전동기의 가변속도제어에 대하여 유도전동기를 중심으로 소개하고 최근에 상당한 주목을 받고 있는 벡터제어 방식에 대하여 간단히 설명하였다. 백터제어방식에 의하여 교류전동기의 속도조정 가능이 실용화되었으며 직류전동기의 속도제어의 경우와 동일한 속응성 및 신뢰성을 얻을 수 있게 되었다.
최근, 이질적인 형태의 멀티미디어 데이터들의 증가와 함께, 멀티미디어 콘텐츠들의 저장 및 검색의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 검색 엔진들은 대부분 텍스트 데이터만을 대상으로 하고 있으며, 특별한 도메인에서는 객체 지향 데이터베이스, 객체 관계 데이터베이스 등 별도의 데이터베이스를 활용하여 검색에 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 멀티미디어 콘텐츠들의 저장 및 색인에 유연한 가변 속성 포스팅 구조를 제안한다. 제안하는 가변 포스팅 구조는 벡터의 개념을 사용하여 포스팅의 속성을 추가할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안하는 포스팅 구조는 이질적인 형태의 멀티미디어 콘텐츠들을 각 콘텐츠들의 속성에 따라 가변적으로 저장 구조를 정의하고, 이에 따라 인덱스를 구축할 수 있는 확장성 있는 방안이다.
이미지 데이타베이스 분야에 대한 다양한 기법들 가운데, 내용 기반 영상 검색 기법 (Content Based Image Retrieval)은 대용량의 영상을 효율적으로 검색하고 탐색할 수 있도록 한다. 기존의 내용 기반 영상 검색 시스템은 사용자가 입력한 질의 이미지에서 낮은 레벨의 특성 (low-level feature)을 추출하고 그에 기반하여 데이타베이스로부터 유사한 영상을 검색한다. 하지만 컴퓨터에서 사용하는 낮은 레벨의 특성은 실제 인간이 영상을 인식하는 방법과 다르게 영상을 인식한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 각 특성에 대한 가중치를 적합성 피드백 (relevance feedback)을 통하여 재조정하는 기법이 개발되었다. 기존의 특성 가중치 조정 (feature re-weighting) 기법은 모든 영상에 대하여 특성은 항상 고정된 길이의 벡터 데이타로 표현된다고 가정한다, 이러한 가정을 전제로 하여 기존의 기법은 특성 표현 (feature representation)의 각 부분을 n 차원 공간의 각 축에 할당한다. 하지만 특성 표현 기법의 발전에 따라 가변적인 길이의 벡터로 표현되는 특성이 출현하였으며 이로 인하여 기존의 제한된 길이의 벡터로 표현되는 특성 표현에 기반한 특성 가중치 조정 기법의 유효성은 감소하게 되었다. 본 논문에서는 가변적인 크기의 벡터로 표현되는 특성에 대해서도 특성 가중치를 효과적으로 조정할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법은 특성에 기반하여 계산된 질의 영상과 데이타베이스 내부의 영상간의 거리와 양방향 신뢰구간을 이용하여 특성 가중치를 조정한다. 이 때 각 특성의 거리 계산 방법에 대해서는 제한을 두지 않는다. 또한 각 특성의 표현에 있어서도 고정적인 크기뿐만이 아니라 가변적인 크기의 데이타 역시 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 기법의 유효성을 입증하였으며, 다른 연구 결과와의 비교를 통하여 제안한 기법의 성능이 보다 우수함을 보였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.109-112
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2001
기존의 K-means 알고리즘은 학습벡터가 단일군집에 할당되는 방법이 crisp 이므로 다른 군집에 할당될 확률을 무시하게 된다. 따라서 군집화 작업과 관련하여 반복적인 코드북 설계 과정에서 각 학습벡터를 다중 군집으로 할당하는 Fuzzy c-means를 사용한다. 또한 Fuzzy c-means 알고리즘의 학습과정에서 구해지는 각 클래스 의 프로토타입에 가중치를 곱하여 다음 학습의 프로토타입으로 사용함으로써 Fuzzy c-means 알고리즘 적용 결과 얻어지는 코트북의 성능을 기존 알고리즘과 비교하여 개선된 Fuzzy c-means 알고리즘을 찾기 위한 근거를 마련한다.
본 논문에서는 움직임 추정을 위한 탐색 영역내의 스캔 방법을 움직임 벡터가 나올 확률에 근거하여 가변적으로 적용하여 불필요한 후보 블록을 건너뛰고 탐색 영역 안에서의 블록 정합을 PDE(partial distortion elimination) 기반으로 하여 고속 블록 매칭이 가능한 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 불필요한 계수를 효율적으로 제거하기 위하여 탐색 영역 안에서 움직임 벡터가 존재 할 확률이 가장 높은 영역은 모두 검색하고, 움직임 벡터가 존재할 확률이 낮은 영역은 가로 세로 각각 한 픽셀 건너뛰어서 블록 정합하고 만약 현재의 최소 비용보다 낮은 비용을 가지는 위치가 존재한다면 가로 세로 이웃한 4개의 화소를 추가적으로 정합하여 계산 비용을 효율적으로 감소시키면서 정확도를 높이도록 하였다. 제안한 알고리즘은 극히 낮은 화질 저하를 가지며, 기존의 전역 탐색 알고리즘에 비해 약 85% 이상의 계산 비용 감소가 있어 비디오 압축 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 논문은 제한된 대역폭의 효율적인 활용을 위한 가변 전송률 코덱을 목표로 제안된 서포트벡터머신 기반의 음성/음악 분류기의 실용도를 높이기 위한 기법을 제안한다. 서포트벡터머신 기반의 음성/음악 분류기는 높은 분류능력을 가지고 있지만 많은 계산량을 요구하기 때문에 실시간으로 사용하기에는 부적합한 면이 있다. 따라서 계층적 분류를 통해 서포트벡터머신 기반의 음성/음악 분류기의 실용성을 향상시키는 기법을 제안한다.
본 논문은 무인기(UAV) 기반 공중 네트워크 시스템을 위한 polyphase In-phase/Quadrature-phase(I/Q) 네트워크 기반 빔-포밍 수신부를 제안한다. 제안하는 polyphase I/Q 네트워크는 낮은 Q-factor와 높은 임피던스를 갖기 때문에 작은 손실로 벡터 변조기를 구동할 수 있다. 벡터 변조기는 가변 이득 증폭기(VGA)로 구성되며, In-phase 및 Quadrature-phase 위상 신호의 진폭 제어 및 벡터 합을 통해 위상을 가변한다. 제안하는 빔-포밍 수신부는 TSMC $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 통해 구현하였다. 프로토타입은 5-6GHz 주파수 대역(-40dB 입력)에서 검증하였다. 6bit 벡터 변조기 제어를 통해 $5.6^{\circ}$ LSB (least significant bit)로 $360^{\circ}$ 위상 가변이 가능하다. 위상 오차는 평균 $1.6^{\circ}$이며, 진폭 오차는 평균 0.3dB이다.
본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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