DS-CDMA 시스템에서는 다중 접속으로 인하여 다중 접속 간섭 문제가 발생되어진다. 이 문제를 해결하기 위하여 간섭 제거기가 사용되어졌다. 기존 간섭 제거 수신기는 연속 간섭 제거기와 안테나 어레이를 적용한 구조이다. 이 구조에서 가중치 벡터를 갱신하는 방법에 따라서 방법 I과 II로 구별되어진다. 본 논문에서는 기존 구조에서 가중치 벡터를 갱신하기 위하여 constant modulus 알고리즘의 비용함수를 사용한 적응 블라인드 CMA 어레이 간섭 제거 수신기를 제안하였다. 모의 실험은 가우시안 환경 하에서 SIR과 BER 곡선에 의해서 제안된 수신기와 연속 간섭 제거기예 안테나 어레이를 확장한 기존 간섭 제거 기술들과 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안된 수신기가 기존 수신기 방법 I보다 SIR 곡선에서 1.5[dB]의 SIR 이득을 지니고, 방법 II보다는 약 0.5[dB]의 SIR 이득을 지닌다. BER 곡선에서는 방법 I보다는 약 2[dB] SNR 이득을 지니고, 방법II보다는 약 0.5[dB] SNR 이득을 지닌다. 따라서 제안된 간섭 제거기가 기존 간섭 제거 기들보다 더 나은 성능을 지니고 있음을 보여 주고 있다.
블록기반의 이산여현변환 압축 표준을 사용하는 저 비트율 압축 영상과 동영상에서 발생하는 블록킹 현상과 링잉 현상은 화질 열화의 주된 원인으로 지적되고 있다. 블록킹 현상과 링잉 현상은 블록 경계와 에지 경계에서 원 영상에 없던 고주파 성분이 나타나는 현상이므로 저역통과 필터를 적용하면 제거할 수 있다. 그러나 단순히 저역통과 필터를 적용하면 원 영상에 존재하는 에지와 같은 고주파 성분도 제거되어 또 다른 화질 열화 및 번짐 현상을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주변 화소의 밝기 유사성에 기반한 가중치를 계산하고, 가우시안 저역 통과 필터의 계수에 이 가중치를 곱하여 필터링하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법은 PSNR 측면에서 0.4~0.76dB 정도의 향상을 얻었을 뿐만 아니라, 주관적 화질면에서도 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
앙상블 기법은 기계학습에서 다수의 알고리즘을 사용하여 더 좋은 성능을 내기 위해 사용하는 방법이다. 본 논문에서는 앙상블 기법에서 많이 사용되는 부스팅과 배깅에 대해 소개를 하고, 서포트벡터 회귀, 방사기저함수 네트워크, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론을 이용하여 설계한다. 추가적으로 순환신경망과 MOHID 수치모델을 추가하여 실험을 진행한다. 실험적 검증를 위해 사용하는 뜰개 데이터는 7 개의 지역에서 관측된 683 개의 관측 자료다. 뜰개 관측 자료를 이용하여 6 개의 알고리즘과의 비교를 통해 앙상블 기법의 성능을 검증한다. 검증 방법으로는 평균절대오차를 사용한다. 실험 방법은 배깅, 부스팅, 기계학습을 이용한 앙상블 모델을 이용하여 진행한다. 각 앙상블 모델마다 동일한 가중치를 부여한 방법, 차등한 가중치를 부여한 방법을 이용하여 오류율을 계산한다. 가장 좋은 오류율을 나타낸 방법은 기계학습을 이용한 앙상블 모델로서 6 개의 기계학습의 평균에 비해 61.7%가 개선된 결과를 보였다.
기존 MOG (Mixture of Gaussian) 알고리즘에서 배경 결정을 위한 작은 임계치는 주기적인 배경에서 배경 인식 지연을 발생시키고, 큰 임계치는 고정 배경에서 지나가는 객체를 배경으로 인식하게 한다. 본 논문은 적응적인 임계치를 이용한 개선된 MOG 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MOG 알고리즘의 주도적인 배경 모델에서 가중치 변화를 단 장기적으로 평가하고, 배경을 정적 배경과 주기성 배경으로 분류하여 그들에 적절한 임계치를 설정한다. 실험결과들은 제안된 알고리즘이 정적 배경에서 기존 알고리즘과 등등한 성능을 유지하면서 주기성 배경에서 배경인식 지연의 최대 프레임수를 137에서 4로 줄여주는 것을 보여주고 있다.
이 논문에서는, 통신 채널의 다중경로에 의한 심볼간 간섭 (ISI)과 와 임펄스 잡음을 극복하도록 하기 위해 오류 확률의 유클리드 거리를 최소화하는 결정 궤환 등화 알고리듬을 제안하였다. 오류 확률의 유클리드 거리는 오류 확률과 델타 함수의 차이로 정의하였다. 등화기 가중치에 대해 유클리드 거리를 최소화함으로써 제안한 알고리듬은 임펄스 잡음에 대한 강건성 뿐 아니라 심각한 다중경로 채널의 잔여 ISI를 제거하는 효과를 보였다.
이 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 최적의 퍼지 규칙을 만드는 방법을 제시한다. 퍼지 규칙은 첫 번째 단계에서 학습 데이터를 이용해 생성된다. 이 단계에서 퍼지 c-Means 군집화 알고리즘과 군집 유효성을 사용해 구조를 결정하고 퍼지 규칙 수가 되는 군집 수를 결정한다. 첫 번째 단계에서 구조가 결정되면 퍼지규칙의 매개변수들은 유전자 알고리즘을 이용해서 조율된다. 또한, 비대칭 가우시안 소속 함수를 위해 분산 매개변수는 좌ㆍ우값을 따로 관리하여 조율한다. 이 방법은 가중치와 분산 공간에서 유전자 알고리즘을 사용함으로서 전역 최소 쪽으로 수렴하도록 한다.
This paper deals with the performance comparison of a PSO algorithm inspired in the process of simulating the behavior pattern of the organisms. The PSO algorithm finds the optimal solution (fitness value) of the objective function based on a stochastic process. Generally, the stochastic process, a random function, is used with the expression related to the velocity included in the PSO algorithm. In this case, the random function of the normal distribution (Gaussian) or uniform distribution are mainly used as the random function in a PSO algorithm. However, in this paper, because the probability distribution which is various with 2 shape parameters can be expressed, the performance comparison of a PSO algorithm using the beta probability distribution function, that is a random function which has a high degree of freedom, is introduced. For performance comparison, 3 functions (Rastrigin, Rosenbrock, Schwefel) were selected among the benchmark Set. And the convergence property was compared and analyzed using PSO-FIW to find the optimal solution.
In this study, we introduce the pedestrian detection system by using the feature of HOG-PCA and RBFNNs pattern classifier. HOG(Histogram of Oriented Gradient) feature is extracted from input image to identify and recognize a object. And a dimension is reduced for improving performance as well as processing speed by using PCA which is a typical dimensional reduction algorithm. So, the feature of HOG-PCA through the dimensional reduction by using PCA leads to the improvement of the detection rate. FCM clustering algorithm is used instead of gaussian function to apply the characteristic of input data as well and connection weight is used by polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Finally, INRIA person database known as one of the benchmark dataset used for pedestrian detection is applied for the performance evaluation of the proposed classifier. The experimental result of the proposed classifier are compared with those studied by Dalal.
통신 기술을 기반으로한 현대 사회에서 디지털 TV 등 영상장치가 대중화되고 있다. 그러나 전송, 저장, 획득하는 과정에서, 시스템 내 외부적인 원인으로 영상은 잡음에 의해 훼손된다. 따라서 잡음제거 기술의 중요성이 커지고 있으며, 잡음제거를 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 제거하기 위하여, 추정한 잡음분산과 마스크 내의 차이를 고려한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 제안한 알고리즘의 우수성을 나타내었다.
이 논문은 삼차원 메쉬의 의미있는 조각의 기하적 속성을 나타내기 위하여 정의한 병합우선순위메트릭에 기반한 사용자 의도 메쉬분할의 그리디 방법을 제시한다. 우선순위메트릭은 가우시안사상의 분포, 경계경로의 오목성, 경계경로의 길이, 면의 개수, 분할해상도의 5 가지 기하적 매개변수로 구성된 가중치 함수이다. 이러한 방식은 구도의 변경 없이 다른 기하적 매개변수를 정의하고 추가함으로써 확장될 수 있다. 실험 결과, 분할된 조각의 모양은 기하적 매개변수의 가중치를 부여함으로써 사용자 의도대로 조절될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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