• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.216-224
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• 2010

RAM 기반 신경망은 빠른 처리 속도와 하드웨어 구현의 용이성 등의 장점을 가지고 있지만 반면에 메모리의 포화 문제, 반복학습, 일반화 패턴 추출의 어려움 등의 단점도 가지고 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 누적 다중 판별자를 가지는 3차원 뉴로 시스템(3DNS) 등이 제안되었지만 메모리 포화 문제는 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 메모리 포화 문제를 해결하기 위하여 적응적 가중치를 가지는 AWN (Adaptive Weight Neuron)을 사용한 적응적 가중치 누적 신경망(AWCNN)을 제안한다. 제안된 모델은 AWN으로 3DNS을 개선하여 인식률과 메모리 포화 문제 해결을 향상하였다. 제안된 시스템의 평가는 전처리 과정 없이 NIST의 MNIST에서 제공하는 자료를 이용하여 실험하였다. AWCNN은 3DNS보다 1.5%이상의 향상된 인식률을 보였고 일반화 패턴을 이용한 인식에서는 모든 입력 패턴의 교육된 것과 비슷한 성능을 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권3호
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• pp.240-248
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• 2013

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)과 적응적 가중치 보간법을 이용한 효율적인 초해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초해상도 기법들의 경우, 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 많이 사용하였다. 따라서 연산의 복잡도가 증가하고 처리시간 증가라는 문제점을 발생시킨다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT와 적응적 가중치 보간법을 이용한다. 먼저 주어진 영상에 대하여 DWT를 수행하고, 생성된 고주파 부대역(sub-band)들을 적응적 가중치 보간법을 이용하여 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역을 생성한다. 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse DWT : IDWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득하게 된다. 실험을 위하여 원본 영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 실험 영상($256{\times}256$)을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들과 비슷한 성능을 갖지만 처리시간에서 많은 이득을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.419-424
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• 2019

본 논문에서는 광대역 재밍 신호 환경에서 원하는 목표물을 추정하기 위한 알고리즘을 제안 한다. 재밍 신호를 억제하는 방법으로, 본 연구에서는 시공간적응 알고리즘과 QR분해를 사용하여 최적의 가중치를 획득한다. 시공간적응 알고리즘은 적응배열안테나시스템에서 탭 지연 신호에 복소 가중치를 곱하여 가중치를 생성하고, 역행렬로 인한 전력소모를 최소화하기 위해서 QR분해를 이용하여 최적의 가중치를 획득한다. 모의실험을 통하여, 본 연구에서 제안한 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. [-40o,0o,+40o]의 목표물 추정에서 본 연구에서 제안 한 알고리즘이 3개의 목표물을 모두 추정하였지만 기존 알고리즘은 재밍 신호 때문에 [0o]에서만 추정하였다. 본 연구의 제안 알고리즘이 재밍 신호를 제거하고 원하는 목표물을 정확히 추정하여 성능이 향상되었음을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.510-512
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• 2003

본 논문에서는 문서의 자동 분류를 위한 용어 빈도 가중치 계산 방법으로 Box-Cox변환기법을 응용한 정규화 용어빈도 가중치를 정의하고, 이를 문서 분류에 적응하였다. 여기서 Box-Cox 변환기법이란 자료를 정규분포화 할 때 적용하는 통계적인 변환방법으로서, 본 논문에서는 이를 응용하여 새로운 용어빈도가중치 계산법을 제안한다. 문서에서 등장한 용어 빈도는 너무 많거나 적게 등장할 경우, 중요도가 떨어지게 되는데, 이는 용어의 중요도가 빈도에 따른 정규분포로 모델링 될 수 있다는 것을 의미한다. 또한 정규화 가중치 계산방법은 기존의 용어빈도 가중치 공식과 비교할 때, 용어마다 계산방법이 달라져, 로그나 루트와 같은 고정된 가중치 방법보다는 좀더 일반적인 방법이라 할 수 있다. 신문기사 8000건을 대상으로 4개의 그룹으로 나누어 실험 한 결과, 정규화 용어빈도가중치 계산방법이 모두 우위의 분류 정확도롤 가져, 본 논문에서 제안한 방법이 타당함을 알 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1295-1298
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• 2001

멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하는 서버의 동적 부하분산을 위한 동적 가중치 기반 라운드 로빈 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 기존의 가중치 기반 라운드로빈 알고리즘은 서버의 처리 용량만을 이용하여 가중치를 부여하므로 요청이 폭주할 경우 동적 부하 불균형을 갖게 된다. 동적 부하 불균형을 해결하기 위해 제안한 동적 가중치 기반 라운드로빈 알고리즘은 서버의 처리 용량뿐만 아니라 서버의 동적 부하를 이용하여 가중치를 부여하므로 동적 부하 불균형에 잘 적응하여 부하를 균형있게 조절한 수 있다. 제안한 알고리즘은 각 서버의 처리용량을 기준으로 가중치를 계산하고 동적으로 변하는 서버의 부하값에 가중치를 적용한다. 그 결과 동적 부하 불균형 문제를 해결했으며, 더 세밀한 부하 조절 기능을 수행할 수 있었다

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.55-61
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• 2013

본 논문에서는 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐과 잡음의 영향을 최소화하기 위하여 사용되는 S-MMA 적응 등화 알고리즘에서 Slice 가중치에 따른 성능을 비교하였다. 기존의 MMA 알고리즘에서는 등화기의 출력 신호와 송신 신호의 dispersion 상수만을 이용하지만, S-MMA에서는 등화기 출력 신호와 dispersion 상수외에 결정 장치의 출력 신호를 slice 상수만큼 고려하여 채널의 진폭과 위상 찌그러짐을 동시에 보상할 수 있다. 이때 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, MSE와 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 slice 가중치가 적으면 잔류isi, 최대 찌그러짐과 MSE 성능이 우월하며, 가중치가 큰 경우 SER 성능이 우월함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.291-298
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• 2012

일반적인 ATR시스템에서는 대부분 FLIR센서에 의존하여 영상을 획득하나, 표적의 경계가 모호한 경우 견실한 표적 분할을 보장할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 FLIR과 CCD센서를 통해 획득된 영상에 대한 적응적 가중치 기반의 융합 방법을 제안함으로써 보다 정확한 표적 분할 성능을 재현한다. 융합을 위한 FLIR영상의 가중치는 모호한 경계를 구분하기 위한 bi-modality 척도와 표적 경계와의 거리를 통해 결정되고, CCD영상의 가중치는 표적과 배경의 질감차이를 나타내는 질감 척도와 거리 척도를 통해 도출된다. 제안 방법의 타당성 검증을 위하여 다양한 환경에서 획득된 표적 영상에 대한 제안 방법과 단일 센서 기반의 표적 분할의 성능 비교를 수행하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.549-552
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• 2000

본 논문에서는 주파수 영역 배열안테나의 계산량을 감소시키기 위한 센서링 부분적응 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 입력신호를 주파수 영역으로 변환한 후 CFAR(constant false alarm rate) 검파기법을 이용하여 간섭신호가 존재하는 주파수 대역을 찾아내고 이에 해당하는 가중치에 대해서만 적응 신호처리를 수행한다. 이때 CFAR 검파기의 오경보율은 출력신호의 전력 변화량을 이용하여 환경에 맞게 적응적으로 변화시켜서 최적 값으로 설정한다.

• 한국음향학회지
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• 제22권3호
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• pp.188-193
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• 2003

이전의 여러 가지 화자 적응을 위한 모델 적응 방법은 훈련 환경과 테스트 환경의 불일치를 보상하기 위한 방법으로 적응데이터의 테스트 환경에서의 분포를 고려하지 않은 보상 방법이었다. 적은 적응 데이터에 대해서 보상을 극대화하기 위한 파라미터 변환 방법들은 고르지 못한 적응 데이터에 의해 시스템의 성능이 저하 될 가능성이 있다 즉, 데이터가 적을 경우에는 적응 데이터의 분포가 적응 결과에 중대한 영향을 미치게 된다. 적은 데이터에 대해서도 높은 인식률 향상을 가져오기 위한 supervised 훈련과정을 구조적 사후확률 최대화(SMAP: Structural Maximum a Posterior) 알고리듬에 적용하였다. 제안된 가중치 SMAP (Weighted SMAP) 알고리듬과 SMAP알고리듬을 TIDIGITS 코퍼스를 사용해서 비교해 보았다. 제안된 WSMAP은 적은 양의 데이터에 대해서 SMAP보다 좋은 성능을 나타내었다. 환경 적응에 적응 데이터의 분포를 고려하는 이와 같은 방법은 다른 적응 알고리듬에도 적용될 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.77-80
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• 2001

최근에 cdma2000-lx 시스템의 역방향에 파일럿 채널이 추가되면서 적은 계산량으로 구현이 가능한 LMS 빔 형성 기법이 연구되고 있다. 그러나 기존의 LMS 빔 형성 방식의 경우 무선 페이딩 채널에 적응하기 위하여 고정된 step-sire parameter를 이용하였다. 하지만 이러한 고정된 step-size parameter를 사용할 경우 MSE가 증가하여 좋은 성능을 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 LMS 순 방향 빔 형성 기법에서 채널을 추정하여 추정된 채널과 LMS 가중치의 오차에 적응하는 step-size parameter를 결정함으로써 적은 MSE만으로 가중치 값을 추정하는 CA-LMS(Channel Adaptive Least Mean Square) 방식을 이용한 순방향 빔 형성 기법을 제안한다. 제안한 방식에 대하여 cdma2000-lx 환경에서 다양한 페이딩 환경에 적용하여 제안한 방식이 우수함을 확인 할 수 있다.