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곱셈노이즈 제거를 위한 뉴럴 이미지 디노이징 알고리즘의 정규화
주성환(Sunghwan Joo),문태섭(Taesup Moon) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6
Multiplicative noise is a noise that degrade the quality of images. Despeckling, which also called denoising, is recovering process from noised images to original images. One of the recent approach for despeckling is neural network with unbiased estimator that network can be trained by only noise image. However, during fine tuning neural network by unbiased estimator, it usually fall in to overfitting. This paper suggest unbiased estimator for multiplicative noise and three biased estimator to overcome overfitting problem of fine tuning. This paper showed that three approaches are experimentally better than unbiased estimator.
음성 데이터의 지능적 분류 및 컨텍스트 분석 시스템 구현
최현석 ( Hyeonseok Choi ),주성환 ( Sunghwan Joo ),김대천 ( Daecheon Kim ),박예찬 ( Yechan Park ),염상길 ( Sanggil Yeom ),추현승 ( Hyeonseung Choo ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
사람은 의사소통을 위해 음성, 글자, 몸짓 등 다양한 매개체를 활용한다. 오늘날 스마트폰의 발달로 문자의 비중이 높아지고 있지만 음성 대화는 여전히 사람들 사이에서 가장 많이 사용되어지는 의사소통 수단이다. 음성 대화는 녹음해서 음성 데이터로 남길 수 있다. 음성을 녹음하는 과정은 간편하지만 녹음파일에서 원하는 데이터를 찾는 것은 많은 시간이 소모된다. 본 논문에서는 음성 데이터를 인식하여 텍스트화 시키고 문자화 된 데이터를 분석하여 사용자에게 효율적으로 분류하는 시스템을 제안한다. 이 시스템으로 사용자는 음성 데이터의 내용을 들어보지 않고 파악할 수 있으며 원하는 내용을 찾을 수도 있다.