• 제목/요약/키워드: 벡터 알고리즘

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모듈라 신경망에 기반한 번호판 인식시스템의 특징벡터 클러스터링 방법에 따른 성능평가 (Performance Evaluation of Clustering Methods of Feature Vectors in Vehicle Plate Recognition Systems based on Modular Neural Network)

  • 박창석;김병만;서병훈;이광호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.313-315
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    • 2003
  • 분할 및 합병 개념에 바탕을 둔 모듈라 신경망이 자동차 번호판 문자 인식에서 단일 신경망 사용 보다 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 좋은 결과를 보였다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 모듈라 신경망 구성 시, 특징 벡터 클러스터링 방법에 따른 모듈라 신경망의 성능을 평가하였다. K-means Clustering 알고리즘을 이용하여 유사한 특징 벡터를 그룹핑하는 방법과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 유사하지 않는 특징 벡터들을 그룹핑하는 방법 각각을 구현하여 실험하였다. 실험결과, 유사하지 않는 특징 벡터들로 모듈라 신경망을 구성할 경우가 그렇지 않은 경우보다 좋은 인식 결과를 보였다.

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MAD 기법을 이용한 회전자 고장진단 (Fault Detection Using Mean Absolute Difference Approach)

  • 정춘호;한민관;우혁재;송명현;박규남
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2031-2033
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    • 2003
  • 본 논문에서는 25%, 50%, 75%, 100% 정격 부하 아래에서 b유도전동기의 회전자 고장을 검출하기 위한 효과적인 FFT 기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 회전자 고장에 큰 영향을 주는 주파수 성분에서 미리 결정한 기준벡터와 특정벡터 사이의 평균 절대치 차이(Mean Absolute Difference)를 이용하였다. 기준벡터는 정상 상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 기본 주파수 상, 하의 두개의 측파대 주변의 좁은 영역에서 추출하였고 특징벡터는 정상상태와 회전자 바 고장상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 또한 기준벡터와 동일한 영역에서 추출하였다. 부하실험을 통하여 제안한 알고리즘의 적용 결과는 각각의 정격 부하에서 유도전동기의 회전자 바 고장을 효과적으로 검출할 수 있음을 입증하였다.

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LLL 알고리즘 기반 이중 스피어 MIMO 수신기 (LLL Algorithm Aided Double Sphere MIMO Detection)

  • 전명운;이정우
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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    • pp.377-380
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    • 2012
  • 격자 감소 (lattice reduction) 알고리즘은 주어진 기저 벡터를 직교에 가까운 기저 벡터로 바꾸어 준다. 그중 대표적인 알고리즘으로 LLL (Lenstra, Lenstra & Lovasz) 알고리즘이 있다. 격자 감소 알고리즘을 이용하여 다중 안테나 입출력 (MIMO) 통신시스템의 선형 수신기(linear detector)의 성능을 향상 시킬 수 있다. 스피어 복호 알고리즘 (sphere decoding algorithm)은 MIMO 통신 시스템에서 사용되는 복호기중 최대 우도 복호기 (Maximum Likelihood Detector)와 비슷한 BER(bit error rate)성능을 가지고 복잡도를 줄일 수 있어서 많이 연구되어 왔다. 이때 스피어의 반지름의 설정이나 트리 검색 구조 방식 등은 복잡도에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 LLL 알고리즘에 기반하여 스피어의 반지름 설정 및 트리 검색 노드 수를 제한하는 방식으로 스피어 복호 알고리즘의 복잡도를 기존 알고리즘에 비해 크게 낮추면서도 비트 오류률 (BER) 성능 열화를 최소한으로 한 알고리즘을 제안하고 전산 실험을 통해 검증한다.

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SURF 알고리즘을 이용한 직교식 스테레오 카메라 영상의 칼라 불균형 보정 방법 (Color balancing of the half-mirror-based stereo image by using SURF algorithm)

  • 이예홍;신형철;손광훈
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.133-136
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    • 2011
  • 본 논문에서는 SURF 알고리즘을 이용한 직교식 스테레오 카메라 영상의 칼라 불균형 보정 방법 제안한다. 제안 방법에서는 SURF 알고리즘을 이용하여 스테레오 좌, 우 영상의 대응점을 찾은 후, 찾은 대응점들의 칼라 보정 벡터를 영상 획득 모델을 기반으로 계산한다. 영상 전체에서 다양한 칼라 대응점 정보를 추출하기 위하여 본 논문에서는 분할영상을 이용하여 칼라 대응점 정보를 추출한다. 추출된 대응점 정보는 초기 칼라 보정 벡터로 변환할 수 있으며 좌, 우 영상의 모든 픽셀에 대하여 색정보가 가장 유사한 대응점의 보정 벡터를 사용하여 칼라 불균형을 보정한다. 초기 보정 벡터를 이용한 칼라 불균형 보정 후 존재하는 노이즈을 제거하기 위하여 유사한 색공간에 위치한 칼라 보정 벡터에 가우시안 필터를 적용한다. 실험 결과로 원본 영상과 보정된 영상의 칼라 히스토그램을 비교하였으며, 분할 영역의 수에 따른 보정 결과도 비교 제시하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 직교식 스테레오 카메라 영상에 효과적인 칼라 불균형 보정 방법임을 보여준다.

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VQ와 HMM을 이용한 음성인식에서 화자적응에 관한 연구 (Speaker Adaptation in VQ and HMM Based Speech Recognition)

  • 이대룡
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
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    • pp.54-57
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    • 1991
  • 본 논무에서는 HMM과 VQ를 이용한 고립단어에 대한 화자종속 및 화자독립 음성인식시스템을 만들고 여기에 화자적응을 하는 방법에 대한 연구를 했다. 화자적응방법에는 크게 VQ코드북을 적응시키는 방법과 HMM패러미터블 적응시키는 방법이 있다. 코드북적응을 하는 방법으로서 기존코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화한 뒤 각 코드벡터에 해당하는 적응음성의 평균을 구해서 새로운 화자의 코드북을 구해주는 방법과 기준코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화할 때 HMM의 각 상태에서 각각의 코드벡터를 발생할 확률을 거리오차의 계산에서 고려해 비록 거리오차는 크지만 그 코드벡터를 발생할 확률이 매우 높으면 적응음성이 그 코드벡터에 index되게해서 각 코드벡터에 해당하는 모든 적응음성데이타의 평균을 새로운 코드북으로 하는 두가지 알고리즘을 제안한다. 이렇게 함으로써 기존의 기준코드북을 초기 코드북으로해서 LBG알고리즘을 사용해서 적응음성데이타에 대한 새로운 코드북을 만드는 방법에 비해 5-10배의 계산시간을 감소하게 된다. 이 새로운 코드북으로 적응음성데이타를 다시 index해서 이 index된 음성렬로 HMM패러미터를 적응했다. 제안된 알고리즘이 코드북적응을 하는 경우에 기존의 적응방법에 비해 5-10배의 계산 시간을 단축하면서 인식률에서는 더 나은결과를 얻었다. 또 같은 적응방법에 대해서 화자종속모델 보다는 화자독립모델에 대해서 화자적응하는 것이 더 나은 인식결과를 보여주었다.

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IS-2000 1X 신호 환경하에서의 고유공간 방법에 근간한 그래디언트 온-오프 빔평성 알고리즘 (Gradient On-Off Beamforming Algorithm Based On Eigen-Space Method For a Smart Antenna In IS-2000 1X Signal Environment)

  • 이정자;이원철;최승원
    • 한국통신학회논문지
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    • 제28권10C호
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    • pp.949-957
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    • 2003
  • 본 논문은 이동통신 환경하에서 각도퍼짐(Angle Spread)이 증가하여도 우수한 성능을 유지하는 그래디언트 온-오프 빔형성 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 수신 벡터신호의 자기상관행렬의 최대 고유치에 대응하는 고유벡터를 이용하되 상대적으로 큰 고유치에 대응하는 2개 고유벡터를 이용하여 다이버시티 이득을 얻음으로써 하나의 고유벡터 하나만 이용하는 방법[1]보다 우수한 성능을 나타난다. 본 제안된 방법을 IS-2000 1X신호환경에서 모의실험 결과 각도퍼짐이 증가하여도 기존의 하나의 고유벡터 하나를 사용하는 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인 하였다.

움직임 벡터 예측 후보들과 적응적인 탐색 패턴을 이용하는 블록 정합 알고리즘 (A Block Matching Algorithm using Motion Vector Predictor Candidates and Adaptive Search Pattern)

  • 곽성근;위영철;김하진
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권3호
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    • pp.247-256
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    • 2004
  • 본 논문에서는 영상의 시공간적인 특성과 움직임 벡터의 중심 지향적 분포 특성을 이용하는 예측 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 이린 프레임 블록으로부터 예측된 움직임 벡터, 분할된 탐색 구간에 속하는 후보 벡터와 현재 프레임 블록의 이웃 블록으로 예측된 움직임 벡터 중에서 가장 작은 SAD 값을 갖는 점을 정확한 움직임 벡터를 찾기 위한 초기 탐색점 위치로 결정한다. 그리고 초기 탐색점 위치로 이동하여 움직임 크기에 따라 적응적인 탐색 패턴으로 탐색을 수행판다. 실험 결과 제안된 방식은 FS를 제외한 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.05∼0.34dB 개선되고 영상에 따라 최고 0.75dB 정도 우수한 결과를 나타내었다.

웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model를 이용한 얼굴인식 기법 (The Method for Face Recognition using Wavelet Coefficients and Hidden Markov Model)

  • 이경아;이대종;박장환;전명근
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.162-165
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    • 2003
  • 본 논문에서는 웨이블렛 계수와 Hidden Markov Model(HMM)이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 입력 영상은 이산웨이블렛을 기반으로 한 다해상도 분석기법을 사용하여 데이터 수를 압축한 후, 각각의 해상도에서 얻어진 웨이블렛 계수를 특징벡터로 사용하여 HMM의 모델을 생성한다. 인식단계 에서는 웨이블렛 변환에 의해 생성된 개별대역의 인식값을 더하여 상호 보완함으로써 인식률을 높일 수 있었다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 기본적 알고리즘인 벡터 양자화(VQ) 기법을 적용한 경우와 기존 얼굴인식에 제안된 DCT-HMM을 이용한 기법과의 인식률 비교를 한 결과, 제안된 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

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공간적분을 이용한 인간.가축 분류 (Human·Livestock Classifier Using Spatial Integration)

  • 오명재;김진규;탁명환;주영훈
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.1912-1913
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    • 2011
  • 본 논문은 공간적분을 이용한 인간 가축 분류를 위한 실시간 영상처리 방법을 제안한다. 입력 영상에 장면 차분 방법을 이용해 차분 영상을 구하고 잡음 제거를 위해 EM 알고리즘을 이용한다. 잡음 제거된 템플릿 영상에 대해 KLT 알고리즘을 이용하여 특징 벡터를 구한다. 추출된 이동 객체의 움직임 벡터 기반으로 히스토그램을 생성한다. SA 알고리즘을 이용하여 히스토그램을 분석 하여, 최종적으로 인간과 가축을 분류한다.

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벡터 예측을 통한 삼변측량법의 개선 알고리즘 (Improvement Algorithm of Trilateration using Vector Prediction)

  • 김정하;성주현;이성근;서동환
    • 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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    • 한국마린엔지니어링학회 2012년도 전기공동학술대회 논문집
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    • pp.134-134
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    • 2012
  • 본 논문에서는 임의의 고정노드로부터 거리측정에 실패하였을 경우, 현재와 이전의 거리측정값으로부터 예측되는 벡터를 통하여 삼변측량법의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하며, 모의실험을 진행하였다. 그 결과, 수신율이 좋지 못한 상황에서 제안한 알고리즘을 적용 하였을 경우 기존의 삼변측량법에 비해 위치 추정의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.

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