• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06e
• /
• pp.265-268
• /
• 1998

일반적으로 음성 합성용 데이터 베이스에서는 고음질을 유지할 수 있는 파형 부호화법을 주로 사용한다. 그것은 파형 부호화법이 발성자의 개성과 메시지 정보를 보존하기 때문에 음질의 명료성이 우수하기 때문이다. 그러나 기존에는 파형 부호화법을 적용해서 음성 파형 자체의 잉여성분만을 제거한 후 합성용 데이터 베이스로 사용하기 때문에 음성 합성용 데이터 베이스의 크기가 커지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 기존의 운율조절법을 통해서 음성 합성용 데이터 베이스를 압축하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 고음질을 갖는 음성 합성용 데이터 베이스를 가질 수 있었고 데이터 베이스의 크기도 줄일 수 있었다.

• Review of KIISC
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.65-78
• /
• 1996

본 논문에서는 JPEG 알고리즘을 이용하여 화상데이터를 부호화할때 디지털 서명문과 같은 기밀 데이터를 몰래 집어넣어 합성하는 방식에 대하여 고찰한다 그 기본원리는 DCT 계수를 양자화 할 때 필연적으로 생기는 오차를 이용하는 것으로 0이 아닌 양자화 계수를 합성하고자 하는 기밀데이터에 따라 근처의 정수로 조절하는 것이다. 이 방식을 SIDBA 표준화상에 적용하여 화상의 열화는 무시할 정도로 작으면서 원하는 크기의 기밀 데이터를 합성할 수 있음을 보인다. 또한, 화질의 열화를 최소화시키면서 일정량의 기밀 데이터를 합성시키기 위하여 블록당 1화소를 적절히 선택하여 제3자의 공격에 대한 안전성을 향상시키는 방법을 제시하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.06a
• /
• pp.258-259
• /
• 2016

일반적으로 UHD 방송 편집 시스템에서 UHD 영상의 데이터양이 막대하기 때문에 실시간 전송을 위해 코덱과 함께 압축하여 편집 서버로 혹은 편집 서버로부터 스트림 형태로 전송한다. BT.1120 형태로 전송 송출된 SDI (Serial Digital Interface) 내장 음향 데이터는 영상과 달리 보조 데이터 영역에 다른 메타 데이터들과 함께 합성되어 전송 송출되기 때문에 추출 및 합성이 상대적으로 어렵다. 특히 재생을 위해서는 영상 코덱으로부터의 출력 영상과의 동기를 고려해야 하고 음향 데이터를 BT.1120 표준에 맞춰 보조 데이터 영역에 합성해야하기 때문에 개발에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 UHD 영상/음향 데이터의 실시간 획득/재생 시스템에서의 SDI 내장 음향 데이터의 추출 및 합성을 위한 FPGA (Field Programmable Gate Array) 기반 하드웨어 플랫폼을 제안하였다. 또한, 이를 위한 음향 데이터 추출 로직과 합성 로직을 HDL(Hardware Design Language) 설계하여 FPGA 내에 탑재하고 카메라/디스플레이/편집 서버와 통합하였다. 시험 결과 4K 60fps 데이터에서 정상적으로 영상과 음향을 분리/획득 및 합성/재생하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.7-14
• /
• 2013

In this paper, there is a research for providing environmental data to reflect environmental effects to the simulation for the aviation weapon systems by the construction of the synthetic battlefield. The results of the aviation engagement simulation are able to differ by environmental effect. This paper analyzes the real aviation battlefield and designs the synthetic battlefield based on the analysis. In order to construct the designed synthetic battlefield, we collects the real environmental data for the atmosphere and structures the collected data using GIS (Geographic information system interpolation). The main objective of this paper is to design the synthetic battlefield based on the derived environmental factors from the analysis of the real aviation battlefield, and it constructs the designed synthetic battlefield by the collection of real atmosphere data. The constructed synthetic battlefield provides the environmental data which are requested from the distributed simulation system, and it makes the system reflect environmental effects to the simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.446-450
• /
• 2020

딥러닝 기반의 영상 분석 방법들은 많은 양의 학습 데이터가 필요하며, 학습 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요된다. 특히 객체 검출 분야의 경우 영상 내 객체의 위치, 크기, 범주 등의 정보가 모두 필요하여 학습 데이터 구축에 더 많은 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위해 최근 이미지 합성기반 데이터 증강에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이미지 합성기반 데이터 증강 방법은 배경 영상에 객체를 합성할 때 객체와 배경 영상이 접한 영역에서 아티팩트(Artifact)가 발생하며, 이는 객체 검출 모델이 아티팩트를 객체의 특징으로 모델링하여 검출 성능이 저하되는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 양방향 필터 기반의 이미지 합성 방법을 제안하고, 단일 단계 검출의 대표적인 방법인 RetinaNet을 이용하여 이미지 합성기반 데이터 증강 방법의 성능을 분석하였다. 공개 데이터셋에 대한 실험 결과 본 논문에서 사용한 단일 검출 방법 및 데이터 증강 기법을 사용하면 더 적은 양의 증강 데이터로 기존 방법과 동일한 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.27 no.1
• /
• pp.8-14
• /
• 2023

The existing self-supervised learning-based CutPaste generated synthetic data by cutting and attaching specific patches from normal images and then performed anomaly detection. However, this method has a problem in that there is a clear difference in the boundary of the patch. NSA for solving these problems have achieved higher anomaly detection performance by generating natural synthetic data through Poisson Blending. However, NSA has the disadvantage of having many hyperparameters that need to be adjusted for each class. In this paper, synthetic data similar to normal were generated by a simple method of making the size of the synthetic patch very small. At this time, since the patches are so locally synthesized, models that learn local features can easily overfit synthetic data. Therefore, we performed anomaly detection using gMLP, which learns global features, and even with simple synthesis methods, we were able to achieve higher performance than conventional self-supervised learning techniques.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.10a
• /
• pp.19-21
• /
• 2022

Anomaly detection using self-supervised learning typically generates synthetic data to learn to classify normal and abnormal, and uses real abnormal data as test data to measure anomaly detection performance. In a study using this method to generate synthetic data similar to normal data, anomaly detection was carried out by generating synthetic data by cutting and pasting a specific patch from the original image. In this way, the degree of similarity to normal data depends on the number and size of patches, which affects anomaly detection performance. In this paper, synthetic data were generated by varying patch sizes and numbers, and then similarity and analysis with normal data were conducted using a pre-trained model, and anomaly detection performance was measured by learning the model.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
• /
• v.3 no.4
• /
• pp.299-306
• /
• 2000

이 논문은 파이프라인 함성을 위한 상위수준 데이터 경로 하성과 콘트롤 합성의 통합에 관한 연구이다. 현재 대부분의 상위수준 합성 방법은 콘트롤 영역의 영향을 무시하는데 보다 나은 설계를 위하여 데이터 경로디자인 영역과 콘트롤 디자인 영역을 통합하여 탐색하는 파이프라인 상위수준함성 도구를 구현했다. 이 도구는 비용 제한 하에서 최고 성능의 파이프라인을 합성하는 비용재한합성과 성능 제한 하에서 최서 비용의 파이프라인을 합성하는 성능 제한합성의 두 가지 방식을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.246-249
• /
• 2021

기존의 이미지 분리 및 합성 과정은 전문 프로그램의 도움을 받아 이미지로부터 사물이나 환경을 분리하거나 합성하여 이루어져 왔으며 생산되는 이미지의 양에서 일반 사용자가 생성하는 이미지의 비중이 높음에도 상대적으로 적은 수의 인원만이 기존 이미지를 분리하고 합성할 수 있었다. 본 논문에서는 다량의 기존 이미지 내 요소를 손쉽게 분리, 합성하여 새로운 컨텐츠를 제작할 수 있도록 하는 메타데이터 구조와 이를 활용하여 이미지 합성에 대한 사용자 편의성을 높이는 플랫폼을 제안한다. 이는 object segmentation 을 기반으로 이미지의 각 요소를 분리하고 계층화 하여 이루어지며 이미지 합성에 대한 접근성을 높이고 분리된 이미지의 속성을 메타데이터로 함께 표기하여 다량의 기존 이미지에서 필요로 하는 이미지 요소를 빠르게 찾을 수 있도록 한다. 또한 분리된 이미지 요소의 속성을 구체화하기 위해 사용할 수 있는 방법들에 대해 논의한다. 결과적으로 위 제안은 기존 이미지 요소를 분리, 합성하기 위해 필요한 장벽을 낮추는 역할을 수행하여 더 많은 사용자들이 이미지 합성에 참여할 수 있게 할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.5-14
• /
• 2018

All kinds of monitoring data in construction site could have outlier created from diverse cause. In this study generation technique of synthesis value, its regression, final outlier detection and assessment are conducted to distinct outlier data included in extensive time series dataset. Synthesis value having weight factor of correlation between a number of datasets consist of many monitoring data enable to detect outlier by increasing its correlation. Standard artificial dataset in which intentional outliers are inserted has been used for assessment of synthesis value technique. These results showed increase of detection accuracy for outlier and general tendency in case of having different time series models in common. Accuracy of outlier detection increased in case of using more dataset and showing similar time series pattern.