기반을 둔 단일 목적 함수를 가정함으로써 현실과는 동떨어진 결과를 도출하곤 하였다. 따라서 보다 현실적인 최적화 모형이 되기 위해서는 실제 운영과정을 모사할 수 있도록 적절한 초기 가중치를 부여하여 모형을 구축하고, 상충되는 목적간의 절충안으로 파레토 프런티어(Pareto-frontier)를 제시할 수 있는 다중목적 의사결정 기법이 요구된다. 본 연구의 목적은 댐 군 연계 운영을 위한 최적화 모형으로 소개된 CoMOM(Coordinated Multi-reservoir Operating Model)의 다중목적함수에 적합한 초기 가중치를 도출할 수 있는 시스템을 제안하는 것이다. 본 연구에서는 최적화 모형에 적합한 가중치를 결정함에 있어 댐의 초기저수량과 미래의 예상 유입량과 같은 수문 조건을 감안할 필요가 있음에 주목하였다. 이것은 초기저수량과 미래에 예상되는 유입량이 작을 경우 가급적 저수에 중점을 두고, 그 반대일 경우는 발전방류에 주안점을 두는 것이 바람직하다는 사실에서 추정해 볼 수 있는 가정이다. 따라서 댐의 초기 저수량 조건과 유입량 시나리오의 다양한 수문 조건별로 가장 적합한 가중치를 찾아본 후, 수문 조건을 입력요소로, 최적 가중치를 출력요소로 갖는 신경망 모형을 활용해서 수문 조건에 적합한 가중치를 예측할 수 있는 절차를 제안한다. 이 과정에서 최적 가중치를 도출하는 것이 관건이 될 수 있는데, 이를 위해 전승목 (2008)등이 제안한 DEA기반 순위결정 절차를 활용해서 최선의 파레토 최적해와 이에 대응되는 가중치를 찾아 이를 신경망 모형의 출력요소 값으로 활용하였다. 본 연구에서 제안하는 신경망 모형은 임의의 수문 상황에 대해 이에 적합한 CoMOM의 초기 가중치를 결정해 줌으로써 CoMOM과 같은 최적화 모형의 가중치 선정에 따르는 어려움을 극복하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.3 no.3
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• pp.11-18
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• 2003

Error diffusion is a procedure for generating high quality bilevel images from continuous-tone images but blurs the edge information. To solve this problem, we propose the improved method appling edge enhanced weights based on local characteristic of the original images. We consider edge information as local characteristic. First, we produce edges by appling 3$\times$3 sobel operator to the original image. The edge is normalized from 0 to 1. Edge information weights are computed by using sinusoidal function and the normalized edge information. The edge enhanced weights are computed by using edge information weights multiplied input pixels. The proposed method is compared with conventional methods by measuring the edge correlation and quality of the recovered images from the halftoned images. The proposed method provides better quality than the conventional method due to the enhanced edge and represents efficiently the detail edge. Also, the proposed method is improved in edge representation than the conventional method.