• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.133-137
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• 1994

In this paper, a method for designing an optimal weight function for the weighted cepstral distance measure is proposed. A conventional weight function or cepstral lifter is obtained eperimentally depending on the spectral components to be emphasized. The proposed method minimizes the error between word reference patterns and the traning data. To compare the proposed optimal weight function with conventional function, speech recognition systems based on Dpynamic Time Warping and Hidden Markov Models were constructed to conduct speaker independent isolated word necogination eperiment. Results show that the proposed method gives better performance than conventional weight functions.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권2호
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• pp.371-383
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• 2000

Lindsay (1994) and Basu et al (1997) show that another density-based distance called the negative exponential disparity (NED) is an excellent competitor to the Hellinger distance (HD) in generating an asymptotically fully efficient and robust estimator. Bhattacharya and Basu (1996) consider estimation of the locations of several normal populations when an order relation between them is known to be true. They empirically show that the robust HD based weighted likelihood estimators compare favorably with the M-estimators based on Huber's $\psi$ function, the Gastworth estimator, and the trimmed mean estimator. In this paper we investigate the performance of the weighted likelihood estimator based on the NED as a robust alternative relative to that based on the HD. The NED based estimator is found to be quite competitive in the settings considered by Bhattacharya and Basu.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1422-1432
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• 1993

HCNN(Hidden Control Neural Network)은 신경회로망에 의한 비선형 예측과 HMM의 segmentation 기능을 접합시킨 신경회로망 모델로서, 시간에 따라 입출력 사상 함수를 변화시킴으로써 음성 신호를 잘 모델링할 수 있도록 되어 있다. 본 논물에서는 첫째, HCNN의 성능이 HMM보다 우수함을 보이고, 둘째로, HCNN에서의 예측 오차 측정에 적절한 거리 측도를 이용하기 위해 가중거리가 도입된 HCNN을 제안하여, 화자 독립 음성 인식에 있어 그 성능이 우수함을 보였다. 여기서 가중거리는 음성 특징 벡터 각 구성 성분의 분산도 차이를 고려한 거리이다. 화자 독립 숫자음 인식 실험 결과, 유클리드 저리를 이용한 HCNN에 대해 95%의 인식율을 얻었는데, 이는 HMM에 비해 1.28% 높은 결과로서, 확률적인 제한이 가해진 HMM에 비해 시스템의 동작인 모델링을 이용한 HCNN이 더 우수함을 알 수 있다. 또한 가중거리를 이용한 CNN에 대해서는 97.35%의 인식율을 얻었는데, 이는 유클리드 거리를 이용한HCNN에 비해 2.3%가 향상된 결과이다. 가중 거리를 도입한 HCHN의 경우에 더 높은 인식율을 얻은 이유는, 오인식이 많이 되는 화자의 인식율을 높임으로써 화자간의 인식율차가 감소하게 되기 때문임을 알 수 있었고, 따라서 화자 독립 음성인식에 가중거리를 도입한 HCNN이 보다 적합합을 알 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1205-1212
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• 2014

In this paper, we propose a high-quality stitching method of 3D multiple dental CT images. First, a weighted function is generated using the difference of two distance functions that calculate a distance from the nearest edge of an overlapped region to each position. And a blending ratio propagation function for two gradient vectors is parameterized by the difference and magnitude of gradient vectors that is also applied by the weighted function. When the blending ratio is propagated, an improved region growing scheme is proposed to decide the next position and calculate the blending intensity. The proposed method produces a high-quality stitching image. Our method removes the seam artifact caused by the mean intensity difference between images and vignetting effect. And it removes double edges caused by local misalignment. Experimental results showed that the proposed method produced high-quality stitching images for ten patients. Our stitching method could be usefully applied into the stitching of 3D or 2D multiple images.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권7호
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• pp.101-108
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• 1998

In this paper, after we got to realized FDNN (fuzzy decision neural network) applied the quantization triangularity fuzzy function to DBNN(decision based neural network) of a hierarchical structure for image process, we could esign hardware of the realized FDNN. Also it is normalized the standard image and the input image as the same size. We are applied DWW algorithm which selected the closest value with finding similarity of an interval image by this distance to FDNN. So we could calulated in terms of distance to weight of pixel which composed two image and eliminated the nise of image, minimized the lost of information, obtained the optimal information. It is designed hardware of high speed weighted FDNN using COMPASS tool. Aslo, the total circuit is realized as gates of 61,000 and could show to superiority of FDNN using the simulation.

• 대한수학회보
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• 제52권1호
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• pp.85-103
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• 2015

We prove some sharp extremal distance results for functions in various spaces of analytic functions on bounded strictly pseudoconvex domains with smooth boundary. Also, we obtain atomic decompositions in multifunctional Bloch and weighted Bergman spaces of analytic functions on strictly pseudoconvex domains with smooth boundary, which extend known results in the classical case of a single function.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제24권2호
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• pp.349-360
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• 1995

This paper deals with the robustness properties of the minimum disparity estimation in linear regression models. The estimators defined as statistical quantities whcih minimize the blended weight Hellinger distance between a weighted kernel density estimator of the residuals and a smoothed model density of the residuals. It is shown that if the weights of the density estimator are appropriately chosen, the estimates of the regression parameters are robust.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권2호
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• pp.169-180
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• 2007

본 논문은 함수 변환(Function Transform)과 FFT(Fast Fourier Transform)를 사용하는 새로운 XML 문서 클리스터링 기법에 대하여 논한다. 본 문서 클러스터링 기법은 조정자 없이 점진적으로 수행된다. XML 문서는 엘리먼트의 계층적인 구조에 기반하여 이산 함수로 변환된다. 이산 함수는 FFT를 사용하여 벡터로 변환된다. 문서를 나타내는 벡터는 가중치 유클리디안 거리 메트릭을 사용하여 비교된다. 비교 결과가 미리 정의된 값보다 작을 때에는 비교되는 두 개의 문서는 구조적으로 비슷한 것으로 간주되어 동일한 그룹으로 분류된다. XML 문서 클리스터링은 XML 문서의 저장과 검색에 유용하게 사용될 수 있다. 800개의 합서 문서와 520개의 실제 문서를 사용하여 실험하였다. 실험 결과는 함수변환과 FFT는 XML 문서를 엘리먼트의 구조를 기반으로 하여 점진적으로 조정자 없이 효과적으로 분류하는 것을 보여주었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.91-97
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• 2014

본 논문은 에너지 검출 기반 협력 스펙트럼 센싱을 이용하여 주사용자와 부사용자 사이의 거리에 따른 검출 확률에 가중치를 부여하는 기법을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의실험 결과를 나타낸다. 주사용자와 부사용자 사이의 거리는 모두 다르다고 가정하였고, 이들 사이의 무선 채널은 레일레이(Rayleigh) 채널로 모델링하였다. 제안하는 가중치 부여 기법을 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과가 가중치를 적용하지 않은 스펙트럼 센싱을 수행한 결과에 비해 커버리지를 확대 할 수 있고, 이 검출 확률에 가중치를 적용한 것이 가중치를 적용하지 않은 이전의 방식에 비해 센싱 효율이 향상 되는 것을 알 수 있었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권10호
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• pp.40-49
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• 1995

This paper presents the performance and problems in analysis method and testing system of Electronic Speckle Pattern Interferometry (ESPI) method, in measuring two - dimensional in-plane displacement. The anyalysis result of measurement by ESPE is quite comparable to that tof measurement by strain gauge method. This implies that the method of ESPE is a very effective tool in non-contact two-dimensional in-plane strain analysis. But there is a controversal point, measurment error. This error is discussed to be affected not by ESPE method itself, but by its analysis scheme of the interference fringe, where the first-order interpolation has been applied to the points of strain measured. In this case, it is turned out that the more errors would be occurred in the large interval of fringe. And so this paper describes a computer method for drawing when the height is available only for some arbitrary collection of points. The method is based on a distance-weighted, last- squares approximation technique with the weight varying with the distance of the data points.