본 논문에서는 음성인식 분야에서 많이 사용되고 있는 가변어휘 단어 인식 시스템에서 미등록어에 대한 거절 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 거절 기능을 구현하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)으로 구분이 된다. 발화 검증 방식은 각 음소마다 이와 유사한 반음소모델(anti-phoneme model)을 생성한 후 정상적인 음소 모델과 반음소 모델의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 논문에서는 화자가 발성할 때마다 구해지는 화자확인 확률값을 신뢰도 문턱치를 결정할 때 적용하는 방법에 대하여 제안하였다. 제안한 방법을 사용하였을 때, 사무실 환경에서 CA(Correctly Accepted for keyword)가 94.23%, CR(Correctly Rejected for out-of-vocabulary)이 95.11%로 나타났고, 잡음 환경에서는 CA가 91.14%, CR이 92.74%로 나타나서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 영상으로부터 블록 단위의 동작벡터를 추출하기 위해 가변적인 크기의 블록을 사용하는 정합 방법을 제안한다. 제안된 정합 알고리즘은 탐색영역의 크기를 적응적으로 조절하고, 보다 정확한 동작벡터를 추출할 때가지 블록의 크기를 동적으로 설정한다. 본 논문에서는 탐색영역의 중심위치를 결정하기 위해 시간의 경과에 따른 블록의 동작변화는 작다고 가정한다. 또한, 탐색영역의 범위는 공간적으로 인접한 블록들의 동작 균일성에 따라 조절된다. 블록의 크기를 결정하는 과정은 작은 크기의 블록에서부터 정합을 시작한다. 정합 정확도가 좋을 경우 블록의 크기를 조금 확대한 후 본 논문에서 정한 정합 기준이 만족될 때가지 정합 과정을 반복한다. 실험 결과는 제안한 가변적인 블록정합 방법이 보다 정확한 블록 단위의 동작벡터를 추출함을 보여준다.
H.264/AVC 부호화 표준은 영상의 특성을 반영하기 위해 $16{\times}16$부터 $4{\times}4$ 크기의 가변적인 블록을 이용하여 부호화 효율을 높인다. 하지만 이로 인해 부호기의 복잡도가 증가된다. 부호기 복잡도를 증가시키는 여러 요인 중, H.264/AVC의 모드 결정은 부호기의 복잡도를 증가시키는 주요인이다. 본 논문에서는 IPPP구조에서 비트율 왜곡값을 이용하여 고속으로 매크로블록의 모드를 결정하는 방법을 제안한다. 인트라 화면에서의 인트라 $4{\times}4$, 인트라 $16{\times}16$의 비트율 왜곡 평균값으로 영상에 적응적인 최대 임계값과 최소 임계값을 결정한다. 다음, $16{\times}16$, $16{\times}8$, $8{\times}16$ 인터 모드의 비트율 왜곡값이 최대 임계값과 최소 임계값으로 분할한 범위 중 어느 곳에 해당하는지를 살펴보고, 이에 따라 인트라 모드 결정 단계를 선택적으로 결정한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 H.264/AVC에 비해 부호화 효율의 큰 감소 없이 평균 27.42%의 부호화 시간을 감소시켰다.
본 연구에서는 고도의 비선형 로봇 매니플레이터를 위한 새로운 적분 가변 구조 제어기를 설계하였다. 특수 적분 슬라이딩 면과 외란 관찰기를 이용한 사전 성능을 갖는 개선된 레귤레이션 제어이다. 어떠한 리칭 구간도 없이 주어진 초기조건부터 원점까지 슬라이딩 궤적을 정확히 사전 결정하기 위하여 특수한 초기 조건을 갖는 적분 변수를 갖는 슬라이딩 면이 채택되었다. 그리고 외란 관찰기를 사용한 연속 입력은 큰 계산 부하 없이 사전 추적오차 범위내의 사전에 결정된 슬라이딩 궤적을 추적하게 한다. 사전에 결정된 슬라이딩 궤적을 사전에 결정된 추적 오차의 성능은 슬라이딩 면의 값과 슬라이f딩 출력의 오차와 관계와 페루프 안정성과 함께 두 개의 정리를 통하여 명확히 검진되었다. 제안된 레귤레이션 제어기의 설계는 성능 설계와 강인성 설계로 각 독립 링크 상에 분리된다. 제안된 알고리즘의 유용성은 매개변수 불확실성과 페이로드 변동하의 이 축 로봇의 레귤레이션 제어에 대한 시뮬레이션 연구를 통하여 무 리칭 구간, 무 오버슈트, 사전 추적 오차를 갖는 사전 결정 출력, 용이한 출력 가변성, 설계 단계의 분리 등의 관점에서 입증되었다.
본 논문에서는 영역 병합 방법을 사용하여 가변하는 국부 적응 창의 크기를 결정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 잡음 제거를 위한 한 점을 포함하고 있는 영역은 중복되지 않게 부분 영역으로 분할된다. 적절한 부분 영역을 선택하여 잡음 제거를 위한 국부 적응 창을 결정한다. 제안 방법에서는 거의 임의의 모양을 가지는 창을 얻을 수 있다. 모의실험결과에서 제안 방법이 다른 웨이블릿 기반 잡음 제거 방법보다 우수함을 보인다.
최근 표준화가 완료된 HEVO(High Efficiency Video Coding)에서는 계층적 구조를 갖는 가변블록의 크기를 사용하고 재귀적으로 부호화를 수행사여, 최적의 부호화단위(CU: Coding Unit) 분할 구조와 예측단위(PU: Prediction Unit)를 결정함으로써 높은 부호화 효율을 얻을 수 있는 반면 부호화 복잡도가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 부호화기의 복잡도를 감소시키기 위한 고속 부호화 알고리즘으로 고속 모드 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 상위 깊이(CU: Coding Unit)의 최적 모드와 부호화 율-왜곡 비용을 이용해서 현재 깊이 CU에서의 특정 모드의 율-왜곡 비용 계산을 생략함으로써 PU 탐색을 조기 종료한다. 즉, 상위 깊이 CU의 조건에 따라 화면간 예측 모드의 일부 또는 화면내 예측을 수행하지 않는다. 실험결과 제안기법은 HM 12.0대비 0.2%의 비트 증가에 22.9%의 계산시간 감소 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
기존의 고정수요(Fixed Demand)를 전제로 한 가로망 설계 모형에서는 가로망의 구조나 용량이 개선되더라도 장래 기·종점 통행수요는 변하지 않는다고 가정한다. 이는 단기적인 가로망 설계에서는 성립할 수 있지만, 현실적으로 기·종점 통행수요는 네트워크 서비스수준에 따라 변화하므로 고정수요를 전제한 장기적인 가로망 설계문제에서는 그 타당성을 잃어버린다 그러므로 장래 최적 가로망 설계는 현실적 여건과 교통특성상 기·종점 통행 수요가 모형 내부에서 결정되는 내생변수로 처리하는 가변수요(Variable Demand)를 반영한 가로망 설계 문제로 모형을 구축하는 것이 바람직하다. 이러한 맥락에서 본 논문은 가변수요를 갖는 가로망 설계문제에 대한 이중계층 모형을 구축한 다음, 가로망내의 특성치가 변화하였을 때 그 파급영향을 먼저 파악하고 현 가로망 개선에서 가장 먼저 고려해야 할 링크를 찾아내기 위해 민감도 분석을 수행하였고, 민감도 분석과 연관되어 전체 시스템 효과척도를 최적화할 수 있는 대안적인 알고리즘을 제시하고 적용하여 구축된 모형으로 그 유효성을 검증하였고, 기존 고정수요 가로망 설계기법에 내재된 한계점을 극복하고자 하였다.
홍채 인식은 동공과 흰자위 사이에 존재하는 도넛 모양의 홍채 패턴(Iris pattern)을 이용하여 자신인지 타인인지 판별하는 매우 신뢰도가 높은 생체인식기술 가운데 하나이다. 홍채 인식은 홍채 영상의 홍채 패턴으로부터 홍채 코드(Iris code)를 추출하여 인식하기 때문에 좋은 질의 홍채영상을 취득하는 것은 정확한 홍채 인식을 위해서 매우 중요하다. 이러한 홍채 영상의 질을 결정하는 중요한 요소 가운데 하나가 초점(focus)이다. 초점이 맞지 않아 흐려진(blurring) 영상은 홍채 인식에서 자신임에도 불구하고 타인으로 인식하는 FRR(false reject error)를 증가시킨다. 홍채 인식 시스템의 카메라는 고정 초점 방식과 가변 초점 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점렌즈가 고정되어 있어서 초점이 맞지 않는 영상을 취득할 경우 사용자에게 다시 요구하여 입력받도록 한다. 이는 사용자에게 불편을 초래한다. 가변 초점 방식은 사용자와의 거리를 측정하여 초점렌즈를 움직여서 초점이 잘 맞은 선명한 영상을 얻는다. 하지만, 초점렌즈를 움직이기 위해서 사용자와의 거리를 측정하는 센서와 초점렌즈를 움직이는 모터등과 같은 부가 장비가 필요하다. 따라서 카메라의 부피가 커지고, 가격이 상승하게 되는 문제점이 있다. 그리므로 본 논문은 고정 초점 카메라를 사용하여 부가 장비 없이 홍채 영상 복원 알고리즘을 사용하여 소프트웨어적으로 초점이 맞지 않아 흐려진 영상을 처리하는 방법을 제안한다. 본 논문은 초점값을 이용하여 열화(degradation)의 정도를 판단하였으며, 초점값(focus value)에 따라 점확산함수(point spread function)를 설계하여 홍채영상을 복원하였다.
계속적인 교통 흐름을 감안한 최적 경로 탐색 시스템은 목적지로 가기 위한 비용을 줄이기 위해 필요하다. 그러나 낮은 계산 능력을 가진 클라이언트에서 최적 경로를 탐색하는 것은 많은 비용을 요구한다. 따라서 적은 비용과 적절한 최적 경로를 탐색이 가능한 방법이 요구된다. 이 논문에서는 연산시간을 줄이기 위해 가변적인 휴리스틱을 이용하는 경로 탐색 기법을 새롭게 제안한다. 이들 휴리스틱은 하나의 사각형 영역인 그리드 내에 존재하는 자동차들의 평균속도의 변화에 의해 결정된다.
H.264/AVC [l]-[4]는 ITU-T H.264와 ISO/IEC 14496-10 (MPEG-4 Part 10)으로써 승인된 새로운 국제 비디오 압축 표준이다. H.264/AVC는 7가지 가변 블록에 대한 움직임 예측 및 RD[5], 디블로킹 필터[6], 다중 프레임 참조등 여러 가지 방식으로 인해 압축 효율은 높아졌으나 복잡도 또한 훨씬 증가하였다. 그러므로 압축시간 단축을 위한 효율적인 고속 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 H.264/AVC에서 매크로 블록의 모드와 움직임벡터를 결정하기 위한 효율적인 방법을 제안한다. H.264/AVC에서는 7가지 가변블록들에 대한 블록모드와 움직임 벡터를 찾고 그 중에 가장 효율적인 하나의 모드와 움직임 벡터를 선택한다. 이와 달리 본 논문에서는 가장 작은 블록(4${\times}$4)의 움직임 벡터를 이용하여 더 큰 블록들의 모드와 움직임벡터를 추정하는 방법을 제안한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안하는 방법과 기존의 방법을 비교한 결과 영상의 화질은 거의 유사하면서 전체적인 부호화 시간은 단축되어짐을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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