• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07a
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• pp.561-563
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• 2000

최근 인터넷에 대한 수요의 증가로 인해 데이터 트래픽이 음성 트래픽을 초과하는 단계로 이르고 있으며 또한 이동통신 가입자의 급증으로 인한 트래픽도 상당한 것으로 알려져 있다. 이렇게 폭증하는 망에 대한 요구를 수용하기 위해서는 단순히 광섬유를 추가로 설치하기 보다는 기존의 광섬유를 최대한 활용할 수 있어야 한다. 이를 위해 WDM 방식 광통신 시스템이 각광받고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 실정에 적합한 트래픽을 모델링하기 위한 Pl(Population- Information factor) 트래픽 모델링 기법을 제시하며 이에 기초하여 도출된 트래픽 값으로 WBM을 수용하는 전력통신망 모델을 설계한다. 전력통신망 설계와 특성 분석을 위하여 Visual C로 시뮬레이션 툴을 개발하였으며, 본 결과는 향후 WDM을 수용한 전광전송망을 구축할 때 활용될 수 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.17 no.3
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• pp.123-136
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• 2000

데이터(Data), 영상(Video) 그리고 음성(Audio)을 특정 사용자 그룹에게만 전송하는 데이터 전송기술인 멀티캐스트(Multicast)는 효과적인 그룹 접근 제어의 결려와 단일 유니캐스트 통신보다 많은 통신 링크 때문에, 부당한 공격자에게 많은 공격 기회를 제공하고 있다. 이것은 그룹의 수신자에게만 영향을 미치는 것이 아니라 잠재적으로 대부분의 네트워크에 연결된 사용자에게 영향을 미친다. 특히 참가자의 가입과 탈퇴 시에 신분위장, 재전송, 부인공격에 노출되어있기 때문에 이러한 부단한 공격 위협에 대한 보안대책이 필요하다. 본 논문에서는 안전한 멀티캐스트 트래픽 전송을 위한 보안 메커니즘 설계를 위한 기반 기술로서 멀티캐스트에서 보안의 필요성과 멀티캐스트에서 고려해야할 보안 서비스를 분석하고 단일 송신자와 다중 그룹에서 구성될 수 있는 보안 구조 및 보안 구성요소를 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.57-58
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• 2005

Recently the telematics system is used widely. Users want to high quality communications. Since the primary advantage of using an array is to enhance a desired signal and reject jamming interferences, array signal processing is essential to satisfy unmet demand of user. In general, beamforming is a spatial filtering operation performed on the data received by an array of sensors. So we propose the beamformer design that use FPGA for real time processing. And we use zero-padding interpolation for high resolution data.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.52-55
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• 1999

다중 전송율(16, 24, 32, 40kbps)을 제공하는 G.726 부호화기는 ADPCM (Adaptive Differential Pulse Code Modulation) 부호화법을 사용한다. 본논문에서는 G.726 ADPCM 알고리즘을 C&S Technology에서 개발한 음성 신호 처리를 위한 범용 DSP인 CSD17C00A 칩을 이용하여 실시간 응용이 가능하도록 구현하였다. G.726에 대한 양방향 평가는 Codec Loopback test을 통해 수행되었으며, W-T에서 제공한 테스트 절차에 따라 평가되었다. 본 논문에서 구현된 G.726 부호화기는 평균 11 MIPS의 계산 속도를 갖고, 프로그램 메모리 크기는 2.8K Words이고, 데이터 메모리 크기는 550 Words 를 필요로 하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.225-230
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• 1998

In this paper, a Kalman filter approach for enhancing speech signals degraded by statistically independent additive nonstationary noise is developed. The autoregressive hidden markov model is used for modeling the statistical characteristics of both the clean speech signal and the nonstationary noise process. In this case, the speech enhancement comprises a weighted sum of conditional mean estimators for the composite states of the models for the speech and noise, where the weights equal to the posterior probabilities of the composite states, given the noisy speech. The conditional mean estimators use a smoothing spproach based on two Kalmean filters with Markovian switching coefficients, where one of the filters propagates in the forward-time direction with one frame. The proposed method is tested against the noisy speech signals degraded by Gaussian colored noise or nonstationary noise at various input signal-to-noise ratios. An app개ximate improvement of 4.7-5.2 dB is SNR is achieved at input SNR 10 and 15 dB. Also, in a comparison of conventional and the proposed methods, an improvement of the about 0.3 dB in SNR is obtained with our proposed method.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.34S no.4
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• pp.57-65
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• 1997

The purpose of this paper is to propose the HMM (hidden markov model) based on multi-observation sequence for the isolated word recognition. The proosed model generates the codebook of MSVQ by dividing each word into several sections followed by dividing training data into several sections. Then, we are to obtain the sequential value of multi-observation per each section by weighting the vectors of distance form lower values to higher ones. Thereafter, this the sequential with high probability value while in recognition. 146 DDD area names are selected as the vocabularies for the target recognition, and 10LPC cepstrum coefficients are used as the feature parameters. Besides the speech recognition experiments by way of the proposed model, for the comparison with it, the experiments by DP, MSVQ, and genral HMM are made with the same data under the same condition. The experiment results have shown that HMM based on multi-observation sequence proposed in this paper is proved superior to any other methods such as the ones using DP, MSVQ and general HMM models in recognition rate and time.

• Journal of Industrial Technology
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• v.26 no.B
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• pp.233-242
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• 2006

Continuous, discrete and semi continuous HMM systems are used for the speech recognition. Discrete systems have the advantage of low run-time computation. However, vector quantization reduces accuracy and this can lead to poor performance. Continuous systems let us get good correctness but they need much calculation so that occasionally they are unable to be used for practice. Although there are semi-continuous systems which apply advantage of continuous and discrete systems, they also require much computation. In this paper, we proposed the way which reduces calculation for continuous systems. The proposed method has the same computational load as discrete systems but can give better recognition accuracy than discrete systems.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.146-149
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• 1995

This paper proposes a SM-CELP speech coder which applies different excitation signal according to the characteristic of speech segment at bit-rate below 4 kbps. Speech signal is divided with 2 modes such as stationary voice and etc. using the parameters of average energy of the short-time speech and the residual signal after long term prediction. Structured multi-pulse method is used for the excitation of mode-A and gaussian or pulse-like codebook for mode-B. 4.8kbps DoD-CELP are used to evaluate the performance of the proposed coder. As a result, the propose method shows 1~2 dB higher segmental signal to noise ratio and better subjectional quality without increasing the computational amount.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.39-41
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• 1999

최근의 보편적인 컴퓨터 응용분야인 컴퓨터 그래픽, 패턴인식, 음성 출력 등과 같은 제분야에서는 대용량의 데이터를 실시간으로 처리하는 것이 필수적이다. RNS는 캐리부재, 병렬처리 등의 특징을 가지므로 대용량 데이터의 실시간 처리를 지원하는 장치의 개발에 큰 이점이 있다. 본 논문에서는 RNS에서 웨이티드 수체계로 변환하는 방법을 유도하고 구현한다. 이 방법은 연산의 비트수가 증가하더라도 고정된 연산의 단계를 거치게 되고, 여기에서 이 방법의 효율성이 커진다. 이는 중첩 비트 주사기법을 CRT 변환시에 적용하는 새로운 방법이다. 그리고, 변환식의 유도와 실제 시뮬레이션의 결과를 타 시스템과 비교하여 본 논문의 방법이 타당함을 보여준다. 그 결과, 기존의 승산기보다 많은 하드웨어를 요구하지만, 이는 최근의 반도체 집적기술의 발전으로 인하여 큰 문제가 되지 않고, 반면에 병렬 t행과 캐리 부재의 특성으로 인해 기존의 방법보다 속도를 향상시킬 수 있다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.11 no.1
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• pp.83-88
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• 1990

A New speech processing algorithm using neural networks is proposed. We transform input data into frequency domain and process them by neural networks of 22 output neurons which have Bark scale on the ground that the Bark scale is similiar with that of the characteristics of human cochlea. An utilized neural network is multilayer perceptron, and the characteristics of cochlea have it trained by error back propagation learning algorithm. The trained neural networks suffices functions of human cochlea including the effects of automatic gain control, compression and equalization. Simulation results show that the proposed speech processing algorithm has good performance in automatic gain control, compression and equalization.