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DWT 기반 H.263에 적합한 적응 양자화기에 관한 연구
심우성,이용식,정상연,허도근,Sim, Woo-Sung,Lee, Yong-Sik,Jung, Sang-Yun,Huh, Do-Geun 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, S Vol.s36 No.11
TMN5 has been used to evaluate the performance of H.263, the ITU-T/LBC standard of moving picture coding. As DCT is used as transform coding methods in TMN5, blocking effect exists seriously in reconstruction picture at low bit rate. In this pater, DWT is substituted for DCT and adaptive quantizer is designed while the structure of TMN5 is maintained to be excellent in the transplantation of conventional system. It has shown that average PSNR is reduced by 0.35dB in luminance but increased by 2dB in chrominance comparing with that of TMN5. As block effect is reduced in reconstruction picture, the subjective picture quality is better than that of TMN5. Picture drop is, also, reduced because much more frames are transmitted at same bit rate. 동영상 표준안인 H.263의 성능평가를 위해 사용되고 있는 TMN5는 변환부호화방법으로 DCT를 기본으로 사용하고 있어 블록킹 현상의 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 TMN5의 구조를 그대로 유지하면서 DCT를 DWT로 대체하고 이 구조에 적응하는 양자화기를 설계하였다. 실험의 결과로 평균 PSNR측면에서 휘도 신호는 평균 0.35dB 정도의 손실을 보였으나 색차 신호는 평균 2dB 정도 개선되었다. 주관적 화질평가에서도 블록킹 현상이 감소되므로 TMN5에 비하여 우수한 화질의 영상을 얻을 수 있다. 또한 같은 전송속도에서 더 많은 프레임을 전송함으로 화면 드롭 현상을 줄일 수 있다.
하소온도에 따른 (Zn0.8Mg0.2)TiO₃계의 마이크로파 유전특성
심우성(Woo-Sung Sim),방재철(Jaecheol Bang) 한국산학기술학회 2003 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
하소온도에 따른 (Zn0.8Mg0.2)TiO₃ 마이크로파 유전체 세라믹스의 소결거동과 마이크로파 유전특성의 변화를 연구하였다. 저온소결을 위하여 0.45 wt.%Bi₂O₃와 0.55 wt.%V₂O₅를 침가하였으며, 1000℃이하의 온도에서 소결하여 치밀한 소결체를 얻을 수 있었다. 800℃~1000℃의 범위의 여러 온도에서 하소를 하고 소결 전·후의 존재상과 미세구조의 분석을 통하여, 하소한 분말에 존재하는 미반응상 및 이차상이 최소화될 때 높은 Q×f。값을 갖는 것을 알 수 있었다. 1000℃에서 하소한 후 900℃에서 소결했을 때, 주상이 Hexagonal이고 미세구조가 균일하였으며, 이때 Q×f。 = 42,000㎓, εr = 22를 나타냈다.
B₂O₃첨가에 따른 (Zn0.8Mg0.2) TiO₃계의 마이크로파 유전특성
심우성(Woo-Sung Sim),방재철(Jaecheol Bang) 한국산학기술학회 2003 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
B₂O₃첨가에 따른 (Zn0.8Mg0.2)TiO₃계 세라믹스의 마이크로파 유전특성에 대하여 연구하였다. B₂O₃의 첨가량에 비례하여 B₂O₃와 (Zn0.8Mg0.2)TiO₃와의 반응에 의한 TiO₂ 석출물의 양이 증가하며 공진주파수 온도계수가 증가하였다. 소결온도에 따라 액상의 양, 미세조직, TiO₂와 2차상의 석출거동이 상이하게 나타났다. 6.19㏖% B₂O₃를 첨가한 시편을 900℃에서 5시간 소결시 εr = 23.5, Q×f。 = 67,500 ㎓, τf = -1.42 ppm/℃의 우수한 마이크로파 유전특성을 얻을 수 있었다.
Support Vector Machine에 대한 커널 함수의 성능 분석
심우성(Woo-Sung Sim),성세영(Se-Young Sung),정차근(Cha-Keon Cheng) 대한전기학회 2009 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2009 No.5
SVM(Support Vector Machine) is a classification method which is recently watched in mechanical learning system. Vapnik, Osuna, Platt etc. had suggested methodology in order to solve needed QP(Quadratic Programming) to realize SVM so that have extended application field. SVM find hyperplane which classify into 2 class by converting from input space converter vector to characteristic space vector using Kernel Function. This is very systematic and theoretical more than neural network which is experiential study method. Although SVM has superior generalization characteristic, it depends on Kernel Function. There are three category in the Kernel Function as Polynomial Kernel, RBF(Radial Basis Function) Kernel, Sigmoid Kernel. This paper has analyzed performance of SVM against kernel using virtual data.