• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권9C호
• /
• pp.691-696
• /
• 2008

본 논문은 AMR(Adaptive Multi Rate)코더의 7.4kit/s 모드를 기반으로 화자 의존적인 환경에서 더욱 압축률을 높인 새로운 켈프(CELP)계열의 코더를 제안한다. 제안된 코더는 OGM(OutGoing Message)이나 TTS(Text-To-Speech) 등 한 사람의 음성만을 필요로 하는 시스템에서 유용하게 사용할 수 있다. 새로운 코더의 압축률을 높이기 위해서 무감독 학습 신경망인 Centroid Neural Networks(CNN)를 이용한 새로운 LSP 코드북을 생성하여 사용한다. 또한 고정 코드북 탐색 단계에서 AMR 7.4 kbit/s 모드에서는 4개의 펄스를 서브프레임 마다 사용하는 대신에 새로운 코더에서는 오직 2개의 펄스만을 사용하기 때문에 압축률을 더 높일 수 있다. 이로 인해서 스피치의 질이 감소하게 되는데, 각 서브프레임 마다 예상하는 펄스를 적용함으로써 보상받을 수 있다. 제안된 보코더는 기존 AMR 7.4Kbps모드와 비교해 27% 높은 압축률을 가지는 동시에, MOS( Mean Opinion Score)의 면에서 볼 때, 대등한 음질을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
• /
• pp.629-632
• /
• 2007

While conventional interferometric SAR (InSAR) technique is an excellent tool for displacement observation, it is only sensitive to one-dimensional deformation along the satellite's line-of-sight (LOS). Recently, a multiple aperture interferogram (MAI) technique has been developed to overcome this drawback. This method successfully extracted along-track displacements from InSAR data, based on split-beam InSAR processing, to create forward- and backward- looking interferograms, and was superior to along-track displacements derived by pixel-offset algorithm. This method is useful to measure along-track displacements. However, it does not only decrease the coherence of MAI because three co-registration and resampling procedures are required for producing MAI, but also is confined to a suitable interferometric pair of SAR images having zero Doppler centroid. In this paper, we propose an efficient and robust method to generate MAI from interferometric pair having non-zero Doppler centroid. The proposed method efficiently improves the coherence of MAI, because the co-registration of forward- and backward- single look complex (SLC) images is carried out by time shift property of Fourier transform without resampling procedure. It also successfully removes azimuth flat earth and topographic phases caused by the effect of non-zero Doppler centroid. We tested the proposed method using ERS images of the Mw 7.1 1999 California, Hector Mine Earthquake. The result shows that the proposed method improved the coherence of MAI and generalized MAI processing algorithm.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.421-442
• /
• 2016

이 연구는 현직 교사 38명이 삼각형의 무게중심 수업을 관찰한 결과를 검토하여 교사들의 수업 분석 관점의 특징을 기술함으로써 수업 실행 지식과 관련된 논의에의 시사점을 얻고자 하였다. 이를 위해 교사들이 작성한 수업 관찰 결과를 교사 지식의 분석틀인 KQ에 비추어 해석하였으며, 삼각형의 무게중심 교수-학습에 대해 선행 연구에서 지적한 주요 이슈와 관련하여 분석하였다. 이로부터 무게중심 수업 분석에서 드러나는 교사 지식의 특징을 6가지로 요약하였으며, 교사들의 수업 실행 역량 개발과 관련된 몇 가지 시사점을 논의하였다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
• /
• 제39권4호
• /
• pp.256-259
• /
• 2006

Objective : Having a reliable and reproducible measurement technique to measure the sagittal contour in vertebral fractures is paramount to clinical decision making. This study is designed to determine the most reliable measurement technique in osteoporotic vertebral compression fracture. Methods : Fifteen lateral radiographs of thoracic and lumbar fractures were selected and measured on two separate occasions by three spine surgeons using six different measurement techniques [Centroid, Harrison Posterior Tangent Methods and 4 different types of modified Cobb method]. The radiograph quality was assessed and the center beam location was determined. Statistical analysis including ANOVA for repeated measures was carried out using the SAS software [v 8.0]. Results : The inter and intraobserver variance of the Cobb method 4 and Harrison posterior tangent method were significantly lower than the other four methods. The intraobserver correlation coefficients were the most consistent using the Cobb method 4 [0.982]. which was followed by the Harrison posterior tangent [0.953] and Cobb methods 1 [0.874]. The intraobserver agreement [% of repeated measures within 5 degrees of the original measurement] ranged from 42% to 98% for each technique for all three observers, with the Cobb method 4 showing the best agreement [97.8%] followed by the Harrison posterior tangent method [937%]. Conclusion : The Cobb method-4 and Harrison posterior tangent methods, when applied to measuring the kyphosis, are reliable and have a similar small error range. The Cobb method 4 shows the best overall reliability. However, the centroid method and Cobb method using a fractured endplate do not produce an accurate result due to inter and intraobserver differences in determining the baseline.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.667-673
• /
• 2009

본 논문에서는 전처리 기반 히스토그램 거리측정에 의한 효율적인 얼굴표정 인식기법을 제안하였다. 여기서 전처리는 중심이동과 히스토그램 평활화에 의해 인식성능을 개선하기 위함이고, 히스토그램 사이의 거리측정은 영상 상호간의 유사도를 측정하기 위함이다. 특히 중심이동은 1차 모멘트 평형에 기반을 둔 것으로 불필요한 배경을 제거시켜 위치나 크기 변화에 강건한 인식을 위함뿐만 아니라 거리의 측정부하를 줄이기 위함이다. 히스토그램 평활화는 조명의 세기에 의한 영상의 명암대비 감소에 강건한 인식을 위함이다. 제안된 기법을 320*243 픽셀의 72개(4명*18장) 표정얼굴을 대상으로 히스토그램 사이의 유사도 측정을 위해서 city-block, Euclidean, 그리고 ordinal 거리를 각각 이용하였다. 실험결과, 제안된 기법은 중심이동 및 히스토그램 평활화의 전처리를 거치지 않는 기법보다 우수한 인식성능이 있으며, ordinal 거리가 가장 높은 인식성능이 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.581-587
• /
• 2005

본 논문에서는 1차 모멘트와 뉴우턴법의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 조합한 얼굴인식 기법을 제안하였다. 여기서 1차 모멘트는 입력되는 얼굴영상의 중심좌표를 계산하는 것이며, 이는 얼굴을 중심 이동하여 인식에 불필요한 배경을 배제시킴으로써 인식성능을 개선시키기 위함이다. 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 통계적으로 독립인 얼굴특징들의 집합인 기저영상을 빠르게 얻기 위함이다. 제안된 기법을 64*64 픽셀의 48개(12명*4장) 얼굴영상을 대상으로 city-block, Euclidean, 그리고 negative angle의 3가지 거리 척도를 분류척도로 이용하여 실험하였다. 실험결과, 제안된 기법은 전처리과정을 거치지 않는 단순히 독립기저영상만을 이용하는 기법보다 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다. 특히 city-block이 Euclidean이나 negative angle의 거리척도보다 상대적으로 정확하게 유사성을 측정할 수 있었다.

• 한국재료학회지
• /
• 제33권5호
• /
• pp.205-213
• /
• 2023

This paper reports the results of an experimental examination using X-rays to test annealing materials for lapped bearing steel (STB2), to confirm the validity of the weighted averaging analysis method. The distribution behavior for the α_𝜓-sin²𝜓 diagram and the presence or absence of differences in the peak method, half-value breadth method, and centroid method were investigated. When lapping the annealed bearing steel (STB2) material, a residual stress state with a non-directional steep gradient appeared in the surface layer, and it was found that the weighted averaging analysis method was effective. If there is a steep stress gradient, the sin²𝜓 diagram is curved and the diffraction intensity distribution curve becomes asymmetric, resulting in a difference between the peak method, half-value breadth method, and centroid method. This phenomenon was evident when the stress gradient was more than 2~3 kg/mm²/㎛. In this case, if the position of the diffraction line is determined using the centroid method and the weighted averaging analysis method is applied, the stress value on the surface and the stress gradient under the surface can be obtained more accurately. When the stress gradient becomes a problem, since the curvature of the sin²𝜓 diagram appears clearly in the region of sin²𝜓 > 0.5, it is necessary to increase the inclination angle 𝜓 as much as possible. In the case of a lapping layer, a more accurate value can be obtained by considering 𝜎₃ in the weighted averaging analysis method. In an isotropic biaxial residual stress state, the presence or absence of 𝜎₃ can be determined as the presence or absence of strain for sin²𝜓≈0.4.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.11-22
• /
• 2007

본 논문은 인구 중심점 개념을 이용하여 GIS 공간 모형에서 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고자 하는 연구이다. 이를 위하여 본 연구에서는 면적 속성의 수요 데이터와 점형 속성의 인구 중심점(population centroid)의 개념을 활용하여 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고 다양한 지역 및 공간 단위에도 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 이를 위하여 기존의 수요 데이터 이용 방법의 한계와 제한점을 보완하고 보다 정확한 수요 규모의 추정을 위해서 주택 유형별 가중치 기반의 인구 중심점 추정 방법을 제시하였다. 추출된 인구 중심점을 기반으로 각 수요점의 위치와 수요 규모를 추정하고 인구 중심점과 수요 지점간의 거리 측정 방법을 통하여 실제 GIS 공간모형의 적용 가능성을 살펴 보았다. 이를 위하여 입지-배분 공간 모형을 사례로 시설물 입지를 위한 기본적인 수요 규모와 서비스 배분을 위한 GIS 공간 모형의 적용 가능성을 확인하였다.

• 전기학회논문지
• /
• 제60권3호
• /
• pp.639-647
• /
• 2011

In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제37권5호
• /
• pp.409-414
• /
• 2010

무선 센서 네트워크에서 센서노드의 지리적인 위치를 요구하는 응용들이 현저하게 증가하고 있다. 최근 다양한 위치 측위 알고리즘들이 제안 되었지만, 대부분의 알고리즘은 특정한 하드웨어로 얻은 RSSI와 LQI 측정치를 기반으로 위치를 추정하고 있다. 본 논문에서는 이러한 추가적인 정보를 이용하지 않아도 기존 연구와 근사한 측정 결과를 얻을 수 있는 '가중 다중 링을 이용한 측위' 알고리즘 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)을 제안한다. 고정노드(anchor nodes)들이 배치되어 있으며, 각 고정노드는 주기적으로 서로 다른 신호 세기의 비콘(beacon) 신호를 송출한다고 가정한다. 그러면, 비콘 신호는 공간상에 링을 형성하게 되며, 파워 레벨의 세기에 따라 다수의 동심원을 형성하는 동시에 링 간에 교차영역을 생성한다. 본 논문에서는 효율적인 측위 계산을 위해 각 링의 거리 비율에 따른 가중치 모텔을 제안한다. 또한, 센서노드는 수신이 가능한 고정노드로부터 가장 가까운 링을 발견할 수 있으며, 이를 활용하여 센서노드는 자신의 위치를 고정노드 좌표의 가중 합으로 구한다. 제안된 알고리즘은 분산적으로 위치를 계산할 수 있으며, 추가적인 하드웨어를 요구하지 않는다. 추가적으로, 비 신뢰적인 RSSI 및 LQI에 의존하지 않고, 각 링 간의 거리 비율로 측위가 가능한 것이 특정이다. 그럼에도 불구하고, WMRL은 시뮬레이션 결과 2개의 링, 즉 2개의 파워 레벨로 구성하였을 경우에는 기존의 centroid 방식보다 평균 측위 에러가 2배 감소하였고, 3개의 링을 구성하였을 경우에는 WCL(Weighted Centroid Localization)과 대등한 측위 결과를 보였다.