이 논문은 문맥 독립 화자인식에 사용될 벡터 양자기의 설계법 개선에 관한 연구이다. 구체적으로 벡터 양자기 코드북 생성 과정에서 특징 벡터 공간을 분할하여, 양자기 설계 시 학습에 필요한 계산 복잡도를 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 저자가 제안한 문맥 종속 화자인식을 위한 준비반복 벡터 양자기 설계법의 벡터 공간에 대한 일반화이다. 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 종래의 설계법이 코드북 생성에 반복적 학습 설계를 사용한다는 것과 대조를 이룬다. 또한 공간 분할 벡터 양자기 설계법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 이 설계법은 특징 벡터 공간을 분할한 공간 분할 군집을 이용함으로써 반복 학습을 하지 않는다. 둘째, 설계된 각 양자 영역은 공간 분할 군집의 양자 영역을 원용하며, 양자점은 각각의 통계 분포에 대해 최적점으로 설정된다. 셋째, 공간 분할 군집은 특징 벡터 집합에 대해 표본 벡터 생성법(CSVQ1, 2), 특징 벡터 공간에 대해 균일 초격자 구조 생성법(CSYQ3)으로 형성하였다. 수치 실험은 화자 10명이 발성한 50개의 문장에 대해 문맥 독립 화자인식 실험으로 수행되었다. 특징계수는 12차 멜켑스트럼 벡터를 사용하였고 각각의 공간 분할 코드북 생성법에 대해 코드북 크기를 32부터 128까지 변화시키면서 기존의 벡터 양자기 인식법과 비교하였다. 제안된 방법은 표본 벡터 생성법을 사용한 경우 인식률 100%로 기존의 방법과 같은 결과를 보였다. 따라서 제안된 공간 분할 벡터 양자기 설계법은 설계에 필요한 계산량이 획기적으로 줄면서 인식률은 보존되어 문맥 독립 화자 인식에 새로운 대안이 되며 또한 특징 벡터 공간을 설정할 수 있는 다양한 응용에 적용이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 2상 인버터용 공간전압벡터 PW 방식을 제안하였다. 제안된 2상 공간전압벡터 PWM 방식은 2상 유도전동기에 적용할 수 있다. 2상 공간전압벡터 방식을 사용하는 2상 인버터는 4개의 공간 전압벡터를 발생하나 영 전압 벡터는 만들 수 없다. 2상 인버터에서는 4개의 공간 전압벡터를 조정하여 기본 전압벡터를 실현한다. 또한, 2상 공간전압벡터방식에 의해 최적의 PWM 전압파형을 만들기 위한 대칭변조방식이 제안되었다. 제안된 2상 공간 전압벡터방식에 대한 타당성을 확인하기 위해 시뮬레이션과 실험이 실행되었다.
자바의 벡터는 크기가 스스로 확장되는 배열 기능을 가지는 클래스이다. [9] 벡터는 그 사용상의 편려함 때문에 자바 프로그램에서 자주 쓰인다. [2] 그러나 벡터는 제공하는 두 가지 크기 확장방식이 성능면에서 각각 지나치게 시간 흑은 공간 소비적이라는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 제안하는 새로운 두개의 벡터 생성자는 확장에 사용되는 확장배수를 사용자가 임으로 조절할 수 있게 해준다. 이를 통하여 사용자는 벡터의 크기확장 시 기존에 많이 사용되는 지나친 공간 소비적 방식을 시간, 공간의 병행적인 소비 방식으로 바꿀 수 있으므로 각각 상황에 알맞은 벡터의 확장방식을 선택하여 사용할 수 있다.
최근 M.Yoshida 등에 의해 2차원 벡터 공간상의 벡터 분해 문제 (vector decomposition problem 또는 VDP) 가 제안되었고, 그것은 어떤 특별한 조건하에서는 최소한 1차원 부분공간상의 계산적 Diffie-Hellman 문제 (CDHP) 보다 어렵다는 것이 증명되었다. 하지만 그들의 증명이, VDP를 암호학적 프로토콜 설계에 적용하려면 필요한 조건인 벡터 공간상의 주어진 기저에 관한 임의의 벡터의 벡터 분해 문제가 어렵다는 것을 보이는 것은 아니다. 본 논문에서는 비록 어떤 2차원 벡터 공간이 M.Yoshida 등이 제안한 특별한 조건을 만족한다 할지라도, 특정한 모양의 기저에 관해서는 벡터 분해 문제가 다항식 시간 안에 해결될 수 있다는 것을 보여준다. 또한 우리는 다른 구조를 갖는 어떠한 기저들에 대해서는 그 2차원 벡터 공간 상의 임의의 벡터에 대한 벡터 분해 문제가 적어도 CBHP 만큼 어렵다는 것을 증명한다. 그러므로 벡터 분해 문제를 기반이 되는 어려운 문제로 하는 암호학적인 프로토콜을 수행할 때는 기저를 주의하여 선택하여야 한다.
본 논문에서는 사람의 식별과 감정을 인식하기 위한 하나의 방법을 제안한다. 제안된 방법은 색차 정보에 의한 형판의 위치 인식과 형판 벡터 추출에 기반한다. 단일 색차 공간만을 이용할 경우 살색 영역을 정확히 추출하기 힘들다. 이를 보완하기 위해서 여러 가지 색차 공간을 병행하여 살색 영역을 추출하며, 이를 응용하여 각각의 형판을 추출하는 방법을 제안한다. 그리고, 사람의 식별과 감정 인식을 위해서 추출된 형판에 대한 각각의 특징 벡터 추출 방법을 제시하며, 마지막으로 추출된 형판 벡터를 이용하여 신경망을 통한 학습과 인식을 수행하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 무게중심좌표계에 의한 공간벡터 PWM의 간단한 구현방법을 제안한다. 무게중심좌표계를 사용하면 듀티비를 계산할 때 SIN, COS의 함수계산없이 단순한 사칙연산만을 사용하고 기준벡터가 속한 섹터에 따라 서로 다른 듀티비를 정하는 식을 유도할 필요가 없으며 듀티비가 어떻게 정해지는지에 대한 직관적인 이해를 할 수 있다. 본 논문에서는 무게중심 좌표계에서 공간벡터 PWM의 듀티비를 정하는 원리에 대하여 설명한다.
국책기술 개발사업 연구성과와 국가 GIS 구축 기술개발사업 연구성과로 약 4억 원의 순수 연구개발비를 투입하여 개발한 순수자바 컴퓨팅 기술의 벡터형 공간정보 입출력 기능, 복합 공간분석 기능, 공간 데이터베이스 연동에 의한 저장, 관리, 색인, 질의 기능 등을 수행할 수 있는 웹 기반 GIS 공간 엔진 기술이다.
성공적인 상업화를 위해서는 다양한 조명 환경에서 신뢰성 있는 얼굴 인식이 필요하다. 특징 벡터 기반 얼굴 인식에서 특징 벡터를 잘 선택하는 것은 중요하다. 가버 특징 벡터는 다른 특징 벡터보다도 상대적으로 방향, 자세, 조명 등의 영향을 덜 받는 것으로 잘 알려져 있어 얼굴 인식의 특징 벡터로 많이 이용된다. 그러나 조명의 영향에 대해 완전히 독립적이지 못하다. 본 논문에서는 얼굴 이미지의 가버 특징 벡터에 대한 조명 PCA 모델의 구성을 제안하고 이를 이용하여 조명에 독립적인 얼굴 고유의 특성을 나타내는 가버 특징 벡터만을 분리해내고 이를 이용한 얼굴 인식 방법을 제시한다. 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델은 가버 특징 벡터공간을 조명 영향 부분공간과 얼굴 고유특성 부분공간의 직교 분해로 구성한다. 얼굴 고유특성 부분공간으로 투영하여 얻어진 가버 특징 벡터는 조명 영향을 분리해 내었기 때문에 이를 이용한 얼굴 인식은 조명에 보다 강인하게 된다. 실험을 통해서 가버 특징 벡터 조명 PCA 모델을 이용한 제안된 얼굴 인식 방식이 다양한 자세에서 조명에 대해 보다 신뢰성 있게 동작함을 확인하였다.
정규 순환 방정식형태로 표현된 문제로부터 시스톨릭 어레이를 유도하기 위하여 일반적으로 공간-시간 사상 기법이 널리 이용되고 있다. 이 기법에서 공간 행렬은 주어진 문제 공간을 시스톨릭 어레이로 사상시키는 역할을 한다. 이러한 공간 행렬에 의해 유도되는 시시톨릭 어레이가 유효한 것이 되기 위해서 몇 가지의 제약 조건을 필요로 한다. 본 논문에서는 지역 의존 제약 조건을 기초로 하여 3차원의 문제 공간으로부터 2차원의 시스톨릭 어레이를 유도하는 공간 행렬의 계산 방법을 제시하고자한다. 먼저, 지역 의존 조건을 만족시키기위해 공간 행렬의 요소들이 가져야 하는 조건을 찾고 이 조건으로부터 가능한 트사 벡터들을 선정한다. 다음으로, 필요조건으로서 이러한 투사 벡터들로부터 지역 의존 조건을 만족시키는 공간 행렬을 가지는 투사 벡터들을 선별함으로써, 유효한 시스톨릭 어레이를 유도할 수 있는 모든 가능한 공간 행렬들을 구한다. 이렇게 구해진 가능한 모든 공간 행렬은 시스톨릭 어레이를 위한 캐드도구 또는 시뮬레이터에서 유용하게 이용될 수 있다.
도시에서 범죄는 해당 지역 인구의 사회경제적 특징과 공간적 상호관계를 반영한다. 범죄의 피의자와 피해자 사이의 상호작용은 범죄패턴의 공간적 자기상관으로 나타난다. 이러한 범죄의 공간자기상관은 일반적인 최소자승모델에서 편향된 추정치를 제공하여 잘못된 해석으로 이어질 수 있다. 본 연구는 도시주거범죄로서 2000년에 오하이오주 콜럼버스에서 발생한 주거 강도와 절도를 분석 하였다. 특히 주거 범죄율의 공간적 분포패턴은 공간자기상관을 반영하는 아이겐벡터(Eigenvector)를 이용하여 최소자승모델로 분석 하였다. 아이겐 벡터를 이용한 공간자기상관의 필터링은 기존의 모델에서는 잔차에 남아있던 공간자기상관 요소를 설명하기 때문에, 더 효율적인 추정을 가능하게 하였다. 경제적 궁핍과 범죄의 기회가 주거범죄율을 추정하는데 통계적으로 유의미한 요인이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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