• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.349-350
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• 2008

지능 로봇은 표현 가능한 사물, 공간을 모델링하기 위해 주변 환경을 인지하고, 자신이 수행할 수 있는 행동을 결합하여 임무를 수행하게 된다. 이를 위해 온톨로지를 사용하여 사물, 공간, 상황 및 행동을 표현하고 특정 임무 수행을 위한 자바 기반 Rule을 통해 다양한 추론 방법을 제공하는 로봇 지식 체계를 사용하였다. 사용된 로봇 지식 체계는 생성되는 인스턴스가 자료의 클래스와 속성 값이 일관성 있고 다른 자료와 모순되지 않음을 보장해 준다. 이러한 로봇 지식 체계를 효율적으로 사용하기 위해서는 완전한 온톨로지 인스턴스의 생성이 밑받침 되어야 한다. 하지만 실제 환경에서 로봇이 Vision Sensor를 통해 사물을 인식할 때 False Positive False Negative와 같은 인식 오류를 발생시키는 문제점이 있다. 이를 보완 하기 위해 본 논문에서는 물체와 물체간의 Spatial Relation, Temporal Relation과 각 물체마다의 인식률 및 속성을 고려하여 물체 인식 오류에서도 안정적으로 인스턴스 관리를 가능하게 하는 Rule 기반의 일식오류 검출 필터를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.33-36
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• 2018

코드리뷰는 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키며, 개발 기간을 단축시킨다. 기존의 코드리뷰 도구들은 문법적인 오류는 검출하지만, 논리적인 오류를 찾아내지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 Git 히스토리를 이용하여 코드 간의 연관성 그래프를 만들고, 이를 이용하여 논리적인 오류를 찾아내는 도구를 구현하였다. 코드상의 논리적 오류를 검출하여 프로그램 개발을 용이하게 하고, 내부에 잠재되어 있는 결함을 예방할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.2
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• pp.115-122
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• 2017

This paper proposes a deep learning algorithm based sign detection and recognition system for the blind. The proposed system is composed of sign detection stage and sign recognition stage. In the sign detection stage, aggregated channel features are extracted and AdaBoost classifier is applied to detect regions of interest of the sign. In the sign recognition stage, convolutional neural network is applied to recognize the regions of interest of the sign. In this paper, the AdaBoost classifier is designed to decrease the number of undetected signs, and deep learning algorithm is used to increase recognition accuracy and which leads to removing false positives which occur in the sign detection stage. Based on our experiments, proposed method efficiently decreases the number of false positives compared with other methods.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.6C
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• pp.562-571
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• 2010

Forward error correction (FEC) coding schemes using iterative soft decision detection (SDD) information are mandatory in most of the next generation wireless communication system, in order to combat inevitable channel imparirnents. At the same time, space-time block coding (STBC) schemes are used for the diversity gain. Therefore, SDD information has to be fed into FEC decoder. In this paper, we propose efficient SDD methods for turbo-coded STBC system using high order modulation such as QAM. We present simulation results of various SDD schemes for turbo-coded STBC systems, and show that the proposed methods can provide almost approximating performance to maximum likelihood detection with much less computational load.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.593-603
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• 1999

표본의 크기의 제1종오류의 확률 $\alpha$, 실용적으로 차이가 있다고 판독되어서 검출하고자하는 요인효과의 오차에 대한 상대적인 크기, 그 값에서의 제2종오류의 확률 $\beta$에 따라서 결정된다. 이 논문에서, 우리는 고정요인과 랜덤요인이 포함된 실험계획에서 표본의 크기를 결정하는 방법을 간단한 MATLAB 프로그램을 사용하여 고려한다. 분할법과 지분요인배치법의 예제를 들어 유의수준 $\alpha$와 최소 표준과 검출효과 $\Delta^*$에서 검정력이 적어도 $1-\beta$를 갖도록 표본의 크기를 결정한다

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.3
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• pp.62-67
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• 1993

부호 여기된 선형예측 음성보코더들은 4800bps의 낮은 전송율에서도 좋은 음질을 제공한다. CELP 형 보코더의 피치검색법의 문제점중에 하나는 피치 검출시의 조오류에 의해 예측이득이 저하된다는 점이다. 본 논문에서 우리는 CELP 보코더의 피치 예측이득을 개선하는 한 새로운 피치검색법을 제안하였다. 제안한 방법은 예비피치들을 검출하여 이들중 피치 예측이득이 최대인 값을 선정하는 방법을 적용하였다. 이 방법을 여러 화자의 발성에 대해 적용한 결과 피치 예측이득율 6.1% 정도 개선할 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2004.11a
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• pp.185-187
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• 2004

소프트웨어를 개발할 때 작성되는 명세서들은 개별특성으로 인해 연속적인 자동화가 이루어지지 않으며, 소프트웨어 감리에서도 많은 불일치 항목이 발견된다. 본 논문에서는 분석 및 설계단계에서 작성되는 명세서간 불일치를 검출하기 위해 시스템 개발과정에 대해 실시한 감리결과 보고서를 분석하여 불일치가 발생하는 연관된 명세서를 내용별로 분류하고, 이를 바탕으로 분석, 설계, 테스트 단계별로 사용되는 명세서간 불일치 추출방안을 제안한다. 이를 이용하면, 분석 및 설계단계에서 작성되는 명세서의 오류를 줄임으로써 최종산출물인 소프트웨어에 대한 품질을 향상시킬 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.1
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• pp.65-70
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• 2005

This paper deals with the problem of double-talk (DT) detection in anacoustic echo canceller (AEC). In the DT detection algorithm with correlation coefficient, detection errors occasionally occur because it is hard to set the threshold to distinguish DT from echo path change (EPC). Adaptive filter falls into the situation that it stops updating its filter coefficients when EPC is erroneously considered as DT at the starting-point of EPC. In addition, in case of echo path changing during the DT period, the end-point detection of DT period fails so that the AEC cannot update its filter coefficients for a while even after the DT period ends. To solve these problems, in this paper, we propose a novel AEC that employs an auxiliary filter. We use the idea that though the error signal cannot be estimated using reference signal in case or DT situation but it can be in case or EPC situation. The experimental result verifies that the proposed method could solve the problems caused by DT detection error or echo path change during the DT period.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.20 no.4
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• pp.277-282
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• 2011

We carried out shape recognition. We found out cucumber's feature shape by means of neural network and back propagation algorithm. We developed an algorithm which finds object position and shape in real image and we gained following conclusion as a result. It was processed for feature shape extraction of cucumber to detect automatic. The output pattern rates of the miss-detected objects was 0.1~4.2% in the output pattern which was recognized as cucumber. We were gained output pattern according to image resolution $445{\times}363$, $501{\times}391$, $450{\times}271$, $297{\times}421$. It was appeared that no change was detected. When learning pattern was increased to 25, miss-detection ratio was 16.02%, and when learning pattern had 2 pattern, it didn't detect 8 cucumber in 40 images.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.4 no.2
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• pp.119-135
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• 1994

위성을 이용한 통신에서 오류의 검출과 교정은 중요한 과제중의 하나이다. 이 논문에서는 위성통신에 많이 응용되는 컨벌루션 부호에 있어서 전송되는 데이터에 패리티 비트를 부가하고 인터리브를 행하여, 채널상에서 나타나는 집단적 오류에 대해 능률적으로 대처할 수 있는 방법을 제시하고 있다. 이 방법은 부호화 과정에서 패리티비트를 얻기 위한 추가적 계산이 필요 없어서 계산의 복잡도를 증가시키지 않는다. 또 부호해석 과정에서는 개선된 알고리즘의 적용을 통하여, 예상되는 오류의 발생량이 큰 경우에만 패리티 정보를 참조케함으로써 불필요한 계산량의 증가를 줄이고 있다.