• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.127-134
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• 2005

This paper proposes a nonlinear fuzzy PID controller with variable parameters to improve slow rising time and divergence occurred by limited input spaces and a resultant limited control input during fuzzification in a fuzzy PID controller with fixed parameters, and describes the design principle and tracking performance of a proposed fuzzy PID controller. The parameters of a proposed controller are adjusted by the stability conditions derived from 'small gain theorem' and satisfy the BIBO stability of overall control system.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2236-2239
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• 2003

본 논문에서는 G.729A 와 SMV 음성 부호화기를 위한 새로운 파라미터 직접 변환 방식의 상호 부호화 알고리즘을 제안한다. 상호 부호화를 위하여 부가적인 복호화, 부호화 과정을 거쳐야하는 기존의 tandem 방식과 달리 제안된 파라미터 직접 변환 방식에서는 양 음성부호화기에서 공통적으로 사용하는 파라미터들이 직접 변환된다. SMV에서 G.729A로의 상호 부호화에서는 LSP 변환, 피치 지연 변환, 낮은 전송률에서의 상호 부호화 둥의 알고리즘을 제안하고, G.729A에서 SMV로의 상호 부호화에서는 LSP 변환, 피치 지연 변환, 전송률 결정 등의 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 다양한 방법으로 평가해본 결과 기존의 tandem 방식과 비교하여 계산량과 지연 시간을 줄이면서도 동등한 음질 또는 향상된 음질을 구현함을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.13 no.4
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• pp.352-359
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• 1988

A learning control system which should have memory elements can be designed by utilizing the concept of parameter adaptation for unknown control object system parameters and regard it as a hybrid adaptive control system. A parameter adaptive learning control system applicable to a continuous time system has been already reported. Since there have been rapid developments in digital technology, it is possible to extend a continuous time parameter adaptive learning control system concept to a discrete time case. This problem is treated in this paper. Its justfication is proved and a simulation shows that this algorithms is effective.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.6
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• pp.61-70
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• 2003

In this paper, a transcoding algorithm for the Selectable Mode Vocoder (SMV) and the G.723.1 speech coder via direct parameter transformation is proposed. In contrast to the conventional tandem transcoding algorithm, the proposed algorithm converts the parameters of one coder to the other without going through the decoding and encoding process. The proposed algorithm is composed of four parts: the parameter decoding, line spectral pair (LSP) conversion, pitch period conversion, excitation conversion and rate selection. The evaluation results show that the proposed algorithm achieves equivalent speech quality to that of tandem transcoding with reduced computational complexity and delay.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.37 no.1
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• pp.79-88
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• 2000

In this paper, assuming the ergonomics estimate index parameter from the evoked potential of the object stimulation by the continuance time and the amplitude of the ergonomics, the continuance time and the amplitude of the ergonomics were estimated by applying the Prony model to ergonomics. As a result of analyzing ergonomics, band characteristics could be classified, ergonomics of the impatient, rage and fear could be classified by assuming the continuance time and the amplitude of ergonomics, the estimated parameter could be practicable to the ergonomics estimate index.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.10
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• pp.1207-1214
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• 2014

The first frame of a GOP is encoded in intra mode which generates a larger number of bits. In addition, the first frame is used for the inter mode encoding of the following frames. Thus the encoding results of the intra frame affects the first frame as well as the following frames. Traditionally, the quantization parameter for an intra frame is determined only depending on the bpp not considering the characteristics of the intra frame. For accurate intra frame encoding, we should consider not only bpp but also the complexity of the video sequence and the output bandwidth. In this paper, we propose a real-time quantization model which is used to calculate the quantization parameter for an intra frame encoding based on the investigation on the characteristics of a GOP. It is shown by experimental results that the proposed quantization model captures the characteristics of an intra frame effectively and the proposed method for model parameters accurately estimates the real values.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.66-75
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• 1998

최근 음성인식을 위한 대표적인 방법으로써 은닉 마르코프 모델이 사용되고 있으며, 이러한 방법은 음성의 특성을 잘 표현하도록 하는 음향적인 모델링 방법에 따라서 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 상태에서의 출력확률은 견고히 추정하기 위한 방법으로 상태에서 의 출력활률을 소스들의 분포와 그들의 빈도로 가중한 출력분포로 표시하는 상태 의존 소스 양자화 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 한 상태 내에서 특징 파라미터들이 유사한 특성 을 가지며, 그들의 변이가 다른 상태에 있는 특징 파라미터들에 비해서 작다는 사실에 기반 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 baseline시스템보다 단어 인식율의 경우는 2.7%, 문장 인식율의 경우 3.6%의 향상을 보였다. 이러한 결과로부터 제안된 SDSQ-DHMM이 인식율 향상면에서 유효하며, HMM에 있어서 상태별 출력확률의 견고한 추정을 위한 대안으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.3 no.3
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• pp.687-694
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• 1999

In this paper, to draw out the parameter of synchronization for ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line) chip design, we analyze the performance of STR(Symbol Timing Recovery) and frame synchronization with computer simulation. We analyze and design PLL(Phase Lock Loop) loop for ADSL. As a result, we obtained the optimum parameter of STR to design ADSL chip. Also, when performed frame synchronization with several algorithm, we analyzed the performance of FER(Frame Error Rate) and the effect of frame offset with computer simulation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.405-406
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• 2007

본 논문에서는 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크 구조를 제안하고 진화 알고리즘을 이용한 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크의 구조와 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM 기반 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수는 가우시안, 삼각형 타입등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 다항식 구조로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 LSE를 이용하여 결정한다. FCM 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지규칙의 수, 입력변수의 선택, 후반부 다항식의 차수, FCM의 퍼지화 계수의 결정은 성능에 많은 차이가 있으며 이러한 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 FCM 기반 퍼지뉴럴네트워크의 구조에 관련된 입력변수의 수, 퍼지규칙의 수 그리고 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화 한다. 제안된 방법은 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 성능을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.226-227
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• 2020

근래의 초해상화 (super-resolution, SR) 연구는 네트워크를 깊고, 넓게 만들어 성능을 높이는데 주를 이뤘다. 그러나 동시에 높은 연산량과 메모리 소비량이 증가하는 문제가 발생하기 때문에 이를 실제로 하드웨어로 구현하기에는 어려운 문제가 존재한다. 그렇기에 우리는 네트워크 최적화를 통해 성능 감소를 최소화하면서 파라미터 수를 줄이는 네트워크 SqueezeSR을 설계하였다. 또한 지식 증류(Knowledge Distillation, KD)를 이용해 추가적인 파라미터 수 증가 없이 성능을 높일 수 있는 학습 방법을 제안한다. 또한 KD 시 teacher network의 성능이 보다 student network에 잘 전달되도록 feature map 간의 비교를 통해 학습 효율을 높일 수 있었다. 결과적으로 우리는 KD 기법을 통해 추가적인 파라미터 수 증가 없이 성능을 높여 다른 SR네트워크 대비 더 빠르고 성능 감소를 최소화한 네트워크를 제안한다.