본 논문에서는 경계영역을 잘 보존할 수 있는 움직임 추정기법을 제안하였다. 고정크기 블록으로 움직임 추정시 생길 수 있는 경계영역에서의 왜곡은 인간의 시각에 민감하게 작용할 수 있다. 제안한 움직임 추정기법은 고정크기 블록기반으로서 기본적으로 MAD(Mean Absolute Difference)가 최소가 되도록 하는 동시에 영상의 경계값과 복잡도를 이용하여 경계부분에서 일어나는 시각적인 왜곡을 줄일 수 있도록 하였다. 제안한 움직임 추정기법은 기존의 경계영역 보존 기법에 비해 직관적 성능 및 주관적 차질이 향상됨을 모의 실험결과로부터 확인하였다.
실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구는 자동차내 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재 한다. 이러한 이유는 본 연구는 잡음 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화시키는 차감법을 제안한다. 이 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하 여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 적용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
상 경계 추정 문제에서는 초기치에 따라 그 추정성능이 달라질 수 있다. 하지만 실제의 유동 공정에서는 초기치 설정을 위한 기포의 개수와 개략적인 위치 정보를 알 수가 없기 때문에, 초기치 설정 문제는 더욱 중요하다. 따라서 이 논문에서는 상 경계 추정을 위한 초기치 설정을 위해 우선 차이(difference) 복원 방법을 사용하여 미지의 저항률 분포를 추정하고, 중간모드(intermodes) 방법을 사용하여 적응 문턱치를 자동으로 계산하였으며, 이를 바탕으로 기포의 개수와 초기 위치를 결정하였다. 이로써 잡음이 존재하는 경우에도 기포의 상 경계를 잘 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이에 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안한 방법의 상 경계 추정성능을 평가하였다.
본 논문은 한국어 TTS(Text-To-Speech)에서 운율 경계를 추정하는 문제를 클래스 분류문제로 보고 CRF(Conditional Random Fields)를 적용하여 운율 경계를 추정하였다. 우리는 품사와 운율 경계로 구성된 말뭉치를 사용하여 품사, 어휘, 단어의 길이, 문장에서의 단어 위치와 같은 다양한 속성의 언어적 자질을 추출하여 CRF를 훈련시켰으며, 자질들을 서로 조합하여 최고의 성능을 보이는 자질 집합을 골랐다 또한 가우스 평활 (Gaussian Smoothing)을 적용하여 데이터의 희소성 문제를 줄였다. 실험 결과에서 본 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋을 뿐만 아니라 운율 경계를 추정하기 위한 자질을 독립시켰기 때문에 다른 시스템과의 호환성도 높다는 것을 알 수 있었다.
굴절 지수 구조 매개 변수(refractive index structure parameter) $C_n^2$의 증가는 보통 가온위(virtual potential temperature) ${\theta}_v$와 혼합비(mixing ratio) q의 연직 기울기가 최대가 되는 고도에서 발생하며, 대류 경계층(convective boundary layer)의 고도를 추정하는데 있어서 매우 유용한 매개 변수로 사용된다. 이 연구에서는 대류 경계층 고도의 추정에 이용되는 $C_n^2$ 첨두의 발생 특성이 조사되었으며, 또한 UHF 레이더로 관측된 $C_n^2$와 연직 속도의 분산 ${\sigma}_w$ 자료를 이용하여 대류 경계층 고도를 객관적으로 추정하는 방법이 제시되었다. UHF 레이더의 $C_n^2$ 연직 분포에서 첨두는 대류 경계층의 정상부뿐만 아니라 잔류층의 정상부나 구름층에서도 발생하였다. 약한 태양 복사로 연직 혼합이 뚜렷하지 않은 경우에 대류 경계층 고도에 상응하는 $C_n^2$ 첨두는 레윈존데(rawinsonde) 관측 자료로부터 추정된 대류 경계층 고도보다 약간 낮았다. 반면에, 강한 태양 복사에 의해 연직 혼합이 강하고 유입대에서 ${\theta}_v$와 q의 연직 기울기가 매우 클 경우에 대류 경계층 고도에 상응하는 $C_n^2$ 첨두는 레윈존데 관측 자료로부터 추정된 대류 경계층 고도와 잘 일치하였다. $C_n^2$ 첨두의 고도를 대류 경계층 고도로 결정하는 최대 후방 산란 강도 방법(maximurn backscatter intensity method)은 $C_n^2$ 연직 분포에서 하나의 첨두가 있을 경우에는 오류 없이 대류 경계층 고도를 추정하였지만 대류 경계층 고도 위에 잔류층이나 구름층이 있을 경우에는 대류 경계층 고도를 잘못 추정하였다. 본 연구에서 새로이 제시된 방법은 UHF 레이더의 $C_n^2$와 ${\sigma}_w$ 자료를 이용하여 대류 경계층 고도로부터 오는 $C_n^2$ 첨두를 잔류층이나 구름층으로부터 오는 $C_n^2$ 첨두로부터 구별하여 오류 없이 대류 경계층 고도를 추정하였다. 또한 이 방법은 대류 경계층 고도의 일반화 추정에 적용되었으며, 후방 산란 강도의 연직 분포에서 두개의 첨두가 존해할 경우에도 더욱 신뢰성 있고 안정되게 대류 경계층 고도를 실시간으로 추정하였다.
본 논문에서는 sparse 채널에서 대표적인 채널 추정 기법들의 오차 성능을 비교 및 분석한다. 오차 성능을 비교하기 위해 크라머-라오 경계를 이용하여 최소평균자승오차 추정기법의 하한 경계를 구하고 이를 정합 추적 기법의 상한 경계와 분석한다. 분석 결과로부터 추정 탭 개수와 신호 대 잡음비에 따라 기존에 sparse 채널에서 효율적인 추정기법으로 알려진 정합 추적 기법보다 최소평균 자승오차 추정기법의 오차가 적을 수 있음을 보인다. 레일리이 페이딩 분포를 갖는 두 개의 sparse 채널에 대한 전산모의실험 결과 신호 대 잡음비에 따라 두 추정 기법의 오차 성능이 반전되는 경우를 보였다.
고정된 패턴을 사용하는 기존의 고속 블록기반 움직임 추정법에서는 국소 최소해로 고립될 가능성이 있을 뿐만 아니라, 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 정확한 움직임의 추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 탐색점의 수를 줄이는 동시에 국소 최소해로의 고립을 피하기 위하여 탐색 후보영역을 적용한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다. 또한, 블록 내의 움직임 영역별 정합오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 제안함으로써 움직임 경계에서 움직임 벡터추정의 부정확성과 움직임 보상영상에서의 화질저하문제를 개선하고자 한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 경계에서의 추정에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서도 전역탐색법과 유사한 결과를 얻을 수 있었고, 움직임 보상결과, 움직임 경계부근에서의 향상된 화질을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 입체 영상 시스템 중 전송단에서의 영상의 입체감 분석을 위한 변이추정 방식에 대해 중점적으로 연구하였다. 변이추정은 기본적으로 MAE(mean absolute error)를 최소가 되도록 하는 동시에 변이를 각 방향에서의 경계값의 크기에 반비례한 정도로 평활화하는 반복적 블록 매칭 방식을 적용하였다. 수신단에서는 복원된 영상과 변이 정보를 이용하여 IVR(Intermediate View Reconstruction)을 수행하였으며, 보간법(interpolation)을 사용하는 동시에 occlusion 영역에서의 좌우 영상중 한 영상에서 외삽법(extrapolation)을 택하였다. 이 알고리즘으로 영상의 smooth 영역에서 일정하게 평활화된 변이를 추정하였고, 경계부분에서는 평활화방식에서 흔히 발생하는 oversmoothing 문제를 해결하였다. 또한 IVR에서는 다른 알고리즘에 비해 영상의 경계 부분을 살리며, occlusion 영역을 잘 보존하는 특성을 보였다.
우리가 일반적으로 인식하고 있는 자연자원의 하나인 산림이 제공해 주는 중요한 기능은 공기 정화기능과 그 속에서 인류에게 휴식과 휴양활동을 가능하게 해 주는 보건기능이라고 할 수 있다. 하지만, 근래에 들어 사람들이 누리고 있는 자연환경의 중요성은 인식하지만 어느 정도의 가치가 있는지에 대한 질문에는 쉽게 대답하기 곤란하다. 그 이유는 환경재가 시장에서 거래되지 않는 공공재이기 때문에 거래 가격이 형성되지 않기 때문이다. 그렇기 때문에 현재 통화가치로 측정하기도 쉽지 않으며, 이 가치측정을 위한 아이디어들이 경제학자들 사이에서 탐구되어 왔다. 대표적인 환경재의 가치추정을 위한 방법은 조건부가치측정법(Contingent Valuation Methods: CVM)이며, 수학, 통계학, 경제학의 발달과 이들 학문과의 융합과정에서 다양한 추정방법들이 연구되어지고 시도되어 왔다. CVM에서 주로 사용하는 측정방법은 단일경계와 이중경계에서의 로짓과 프로빗 방법이며, 이 네가지 추정액을 비교하기 위해 본 연구가 수행되었다. CVM 추정액은 단일경계에서 의 로짓 중앙값이 가장 낮은 추정치가 도출되었으며, 이중경계에서의 프로빗 평균값이 가장 높은 추정치가 도출되었다. CVM을 통한 환경재의 추정금액과 추정방법의 선행연구가 몇몇 있었으나 부분적으로만 비교하는데 거쳤으나, 본 연구는 1,123부의 설문지를 통하여 네 가지 분석방법과 금액을 비교하여 제시하였다. 본 연구의 도출된 결과는 차후의 추정액과 추정방법의 비교를 위한 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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