• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.71-77
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• 2014

본 논문에서는 저조도 및 음영이 생기는 조명 환경하에서 성능이 개선된 계량기 숫자 인식 방법을 제안한다. 저조도 및 음영 문제를 해결하기 위해 LN(Local Normalization) 처리 기법을 이용한 조명 정규화를 수행한 후, 계량기 숫자 영역 검출과 3단계 계량기 숫자 분할이 이루어진다. 마지막으로 분할된 숫자 데이터를 분류하기 위한 하이브리드 숫자 분류기가 적용된다. 제안된 하이브리드 숫자 분류기는 역전파 신경망과 템플레이트 매칭의 연속 결합으로 이루어지고, 계량기 숫자 분류에 보다 강인한 휴리스틱 규칙에 의해 최종적으로 숫자를 분류한다. 저조도 및 음영 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 인식 방법을 평가하고, 제안된 계량기 숫자 인식 방법이 효과적으로 잘 동작함을 확인하였다.

• 음성과학
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• 제11권1호
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• pp.7-20
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• 2004

In this paper, we propose a two-step noise compensation algorithm in feature extraction for achieving robust speech recognition. The proposed method frees us from requiring a priori information on noisy environments and is simple to implement. First, in frequency domain, the Harmonics-based Spectral Subtraction (HSS) is applied so that it reduces the additive background noise and makes the shape of harmonics in speech spectrum more pronounced. We then apply a judiciously weighted variance Feature Vector Normalization (FVN) to compensate for both the channel distortion and additive noise. The weighted variance FVN compensates for the variance mismatch in both the speech and the non-speech regions respectively. Representative performance evaluation using Aurora 2 database shows that the proposed method yields 27.18% relative improvement in accuracy under a multi-noise training task and 57.94% relative improvement under a clean training task.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.193-195
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• 2009

In this paper, we propose an effective compression method for electrocardiogram(ECG) signals. 1-D ECG signals are reconstructed to 2-D ECG data by period and complexity sorting schemes with image compression techniques to Increase inter and intra-beat correlation. The proposed method added block division and mean-period normalization techniques on top of conventional 2-D data ECG compression methods. JPEG 2000 is chosen for compression of 2-D ECG data. Standard MIT-BIH arrhythmia database is used for evaluation and experiment. The results show that the proposed method outperforms compared to the most recent literature especially in case of high compression rate.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제54호
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• pp.63-72
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• 2005

The performance of speech recognition system is degraded by the mismatch between training and test environments. Many studies have been presented to compensate for noise components in the cepstral domain. Recently, higher order cepstral moment normalization method has been introduced to improve recognition accuracy. In this paper, we present real-time high order moment normalization method with post-processing smoothing filter to reduce the parameter estimation error in higher order moment computation. In experiments using Aurora2 database, we obtained error rate reduction of 44.7% with proposed algorithm in comparison with baseline system.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권4호
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• pp.513-524
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• 2006

정규화 변환은 시계열 시퀀스를 구성하는 엔트리들의 전체적인 패턴을 분석하는데 매우 유용하다. 본 논문에서는 단일 색인을 사용한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 기존의 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법은 다양한 길이의 질의 시퀀스를 지원하기 위하여 여러 개의 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 하나의 색인을 사용하면서도 다양한 길이의 질의 시퀀스에 대한 정규화 변환을 지원하는 효율적인 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 이를 위하여, 우선 정규화 변환을 일반화한 포함-정규화 변환(inclusion-normalization transform) 개념을 제시한다. 포함 정규화 변환이란 색인에 저장할 윈도우에 대해서 해당 윈도우를 포함하는 서브시퀀스의 평균과 표준편차로 정규화하는 것으로서, 기본적인 정규화 변환을 윈도우 및 서브시퀀스 개념을 사용하여 확장한 것이다. 다음으로, 포함-정규화 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구에 적용하기 위한 이론적 근거를 정리로서 제시하고 증명한다. 그리고, 이 방안을 구현하기 위한 색인 구성 알고리즘 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제시한다. 실제 주식 데이터에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 기존 방법에 비해 최대 $2.5{\sim}2.8$배까지 성능을 향상 시킨 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 정규화 변환 지원 서브시퀀스 매칭은 정규화 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있다. 따라서, 제안한 방법은 정규화 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용될 수 있는 좋은 연구결과라 사료된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제19권37호
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• pp.251-261
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• 1996

Databases are critical to business information systems and RDBMS is most widely used for the database system. Normalization was designed to control various anomalies(insert, update, and delete anomalies). However normalized database design does not account for the tradeoffs necessary for the performance reason. In this research, we model a database design problem without storage constraint. Given a normalized database design, in this model, we do the denormalization of duplicating columns in order in reduce frequent join processes. In this paper, we consider insert, update, delete, and storage cost, and the anomalies are treated by additional disk I/O cost necessary for each insert, update transaction. We propose a branch and bound method, and show considerable cost reduction.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제3권1호
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• pp.3-24
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• 1996

Databases are critical to business information systems, and RDBMS is most widely used for the database system. Normalization has been designed to control various anomalies(insert, update, and delete anomalies). However, normalized database design does not account for the tradeoffs necessary for the performance. In this research, we develop a model for database design by denormalization of duplicating attributes in order to reduce frequent join processes. In this mood, we consider insert, update, delete, and query costs. The anomaly and data inconsistency are removed by additional disk I/O which is necessary for each update and insert transaction. We propose a branch and bound method for this model, and show considerable cost reduction.

• 전기전자학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.217-224
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• 2008

This paper provides a framework for semantic correspondence of heterogeneous databases using self- organizing map. It solves the problem of overlapping between different databases due to their different schemas. Clustering technique using self-organizing maps (SOM) is tested and evaluated to assess its performance when using different kinds of data. Preprocessing of database is performed prior to clustering using edit distance algorithm, principal component analysis (PCA), and normalization function to identify the features necessary for clustering.

• 농촌계획
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• 제10권4호
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• pp.1-7
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• 2004

In Korea, rural community has been becomming unstable by declining of agriculture. In order to solve this problem, there were some trials to activate rural communities by maintaining rural amenities. But, it is difficult to use rural amenities as a development factor to promote rural communities because there are few researches about quantifying rural amenities. In this study, a method fer quantifying rural amenities is suggested using database normalization technique. Previous thirty seven surveying items of rural amenity resources are formally reduced to five common surveying items, seven resources, and eleven surveying tables. Finally, big picture of rural amenity resource map with surveying data for rural development is suggested.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.172-178
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• 1996

Databases are critical to business information systems, and RDBMS is most widely usded for the database system. Normalization has been designed to control various anomalies(insert, update, and delete anomalies). However, normalized databese design does not account for the tradeoffs necessary for the performance. In this research, we develop a model for database desin by denormalization of duplicating attributes in order to reduce frequent join processes. In this model, we consider insert, update, and delete costs. The anomalies are treated by additional disk I/O which is necessary for each insert and update transaction. We propose a branch and bound method for this model, and show considerable cost reduction.