• 한국통신학회논문지
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• 제24권10B호
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• pp.1971-1978
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• 1999

본 논문에서는‘shifting-level (SL) process’을 기초로 한 모델을 사용하여, VBR 부호화된 영상트래픽의 long-range dependence (LRD) 특성이 대기체계에 미치는 영향에 대해서 연구하였다. 연구 내용은 제1부와 제2부로 나누어 전개된다. 제 1부에서는 실제 영상트래픽의 자기상관함수가 exponential과 hyperbolic의 복합함수로 매우 정확히 표현될 수 있음을 보이고, 이러한 조건을 만족하는 SL process with compound correlations(SLCC)를 제안한다. 대표적인 SRD 모델인 DAR(1)모델과의 대기성능 비교를 통하여 hyperbolic한 상관도가 대기체계에 끼치는 영향을 분석한다. 분석결과 영상의 LRD 특성이 대기체계에 끼치는 영향의 중요도는 단순히‘Yes/No’로 답할 수 없으며, 트래픽 부하가 높아지면 그 영향이 강하게 나타나고, 반대로 트래픽 부하가 낮은 경우에는 무시할 수 있을 정도로 약하게 나타남을 알 수 있다. 여기에 사용하는 SL/D/1/K 대기체계의 해석방법을 제2부에서 다루게 된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1016-1023
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• 2009

자동차 번호판 인식 시스템은 문자 추출, 특징 추출 등의 영상처리와 추출된 문자를 인식하는 인식기로 구성된다. 특징 추출은 문자 영역의 데이터 감소뿐만 아니라 인식 성능을 결정한다. 따라서 본 논문에서는 번호판 인식의 결과에 영향이 큰 숫자 인식, 특히 숫자의 특징 추출에 초점을 두었으며, 데이터의 군집성을 재배치하여 데이터 간의 최적의 산란도를 확보할 수 있는 통계적 특징의 혼합 모델을 제안하고, 이를 다층 퍼셉트론과 LVQ 신경망을 이용하여 유효성을 검증하였다. 제안된 통계적 특징 추출 방법은 번호판 영상이 갖는 정보를 가장 잘 유지하고, 잡음과 외부 환경에 강건하며 효과적인 방법임을 보여준다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.727-731
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• 2003

ASTER image has some advantages for classification such as 15 spectral bands and 15m ${\sim}$ 90m spatial resolution. However, in the classification using general remote sensing image, shadow areas are often classified into water area. It is very difficult to divide shadow and water. Because reflectance characteristics of water is similar to characteristics of shadow. Many land cover items are consisted in one pixel which is 15m spatial resolution. Nowadays, very high resolution satellite image (IKONOS, Quick Bird) and Digital Surface Model (DSM) by air borne laser scanner can also be used. In this study, mixed pixel analysis of ASTER image has carried out using IKONOS image and DSM. For mixed pixel analysis, high accurated geometric correction was required. Image matching method was applied for generating GCP datasets. IKONOS image was rectified by affine transform. After that, one pixel in ASTER image should be compared with corresponded 15×15 pixel in IKONOS image. Then, training dataset were generated for mixed pixel analysis using visual interpretation of IKONOS image. Finally, classification will be carried out based on Linear Mixture Model. Shadow extraction might be succeeded by the classification. The extracted shadow area was validated using shadow image which generated from 1m${\sim}$2m spatial resolution DSM. The result showed 17.2% error was occurred in mixed pixel. It might be limitation of ASTER image for shadow extraction because of 8bit quantization data.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.87-92
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• 2023

음성 인식 시스템의 지속적인 발전으로 음성에 대한 인식율은 급속도로 발전되었지만 사용 환경에서의 잡음과 여러 음성이 혼합되어 발생하는 잡음으로 정확한 음성을 인식할 수 없는 단점을 가진다. 환경 잡음이 있는 음성을 처리할 때 음성 인식률을 높이기 위해서는 잡음을 제거해야 하며, 기존의 HMM, CHMM, GMM, 그리고 AI 모델이 적용된 DNN에서도 예상치 못한 잡음이 발생하거나 기본적으로 디지털 신호에 양자화 잡음이 추가되면 소스 신호가 변경되거나 손상되어 인식률이 저하된다. 이를 해결하기 위해 각 음성 프레임에 대한 음성 신호의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 MFCC를 개선하여 처리하였으며, 음성 신호에 대한 잡음을 제거하기 위해 가우시안 모델을 적용한 잡음 편차 추정을 이용한 잡음 제거 방법을 개선하여 적용하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가는 음성에 대한 정확성 평가를 위해 교차 상관 계수를 사용하여 처리하였으며, 제안하는 방법의 인식률을 평가한 결과 이들에 대한 상관 계수에 대한 평균값 차이는 0.53 dB 개선된 것을 확인하였다.

• 한국습지학회지
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• 제18권2호
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• pp.166-172
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• 2016

전 지구 지표 순환 분석을 위하여 지표와 대기 사이의 에너지 교환에 대한 분석이 필수적이다. 이러한 에너지 교환의 정량화를 위하여 다양한 지면 모형에 대한 연구가 진행되고 있다. 다양한 모형들 중 Common Land Model(CLM)과 Variable Infiltration Capacity(VIC) 모형을 활용한 연구가 활발히 수행되고 있다. CLM은 발전된 지면 모형의 형태로 적은 사용자 변수로 현실적인 결과를 산출한다는 장점이 있다. VIC 모형 또한 대표적인 지면 모형 중 하나로 에너지 인자 및 유출량 모의를 위하여 전 세계적으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 미국 캘리포니아 주 SS-CZO 사이트를 대상으로 CLM과 VIC 모형을 활용하여 주요 에너지 인자 인 순복사량, 현열, 잠열을 모의하였다. 순복사량과 현열 모두 두 모형에서 양호한 결과를 보이나, 강우 발생 시 CLM은 잠열과 현열을 과소모의하는 경향을 나타내었다. 잠열은 CLM의 모의 결과가 잠열을 과소모의 한 VIC 모형에 비하여 관측된 잠열의 경향을 더 잘 모의하는 것으로 나타났다. 이러한 에너지 인자 모의 및 모형의 장단점에 대한 분석을 통하여 CLM과 VIC 모형의 활용가능성 및 다양한 모형 활용의 필요성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.323-343
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• 2020

With the rapid development of computer and communication techniques, copyright protection of vector geographic data has attracted considerable research attention because of the high cost of such data. A novel adaptive watermark detection algorithm is proposed for vector geographic data that can be used to qualitatively analyze the robustness of watermarks against data addition attacks. First, a watermark was embedded into the vertex coordinates based on coordinate mapping and quantization. Second, the adaptive watermark detection model, which is capable of calculating the detection threshold, false positive error (FPE) and false negative error (FNE), was established, and the characteristics of the adaptive watermark detection algorithm were analyzed. Finally, experiments were conducted on several real-world vector maps to show the usability and robustness of the proposed algorithm.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제32권3호
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• pp.160-165
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• 2007

This study was conducted to evaluate beef using a color machine vision system. The machine vision system has an advantage to measure larger area than a colorimeter and also could measure other quality factors like distribution of fats. However, the machine vision measurement is affected by system components. To measure the beef color with the machine vision system, the effect of color balancing control was tested and calibration model was developed. Neural network for color calibration which learned reference color patches showed a high correlation with colorimeter in L*a*b* coordinates and had an adaptability at various measurement environments. The trained network showed a very high correlation with the colorimeter when measuring beef color.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.363-371
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• 2010

특징벡터의 분류를 개선시켜 화자독립 음성인식의 오류율을 줄이려는 노력의 일환으로서, 우리는 MFCC의 추출에 있어서 푸리에 스펙트럼을 기울이는 방법이 미치는 효과를 연구한다. 음성신호에 FIR 필터링을 적용하는 효과의 조사도 병행된다. 제안된 방법은 두 가지 독립적인 방법에 의해 평가된다. 즉, 피셔의 차별함수에 의한 방법과 은닉 마코브 모델 및 퍼지 벡터양자화를 사용한 음성인식 오류율 조사 방법이다. 실험 결과, 적절한 파라미터의 선택에 의해 기존의 방법에 비해 10% 정도 낮은 인식 오류율이 얻어짐을 확인하였다.

• 경영과학
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• 제16권1호
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• pp.157-171
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• 1999

In a increasingly competitive marketplace, the manufacturing companies have no choice but looking for ways to improve productivity to sustain their competitiveness and survive in the industry. Recently cellular manufacturing has been under discussion as an option to be easily implemented without burdensome capital investment. The objective of cellular manufacturing is to realize many aspects of efficiencies associated with mass production in the less repetitive job-shop production systems. The very first step for cellular manufacturing is to group the sets of parts having similar processing requirements into part families, and the equipment needed to process a particular part family into machine cells. The underlying problem to determine the part and machine assignments to each manufacturing cell is called the cell formation. The purpose of this study is to develop a clustering algorithm based on the neural network approach which overcomes the drawbacks of ART1 algorithm for cell formation problems. In this paper, a generalized learning vector quantization(GLVQ) algorithm was devised in order to transform a 0/1 part-machine assignment matrix into the matrix with diagonal blocks in such a way to increase clustering performance. Furthermore, an assignment problem model and a rearrangement procedure has been embedded to increase efficiency. The performance of the proposed algorithm has been evaluated using data sets adopted by prior studies on cell formation. The proposed algorithm dominates almost all the cell formation reported so far, based on the grouping index($\alpha$ = 0.2). Among 27 cell formation problems investigated, the result by the proposed algorithm was superior in 11, equal 15, and inferior only in 1.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1383-1391
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• 1999

본 논문은 동영상 통신을 함에 있어 목표 전송률이 주어졌을 때 왜곡이 최소가 되도록 양자화하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하게 되면 같은 발생 비트량이라 할지라도 기존의 R-D 모델기반 비트율 제어 방법에 비해 재구성된 영상의 화질을 향상시킬 수 있다. 문제는 하나의 양자화 집합이 주어졌을 때 전체 왜곡이 최소가 되고 버퍼 오버플로우가 발생하지 않은범위 내에서 매크로 블록 당 양자화 집합에 존재하는 최적의 양자화 계수를 선택하려는 것인데, 이러한 문제를 해결하기 위해 동작 왜곡 비트율 이론을 이용한 라그랑즈 승수 기법을 도입하였으며, 양자화 방법은 H.263의 권고를 따랐다.