객관화된 메타정보를 이용하는 검색방법과는 다르게 내용기반 검색에서는 전처리된 데이터가 동일하지 않을 수 있다는 문제점이 있다. 특히 디지털 음악데이터의 경우 인코딩과정을 거칠 때마다 미세하지만 파형의 변화가 생긴다. 이러한 변형은 타임코드를 쉬프트 시켜 동일한 데이터 검색에 어려움을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 음악의 시작점을 검출 할 수 있는 방법을 제안하였다. 사람이 소리를 인지하는 원리는 공기가 진동하여 청각기관을 자극하기 때문이며 공기의 진동은 파동을 형성한다. 파동을 구성하는 최소파형모형의 존재 여부를 검사하여 음악의 시작점을 검출하였다. 녹음환경 및 디지털 압축 과정으로 음을 구성하는 파형에 노이즈가 포함될 경우 음악의 시작점 검출에 방해 요인이 된다. 노이즈의 영향을 받지 않고 음악의 시작점을 검출하기 위해 노이즈가 포함된 파형의 특징을 분류하고, 이 분류를 예외 조건을 두어 해결하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 600개의 음원을 실험 하였으며 86%의 일치율을 보였다.
본 연구에서는 기존의 통계 이론에 근거한 음성 검출 기법을 제안하는 음성 스펙트럼 모형화기법을 통해 개선시키고자 한다 기존의 방법과는 달리 음성을 하나의 단일 모형이 아닌 여러 클래스(class) 모형의 결합체로 간주한다. 각 클래스 모형의 추정을 위해 신호원 부호화(source coding)의 클러스터링(clustering)과 유사한 기법을 제안하고, 이를 이용한 두 가지의 검출 기법을 제안한다. 하나는 각각의 클래스에 대해 LRT(likelihood ratio test)를 수행하고, 이를 최종적으로 통합하는 기법이고 다른 하나는 각 클래스의 모형으로부터 혼합모형(mixture model)을 구하여 이를 이용하여 LRT를 수행하는 방법이다. 제안한 두 가지 방법 모두 비교적 적은 연산량 증가에도 불구하고 실험 결과 기존 방법에 비해 매우 우수한 성능을 보였다.
이 논문에서는 평균-이동모형(mean-shift model)을 이상점을 위한 대립모형으로 사용하여 변량모형(random effect model)에서의 이상점 검출을 위한 베이즈인자(Bayes factor)를 제시한다. 그러나 가능한 사전 정보가 없어서 무정보사전분포(noninformative prior distribution)가 사용되어야만 할 때, 대부분의 무정보사전분포는 부적절분포(improper distribution)이기 때문에 베이즌 인자에는 사전분포로부터 나온 미지의 상수가 포함되어 잇다. 이 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 Berger와 Pericchi (1996)가 제시한 내재베이즈인자(the intrinsic Bayes factor;IBF)를 사용한다. 또한 이 베이즈인자를 계산상 어려움을 해결하기 위해 Verdinellidh Wasserman(1995)의 일반화 세비디지키 밀도비를 이용하여 수정하고 이것을 이용하여 이상점을 검출하는 방법을 제시한다. 마지막으로 인위적으로 이상점을 포함하고 있는 데이터를 만들고 제시된 방법으로 가상실험을 하고 또한 실제 데이터에서 제시한 방법으로 이상점을 찾아보았다.
이 본문은 자선의 경계가 있는 도로에서 촬영된 흑백영상에서 차선에 관한 정보를 찾아 검출하는 알고리즘을 계안한다. 영상을 블록 단위로 나누고 직선회귀모형(Linear Regression Analysis)을 사용하여 블록내의 기울기와 y절편(y-intercept)을 구한다. 블록의 회귀직선의 기울기에 따라 다음 검출위치를 결정하는 방법을 사용하여 시간석인 부분과 검출의 정확도를 높이고자 하였다.
이 논문은 차선의 경계가 있는 도로에서 촬영된 흑백영상에서 차선에 관한 정보를 찾아 검출하는 알고리즘을 제안한다. 영강을 블록 단위로 나누고 직선회귀모형(Linear Regression Analysis)을 사용하여 기울기와 y절편(intercept)을 구한다. 검출된 에지의 위치정보를 블록을 이용하여 다음 프레임에 보내고, 다음 프레임에서 에지의 위지정보와 y절편, 기울기를 이용해 계속 추적해 가는 방법을 통하여 검출의 정확도를 높이고자 하였다.
최근 다양한 분야에서 사진, 동영상 등과 같이 비정형 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 중에서도 영상을 활용하는 연구들은 영상에 포함된 정보를 사용하기 위하여 많은 영상처리 기법들을 사용하고 있다. 에지 검출은 영상에서 정보를 추출하기 위해 많은 영상처리 응용 프로그램에서 사용되는 기본 도구이다. 그러나 잡음이 포함된 영상은 에지와 잡음이 모두 고주파 성분을 가지고 있기 때문에 에지 검출을 수행하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 잡음이 감소된 에지를 추출하는 방법으로 선형모형과 표준편차를 이용하였다. 화소 블록에 포함된 화소들의 표준편차와 선형모형의 적합으로 얻어진 잔차에 대한 표준편차의 차이로 에지를 검출하였다. 에지 검출의 결과는 영상처리 분야에서 대표적으로 사용되는 소벨 에지 검출기의 결과와 비교하였다. 잡음이 포함되지 않은 영상은 소벨 에지 검출 결과와 제안한 에지 검출의 결과가 유사하게 나타나고, 제안한 방법이 다양한 수준의 잡음이 추가된 영상에서 잡음에 의한 에지가 적게 나타나는 것을 확인하였다.
결함허용시스템을 위한 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구와 더불어 가속화되고 있다. 결함에 대한 검출시간과 유지보수시간을 줄이는 연구가 중요시되고 있는 시점에서, 본 연구는 시스템의 평균유지보수시간을 줄이고자 결함모형을 기반으로 한 고속결함검출기법을 제안한다. 본 연구의 목표는 기존의 일반적인 시스템에서 결함 모형을 적용한 결과를 소개하여, 이 결과에 소립단위재시작(Microreboot)을 결합시킨 결과를 분석하였다. 그 분석 결과 결함검출시간을 단축시킬 수 있었으며, 이를 통해 기존의 연구보다 높은 가용성을 보였다.
본 연구의 목적은 숨은마코프모형을 사용하여 음성구간의 끝점을 검출하는 문제에서 소음의 환경에서도 강건하며 계산의 부하가 적은 이산형 특징벡터를 제안하고 이의 성질을 실증적으로 밝히는 것이다. 제시된 특징벡터는 일차원의 소리 신호의 에너지의 변화율을 나타내는 경사도이며 숨은마코프모형과 관련된 계산에서의 부하를 감소하기 위하여 세 개의 값으로 이산화하였다. 여러 소음 수준의 끝점 검출의 실험에서, 제시된 특징벡터가 잡음 환경에서도 강건함을 보였다.
국내에서 처음으로 지구물리검층 보정을 위한 모형시추공이 건설되었으며 이들 모형시추공을 이용한 검출기 보정실험과 케이싱보정을 위한 기초실험을 실시하였다. 여기서는 세 가지 밀도와 세 가지공경으로 구성되는 모형 시추공의 건설 과정과 재원을 소개하고 이를 이용하여 구해진 선형 관계의 밀도-검출기 반응식을 검토하였다. 아울러 케이싱 보정을 위한 기초연구 결과 이격 보정용 차트가 제시되었고 이를 이용하여 이격 정도를 모르는 현장 측정에서도 참 밀도를 구할 수 있음을 밝혔다.
자율주행 자동차는 운전자가 개입하지 않고 차량에 부착된 다양한 센서를 통해 얻은 데이터를 기반으로 차량을 스스로 제어하며 설정한 목적지까지 주행한다. 본 논문에서는 단일 카메라와 영상을 사용한 차선 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 영상의 하단 부분만 분리하여 차선을 검출하기 위하여 외곽선 검출 과정을 거친 후 허프 변환을 통해 양 차선의 중심을 구한다. 이 값을 바탕으로 PID 제어로 차량의 차선을 유지한다. 모형 차량과 모형 트랙에서 차선 인식 후 차선을 추적하여 주행하는 동작을 시험하였다. PID 제어를 위헌 적정 각 항의 값을 구하였다. 시험 결과 차선 검출 알고리즘은 성공적으로 동작함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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