• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.8
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• pp.590-596
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• 2004

This paper Presents a new self-adaptation algorithm based on maximum a posteriori (MAP) eigenvoice for Korean connected digit recognition. The proposed MAP eigenvoice is developed by introducing a probability density model for the eigenvoice coefficients. The Proposed approach provides a unified framework that incorporates the Prior model into the conventional eigenvoice estimation. In self-adaptation system we use only one adaptation utterance that will be recognized, we use MAP eigenvoice that is most robust adaptation. In series of self-adaptation experiments on the Korean connected digit recognition task. we demonstrate that the performance of the proposed approach is better than that of the conventional eigenvoice algorithm for a small amount of adaptation data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.766-768
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• 2003

인간 및 다른 생물들의 DNA 서열이 밝혀짐에 따라 DNA 서열 정보를 이용할 수 있는 계산적 처리방식에 대한 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 DNA의 패턴을 분류할 수 있는 면역계 부정 선택에 기반한 알고리즘을 제안한다. 부정 선택은 면역세포 생성시 자신을 인식하지 않는 항원 인식부를 생성하기 위한 과정이다. 이 항원 인식부를 통해 자기와 비자기를 구별한다. 이것을 n개의 자기 또는 비자기 집단으로 확장하고 n개의 항원 집단을 구성하면 n개의 패턴 분류가 가능하다. 본 논문에서는 부정 선택에 기반한 DNA 염기 레벨에서의 패턴 분류방법과 아미노산 레벨에서의 패턴분류 방법을 제안한다.

• Journal of IKEEE
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• v.18 no.1
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• pp.57-63
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• 2014

This paper is to technically implement the sensing platform for Home-Wellness Robot. The self-Localization of indoor mobile robot is very important for the sophisticated trajectory control. In this paper, the robot's self-localization algorithm is designed by RF sensor network and fuzzy inference. The robot realizes its self-localization, using RFID sensors, through the collaboration algorithm which uses fuzzy inference for combining the strengths of triangulation and triangulation. For the triangulation self-Localization, RSSI is implemented. TOA method is used for realizing the triangulation self-localization. The final improved position is, through fuzzy inference, made by the fusion algorithm of the resultant coordinates from trilateration and triangulation in real time. In this paper, good performance of the proposed self-localization algorithm is confirmed through the results of a variety of experiments in the base of RFID sensor network and reader system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.482-487
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• 2007

실내의 완벽 주행이 주요 목적인 청소로봇은 자기 위치를 인식 할 수 있어야한다. 자기 위치를 제대로 인식하지 못하게 된다면 청소할 방을 모두 돌지 못하고 방 청소를 마치게 된다. 청소로봇이 상용화 되기 위해서는 저렴한 가격의 보드를 선호한다. 이것은 현재 나온 복잡한 계산을 요구하는 알고리즘을 사용하지 못하거나 사용하여도 속도가 느린 문제를 가진다. 영상 프레임 처리 속도가 느릴 경우 처리되는 동안 로봇이 움직이지 못하여 부드러운 움직임을 불가능하게 한다. 본 논문은 저사양의 하드웨어에서 자기 인식을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 자기 인식을 하기 위해 처리 되어야 하는 전처리 과정과 전처리를 거친 데이터를 이용하여 자기 위치를 인식하도록 이동거리와 회전각을 계산하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 방법들을 이용하여 실제 이동 값과 비교, 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.308-309
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• 2009

본 논문은 도로상에 매설된 자기표지의 인식을 통해 주행 중인 바이모달 트램의 위치를 추정하는 추정알고리즘 설계 및 검증에 대한 내용을 다룬다. 바이모달 트램은 자동 안내제어를 위해 도로상에 4m 간격으로 매설된 자기표지를 인식하여 차량과 기준경로사이의 경로오차를 측정하고, 이 때 측정된 정보를 이용하여 차량의 위치를 계산한다. 경로오차 측정 정보는 125msec간격으로 이산적으로 주어지며, 차량의 선형모델에 근거한 관측기를 이용하여 차량의 위치를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 설계하고, 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• Journal of IKEEE
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• v.13 no.3
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• pp.62-71
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• 2009

In this study, we developed a wireless CROS(contralateral routing of signal) hearing aid for unilateral impaired people. CROS hearing aid takes sound from an ear with poorer hearing and transmit to another ear with better hearing. Generally, the self-voice delivered through the receiver of CROS hearing aid can be very loud. It is hard to perceive target speech because of loud self-voice. To compensate it, a self-voice suppression algorithm has been developed. we performed SDT(speech discrimination test) for evaluation of the self-voice suppression algorithm. One-syllable words was used as test speech and recorded with self-voice at a 1m distance. As the results, SDT score was improved about 11% when the self-voice suppression algorithm was processed. It is verified that the self-voice suppression algorithm helps speech perception at a time to communicate with others.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.11
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• pp.28-36
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• 2013

This study proposed a robust detection algorithm. It detects hands more stably with respect to changes in light and rotation for the identification of a hand shape. Also it satisfies both efficiency of calculation and the function of detection. The algorithm proposed segmented the hand area through pre-processing using a hand shape as input information in an environment with a single camera and then identified the shape using a Self Organized Feature Map(SOFM). However, as it is not easy to exactly recognize a hand area which is sensitive to light, it has a large degree of freedom, and there is a large error bound, to enhance the identification rate, rotation information on the hand shape was made into a database and then a principal component analysis was conducted. Also, as there were fewer calculations due to the fewer dimensions, the time for real-time identification could be decreased.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.391-394
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• 2004

Change of paradigm of network attack technique was begun by fast extension of the latest Internet and new attack form is appearing. But, Most intrusion detection systems detect informed attack type because is doing based on misuse detection, and active correspondence is difficult in new attack. Therefore, to heighten detection rate for new attack pattern, visibilitys to apply human immunity mechanism are appearing. In this paper, we create self-file from normal behavior profile about network packet and embody self recognition algorithm to use self-nonself discrimination in the human immune system to detect anomaly behavior. Sense change because monitors self-file creating anomaly detector based on Negative Selection Algorithm that is self recognition algorithm's one and detects anomaly behavior. And we achieve simulation to use DARPA Network Dataset and verify effectiveness of algorithm through the anomaly detection rate.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.799-802
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• 2000

음성신호처리 분야에서 음성신호의 기본 주파수를 정확히 검출 할 수 있다면 음성인식을 할 때 화자에 따른 영향을 줄일 수 있으므로 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성을 할 때 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석을 할 때 피치에 동기시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 위와 같은 피치검출의 중요성 때문에 피치검출에 대하여 다양한 방법 이 제안되었다〔1〕. 본 논문에서는 음성신호의 분석 시 불안정한 구간에 대해 피치 시점을 검출하는 방법을 연구하였다. 음성신호의 분석에 있어서 기존의 자기상관함수법(Autocorrelation Function)은 주기성을 강조할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 자기상관함수는 위상성분을 보존하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 자기상관함수를 사용하면서 위상성분을 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 피치시점을 수동으로 찾은 경우와 비교하였을 때 약 98% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 위의 결과와 같이 위상 성분이 보존된 자기상관함수를 사용할 경우 음성합성, 코딩, 인식에서 유용하게 쓰일 수 있다.