• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.150-151
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• 2010

본 논문에서는 잡음환경에서의 이중채널 음성인식을 위한 통계모델 기반 음성구간 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다채널 입력 신호로부터 얻어진 공간정보를 이용하여 음성 존재 및 부재 확률모델을 구하고 이를 통해 음성구간 검출을 행한다. 이때, 공간정보는 두 채널간의 상호 시간 차이와 상호 크기 차이로, 음성 존재 및 부재 확률은 가우시안 커널 밀도 기반의 확률모델로 표현된다. 그리고 음성구간은 각 시간 프레임 별 음성 존재 확률 대비 음성 부재 확률의 비를 추정하여 검출된다. 제안된 음성구간 검출 방법의 평가를 위해 검출된 구간만을 입력으로 하는 음성인식 성능을 측정한다. 실험결과, 제안된 공간정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법이 주파수 에너지를 이용하는 통계모델 기반의 음성구간 검출 방법과 주파수 스펙트럼 밀도 기반 음성구간 검출 방법에 비해 각각 15.6%, 15.4%의 상대적 오인식률 개선을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.391-394
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• 2014

많은 루트킷들은 사용자 또는 탐지 프로그램으로부터 탐지되지 않기 위해서 중요한 함수를 후킹하거나 DKOM 등의 기술을 이용한다. API를 후킹하여 반환되는 정보를 필터링하는 전통적인 루트킷과 달리 DKOM 루트킷은 이중 연결리스트로 구성된 커널 오브젝트의 링크를 직접 조작하여 루트킷 자신의 존재를 숨길 수 있으며 DKOM으로 은닉한 루트킷은 쉽게 탐지되지 않는다. 본 논문에서는 DKOM을 이용하여 은닉된 루트킷 드라이버를 탐지하기 위한 기술을 제안하고, 루트킷 탐지 능력을 검증한다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.14 no.11
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• pp.1117-1123
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• 2008

This paper implements dual-kernel system using standard Linux and real-time embedded Linux for the real-time control of intelligent robot systems. Such system provides more useful services including standard Linux thread that is easy to implement complicated tasks and real-time tasks for the deterministic response to velocity control. Here, an open source real-time embedded Linux, XENOMAI, is ported on embedded target board. And for interfacing with motor controller we adopted a real-time serial device driver. The real-time task was implemented with a priority to keep the cyclic control command for trajectory control. In order to validate deterministic response of the proposed system, the performance measurement of the delay in performing trajectory control with feedback loop is evaluated with non real-time standard Linux. The proposed software architecture is anticipated to take advantage of features in both standard Linux and real-time operating systems for the intelligent robot systems.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.16 no.1
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• pp.9-20
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• 2010

In order to visualize participating media in 3D space, they usually calculate the incoming radiance by subdividing the ray path into small subintervals, and accumulating their respective light energy due to direct illumination, scattering, absorption, and emission. Among these light phenomena, scattering behaves in very complicated manner in 3D space, often requiring a great deal of simulation efforts. To effectively simulate the light scattering effect, several approximation techniques have been proposed. Volume photon mapping takes a simple approach where the light scattering phenomenon is represented in volume photon map through a stochastic simulation, and the stored information is explored in the rendering stage. While effective, this method has a problem that the number of necessary photons increases very fast when a higher variance reduction is needed. In an attempt to resolve such problem, we propose a different approach for rendering particle-based volume data where kernel smoothing, one of several density estimation methods, is explored to represent and reconstruct the light in-scattering effect. The effectiveness of the presented technique is demonstrated with several examples of volume data.