• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.505-510
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• 2004

This paper suggests a new CT-image segmentation algorithm. This algorithm uses morphological filters and the watershed algorithms. The proposed CT-image segmentation algorithm consists of six parts: preprocessing, image simplification, feature extraction, decision making, region merging, and postprocessing. By combining spatial and temporal information, we can get more accurate segmentation results. The simulation results illustrate not only the segmentation results of the conventional scheme but also the results of the proposed scheme; this comparison illustrates the efficacy of the proposed technique. Furthermore, we compare the various medical images of the structuring elements. Indeed, to illustrate the improvement of coding efficiency in postprocessing, we use differential chain coding for the shape coding of results.

• 한국전산유체공학회지
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• 제11권2호
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• pp.56-61
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• 2006

As the size and dimension of target problems in the field of computational engineering including CFD gets bigger and higher, it is needed to have more efficient and flexible data visualization environment in terms of software and hardware. Even though it is still manageable to use a mouse in controlling 3-dimensional data visualization, it would be beneficial to use 3-D input device for 3-D visualization. 'Data Glove' is one of the best 3-D input devices, because human hands are best tools for understanding 3-D space and manipulating 3-D objects. Signals coming from 'Data Glove' are analog and very sensitive to finger motions, therefore signal filtering using a digital filter is applied. This paper describes our experience and benefits of using data gloves in controlling 3-dimensional postprocessing softwares.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제16권3E호
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• pp.19-23
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• 1997

The goal of postprocessing in automatic speech recognition is to improve recognition performance by utterance verification at the output of recognition stage. It is focused on the effective rejection of out-of vocabulary words based on the confidence score of hypothesized candidate word. We present two methods for computing confidence scores. Both methods are based on the distance between each observation vector and the representative code vector, which is defined by the most likely code vector at each state. While the first method employs simple time normalization, the second one uses a normalization technique based on the concept of on-line garbage mode[1]. According to the speaker independent isolated words recognition experiment with discrete density HMM, the second method outperforms both the first one and conventional likelihood ratio scoring method[2].

• 음성과학
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• 제10권3호
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• pp.225-239
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• 2003

In this paper, we develop a keyword spotting system using vocabulary-independent speech recognition technique, and investigate several non-keyword modeling and post-processing methods to improve its performance. In order to model non-keyword speech segments, monophone clustering and Gaussian Mixture Model (GMM) are considered. We employ likelihood ratio scoring method for the post-processing schemes to verify the recognition results, and filler models, anti-subword models and N-best decoding results are considered as an alternative hypothesis for likelihood ratio scoring. We also examine different methods to construct anti-subword models. We evaluate the performance of our system on the automatic telephone exchange service task. The results show that GMM-based non-keyword modeling yields better performance than that using monophone clustering. According to the post-processing experiment, the method using anti-keyword model based on Kullback-Leibler distance and N-best decoding method show better performance than other methods, and we could reduce more than 50% of keyword recognition errors with keyword rejection rate of 5%.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제13권1호
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• pp.34-42
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• 2013

Human faces have been broadly studied in digital image and video processing fields. An appearance-based method, the adaptive boosting learning algorithm using integral image representations has been successfully employed for face detection, taking advantage of the feature extraction's low computational complexity. In this paper, we propose a face-detection postprocessing method that equalizes instantaneous facial regions in an efficient hardware architecture for use in real-time multimedia applications. The proposed system requires low hardware resources and exhibits robust performance in terms of the movements, zooming, and classification of faces. A series of experimental results obtained using video sequences collected under dynamic conditions are discussed.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 1995년도 Language, Information and Computation = Proceedings of the 10th Pacific Asia Conference, Hong Kong
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• pp.127-132
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• 1995

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1995년도 하계종합학술발표회 논문집
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• pp.381-384
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• 1995

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.449-459
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인공신경망을 이용한 자동작곡 방법에서 발생한 세 가지 문제점을 개선하는 새로운 방법을 제안한다. 첫 번째 문제는 인공신경망이 출력한 곡의 박자를 음악이론에 맞도록 후처리 하는 것에서 모든 경우를 처리하지 못하여 발생한 문제이다. 두 번째 문제는 음표를 학습하는 인공신경망에 음표와 구분되는 큰 값으로 쉼표를 같이 학습하다보니 음표공간이 왜곡되어 발생하는 문제이다. 마지막 문제는 새로운 곡 작곡 시 사용자가 작곡해서 넣어준 초기 멜로디와 박자가 인공신경망이 출력하는 나머지 멜로디와 박자와 어울리지 못하여 발생하는 문제이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 개선된 박자 후처리 알고리즘과 초기 멜로디 처리 방법을 제안하였으며 쉼표용 인공신경망을 새로이 도입하였다. 실험결과 새로 제안한 방법이 기존의 방법에서 발생한 세 가지 문제점을 모두 해결하는 것으로 판명되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.263-271
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• 2000

본 논문에서는 잡음에 강건한 적응 알고리즘을 이용하여 음향 반향을 제거하고 추정 오타 신호와 마이크 입력 신호간의 상관도를 이용한 후처리기로 잔여 반향을 감쇠시킴으로써 통화의 품질을 향상시키는 음향반향 제거기를 ADSP-2181을 이용하여 구현하였다. 제안하는 음향 반향제거기는 기존의 적응 필터를 이용한 음향 반향 제거기예 비해 계산량이 크게 종가하지 않으면서 잔여 반향을 제거하여 통화 품질을 개선하며, 감쇠기를 통과함으로써 원래 신호가 왜곡이 되는 현상을 방지하기 위하여 두 개 의 문턱치를 사용하여 후처리 여부를 결정하여 신호의 왜곡을 막아준다. 그리고 16 비트 고정 소수점 DSP를 이용한 실험 결과를 통하여 잡음에 강건한 적응 알고리즘이 동시 통화 상황에서도 우수하게 동작하고, 수렴 속도도 NLMS 알고리즘에 떨어지지 않음을 보았다. 그리고 후처리기를 사용함으로써 ERLE가 평균 20 dB 이상 향상되었다. 그리고 제안하는 후처리기를 사용하는 반향 제거기의 출력이 기존 후처리기를 통과한 출력보다 신호의 왜곡이 줄어 기존의 음향 반향 제거기에 비해서 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.296-306
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• 2006

본 논문에서는 MPEG 복호 시스템에서 에지 신호에 적응적인 가변 필터를 이용하여 양자화 잡음(quantization noise)을 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 복호화된 영상에서 2D Mallat 웨이블릿 필터를 이용하여 에지맵 (Edge map) 및 국부 계수 최대치(Local Modulus Maxima, LMM)를 구한다. 그리고 에지맵에 따라 필터링 영역이 가변되는 가우시안 저역 통과 필터(Gaussian LPF)를 이용하여 블록간에서의 블록화 현상 (blocking artifact)을 제거한다. 그리고 국부 계수 최대치를 이용하여 2D SAF(signal adaptive filter)를 수행함으로써 블록 내에서의 링잉 현상(ringing artifact)을 제거한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 모의 실험 결과에서 기존의 방법에 비하여 PSNR이 0.04-0.20 dB 정도 향상되었으며, 또한 주관적으로 화질이 우수함을 확인하였다.