본 연구에서는 음성인식을 위한 화자적응화 기법에 대해 연구하였다. 첫째로 적응화에 포함되지 않은 카테고리 음절에 대해 적응화 효과를 줄 수 있는 보간적응화 방법에 대해 연구하였다. 표준모델과 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)으로 적응화한 모델의 평균벡터 변화정도를 적응화 발화에 포함되지 않은 모델에 보간적응하는 방법이다. 둘째로 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE으로 적응화하는 방법에 대해 각각 실험을 하였다.
In this paper, a interpolation error concealment algorithm of motion compensated interpolated frame for motion compensated frame rate conversion to reduce the block artifacts caused by failure of conventional motion estimation based on block matching algorithm is proposed. Experimental results show good performance of the proposed scheme with significant reduction of the block artifacts.
본 논문에서는 수배전반에서 부하 설비 또는 외부의 영향을 확인할 수 있는 장치 및 보호설비가 설치되어 있으나 자체 사고를 신속히 검출하고 판단할 수 있는 기술의 확보를 위하여 해상도가 낮은 저가의 열화상 센서에 고속 DSP(Digital Signal Process)를 사용하여 영상 처리 기법인 이차원 보간법 기술을 이용하여 아크플래시에 의해 발생되는 열 특성을 검출하고 검출된 데이터를 전송하여 전기화재사고를 미연에 방지할 수 있는 장치 개발을 위한 기초 특성 연구를 수행하였다.
적외선 열 화상에는 물체 내부의 결함과 그 물체 표면의 이물질 등의 효과가 모두 포함된 상태이므로 적외선 열 화상 자체만으로는 비정상적인 부분들을 찾아내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 평행 이동 관계에 있는 두 가시광선 영상으로부터 열 화상에 대응하는 보간 영상을 생성하고, 이것을 열 화상과 중첩시킴으로써 가시화하는 방법을 연구한다. 이를 위해서 적외선 센서에 의해 감지된 온도를 매핑한 열 화상을 적외선 카메라로부터 얻고, 적외선 카메라의 양쪽에 부착된 CCD 카메라로부터 좌우의 가시광선 영상을 얻는다. 보간 영상 생성을 위해서 블록 매칭을 이용한 모션 정보를 사용하고, 생성된 보간 영상에서 생기는 구멍(hole)을 메우는 방법을 소개한다. 또한 생성된 보간 영상과 열 화상을 중첩시켜 가시화하는 방법을 기술한다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 가시화 기법은 재해방지를 위한 비파괴 검사 등에 이용될 수 있다.
색역폭 사상은 디스플레이 장치간의 색재현성 차이를 보정하기 위한 기법이다. 본 논문에서는 사면체 보간에 의한 실시간 색역폭 사상을 제안하고자 한다. 기존의 제안된 육면체 보간 방식에 비해 이 논문에서 제안된 사면체 보간(tetrahedral interpolation) 방법은 색공간의 분할을 통해 분할된 각각의 사면체 색 공간에서 색역폭 사상이 수행됨으로서 왜곡이 감소되고 육면체 보간이 8개의 룩업테이블을 사용하는데 비해 4개의 룩업 테이블을 사용함으로서 실시간 처리속도의 향상과 하드웨어의 구현 시 비용절감을 기대할 수가 있다.
본 논문에서는 AM 대역 디지틸 라디오 방송의 표준안인 DRM 시스템에 효율적인 채널 추정 방식에 대해 비교, 분석하였다. 채널의 다중경로 페이딩을 보상하기 위해 주파수 영역에서 선형 보간법, 이차 보간법, cubic-spline 보간법, time-domain 보간법을 통하여 채널을 추정하였다. 그리고 잡음에 의한 왜곡을 제거하기 위해 채널의 주파수 응답을 시간축으로 평균을 취하였다. 각 보간 방식의 성능 분석을 위해 시뮬레이션을 수행하여 MSE, BER의 성능과 연산의 복잡도를 비교, 분석하였다.
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2 차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3 차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image 에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간 법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문은 가상현실 음향 구현을 위한 심층신경망 기반 사운드 보간 방법에 관한 것으로서, 이를 통해 두 지점에서 취득한 음향 신호들을 사용하여 두 지점 사이의 음향을 생성한다. 산술평균이나 기하평균 같은 통계적 방법으로 사운드 보간을 수행할 수 있지만 이는 실제 비선형 음향 특성을 반영하기에 미흡하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 두 지점들과 목표 지점의 음향신호를 기반으로 심층신경망을 훈련하여 사운드 보간을 시도하였으며, 실험결과 통계적 방법에 비해 심층신경망 기반 사운드 보간 방법의 성능이 우수함을 보였다.
H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 주변블록 픽셀의 간단한 평균값을 이용하여 복원하므로 심각한 블러링 현상이 발생하고 화질 저하의 문제를 야기한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 주변블록의 픽셀 정보를 이용하여 손실된 블록의 주된 에지 방향을 추정하고, 통계값을 이용한 방해함수의 결과 값으로 에지 방향 기반의 보간법과 가중치 평균 보간법을 적응적으로 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향 기반의 보간법에서는 선택된 주된 에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들 간의 상호관계를 고려함으로써 최종적으로 최적 에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5{\sim}2.0dB$ 정도의 PSNR 향상을 보였다.
본 논문에서는 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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