• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.149-152
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• 2003

플랜트 모델이나 경험에 근거하여 설계된 퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 나타내지 못할 경우가 있다. 이 경우 제어성능을 향상시키기 위해 제어기의 제어인자를 다시 조정하여야 하고, 이 조정과정은 시행착오 방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 정규화 된 오차와 오차 변화량를 사용하여 플랜트 응답에 따라 입력과 출력의 적절한 스케일 계수를 조정하는 퍼지제어기를 제안한다. 정규화 된 오차를 출력 소속함수의 중심과 폭에 곱해 출력 범위를 재조정하고, 플랜트 응답에 의해 입력의 스케일 계수를 결정한다. 이를 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의 실험을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.879-882
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• 2000

화자종속 음성인식 시스템은 훈련 데이터가 화자들 사이의 음향적 변이를 충분히 모델링 할 수 있을 때, 화자독립 시스템보다 더 성능이 졸은 것으로 알려져 있다. 화자 정규화 기술은 입력음성의 스펙트럼을 수정하여 화자들 사이의 변이를 줄인다. 최근 성공적인 화자 정규화 알고리즘은 신호처리단계에 화자 특유 주파수 워핑을 통합했다. 이런 알고리즘은 입력음성에 담겨있는 음향적 특징을 다 사용하지 않는다. 본 논문에서는 화자의 음향적 특징으로 세 개의 포만트 주파수를 이용하였고, 수집된 포만트 주파수들로부터 워핑함수를 정의하는데 선형회귀를 사용한 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하여 인식 성능을 향상할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.8C
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• pp.529-535
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• 2011

After permission for utilization of TV white space by FCC, a lot of attentions are focused on spectrum sensing, and various spectrum sensing methods have been proposed. However, they do not consider real environment, thus they are hard to achieve the required performance. In this paper, we propose resolutions for the problem which could be occurred in implementation of spectrum sensing module and verify performance of the proposed methods with computer simulation. The first proposed method utilizes channel status information to separate received signal and spurious for reducing false alarm probability caused by system internal spurious. The another proposed scheme is subband normalization method to prevent miss detection caused by multiple narrow band signals with different received signal strength. The simulation results verify that we can prevent false alarm cause by spurious components with the proposed system internal spurious cognition. Moreover, the proposed subband normalization method shows that it could overcome performance degradation caused by received signal strength difference.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2423-2426
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• 2003

음성합성은 합성방식에 따라 파형부호화법, 신호원부호화법, 혼성부호화법으로 분류할 수 있다. 특히 고음질 합성을 위해서는 파형부호화를 이용한 합성방식이 적합하다 하지만 파형부호화를 이용한 합성법은 여기 성분과 여파기 성분을 분리하지 않고 처리하기 때문에 음절단위나 음소단위의 합성기법으로는 바람직하지 못하다. 따라서 파형부호화법을 규칙에 의한 합성에 적용되도록 음원피치를 변경시키기 위한 피치 변경법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡을 최소화하기 위해 서브 선형근사에 의하여 스펙트럼 평탄화 시킨 후 스펙트럼 스케일링을 이용하여 피치를 변경하는 방법에 대하여 제안하였다. 기존 방법인 LPC법, Cepstrum법과 비교하여 어느 정도의 우수성을 보이는지 평가하였고 평가방법은 각각의 평탄화 된 신호의 분산을 구하여 평탄화의 정도를 측정하였다. 이때 평탄화 된 신호는 최고점이 영이 되도록 정규화 시키고 평균이 영인 분산을 계산하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 스펙트럼 왜곡율을 측정하여 본 결과 평균 스펙트럼 왜곡율은 평균 2.12％ 이하로 유지되었으며 실험결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.19-20
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• 2017

본 논문은 사용자제작콘텐츠 (User Created Contents, UCC)를 이용한 가상현실 (virtual reality, VR) 음향 재구성을 위한 스마트폰의 주파수응답 정규화에 관한 연구이다. 서로 다른 스마트폰들로 취득한 음향들을 연결할 때, 부자연스러운 음향이 발생하며, 이것은 주로 스마트폰별로 다른 주파수 응답에 기인한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 스마트폰의 주파수응답을 정규화 하는 과정이 필요하며, 본 연구에서는 심층신경망 (deep neural network)을 이용하는 방법을 제안한다. 심층신경망의 입력은 처리하고자 하는 스마트폰 음향의 스펙트럼이고 출력은 이것과 기준 스마트폰 음향의 스펙트럼과의 비율이다. 실험결과, 서로 다른 스마트폰으로 취득한 음향신호가 연결되었을 때, 객관적 및 주관적 평가를 통해 음향의 자연성이 개선됨을 확인 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.12
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• pp.1274-1285
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• 1991

This paper presents a statistical convergence analysis of the normalized least mean square(NLMS)algorithm that employs a single-pole lowpass filter, In this algorithm the lowpass filter is used to adjust its output towards the estimated value of the input signal power recursively. The estimated input signal power so obtained at each time is then used to normalize the convergence parameter. Under the assumption that the primary and reference inputs to the adaptive filter are zero mean wide sense stationary, and Gaussian random processes, and further making use of the independence assumption. we derive expressions that characterize the mean and maen squared behavior of the filter coefficients as well as the mean squared estimation error. Conditions for the mean and mean squared convergence are explored. Comparisons are also made between the performance of the NLMS algorithm and that of the popular least mean square(LMS) algorithm Finally, experimental results that show very good agreement between the analytical and emprincal results are presented.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.4
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• pp.587-597
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• 2020

In this paper, we analyze the normalization that occurs when processing digital hologram and propose an optimized quantization method. In JPEG Pleno, which standardizes the compression of holograms, full complex holograms are defined as complex numbers with 32-bit or 64-bit precision, and the range of values varies greatly depending on the method of hologram generation and object type. Such data with high precision and wide dynamic range are converted to fixed-point or integer numbers with lower precision for signal processing and compression. In addition, in order to reconstruct the hologram to the SLM (spatial light modulator), it is approximated with a precision of a value that can be expressed by the pixels of the SLM. This process can be refereed as a normalization process using quantization. In this paper, we introduce a method for normalizing high precision and wide range hologram using quantization technique and propose an optimized method.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.88-91
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• 2010

최근 무선통신 기술의 발당과 인터넷의 발달로 웹캠을 활용하여 얼굴인식, 몸동작 인식, 제스처 인식 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 웹캠으로부터 입력되는 손동작 동영상을 처리하여 수화 패턴 신호를 인식하는 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 프레임간의 차 연산을 이용하여 움직이는 오브젝트를 추출하고, YCbCr로 변환하여 손 모양 영역을 추출하여 특정 크기의 정규화 영상으로 변화하며, 정규화 영상의 오브젝트의 무게중심점을 기준으로 원의 반지름을 결정하고 원을 탐색하여 손가락의 펴짐과 굽힘에 대한 패턴 비교를 통하여 손 모양을 인식한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.5
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• pp.634-642
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• 1993

In this paper a new trajectory control method is proposed for a robot manipulator using a time delay neural network(TDNN) as a feedforward controller with an algorithm to learn inverse dynamics of the manipulator. The TDNN structure has so favorable characteristics that neurons can extract more dynamic information from both present and past input signals and perform more efficient learning. The TDNN neural network receives two normalized inputs, one of which is the reference trajectory signal and the other of which is the error signals from the PD controller. It is proved that the normalized inputs to the TDNN neural network can enhance the learning efficiency of the neural network. The proposed scheme was investigated for the planar robot manipulator with two joints by computer simulation.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.119-123
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• 2010

본 논문에서는 2단계 잡음제거 방법의 이득함수를 이용한 고조파 복원 잡음제거 방법의 이득함수를 조정하여 기존의 방법보다 음성개선을 향상시켰고, 제안한 방법으로 개선된 음성을 음성인식 기술에 적용하였다. 본 논문에서는 기존 방법으로 음성개선 결과 묵음구간에서 음성구간으로 변화는 구간에서 이전 프레임의 추정된 음성신호로 스펙트럼의 이득함수가 구해져서 음성이 발생하는 구간에서 왜곡이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 현상을 개선시키기 위해 2단계 잡음제거 방법의 이득함수를 추정된 a priori SNR과 비교하여 이득함수를 조정하고, 2단계 잡음제거 방법의 이득함수를 고조파 복원 방법의 이득함수와 비교하여 이득함수를 조정하여 음성을 개선하는 방법을 제안하였다. 그리고 음성인식을 위한 특징벡터 추출을 위해 제안한 방법으로 개선된 음성의 대수 에너지를 정규화 하는 대수 에너지 정규화 방법(Log Energy Normalization)을 음성인식 방법에 적용하였다.