This paper proposed variable threshold dual rate ADPCM coding method which is modified from the standard ADPCM of ITU G.726 for speech quality improvement. The speech quality of variable threshold dual rate ADPCM is better than single rate ADPCM at noisy environment without increasing the complexity by using ZCR(Zero Crossing Rate). In this case, ZCR is used to divide input signal samples into two categories(noisy & speech). The samples with higher ZCR is categorized as the noisy region and the samples with lower ZCR is categorized as the speech region. Noisy region uses higher threshold value to be compressed by 16Kbps for reduced bit rates and the speech region uses lower threshold value to be compressed by 40Kbps for improved speech quality. Comparing with the conventional ADPCM, which adapts the fixed coding rate. the proposed variable threshold dual rate ADPCM coding method improves noise character without increasing the bit rate. For real time applications, ZCR calculation was considered as a simple method to obtain the background noise information for preprocess of speech analysis such as FFT and the experiment showed that the simple calculation of ZCR can be used without complexity increase. Dual rate ADPCM can decrease the amount of transferred data efficiently without increasing complexity nor reducing speech quality. Therefore result of this paper can be applied for real-time speech application such as the internet phone or VoIP.
오차확산 방법은 프린터 등에 적용하기 위해 연속계조의 영상을 흑과 백의 이진영상으로 표현하는 디지털 하프토닝의 방법 중 하나로 우수한 영상 재현 능력을 보인다. 그러나 기존의 오차확산 방법은 임계값을 고정적으로 가지면서 오차확산을 하기 때문에 입력 영상에 대해서 충실한 이진화 처리가 어렵고 눈에 거슬리는 주기적인 패턴이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상의 충실한 이진화 처리 및 주기적인 패턴을 감소시키기 위해 적응형 임계값을 적용하여 오차 확산하는 방법을 제안하였다. 적응형 임계값은 입력 농담 영상의 밝기분포를 감안하여 평균치를 산출하는 방법을 사용하였다. 이진화 처리 방법에 대해서 고정임계값을 이용한 오차확산 방법과 제안한 방법을 비교 분석한 결과 제안하는 적응형 임계값을 사용한 오차확산 방법이 더 우수한 디지털 하프토닝 방법임을 실험과 비교를 통해 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상의 동질성 영역 분할을 위한 동질성 문턱 값(Homogeneity Threshold: $H_T$)의 자동 추출과 USRG(Unseeded Region Growing) 기반의 동질성 영역 자동 분할 방법을 제안한다. $H_T$는 인접한 화소들 간에 동질성을 구분하는 기준이 되며, 제안한 방법에 의하여 원본영상으로부터 자동 계산된다. 제안한 방법의 이론적 배경은 Otsu의 단일수준 문턱 값(single level threshold) 방법인데, 이것은 원본 영상의 작은 국소영역을 두 클래스로 분할하기 위하여 사용되고, 두 클래스가 서로 다른 영역으로 구별되는 조건을 만족할 때의 각 클래스의 표준편차의 합($\sigma_c$)을 $H_T$를 계산하기 위한 요소로 사용한다. 제안한 방법의 타당성을 보이기 위해 분할된 동질성 영역들만을 가지고 새롭게 생성한 영상과 원본 영상과의 비교를 통해 시각적으로 차이가 없음을 보이고, 분할된 동질성 영역의 크기순과 화소수가 많은 명암도 순으로 분할된 영역들을 결합한 영상들과 자동 추출된 문턱 값($H_T$)에 범위조정계수 ${\alpha}$을 적용한 값($H^*_T$)를 가지고 분할한 결과 영상들의 제시를 통해 제안한 방법에 대한 타당성을 보였다. 제안한 방법은 해부학이나 생물학의 연구 및 자연 영상의 시각화와 애니메이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으리라 기대한다.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1165-1167
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2007
Delta doping method can separate the threshold voltage control region from the charge transport region in a-Si TFT, whereby the threshold voltage of a TFT could be modified. Threshold voltage could be changed by delta doping, while field effect mobility was estimated to be 80% of that of standard TFT.
본 논문에서는 3차원 물체 인식을 위한 표면 분류 및 임계치 선정 방법에 대해 제안 하고자 한다. 3차원 영상 처리는 크게 거리 영상의 획득과 특징 추출 그리고 정합 과정으로 이루어진다. 본 논문에서는 전체 3차원 영상 처리 시스템중 거리 영상을 입력으로 했을 시 형상 특징을 추출하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이를 위해 첫째, 거리 영상의 깊이 변화 부호 값의 분포 특성에 따라 표면을 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률을 이용하여 표면을 분류했던 기존 방법을 토대로 그의 문제점이었던 실제 거리 영상에서의 임계치 선정 방법에 대하여 제안하고자 한다. 끝으로 제안한 방법의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
본 논문에서는 음성검출의 성능을 향상시킬 목적으로 정합 필터를 이용한 음성향상 전처리 과정을 통하여 SNR을 개선한 후, 이를 LLR(Log Likelihood Ratio) 검사에 의한 최적 결정방법을 적용하여 확률적인 모델을 기준으로 하는 향상된 음성검출 방법을 제안한다. 또한 기존의 음성검출 방법들에서는 제시되지 않았던 문턱값 갱신 알고리즘을 제안하며, 이 방법을 통해서 기존의 방법들에서 성능이 좋지 않았던 낮은 SNR 환경에서도 음성검출을 할 수 있게 되었다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이미 상용화되어 널리 이용중인 G.729B(ITU-TG.729 Annex B)의 음성검출 결과와 비교를 통해서 제안한 음성검출 방법의 성능의 우수성을 검증하며, 실제적인 환경에도 적용이 가능함을 보인다.
본 논문은 비트 플레인별 적응적 임계값을 이용한 대용량 스테가노그라피 방법을 제안하였다. 모든 비트 플레인에 고정적인 임계값을 적용하여 정보를 삽입하면, 비트 플레인에 따라 화질의 열화가 생긴다. 따라서 본 논문에서는 고정 임계값의 문제점을 해결하기 위하여 비트 플레인별 가중치를 정의하였다. 그리고 비트 플레인의 삽입 용량을 적응적으로 증가시키기 위하여, 비트 플레인별 평균 복잡도와 가중치를 이용하여 새로운 적응적 임계값 설정 방법을 제안하였다. 실험에서는 각 표준 이미지에 동일한 화질과 정보량을 삽입하고, 이에 따른 삽입 용량과 화질을 비교하였다. 그 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 삽입 용량면에서 평균 약 6%의 정도 증가되었고, 화질면에서도 평균 약 2.4dB 향상되었다.
In this paper, we propose a new fast algorithm for effective scene change detection. The proposed algorithm exploits Otsu threshold matching technique, which was proposed earlier. In this method, the current and the reference frames are divided into square blocks of particular size. After doing so, the pixel histogram of each block is generated. According to Otsu method, every histogram distribution is assumed to be bimodal, i.e. pixel distribution can be divided into two groups, based on within-group variance value. The pixel value that minimizes the within-group variance is said to be Otsu threshold. After Otsu threshold is found, the same procedure is performed at the reference frame. If the difference between Otsu threshold of a block in the current frame and co-located block in the reference frame is larger than predefined threshold, then a scene change between those two blocks is detected.
In most sensor networks, nodes can be easily compromised by adversaries due to hostile environments. Adversaries may use compromised nodes to inject false reports into the sensor networks. Such false report attacks will cause false alarms that can waste real-world response effort, and draining the finite amount of energy resource in the battery-powered network. A dynamic enroute scheme proposed by Yu and Guan can detect and drop such false reports during the forwarding phase. In this scheme, choosing a threshold value is very important, as it trades off between security power and energy consumption. In this paper, we propose a threshold determining method which uses the fuzzy rule-based system. The base station periodically determines a threshold value though the fuzzy rule-based system. The number of cluster nodes, the value of the key dissemination limit, and the remaining energy of nodes are used to determine the threshold value.
자기회귀 모형(autoregressive model)은 일변량(univaraite) 시계열자료의 분석에서 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 그러나 이 방법은 자료에 일정한 추세가 있다고 가정하기 때문에 자료에 분절(structural break)이 존재할 때 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 국면전환(regime-switching) 모형인 임계자기회귀 모형(threshold autoregressive model)이 제안되었는데 최근 지연 모수(delay parameter)을 포함한 이 국면전환(two regime-switching) 모형으로 확장되어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이 국면전환 임계자기회귀 모형을 베이지안(Bayesian) 관점에서 살펴본다. 베이지안 분석을 위해 모수적 임계자기 회귀 모형 뿐만 아니라 디리슐레 과정(Dirichlet Process) 사전분포를 이용하는 비모수적 임계자기 회귀 모형을 고려하도록 한다. 두 가지 베이지안 임계자기 회귀 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo) 방법을 통해 사후추론을 실시한다. 모형 간의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 통한 자료 분석을 고려하고, 더 나아가 한국과 미국의 국내 총생산(Gross Domestic Product)에 대한 실증적 자료 분석을 실시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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