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Double-Sided Deep-Ridge 도파관 구조 수직 방향성 결합기의 날개구조부 폭과 두께가 편광 특성에 미치는 영향 (Effect of wing width and thickness on the polarization characteristics of vertical directional couplers using the Double-Sided Deep-Ridge waveguide structure)

  • 정병민;윤정현;김부균
    • 한국광학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.293-298
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    • 2004
  • Double-Sided Deep-Ridge(DSDR) 수직 방향성 결합기의 날개구조부 폭과 두께가 편광에 따른 결합길이에 미치는 영향에 관하여 연구하였다. 날개구조부가 존재하지 않는 DSDR 수직 방향성 결합기는 편광에 무관한 결합길이를 가질 수 없음을 볼 수 있었다. 일정한 날개구조부 두께에 대하여 날개구조부 폭이 특정 길이 이상이 되면 TE 모드와 TM 모드의 결합길이의 변화는 거의 없으며 또한 두 모드의 결합길이의 차이도 거의 발생하지 않음을 볼 수 있었다. 따라서 편광에 무관한 결합길이를 가지는 DSDR 수직 방향성 결합기를 구현하기 위한 최소 날개구조부 폭이 존재함을 볼 수 있었다. 이러한 최소 날개구조부 폭은-같은 코어 두께에 대해서는 날개구조부 두께가 증가할수록, 같은 날개구조부 두께에 대해서는 코어 두께가 감소할수록-증가함을 볼 수 있었다. 또한 최소 날개구조부 두께는 코어의 두께에 의하여 결정됨을 볼 수 있었고 코어의 두께가 증가할수록 최소 날개구조부 두께는 감소함을 볼 수 있었다.

N단 평행 결합 선로를 이용한 90$^{\circ}$광대역 3dB결합기 설계 (A Wideband 3dB Quadrature Coupler Design Using N-Section Parallel-Coupled Lines)

  • 조정훈;윤상원
    • 한국전자파학회:학술대회논문집
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    • 한국전자파학회 2001년도 종합학술발표회 논문집 Vol.11 No.1
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    • pp.180-183
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    • 2001
  • 본 논문에서는 N개의 평행 결합선로를 이용한 3dB 결합기를 해석하였으며, 유도된 식에 의하여 최소의 단수와 크기로 3dB 결합기를 설계하였다. 기존의 Spectral Domain상에서 N단 평행 결합선로의 복잡한 관계식 유도를 S 파라미터 관계식으로 간단히 유도 하였으며, 유도된 식의 타당성을 위해 실제 제작 검증하였다. 제작된 결합기는 Loose coupling의 평행 결합 선로의 광대역 특성을 그대로 이용하기 때문에 Lange Coupler와 같은 높은 임피던스와 Tight coupling을 구현 할 필요가 없으며, wire bonding도 용이하게 된다. 최소의 단수로 구현하기 위해 RT/Duroid의 R06006과 같은 높은 유전율과 두꺼운 기판을 사용하여 2단으로 3dB 구현이 가능하게 하였다. 제작결과 3.6GHz에서5.5GHz로 대략 42%(0.5dB imbalance) 정도의 광대역특성을 가지고 위상오차도 1$^{\circ}$내외의 결합기를 구현할 수 있었고 격리도 특성 또한 대역 내에서 15dB 내외의 특성을 보였다.

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바이모달 음성인식의 음성정보와 입술정보 결합방법 비교 (Comparison of Integration Methods of Speech and Lip Information in the Bi-modal Speech Recognition)

  • 박병구;김진영;최승호
    • 한국음향학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.31-37
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    • 1999
  • 잡음환경에서 음성인식 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 영상정보와 음성정보를 이용한 바이모달(bimodal)음성인식이 제안되어왔다. 영상정보와 음성정보의 결합방식에는 크게 분류하여 인식 전 결합방식과 인식 후 결합방식이 있다. 인식 전 결합방식에서는 고정된 입술파라미터 중요도를 이용한 결합방법과 음성의 신호 대 잡음비 정보에 따라 가변 입술 파라미터 중요도를 이용하여 결합하는 방법을 비교하였고, 인식 후 결합방식에서는 영상정보와 음성정보를 독립적으로 결합하는 방법, 음성 최소거리 경로정보를 영상인식에 이용 결합하는 방법, 영상 최소거리 경로정보를 음성인식에 이용 결합하는 방법, 그리고 음성의 신호 대 잡음비 정보를 이용하여 결합하는 방법을 비교했다. 6가지 결합방법 중 인식 전 결합방법인 파라미터 중요도를 이용한 결합방법이 가장 좋은 인식결과를 보였다.

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재귀적 최소 자승 추정법을 사용한 원격 센서 시스템 (Passive Telemetry Sensor System using Recursive Least Squares Estimation)

  • 김경엽;이준탁
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.333-337
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    • 2003
  • 열악한 환경에서 동작해야 하거나 물리적 접근이 어려운 곳에 장착되는 센서 시스템의 경우, 유선에 의한 정보전달이 어려울 뿐만 아니라 센서 내 전원설비가 제한적일 수도 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점에 대한 해결책으로서 밧데리 없이 유도결합에 의하여 원격 센서로부터 정보 취득이 가능한 한 방법을 제안하였다. 이 방법은 전원공급에 의한 유도 결합식의 원격센서 시스템과는 달리, 원격 센서의 정전용량을 변ㆍ복조 과정 없이 재귀적 최소 자승 추정법에 의해 센서의 정전용량을 고정도로 추정하는 것이다. 이를 위하여 시스템의 유도결합 모델을 사용하여 정확도가 높은 원격 센서 시스템을 구현할 수 있었다.

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First Principle을 결합한 최소제곱 Support Vector Machine의 예측 능력 (Prediction Performance of Hybrid Least Square Support Vector Machine with First Principle Knowledge)

  • 김병주;심주용;황창하;김일곤
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제30권7_8호
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    • pp.744-751
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    • 2003
  • 본 논문에서는 최근 뛰어난 예측력으로 각광받는 최소제곱 Support Vector Machine(Least Square Support Vector Machine: LS-SVM)과 First Principle(FP)을 결합한 하이브리드 최소제곱ㆍSupport Vector Machine 모델, HLS-SVM(Hybrid Least Square-Super Vector Machine)을 제안한다. 제안한 모델인 하이브리드 최소제곱 Support Vector Machine을 기존의 방법인 하이브리드 신경망(Hybrid Neural Network:HNN), 비선형 칼만필터와 하이브리드 신경망을 결합한 HNN-EKF (Hybrid Neural Network with Extended Kalman Filter) 모델과 비교해 보았다. HLS-SVM 모델은 학습 및 validation 과정에서는 HNN-EKF와 근사한 성능을 보였고, HNN 보다는 우수한 결과를 보였고, 일반화 성능에서는 HNN-EKF에 비해 3배, HNN보다 100배정도 우수한 결과를 보였다.

에지 및 국부적 최소/최대 변환을 이용한 자연 이미지로부터 텍스트 영역 검출 (Text Region Detection using Edge and Regional Minima/Maxima Transformation from Natural Scene Images)

  • 박종천;이근왕
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제10권2호
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    • pp.358-363
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    • 2009
  • 자연이미지로부터 텍스트 영역 검출은 다양한 응용분야에 활용됨으로 이 분야의 많은 연구가 필요하다. 최근의 연구 방법은 에지 및 연결요소 기반 방법을 결합하는 다양한 알고리즘을 이용하여 텍스트 영역을 검출하고 있다. 그러므로 본 논문은 이러한 결합방법으로 에지 및 국부적 최소/최대 변환 방법을 이용하여 텍스트 영역을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 명도 이미지로부터 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 검출하고, 에지 및 국부적 최소/최대 연결성분을 레이블화한다. 레이블된 영역을 분석하여 텍스트 후보 영역을 검출하고, 검출된 각각의 텍스트 후보 영역을 결합하여 단일 텍스트 후보 이미지를 생성한다. 텍스트 후보 개별문자의 인접성 및 유사도를 비교하여 검증함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 실험결과 제안한 알고리즘은 에지 요소 및 국부적 최소/최대 연결요소 검출 방법을 결합하여 자연 이미지로부터 텍스트 영역 검출의 정확도 및 재현률을 향상할 수 있었다.

들로네 삼각망과 최소신장트리를 결합한 효율적인 유클리드 스타이너 최소트리 생성 (Efficient Construction of Euclidean Steiner Minimum Tree Using Combination of Delaunay Triangulation and Minimum Spanning Tree)

  • 김인범
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.57-64
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    • 2014
  • 스타이너 트리의 생성은 NP-Complete 영역에 속하므로, 이것을 위한 휴리스틱들은, 다수의 입력 노드에 대해서 많은 시간과 계산을 요구한다. 본 논문에서는 많은 입력노드에 대해, 들로네 삼각망과 Prim의 최소신장트리를 결합한 효과적인 유클리드 스타이너 최소트리 구성방법을 제안한다. 이 방법은 Prim의 최소신장트리와 최소신장트리기반 스타이너 트리와 각각 비교 분석되었다. 제안된 방법은 30,000개의 입력노드에 대해 최소신장트리에 비해 연결 길이는 2.1% 감소, 실행시간은 138.2% 증가하였고, 최소신장트리기반 스타이너최소트리에 비해 실행시간 18.9% 감소, 연결 길이 0.013% 감소의 실험결과를 보였다. 따라서 본 연구의 제안방법은 실행시간이 주요 요인이 되지 않는 환경에서 연결 길이를 단축해야 할 응용에 잘 적용될 수 있을 것이다.

에지 및 국부 최소/최대 변환을 이용한 자연이미지로부터 텍스트 영역검출 (Text Region Detection using Edge and Local Minima/Maxima Transformation From Natural Scene Images)

  • 박종천;황동국;전병민
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2008년도 추계학술발표논문집
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    • pp.257-259
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    • 2008
  • 자연이미지에 내포된 텍스트는 많은 정보를 제공함으로 이를 효과적으로 검출하여 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 텍스트 영역의 에지 특징과 국부 최소/최대 변환을 이용하여 자연이미지로부터 텍스트 영역 검출 방법을 제안한다. 에지 검출은 캐니-에지 검출기로 추출하고, 국부 최소/최대 변환을 이용하여 텍스트 영역의 연결성분을 추출한다. 각각 추출된 에지 및 연결성분으로부터 텍스트 영역 후보를 검출하고, 각각의 결과를 결합하여 최종적인 텍스트 후보 영역을 검출하고, 후보 텍스트 영역에 대한 검증을 수행함으로서 최종적인 텍스트 영역을 검출한다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험한 결과, 에지 및 연결성분의 두 가지 특징을 결합함으로서 자연이미지에 존재하는 다양한 형태의 텍스트 영역을 효과적으로 검출하였다.

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비선형최소분위추정량의 점근적 성질 (Asymptotic Properties of Regression Quanties Estimators in Nonlinear Models)

  • 최승회;김태수;박경옥
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제11권2호
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    • pp.235-245
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    • 2000
  • 두 변수간의 함수관계를 연구하는 회귀분석에서 모수를 추정하기 위하여 가장 널리 사용되는 방법은 최소자승법이다. 그러나 최소자승법은 표본 평균처럼 약간의 이상치에도 민감하게 반응하여 강인성(robustness)을 만족하지 못함으로 새로운 추정량이 필요하다. 본 논문에서는 최소분위추정량과 최소분위추정량에 근거한 일차결합추정량의 점근적 성질을 연구하였다. 또한 최소자승추정량에 대해 제시된 추정량의 점근적 효율성을 구하고 모의실험을 통하여 최소분위추정량의 효율성을 조사하였다.

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이중추출에서 모평균 추정 (Mean Estimation in Two-phase Sampling)

  • 김규성;김진석;이선순
    • 응용통계연구
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    • 제14권1호
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    • pp.13-24
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    • 2001
  • 이중추출에서 모평균 추정방법을 고찰하였다. 전통적으로 널리 쓰이는 비추정량과 회귀추정량 그리고 비례배분 및 Rao 배분을 한 후의 층화평균에 대하여 주어진 기대 비용에서 최적의 표본수, 최소분산 및 분산추정량을 살펴보았다. 또한 비추정 및 층화의 효과를 모두 내포하는 결합비 추정량을 제안하고 주어진 기대 비용에서 최적의 표본수 및 최소분산을 유도하였고 분산추정량을 구하였다. 그리고 제한된 모의실험을 통하여 비추정량, 층화평균 및 결합비 추정량의 효율을 비교하였다. 모의실험 결과 비추정량과 층화평균은 경우에 따라 효율이 다르게 나타난 반면, 결합비 추정량은 대체로 두 방법보다 효율이 우수하게 나타나 결합비 추정량이 이중추출에 유용하게 쓰일 수 있음을 보였다.

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