• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1474-1482
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• 2004

본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.6-9
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• 2003

본 연구는 화자 적응 시스템을 구축하기 위한 전과정으로서, 음성 인식 단위로, 음소를 이용할 경우 화자 적응 변화에 대한 연구이다. 음소 변화에 따른 가중치를 적응시켜 화자 적응을 하기 위하여, 본 연구에서는 인식 시스템으로 반연속 HMM, 화자 적응 방법으로는 최대사후확률추정법과 음성선형특성을, 인식 대상 단어로 10개의 격리 숫자음을 사용하였다. 상기의 화자 적응 방법들은 교사 없는 학습이 가능한 것으로서, 온라인 시스템에서 사용이 가능하다. 이 두 방법을 수행한 결과 두 번째 방법보다 첫 번째 방법의 결과가 더 나은 인식률을 보였으며, 두 방법 모두 결합하여 인식 실험을 한 결과가 각각의 화자 적응 방법을 독립적으로 수행한 결과보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 또한 가중치에 따른 화자 적응 결과 음소에 따른 변동 가중치를 사용할 경우가 고정된 가중치를 이용한 것보다 우수한 결과를 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.902-915
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• 2011

영역기반 스테레오 매칭 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight, ASW) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 그러나 이 방법은 좋은 매칭 결과에 비해서 많은 연산비용을 필요로 하게 되고, 매칭의 실시간 시스템화에 큰 장애요소로 작용한다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 본 논문에서는 적응적 영역 가중치 알고리즘의 매칭 정확도를 유지하면서 적응적 영역 가중치 알고리즘의 계산 비용을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 영역내의 픽셀을 그룹화하여 근사화된 매칭을 수행하는 Sub-Block 방법과 영상의 에지 정보에 따라 적응적으로 시차 탐색 범위를 조정하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 기법은 기존 방식보다 좋은 매칭 정확도를 유지하면서도 효율적으로 계산 수행 시간을 줄이게 된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1004-1016
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• 2007

본 논문에서는 기준신호를 획득하기 어려운 환경에서 환경소음이 정상적인 특성을 가질 경우 음성을 향상시킬 수 있는 가중치 갱신제어 적응소음제거기를 제안하였다. 일반적인 적응소음제거기의 경우 소음만의 기준신호를 획득하여야 한다. 그러나 다수의 기기에 의한 복합적인 소음과 작업자에 의한 음성이 혼합되는 공장 환경에서는 소음발생원들로 부터 순수한 소음신호를 획득하기가 어렵다. 따라서 기준신호를 이용할 수 없기 때문에 이러한 환경에서는 기존의 적응잡음제거기를 사용하기가 어렵다. 제안한 방법에서는 입력신호를 임의의 상수로 하고 기준신호에 마이크로폰의 신호를 입력한다. 그런 다음 음성이 없는 구간에서 적응필터의 가중치를 갱신하여 소음을 제거하고 음성이 발생한 구간에서는 가중치를 고정하여 소음이 제거된 변형 음성신호를 획득한다. 그리고 변형 음성신호를 복원 필터링하여 음성신호를 출력한다. 이것은 다수의 공장소음이 정상적이고 짧은 대화구간에서 소음이 변하지 않는 점을 고려하였다. 실험의 결과 제안한 소음제거기가 공장소음을 효과적으로 제거할 수 있었고 신호 대 잡음비 면에서도 우수함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1354-1357
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• 2011

자가 적응 시스템은 사람의 직접적인 개입 없이 자율 제어를 통한 자가 최적화 (self-optimization), 자가 치유 (self-healing) 등의 능력이 요구되고, 이러한 시스템은 시스템이 조달된 환경과 시스템 내부 상황을 고려한 적절한 적응 정책과 목표 평가를 통해 시스템의 신뢰성을 보장할 수 있어야 한다. 목표 기반의 자가 제어 시스템은 목표 만족도에 따라 시스템을 자율 제어하기 때문에 목표 기반 자가 적응 시스템에서의 목표 만족도(goal satisfaction) 평가는 매우 중요하지만 기존의 연구들의 목표 만족도 평가 방법에서는 환경 변화가 반영되지 않는다는 한계가 있다. 본 논문에서는 목표 모델에서의 상위 목표에 대한 하위 목표들의 기여도에 따라 가중치를 부여하고 시스템의 외부 환경 변화에 따라 가중치를 동적으로 변경하는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존의 목표 평가 방법보다 사용자의 요구가 잘 반영되고 신뢰성 높은 평가가 가능하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.842-853
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• 2017

스트리밍 데이터는 시간에 따라 지속적으로 생성되는 데이터 시퀀스이다. 시간이 지남에 따라 데이터의 분포 또는 컨셉이 변화할 수 있으며, 이러한 변화는 분류 모델의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 점층적 적응적 학습 방법은 컨셉 변화의 정도에 따라 현재 분류 모델의 가중치를 조절하여 업데이트를 수행함으로써 컨셉 변화에 대한 분류 모델의 성능을 유지할 수 있게 한다. 그러나, 컨셉 변화의 정도에 맞는 적절한 가중치를 결정하기가 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 컨셉 변화에 따른 적응적 가중치 조정에 기반한 동적 앙상블 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 비교 방법들에 비해 높은 성능을 보여줌을 입증한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.415-418
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• 2006

적응 횡단 필터는 상관 전 처리 기법으로서 실시간 간섭 신호 제거가 가능한 시간 영역 신호처리 기법을 사용한다. 적응 횡단 필터는 협대역 간섭 신호에 좋은 성능을 나타내며, 구현이 용이하고 높은 효율성을 갖는다. 적응 횡단 필터의 구성은 입력 샘플 신호의 지연 탭을 위한 FIR 필터와 전파 간섭 신호의 크기와 주파수를 결정하는 가중치 생성부로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 가중치 생성부에 적용 되는 알고리즘 중 상대적으로 연산량이 적은 LMS와 NLMS를 적용한 적응 횡단 필터를 설계하고, GPS 수신기에 적용 하였다. 실제 측정치를 이용한 다양한 실험에 의한 항법 성능 평가를 통하여 NLMS가 LMS보다 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.127-133
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• 2013

본 논문에서는 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭의 영향을 최소화하기 위하여 사용되는CCA 적응 등화 알고리즘에서 compact slice 가중치에 따른 성능을 비교하였다. CCA 알고리즘은 기존의 결정 지향 알고리즘 (DDA : Decision Directed Algorithm)과 축소 신호점 알고리즘 (RCA : Reduced Constellation Algorithm)의 결합 방식으로 송신 신호의 constant modulus와 결정 장치의 출력 신호를 compact slice 가중치만큼 고려하여 초기의 수렴 특성 및 정상 상태에서 misadjustment에 의한 등화 잡음을 개선시킬 수 있다. 이 과정에서 compact slice 가중치가 적응 등화 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인하며, 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 수렴 특성을 나타내는 잔류 isi, 최대 찌그러짐, MSE 및 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 가중치가 클수록 모든 성능 지수에서 우월하였고, 특히 SER 성능에서는 신호대 잡음비가 적으면 가중치가 적을때가 우월하였고 신호대 잡음비가 클수록 가중치가 클때가 우월함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.15-23
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• 2022

지속적 학습 환경을 위한 학습 방법 중 LwF(Learning without Forgetting)는 정규화 강도가 고정되어 있어 다양한 데이터가 들어오는 환경에서 성능이 하락 할 수 있다. 본 논문에서는 학습하려는 데이터의 특징을 파악하여 가중치를 가변적으로 설정할 수 있는 방법을 제안하고, 실험으로 성능을 검증한다. 상관 관계와 복잡도를 이용하여 적응적으로 가중치를 적용하도록 하였다. 평가를 위해 다양한 데이터를 가진 태스크가 들어오는 시나리오를 구성하여 실험을 진행하였고, 실험 결과 새로운 태스크의 정확도가 최대 5%, 이전 태스크의 정확도가 최대 11% 상승하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 구한 적응적 가중치 값은, 각 실험 시나리오마다 반복적 실험에 의해, 수동으로 계산한 최적 가중치 값에 접근한 것을 알 수 있었다. 상관 계수 값은 0.739 이었고, 전체적으로 평균 태스크 정확도가 상승하였다. 본 논문의 방법은, 새로운 태스크를 학습할 때마다 적절한 람다 값을 적응적으로 설정하였으며, 본 논문에서 제시한 여러 가지 시나리오에서 최적의 결과값을 도출하고 있다는 것을 알 수 있다.