• 정보처리학회논문지B
• /
• 제14B권5호
• /
• pp.377-382
• /
• 2007

본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.

• 한국음향학회지
• /
• 제26권7호
• /
• pp.323-327
• /
• 2007

본 논문에서는 객관적으로 정량화된 복합 신호음의 조화도를 새로운 심리 음향 파라미터로 제안하였다. 사람이 복합신호음을 인지하는 과정에서 발생하는 masking 효과, 등청감 곡선, criticalband 등의 심리음향학적인 모델들을 적용시킨 후, 그 소리가 어느정도의 조화도를 갖는지를 정량화시키는 모델을 제안하였고, 이를 검증하기 위하여 복합음으로 구성된 자동차 Horn 신호로 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘에 의하여 정량화된 객관적인 조화도와 청취 평가를 통한 주관적인 조화도가 0.95의 cross correlation을 보였다. 현재 객관적인 심리음향학적인 파라미터로는 Zwicker 파라미터 외에는 거의 전무한 상태여서 제안하는 알고리즘을 통하여 소리의 심리음향학적인 효과를 보다 객관적으로 파악하는 데에 도움이 될 것으로 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제3권5호
• /
• pp.495-505
• /
• 2000

본 논문에서는 난청환자의 청각손실로부터 디지털 보청기의 보정 파라미터를 자동적으로 추출하는 방법을 제안하고 이를 이용한 자동보정시스템을 구현한다. 디지털 보청기의 보정 파라미터는 난청환자의 청각 특성 오디오그램으로부터 자동으로 추출하였으며, 추출된 보정 파라미터는 실제 GM3036 디지털 보청기를 이용하여 보정 시스템으로 구현되었으며, 각 파라미터는 이론적인 2cc 출력에 근접하도록 테이블화 하였다. 제안한 자동 보정 시스템을 적용하여 검사기로부터 출력을 검증하였고, 50명에게 사용하게 한후 만족돌르 조사한 결과 자동 보정 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
• /
• pp.33-34
• /
• 2012

토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 그 효용성이 입증된 모델이지만 이를 이용하기 위해서는 몇 가지 파라미터를 필요로 한다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류에 의한 피해지 예측을 위한 데이터는 충분히 양을 확보하기가 어려우므로 기존의 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 학습시키는 과정에서 기존 샘플로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 학습에 사용함으로써 보다 안정적인 학습이 가능한 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 제안한 의사 샘플 신경망은 해공간을 평탄화시킴으로써 잘못된 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여주고 따라서 보다 안정적인 파라미터 추정이 가능하다는 사실을 실험을 통해 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제38권5호
• /
• pp.567-575
• /
• 2001

본 논문에서는 음성신호의 발성길이와 상관없이 일정한 크기의 파라미터를 얻을 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 음성인식기의 성능은 음성신호에서 추출된 파라미터간의 유사도(패턴간의 거리)를 어떻게 비교하는지에 따라 결정된다. 그러나 화자에 따른 음성신호의 변이나 발성속도의 차이는 음성신호에서 일정한 크기의 파라미터 추출을 어렵게 한다. 제안한 방법은 음성신호에서 얻어진 파라미터를 스펙토그램의 형태로 표현한 뒤 2차원 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용해 일정한 크기의 파라미터로 정규화시키는 방법이다. 제안한 방법의 유효성을 입증하기 위해 청각세포를 모델링한 32개의 대역통과 필터로부터 얻어진 음성신호의 파라미터를 2차원 DCT 방법으로 가공한 후, 신경 회로망의 입력으로 사용하였다. 또한 기존 방법과의 인식률 비교를 위해 기존의 정규화된 입력을 구하는 방법 중 하나를 선택하여 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 화자종속 및 화자독립 고립단어 인식에서 더 높은 인식률과 빠른 인식속도를 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제6권2호
• /
• pp.82-88
• /
• 2005

본 논문은 선형적으로 파라미터화된 시스템에 대한 보상방식을 제안한다. 이 보상기는 전형적인 선형 제어기와 적분형의 적응법칙을 갖는 적응 관측기로 구성되며 이 때 적응법칙은 SG 알고리즘에 근거하여 설계된다. 제안된 보상전략에서는 다른 여러 연구에서 제안된 중간함수 대신에 growth조건, convex조건, attainability조건, 그리고 pseudo gradient 조건을 만족하는 함수들로 적응법칙이 설계된다. 제안된 방식은 추적오차에 대한 점근적 안정도 및 파라미터에 대한 추정오차의 bounded stability를 만족한다. 예제를 통하여 제안된 보상방식의 타당성을 보인다. 그리고 기존의 방식인 Huang의 방법과의 비교를 통해 제안된 방식이 정상상태에서의 파라미터 오차가 더 작아짐을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제9권12호
• /
• pp.1447-1454
• /
• 2014

인트라 프레임은 GOP (Group of Pictures)의 처음 프레임을 의미하며, H.264 표준에서 인트라 프레임의 모든 매크로블록은 하나의 양자화 파라미터로 압축한다. 그리고 인트라 프레임은 이후 프레임들을 압축할 때 사용하기 때문에 인트라 프레임의 압축 결과는 전체 프레임 그룹의 화질에 영향을 미친다. 따라서 인트라 프레임을 최적으로 압축할 수 있는 양자화 파라미터를 찾는 것은 화질 개선을 위해 중요한 요소이다. 본 논문에서는 실시간으로 인트라 프레임을 압축하기 위한 최적의 양자화 파라미터를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 최적 양자화 파라미터의 특성에 대한 분석을 바탕으로 경사하강법을 이용하여 실시간으로 최적값을 탐색한다. 실험결과는 제안하는 방법이 최적 양자화 파라미터의 특성을 잘 반영하고 최적값도 정확하게 예측함을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.307-310
• /
• 2001

디지털 통신 시스템의 기저대역 신호처리 회로의 핵심 연산블록으로 사용될 수 있는 파라미터화 된 복소수 승산기 IP (Intellectual Property)를 설계하였다. 사용자의 필요에 따라 승수와 피승수의 비트 수를 8-b∼24-b 범위에서 2-b 단위로 선택할 수 있도록 파라미터화 하였으며, GUI 환경의 코어 생성기 (PCMUL_GEN)에 의해 지정된 비트 치기의 복소수 승산기의 VHDL 코드를 생성한다. 설계된 복소수 승산기 IP 코어는 redundant binary (RB) 수치계와 본 논문에서 제안하는 새로운 방식의 radix-4 Booth 인코딩/디코딩 회로를 적용함으로써, 내력 구조 및 배선이 단순화되어 고집적/고속/저전력의 장점을 갖는다. 설계된 IP는 Xilinx FPGA 보드로 구현하여 기능을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
• /
• pp.784-786
• /
• 2004

두개의 영상을 정합하는 것은 컴퓨터 비젼분야의 기본적인 과정 중의 한가지이다. 본 논문에서는 영상에서 간결하면서 많은 정보를 가지고 있는 선형특징들을 이용하여 회전각도와 위치변화에 관계없이 영상을 정합하는 방법을 제안한다. 영상에서 edge성분들을 추출하여 구조체로 구성하고 이를 이용하여 Hough공간에서 최대로 누적되는 변환 파라미터들을 추정하고, 후보 파라미터들에 대하여 다시 최적의 정합조건을 가지는 파라미터를 Hough기법을 사용하여 결정한다. 많은 연산양이 요구되기 때문에 전처리 과정을 사용하여 정확하고 빠른 정합을 유도한다

• 방송과미디어
• /
• 제28권1호
• /
• pp.61-80
• /
• 2023

인공신경망 모델이 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 동시에 모델의 복잡도도 크게 증가하였다. 따라서, 모바일 같은 저전력 디바이스에 인공신경망 모델이 실시간으로 추론/배포되기 위해서는 모델의 가중치 파라미터의 수 혹은 메모리 소모량을 줄이는 경량화 기술이 필수적이다. 이에 MPEG에서는 인공신경망 모델을 다양한 프레임워크에서 상호 운용 가능하고 파라미터를 압축 표현하는 NNC (Compression of Neural Networks) 표준화를 진행 중에 있다. 본고에서는 NNC 표준의 개요와 가중치 파라미터를 압축하는 압축 기술, 그리고 HLS (High-Level Syntax)들을 소개하고자 한다.