• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.43-46
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• 2000

G.723.1 부호화기는 음성신호의 주기성을 피치와 피치 이득계수로, 스펙트럼 정보를 LSP(Line Spectrum Pair)로 부호화하고 있다. 그런데 주기성을 부호화 할 때 유성음의 피치가 일정한 안정구간과 피치가 변화하는 전이구간의 차이를 두지 않고 처리하여 전이구간에서의 정확한 피치검출이 이루어지지 않는다. 이러한 처리 때문에 전이구간에서의 음질의 열하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 전이구간의 피치검출의 정확성을 높여 음질을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 먼저 G.723.1 부호화기에서 검출되는 피치 이득계수를 이용하여 안정구간의 피치 이득계수의 문턱 값을 정한다. 그리고 피치 이득 계수가 문턱 값을 넘는 부분에 한하여 구해진 피치를 전후 10샘플을 조절하여 피치 이득계수를 다시 구하여 문턱 값에 가장 가까운 값을 대표피치 이득계수로 정하고 그때의 피치와 함께 부호화한다. 실험 결과 평균 0.6(dB) segmental SNR(Signal to Noise)과 평균0.12 MOS가 향상되었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.30 no.2
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• pp.75-82
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• 2002

It is useful to detect the tracking error with an optimal view in the presence of measurement origin uncertainty. In this paper, after the investigation of the targer error dependent on the detection threshold as well as the detection and false alarm probabilities in a clutter environment, a new algorothm that optimizes the threshold of validation region for target trackinf is proposed. The performance of the algorithm is demonstrated through computer simulations.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.1
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• pp.107-117
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• 2016

STD method using a mean and standard deviation is widely used in various inspection systems. The result of detection using the STD method is very dependent on the threshold value. This paper proposes an adaptive defect detection algorithm to with a precise detection of an ultimate defect. The proposed method is determined threshold value adaptively using a skewness that indicates a similarity of intensity and normal distribution of image. In the experiment, we used a various TFT-LCD images for a quantitative evaluation of defect detection performance evaluation result to prove the performance of the proposed algorithm.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.9 no.1
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• pp.1-9
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• 2008

One of the problems for implementing the spot detection phase in the 2-DE gel image analysis program is the eliminating noises in the image. Remained noises after the preprocessing phase cause the over-segmented regions by the segmentation phase. To identify and exclude the over-segmented background regions, if we use the fixed thresholding method that is choosing an intensity value for the threshold, the spots that is invisible by the eyes but mean a very small amount proteins which have important role in the biological samples could be eliminated. This paper propose an adaptive thresholding method that come from an idea that is got on statistical analysing for the prominences of the peaks. The adaptive thresholding method works as following. Firstly we calculate an average prominence value curve and fit it to exponential function curve, as a result we get parameters for the exponential function. And then we calculate a threshold value by using the parameters and probability distribution of errors. Lastly we apply the threshold value to the region for determining the region is a noise or not. According to the probability distribution of errors, the reliability is 99.85% and we show the correctness of the proposed method by representing experiment results.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.22 no.3
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• pp.99-103
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• 2021

Recently, convolutional neural networks (CNNs) have been widely utilized due to their outstanding performance in various computer vision fields. However, due to their computational-intensive and high memory requirements, it is difficult to deploy CNNs on hardware platforms that have limited resources, such as mobile devices and IoT devices. To address these limitations, a neural network compression research is underway to reduce the size of neural networks while maintaining their performance. This paper proposes a CNN compression technique that dynamically adjusts the thresholds of pruning, one of the neural network compression techniques. Unlike the conventional pruning that experimentally or heuristically sets the thresholds that determine the weights to be pruned, the proposed technique can dynamically find the optimal thresholds that prevent accuracy degradation and output the light-weight neural network in less time. To validate the performance of the proposed technique, the LeNet was trained using the MNIST dataset and the light-weight LeNet could be automatically obtained 1.3 to 3 times faster without loss of accuracy.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.12 no.3
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• pp.35-40
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• 2017

Out-of-limit (OOL) alarm method that is threshold checking of telemetry value is widely used for the satellites fault diagnosis and health monitoring. However, it requires engineering knowledge and effort to define delicate threshold value and has limitations that anomalous behaviors within the defined limits can't be detected. In this paper, we propose a satellite anomalous behavior detection system through fuzzy model that is composed by important statistical feature selected by rough-set theory. Not pre-defined anomaly is detected because only normal state data is used for fuzzy model. Also, anomalous behavior within the threshold limit is detected by using statistic feature that can be collected without engineering knowledge. The proposed system successfully detected non-ordinary state for battery temperature telemetry.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.438-440
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• 1998

본 논문에서는 복부의 전산화 단층촬영 영상으로부터 체지방의 양을 측정하기 위한 영상처리에서 사용되는 문턱치의 자동 설정 방법을 제안한다. 체지방의 정량적 측정은 비만과 관련된 진단 및 치료에 있어서 중요하다. 기존의 비만도 측정은 체중과 신장의 비, 허리와 둔부 둘레의 비, 손으로 잡히는 복부의 두께 등 단순한 측정방법을 사용하여 실제 지방의 양을 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 최근에 전산화 단층촬영 영상으로부터 영상처리를 통하여 직접 지방의 양을 측정하려는 시도가 있다. 전산화 단층촬영 영상을 이용하면 지방의 양을 정량적으로 측정할 수 있고 피하지방과 복강내지방 등 특정부위의 체지방의 양을 측정할 수 있다. 전산화 단층촬영은 밀도에 비례하는 하운스필드 단위 값으로 구성된 영상을 제공한다. 일반적으로 체지방은 하운스필드 단위 값이 -150에서 -50사이인 것으로 알려져 있다. 그러나, 체지방의 문턱치는 사람에 따라 다르고, 또한 같은 사람에 대해서도 촬영 부위에 따라 다르다. 본 논문에서는 이러한 차이를 히스토그램을 통하여 보이고 히스토그램의 가우시안 함수 근사로부터 체지방의 문턱치를 자동으로 설정하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.331-331
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• 2017

2011 년부터 2014 년까지 4 년간의 여름철에 한반도에 비교적 많은 강수를 남긴 23 개의 중규모 저기압-구름무리 집중호우 사례를 선정하여, 이들 사례에서의 중규모 저기압 발생과 이동 그리고 그것에 동반된 강수계에 의한 강수 발생을 수치예측하는 실험을 수행하였다. WRF 모델을 이용하여 12 km와 4 km 수평격자 크기로 수치실험을 진행하였으며, 각 사례에 대해 중규모 저기압이 발생한 시점을 초기 시각으로 하여 수치적분을 수행하였다. 수치실험 결과와 AWS 강수량 관측 자료를 $0.1^{\circ}{\times}0.1^{\circ}$ 격자에 각각 내삽한 후 비교하였다. 12 km 격자 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 9개 (39 %)만이 0.3이 넘는 성공임계지수(TS)를 나타냈고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)의 사례에서 0.3이 넘는 TS가 나타났다. 4 km 실험에서는 25 mm/12h 문턱값에 대해 23개의 사례 중 10개 (43 %) 사례에서 0.3이 넘는 TS 값이 나타났고, 50 mm/12h 문턱값에 대해서는 17개 사례 중 7개 (41 %)로 나타나 WRF 모델의 수평격자 크기와 관계없이 비슷한 성능을 보였다. 중규모 저기압이 진행하는 경로에 따라 예측 능력에 차이가 나타났다. 23개 사례를 중규모 저기압 발생지점으로부터의 이동경로에 따라 준 직선 경로 사례 그룹, 곡선형 경로 사례 그룹, 정체사례 그룹으로 분류하여 각 그룹에 대해 예측 능력을 조사한 결과, 직전 경로 사례들에 대한 4km 격자 모델 예측은 55 %의 사례에서 0.3보다 큰 TS값을 보여, 30 %의 사례에서 0.3 이상의 TS 값을 보인 곡선형 경로 사례들에 대한 예측보다 상대적으로 높은 예측 신뢰도를 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2004.11a
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• pp.57-60
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• 2004

Evaluating the risk of collision quantitatively plays a key role in developing the expert system of navigation and collision avoidance. This study analysed thoroughly how to determine the thresholds as described in the new evaluation of collision risk using sech function, and developed the appropriate equation as applicable.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.171-174
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• 2010

무선 통신 환경에서 간섭과 잡음으로 인한 채널 추정 오류는 데이터 검출을 위한 등화 성능을 현저하게 저하시킨다. 포스트 프로세싱은 채널 추정 이후에 이러한 추정 오류를 줄이기 위한 작업이며, 여기서는 소수의 채널 계수만이 무선 채널의 다중 경로에 의한 신호 성분을 갖는 무선 채널의 특성을 이용하여 신호 성분을 포함하지 않은 계수를 선별하고 이를 제거함으로써 채널 추정 오류를 줄이는 방법을 위한 순환 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 잡음 분산을 기준으로 문턱값을 결정하고, 그 문턱 값보다 작은 계수는 신호성분을 포함하지 않는다고 간주하여 이를 제거하였다. 제안된 순환 알고리즘은 잡음 분산의 추정치를 반복이 진행됨에 따라 갱신하여 이를 기준으로 구한 문턱값을 이용한 포스트 프로세싱을 반복함으로써 채널 추정 성능을 개선시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 유사한 복잡도를 갖는 반복 횟수를 적용하는 경우에 월등히 성능이 개선되며, 특히 반복 횟수를 조절함으로써 처리 시간과 채널 추정 성능을 최적화할 수 있는 유연성을 갖고 있다.