• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.375-378
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• 2020

본 연구는 토지 보상비의 추정 모델 개발을 위해서 건설 CALS (Continuous Acquisition & Life-cycle Support) 시스템의 내부데이터와 개별공시지가 및 표준지 공시지가 등의 외부데이터, 그리고 개발된 추정 모델의 고도화를 위한 개별공시가 데이터를 기반으로 생성된 데이터를 활용하였다. 이렇게 수집된 3가지 유형의 데이터를 분석하기 위해서 기존 선형 모델 또는 의사결정나무 (Tree) 기반의 모델상 과적합 오류를 제거할 경우 매우 유용한 알고리즘으로 Decision Tree 기반의 Xgboost 알고리즘을 데이터 분석 방법론으로 토지 보상비 추정 모델 개발에 활용하였다. Xgboost 알고리즘의 고도화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 적용한 결과, 실제 보상비와 개발된 보상비 추정 모델의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 범위는 19.5%로 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1803-1810
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• 2009

본 논문은 OFDM을 사용하는 DVB-T 시스템에서 발생하는 IQ 불평형 오류를 추정하고 보상하는 문제를 Matlab으로 성능 평가하고, 이 중 IQ 불평형 오류 추정 보상 회로 부분을 Xilinx의 System Generator를 이용하여 FPGA로 설계 구현하여 성능을 비교 평가한 것이다. 모의실험 결과, Matlab 결과와 System Generator 결과 모두 IQ 불평형 오류가 우수하게 추정 보상됨을 확인하였으며, 또한 구현한 FPGA의 성능을 평가하기 위해 Hardware co-simulation 과정을 통해 Xilinx Sparta3 xc3s1000 fg676-4 target Device에 로딩하고, 타이밍 해석과 resource량도 확인함으로서 성능을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.630-640
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• 2002

동영상 압축 비트열은 전송 오류에 매우 민감하다. 만일 전송열 패킷이 손실되거나 손상되어 수신되면, 현재 복호하는 화면 뿐만 아니라, 연속적으로 복호될 화면들에도 화질 저하를 초래한다. 오류은닉 기술은 오류가 없이 수신된 영상 정보를 이용하여 손상된 부분을 은폐하여 화질 저하를 최소화시키는 기법이다. 한가지 방법은 손상된 매크로블록의 움직임 벡터를 추정하고 추정된 움직임 벡터를 이용하여 움직임 보상함으로써 손상된 부분을 은닉시키는 방법이 있다. 본 논문에서는 매크로블록의 왜곡 모델을 제시하여 손상된 매크로블록의 추정된 움직임 벡터로 움직임 보상하여 은폐하는 방법이 타당함을 증명한다. 오류은닉의 성능을 향상시키기위해 옵티컬 플로우 기반의 움직임 벡터 추정 방법을 제안하고 다른 움직임 벡터 복원에 의한 오류은닉 방법들과 성능을 비교한다. 또한 제안된 방법은 기존의 방법들보다 계산량이 적은 장점이있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵
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• pp.35-40
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• 1999

이 논문은 디지털 TV의 압축 비트열을 전송할 때, 채널 오류로 인해 디지털 TV 디코더에서 화면을 재생할 때 발생할 수 있는 화질의 저하를 최소화시키는 방법을 기술한다. 텔레비전과 같은 단방향 방송 시스템에서 전송 도중에 오류가 발생하여 수신측에서 전송 오류를 제대로 정정하기 곤란할 때, 재생된 화면이 심각하게 훼손될 수 있다. 이때 오류로 인한 화면의 손상을 주변의 공간적 또는 시간적 상관 정보를 이용하여 화면을 복원하는 동작을 오류 은폐라고 한다. 최근 디지털 TV나 고선명 TV의 기본 부호화 방식으로 많이 사용하고 있는 MPEG 비디오 표준 방식은 공간적인 중복 정보를 압축하기 위해 DCT 변환을 수행하며, 시간적인 중복 정보를 압축하기 위해 움직임 예측과 움직임 보상 방법을 이용한다. 또한 MPEG 비디오 압축 방식은 일종의 차분 부호화 방법을 사용하기 때문에 현재 화면에서 오류가 발생하면 현재 화면뿐만 아니라, 시간적으로 나중에 부호화된 화면에도 오류가 전파된다. 본 논문에서는 MPEG 비트열의 채널 오류의 영향을 분석하여 화면간에 존재하는 시간적인 중복성을 이용하여 움직임 벡터를 추정하여 손상된 부분을 은폐시키는 방법을 제안한다. 기본적으로 손상된 매크로블록의 위와 아래로 인접한 화소값들을 움직임 벡터의 추정에 사용한다. 제안된 방법들 중에서 주변 움직임 벡터들의 가중치를 이용한 평균값 방법과 초기 움직임 벡터를 이용한 확장 영역 움직임 추정 방법이 우수한 결과를 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권3호
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• pp.333-338
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• 2019

문화콘텐츠는 고속, 고품질의 데이터 통신이 가장 핵심적인 요소이다. 고품질 콘텐츠로 VR AR 기술이 포함되고 다양한 고품질 콘텐츠는 스마트 폰을 통해 무선이동 중 스트리밍 서비스를 받을 수 있다. 또한, 사물이 무선인터넷에 연결을 하기위한 IoT(Internet of Things) 환경에서 네트워크 및 유무선 통신이 필연적으로 필요하다. IoT는 다양한 네트워크 기술로 4G, 5G 이동통신, WIFI 무선랜, 블루투스 등의 방식에 연결하여 사용되어 진다. 사물간의 연결을 언제 어디서나 이용할 수 있는 기술로 무선 이동통신 환경에서 이루어 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 고속 이동 환경에서도 고품질의 콘텐츠를 서비스 받을 수 있도록 이동통신 채널 환경 분석을 토대로 데이터 오류를 줄일 수 있는 데이터 오류 보상 추정 방식에 대해 연구한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.31-40
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• 2003

대부분의 얼굴인식 시스템은 현재 2차원 영상을 기반으로 많은 분야에 응용되고 있다. 그러나 2차원 얼굴인식 시스템은 심하게 변화된 얼굴 포즈에 강인한 얼굴인식이 매우 어렵다. 이에 얼굴 포즈 추정은 정면 영상이 아닐 경우 인식률 향상을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있다. 그러므로, 본 논문은 3차원 얼굴인식을 위한 새로운 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다 먼저 3차원 거리(range) 영상이 입력될 때 얼굴 곡선에 기반한 자동 얼굴 특징점 추출 기법을 적용한다. 추출된 특징점을 바탕으로 오류 보상 특이치 분해를 적용 한 새로운 3차원 얼굴 포즈 추정 방식을 제안한다. 특이치 분해를 이용하여 초기 회전각을 획득한 후 존재하는 오류를 보다 세밀하게 보상한다. 제안 알고리즘은 정규화된 3차원 얼굴 공간에서 추출된 특징점의 기하학적 위치를 이용하여 수행된다. 또한 3차원 얼굴인식을 위하여 3차원 최근접 이웃 분류기를 이용한 데이터베이스내에서 후보 얼굴을 선택하는 방식을 제안한다. 실험 결과를 통해 다양한 얼굴 포즈에 대하여 제안 알고리즘의 효율성과 타당성을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권6C호
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• pp.492-496
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• 2012

본 논문은 잡음이 많이 존재할 경우 특징 보상 기법들의 불완전한 추정 방법으로 인하여 발생할 수 있는 불확실성 정보를 음성 인식의 디코딩에 반영해 줌으로써 좀 더 인식 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 연구이다. 기존의 특징 보상 기법들은 현재 시간에서의 깨끗한 특징 파라미터를 추정하는 단일점 추정 기법들이 대부분이다. 하지만 낮은 SNR 환경에서의 잘못된 추정 파라미터들이 음성 인식 엔진의 입력으로 사용될 경우 성능이 저하되기 때문에 추정된 파라미터의 불확실성 정보를 이용하여 디코딩을 해주면 추정 오류를 보완해줄 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 Aurora-2 DB를 활용하여 적용된 기법의 성능 향상을 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.511-518
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• 2023

수중 이동체의 시험평가 과정에서 정확한 거리 추정은 중요한 요소 가운데 하나이다. 특히, 도달 시간 값을 이용하여 거리를 추정하는 경우 상관 특성 등으로 인해 처프 신호인 Linear Frequency Modulation(LFM)과 같은 신호의 적용성이 높다. 하지만 이동성이 있는 도플러 천이 환경에서는 거리-도플러 커플링 효과로 인하여 측정 오류가 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 거리-도플러 커플링 효과를 보상하여 도달 시간 값의 측정 오류를 감소시키는 신호를 제시한다. 제안된 신호는 2종류의 LFM 신호를 중첩하여 구성하였으며, 거리-도플러 커플링 효과를 최소화할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안된 신호가 수중 이동체의 거리 추정에 있어서 거리-도플러 커플링 효과를 보상하여 도달 시간 값의 측정 오류를 줄이는 방법임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.58-68
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• 2005

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3A호
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• pp.205-212
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• 2009

본 논문에서는 IEEE 802.15.4a를 기반으로 한 IR-UWB (Impulse Radio - Ultra-wideband) 시스템에서 잔여 주파수 오프셋의 영향을 줄이는 채널 추정 기법을 제안한다. 실제로 IR-UWB 수신기는 제한된 프리앰블 심볼의 개수 때문에 주파수 동기를 완벽하게 수행할 수 없다. 따라서 잔여 주파수 오프셋이 존재하고 이 영향으로 채널추정 과정에서 상당한 오류가 발생하게 된다. 제안된 채널 추정 기법은 채널 추정과정에서 얻어낸 다중경로 프로파일을 이용하여 주파수 동기에 대한 정보를 획득하고 그것을 이용함으로써 제한된 수의 프리앰블 심볼을 가지고도 잔여 주파수 오프셋을 보상하고 잔여 주파수 오프셋에 의한 채널 추정 오류를 수정하여 정확한 채널 상태 정보를 추정하는 기법이다. 제안된 알고리즘을 IEEE 802.15.4a에서 제시한 채널 모델에 적용하여 모의실험 하였으며 제안된 채널 추정 알고리즘과 기존의 채널 주정 알고리즘을 비교 분석하여 성능이 개선됨을 확인하였다.