본 연구에서는 효과적인 시계열 예측을 위하여 구간연산 기능을 갖는 신경망모델을 제안한다. 이는 기존의 FIR 네트워크의 동작특성을 구간연산으로 일반화함으로써 시계열 신호의 동적 특성을 효과적으로 반영할 뿐만 아니라 학습데이타 표현의 유연성을 증대시킨다. 이는 또한 실제 응용에서 신경망 입력 데이타에 내재할 수 있는 측정치 오류의 영향을 보완할 수 있게 하며 데이타 그룹화를 효과적으로 이룰 수 있게 함으로써 입력데이타의 양을 감축시키고 이로부터 학습의 효율을 개선한다. 본 논문에서는 구간연산을 이용하여 네트워크 동작특성, 학습알고리즘을 제시하고 실제 응용시스템에 이를 적용함으로써 제안된 이론의 유용성을 평가한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.793-795
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2020
본 논문에서는 스파이킹 뉴론(Spiking Neuron)들이 쿨롱에너지 포텐셜 (Coulomb Energy Potential)을 가지는 스파이킹 신경회로망에서의 학습알고리즘을 일반화하여 구간연산(Interval Arithmetic)의 학습이 가능한 학습알고리즘을 제안한다. 제안하는 학습알고리즘은 입력 데이터로서 구간(Interval) 데이터와 포인트(Point) 데이터를 모두 학습 할 수 있는 일반화된 학습알고리즘으로서 간단한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 범위(Lower bound & Upper bound)를 가지는 구간데이터와 포인트데이터의 통합적인 학습이 가능하고 전문가시스템(expert system)에서의 "don't care attributes"의 학습 등에도 활용이 가능함을 보인다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.349-350
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2012
본 논문에서는 다자간 영상통화의 오디오 게인콘트롤을 위한 저연산 음성분류방식을 제안한다. 제안된 음성분류방식은 입력되는 음성신호를 음성신호의 특징에 따라서 묵음/무성음/유성음으로 분류한다. 입력된 음성신호의 에너지를 이용해서 음성구간과 비음성구간을 판별한다. 음성구간으로 판별된 구간에 대해서 ZCR(Zeor Crossing Rate)를 이용하여 유성음과 무성음으로 분류한다. 제안된 방식의 성능을 측정을 위해 음성분류 정확도와 연산시간을 측정하여 성능을 측정하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.49-52
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2011
본 논문에서는 구간선형 모델을 적용하여 낮은 복잡도를 가지는 LSC(Lens-Shading Correction) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 화소와 렌즈 중심점으로부터 거리를 정수형으로 계산하고, 이 정수를 거리에 대한 LSC 이득값이 저장된 LUT(Look-Up Table)에 대한 주소로 적용하여, 입력 화소 값에 곱함으로써 LSC를 수행한다. 거리를 구하려면 제곱근 회로가 추가되어야 한다. LUT에 저장된 이득값은 원점으로부터의 거리에 대한 평균 이득값을 저장하고 있기 때문에, 제곱근 계산에 높은 정밀도를 할애하여도 LSC 보상된 영상의 화질에 미치는 영향은 높지 않으므로 정수형 제곱근 연산을 수행한다. 제곱근 계산은 구간 선형화하여 단지 덧셈과 쉬프트 연산만으로 제곱근 연산을 완료할 수 있도록 간략화 하였다. 제안한 알고리즘을 양산 중인 일반 카메라 모듈에 적용한 결과, 카메라모듈 제조업체의 LSC 평가 기준을 상회하는 수준으로 나타나며, 구현될 하드웨어 복잡도가 매우 낮아서 모바일 카메라 구현에 매우 적합하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.49-51
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2005
시간의 흐름에 따라 그 위치가 빈번히 변화하는 이동 객체의 특성으로 인해 실시간으로 증가하는 이동객체의 연산 정보를 효과적으로 관리할 수 있는 효율적인 연산 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 시공간 연산을 위해 기존에 제안되었던 HR 트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 HR-트리(Extended HR-Tree : EHR-Tree)를 제안한다. 기존의 HR 트리는 삽입, 삭제, 갱신과 같은 연산이 빈번한 경우에 단말 노드 및 비단말 노드를 새로 생성해야 함으로 인하여 성능이 떨어지고, 공간의 낭비가 있게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 제안하는 EHR-트리는 연산이 발생할 때마다 새로운 HR-트리를 생성하는 것이 아니라 시간 구간을 두어서 새로 발생한 연산이 같은 시간 구간에 있을 경우 그 단위시간에 생성된 HR-트리에 그대로 삽입, 삭제, 갱신과 같은 연산을 수행하게 된다. 따라서 기존 HR-트리에서 단말 노드 및 비단말 노드를 새로 생성해야함으로 발생되던 많은 저장 공간 요구를 감소시킴으로, 즉 전체 연산 크기를 작게 하여 디스크 I/O수를 감소시킴으로써, 시공간 질의의 처리 속도를 향상시켜 효율적인 질의가 가능하도록 한다.
In this paper, we propose a new parallel search algorithm to acquire synchronization for UWB(Ultra Wideband) systems that reduces computation of the correlation. The conventional synchronization acquisition algorithms check all the possible signal phases simultaneously using multiple correlators. However it reduces the acquisition time, it makes high power consumption owing to increasing of correlation. The proposed algorithm divides the preamble signal to input the correlator into an m-bit bunch. We check the result of the correlation at first stage of an m-bit bunch data and predict whether it has some synchronization acquisition information or not. Thus, it eliminates the unnecessary operation and save the number of correlation. We evaluate the proposed algorithm under the AWGN and the multi-Path channel model with MATLAB. The proposed parallel search scheme reduces number of the correlation 65% on the AWGN and 20% on the multi-path fading channel.
도로보수는 매우 고가의 사업으로서 정확한 분석이 필수적이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수많은 대상구간의 도로파손에 대한 보수방법 및 보수우선순위를 정확하고 신속하게 결정하기 위해서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용한 도로보수방법론을 개발하였다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘의 주 분석기법인 교배연산, 돌연변이연산, 복제연산, 룰렛휠기법, 적합도함수등을 이용하였으며, 균열, 바퀴자국, 부스러짐, 플러쉬등의 4개 파손상태와 실코트, 덧씌우기, 팻칭, 재포장등의 4개 보수방법만을 분석대상으로 하였다. 또한 적합도의 판정을 위해서 각 구간의 보수효과, 자원요구량, 자원제약량을 이용하였으며, 이를 통해서 적절한 보수방법 및 보수우선순위를 결정하였다.
본 논문에서 디지털 영상의 인증과 무결성을 확인하는 새로운 워터마킹 기법을 제안하였다. 컨텐츠에 대한 인증과 무결성을 체크하는 방법 중, 암호학적 해쉬함수(MD5)를 이용한 Wong의 방법이 인증과 무결성을 위한 워터마크 방법으로는 가장 적합하다. 특히 이 방법은 암호학적인 해쉬함수를 사용하므로 워터마킹 알고리즘의 안정성이 암호학적 해쉬함수의 안정성에 의존하게 되므로 안전하다. 해쉬 값을 계산하려면 법(modulus), 보수 (complement), 시프트 (shift), XOR (bitwise exclusive-or) 등 연산이 필요하다. 그러나 본 논문에서는 곱셈 연산만 필요로 한 산술부호화기법 (Arithmetic coding)을 이용하였다. 이 기법은 입력되는 심벌 (symbol)들의 확률구간을 계속적으로 곱하여 결과적으로 얻어지는 누적확률구간을 출력한다. 본 논문에서 키(key) 값에 의하여 심벌들의 확률구간을 결정하고, 그리고 키 값에 의하여 심벌들의 입력순서론 재배치함으로써 결과적으로 얻어지는 누적확률 값은 키 값에 의존하게 하였다. 실험을 통하여 본 알고리즘이 무결성을 입증할 수 있고, PSNR은 51.13dB 이상으로서 아주 좋으며, 위변조를 판단하는데 소요되는 시간은 해쉬함수 (MD5)를 사용하는데 걸리는 시간이 1/3배이다. 그러므로 실시간으로 사용 가능하다.
This paper proposes a Gaussian mixture model(GMM)-based music discrimination system for FM broadcasting. The objective of the system is automatically archiving music signals from audio broadcasting programs that are normally mixed with human voices, music songs, commercial musics, and other sounds. To improve the system performance, make it more robust and to accurately cut the starting/ending-point of the recording, we also added a post-processing module. Experimental results on various input signals of FM radio programs under PC environments show excellent performance of the proposed system. The fixed-point simulation shows the same results under 3MIPS computational power.
With growing interest in location-based service (LBS), there is increasing necessity for nearest neighbor (NN) search through query while the user is moving. NN search in such a dynamic environment has been performed through the repeated applicaton of the NN method to the search segment, but this increases search cost because of unnecessary redundant calculation. We propose slabbed continuous nearest neighbor (Slabbed_CNN) search, which is a new method that searches CNN in the search segment while moving, Slabbed_CNN reduces calculation costs and provides faster services than existing CNN by reducing the search area and calculation cost of the existing CNN method through reducing the search segment using slabs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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