• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.9
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• pp.85-91
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• 2012

When an image is reconstructed by the conventional compressed sensing with random measurement points, most degradation in the reconstructed image occurs in the transient regions. To solve this problem, in this paper, an adaptive compressed sensing that estimates the transient regions in the image and acquires more data at those regions is proposed, which can reconstruct an image with higher quality. The proposed method roughly analyzes the characteristics of image using the randomly-acquired data, acquires additional data at the adaptively-determined points based on the image characteristics, and reconstructs the final image. It is confirmed that with the same number of acquired data, the proposed method reconstructs the image of higher quality than the conventional method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.67-69
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• 2011

데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.10
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• pp.60-68
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• 2012

Current wireless sensor networks are considered to support more complex operations ranging from military to health care which require energy-efficient and timely transmission of large amounts of data. In this paper, we propose an adaptive temporal suppression algorithm which exploits a temporal correlation among sensor readings. The proposed scheme can significantly reduce the number of transmitted sensor readings by sensor node, and consequently decrease the energy consumption and delay. Instead of transmitting all sensor readings from sensor node to sink node, the proposed scheme is to selectively transmit some elements of sensor readings using the adaptive temporal suppression, and the sink node is able to reconstruct the original data without deteriorating data quality by linear interpolation. In our proposed scheme, sensing data stream at sensor node is divided into many small sensing windows and the transmission ratio in each window is decided by the window complexity. It is defined as the number of a fluctuation point which has greater absolute gradient than threshold value. We have been able to achieve up about 90% communication reduction while maintaining a minimal distortion ratio 6.5% in 3 samples among 4 ones.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.1B
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• pp.68-77
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• 2010

Wireless sensor networks are installed in various environments and collect sensing data through wireless links. The quality of a wireless link may be unstable due to environment causes and hardware performance in wireless sensor networks. Since the change of the link quality may cause data loss, sensor nodes need to adaptively estimate the change of the link quality. Also, the routing protocol should deal with this situation. In this paper, the adaptive link quality estimation and routing scheme in the large-scale wireless sensor networks are proposed. When the quality of a link is unstable, sensor nodes agilely estimate the quality of links, and the new route is selected. When quality of a link is stable, the link quality is occasionally estimated so that the energy consumption is reduced. Moreover, sensor nodes exchange less beacons in order to reduce an overhead in dense networks. In the case of sparse network, the sensor nodes exchange more beacons for finding a better route. We prove that the proposed scheme can improve the energy efficiency and reliability.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.125-127
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• 2018

2016년 이후 방송법 개정을 통해 디지털 방송의 음량을 ITU-R / EBU에서 제안한 측정 방식을 활용하여 채널 및 프로그램 사이의 방송 음량을 맞추어 제공하고 있다. 본 논문에서는 방송 음량을 조절하는 기술 중의 하나로 ITU-R 1770-3 측정 방식을 기반으로 하여 청각적 특성을 고려한 적응적 오디오 음량 자동 제어 기술을 제안한다. 오디오 음량 자동 제어 기술은 프로그램의 음량을 기준치에 맞추는 동시에 오디오 데이터의 왜곡을 최소화해야 한다. 제안한 기술은 음량을 기준인 -24 LKFS에 맞추는 동시에 왜곡의 최소화하면서 명료도를 높이는 것을 목표로 개발되었다. 이를 위해, 가청/비가청 구간에 따라 적응적으로 이득을 조절할 수 있는 구조를 개발하였다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위해 주관적 음질 평가 방식을 실시하였으며 이를 통해 기존의 음량 제어 기술과 비교하여 음질이 향상됨을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.3
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• pp.637-644
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• 2004

This paper proposed and implemented the adaptive transmission middleware for video streaming, which is able to support the adaptive transmission of video data to the fluctuating changes of network environment in the packet-based network and the properties of transmitted video data. The adaptive transmission middleware is made up SR-RTP-based transfer module and TFRC(TCP Friendly Rate Control)-based transfer-rate control module. The SR-RTP-based transfer module supports RTP-based real-time transfer of video data and packet retransmission scheme retransmitting the high-priority packets selectively in the damaged video data to reduce the error induced by the packet loss. Sharing the transmission bandwidth of network with the TCP-based data transfer, the TFRC-based transfer-rate control module controls the transfer rate of video data according to the most allowable transmission bandwidth in the network, so that the transfer rate is controlled adaptively to the fluctuating changes of transmission bandwidth. This paper, for the experiment, applied the adaptive transmission middleware to video streaming in the external Internet environment, and analyzed the effective frame transfer rate and the degree of the streaming jitter to evaluate the performance of packet-loss recovery and adaptive transfer rate control. In the external Internet environment where the packet-loss rate is high a bit, the relatively high streaming performance was showed compared with the case that didn't apply the adaptive transmission middleware.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.67-70
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• 2009

본 논문에서는 생리신호를 이용한 감성인식의 정확도를 높이기 위한 개인화 방안에 대해 연구하였다. 이전연구 결과인 TDP(Time Dependent Parameters)를 이용한 감성인식방법은 자율신경계 반응을 4 단계로 세분화하여 감성인식의 정확도를 높일 수 있었다. 하지만 평균 정확도는 향상된 반면 개인별로 정확도의 개인차가 발생하였다. 본 연구는 개인차를 줄이기 위해서, 개인의 반응에 따라 감성인식을 위한 룰베이스가 변화하는 적응적 TDP 알고리즘을 개발하였다. 시각자극을 이용한 감성유발 실험결과를 분석하여 감성인식 개인차가 감소하였는지 확인하였다. 실험은 4 명을 대상으로 하였으며 한 명당 24번의 시각 자극을 제시하여 96개의 데이터가 수집되었다. 데이터는 자율신경계 반응과 주관적 감성을 측정하였나 TDP 를 이용한 분석과 적응적 TDP 분석방법으로 감성을 인식한 결과를 비교한 결과 평균 정확도는 증가하지 않았지만 전반적인 정확도 수준은 상승하는 것을 확인하였다. 그러므로 적응적 TDP를 이용할 경우 개인차를 줄일 수 있다는 것을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.2
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• pp.84-89
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• 1998

본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.336-338
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• 2012

본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.989-993
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• 2008

본 연구에서는 생체신호 중 비침습적으로 측정이 가능하고 많은 건강정보를 포함하고 있는 ECG(electrocardiogram)신호를 일상생활 중 보다 편리하게 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 벨트형 ECG전극 시스템을 개발하였으며, 배터리로 구동 가능한 초소형 저전력 ECG측정시스템을 구현하였다. 또한 측정된 ECG신호의 무선전송을 위하여 Zigbee호환 무선센서노드를 이용하여 초저전력 무선데이터 통신부를 구성하였고 PC상에서 ECG신호를 모니터링하기 위한 프로그램을 구현하였다. 그리고 ECG측정 시 움직임에 따라 발생하는 동잡음의 제거를 위하여 이동평균필터(moving average filter)를 이용하여 기저선 변화를 추출하였고 이를 적응필터의 참조신호로 사용하여 동잡음을 제거하였다. 실험 결과 본 연구에 의해 구현된 ECG전극 및 계측시스템을 통해 활동상태 에서도 ECG계측 가능성을 확인하였으며, 제안한 적응신호처리기법을 통해 활동 중 ECG측정에서 동잡음의 최소화가 가능함을 확인하였다.