클러스터링 성능 평가를 위한 척도로 여러 공식이 개발되어 사용되어왔다. 이들 평가척도는 가급적 범위가 제한되며, 가환성이 있고, 비편향적이며 단일 척도일 필요가 있다. 기존 평가 척도에 대해서 검토한 후 비편향적인 단일 척도 WACS를 개발하였다. 클러스터 수를 달리하는 클러스터링 결과에 대해 여러 평가척도를 적용해서 성능을 평가하는 실험을 통해서 WACS 척도가 평가척도로서의 요건을 만족시킨다는 것을 확인하였다.
집적 영상 (Integral Imaging) 기술은 3차원 이미징 (Imaging)과 디스플레이를 위한 기술이다. 많은 파라미터들이 3차원 집적 영상 시스템의 성능에 영향을 준다. 3차원 시스템 성능의 척도 (Performance Metric)를 정의하고 이러한 파라미터들을 최적화함으로써 향상된 시스템 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주어진 시스템 조건하에서 성능 척도를 사용하여 3차원 집적 영상 시스템의 성능을 최적화하는 방법에 대해 설명한다. 이 분석에서, 성능 척도를 최적화하기 위해 렌즈의 개구수 (Numerical Aperture), 영상 센서간의 거리, 영상 센서의 수, 픽셀 크기, 그리고 픽셀 수와 같은 시스템 파라미터들을 최적화하여 선택한다. 이미징 처리과정을 설명하기 위해 파동 광학 (Wave Optics)을 사용하였다.
협력 필터링 시스템에서 데이터 희소성 문제의 해결을 위해 공통평가항목수를 반영하는 방법이 연구되었다. 이러한 방법으로 널리 알려진 자카드 지수는 기존의 유사도 척도와 결합되어 성능을 개선할 수 있었다. 그러나, 다양한 데이터 환경에서 여러 유사도 척도들과 각각 결합했을 때의 성능 개선 효과에 대한 분석 연구는 미미하므로, 본 연구는 이에 대한 분석을 목적으로 한다. 우선 자카드 지수 자체를 유사도 척도로 사용했을때 희소한 데이터셋 상에서 전통적인 척도들보다 월등한 예측 성능을 보였고 추천 성능도 매우 우수하였다. 자카드 지수를 결합함으로써 기존 유사도 척도는 데이터 특성에 상관없이 성능이 대개 향상되었고, 특히 코사인 유사도는 희소한 데이터셋에서 가장 큰 향상을 이루었으나, 평균차이 제곱(Mean Squared Difference)의 유사도는 밀집된 데이터셋에서 오히려 저하된 예측 성능을 보였다. 따라서, 자카드 지수를 결합하여 사용하기 위해 데이터 환경 특성과 유사도 척도를 고려할 필요가 있다.
수상 전투함의 개발과정에서 성능, 비용, 기간 등의 초과와 같은 위험요소를 방지하기 위해서는 요구성능을 조기에 설정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 요구성능 설정의 기준자료로 활용할 수 있는 성능척도와 비용효과척도를 제안하였으며, 성능척도는 대함유도탄 방어 효과를 나타내었고, 비용효과척도는 비용과 성능의 비율로 구성하였다. 성능척도와 비용효과척도를 적용한 분석결과를 구하기 위해 RF기만기, RF재머, 근접방어무기체계, 요격용유도탄을 선택 탑재하는 16가지의 교전 시나리오를 작성하였다. 해군에서 운용하고 있는 NORAM 프로그램을 활용하여 교전을 모의분석한 결과, 함정의 생존확률은 0.605~0.975, 비용효과척도는 0.301~0.887로 분석되었으며, RF기만기, RF재머, 단거리요격용유도탄 등 3종류의 방어무기를 동시에 운용하는 경우가 가장 우수한 비용효과를 나타내고 있음을 알 수 있었다.
다양한 안개 제거 기술이 개발되어왔으나 이들의 성능을 정량 정성적으로 평가하는 방식에 대한 연구는 다소 부족하다. 본 논문에서는 안개 제거 기술의 성능을 평가하기 위하여 사용할 수 있는 다양한 척도를 살펴본다. 성능 척도의 신뢰도 검증을 위하여, 고화질 칼라 깊이 영상을 이용하여 안개 영상을 합성하고 안개 제거 영상과 원 영상을 비교하는 방식을 택한다. 한편 안개 제거 기술을 화질을 기준으로 평가하는 방식이 아닌, 안개 제거 전 후 영상에 대한 컴퓨터 비전 기법의 성능을 비교하는 방식을 검토한다. 다양한 안개 제거 기술 성능 척도에 대한 비교 분석 및 문제점에 대한 해결 방안을 토의한다.
얼굴인식과 같이 클래스의 수가 변하는 분류 문제에는 학습이 필요하지 않은 k-최근접이웃 분류기가 적합하다. 최근 학습 데이터의 분포를 반영하여 거리 척도를 학습하는 방법은 k 최근접이웃 분류기의 획기적 성능향상을 보고하였다. 거리척도학습 방법은 적용 분야에 따라 성능 개선 정도가 다르다. 본 논문에서는 얼굴인식에 대하여 주요 거리척도학습 방법의 성능을 비교한다. 공개 얼굴 데이터베이스에 대한 실험 결과는 성능 및 계산시간 측면에서 주성분 분석 기반의 마하라노비스 거리척도가 얼굴인식 문제에서는 여전히 좋은 선택이 될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 CDMA(Code Division Multiple Access) 채널을 통과하면서 여러 가지 형태로 손상된 음성에 대한 주관적 음질 평가를 할 수 있는 객관적 척도에 대한 연구를 수행하였다. 즉, CDMA 채널을 통과한 음성 신호에 대하여 주관적 음질 평가 방법 중 가장 많이 사용되고 있는 MOS(Mean Opinion Score) 테스트를 수행하고, 이 MOS 테스트 결과를 추정할 수 있는 객관척도 알고리즘을 시뮬레이션 하였다. 이러한 연구 결과로 PSQM(Perceptual Speech Quality Measure)을 CDMA 채널 환경에 맞게 수정하여 우수한 성능의 객관적 음질 평가 방법을 얻었다.
잡음이 있는 환경하에서는 음성 인식의 성능이 현저하게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이렇나 잡음의 영향에 강한 거리척도를 제안하고자 한다. 우리는 잡음이 더해진 음성신호의 특징벡터를 깨끗한 음성신호의 특징벡터가 FIR 시스템을 거쳐 변형된 것이라고 가정한다. 여기서 FIR 시스템은 잡음의 영 향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템 계수잡음의 영향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템계수들은 RLS 적응 알고리즘을 이용하여 구한다. 제안된 거리척도는 적응 여파 기의 예측 오차에 관한 식으로 표시되어진다. 여러 가지 적응 여파기의 구조중 단일 채널 일차 FIR 구 조가 가장 좋은 음성 인식 성능을 보이며, 이 경우 효과적인 거리척도 알고리즘을 구할 수 있다. 여러 가지 신호대 잡음비에 관하여 화자독립 격리단어 인식 실험을 DTW 알고리즘을 이용하여 수행하여 본 결과 제안된 거리척도가 거의 모든 신호대 잡음비에 대하여 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 PCS 이동전화의 객관적 통화품질평가 척도개발을 위한 기초연구로 기존의 CD(Cepstral Distance), MSD (Mel Spectral Distance), BSD(Bark Spectral Distance), PSQM (Perceptual Speech Quality Measure) 척도를 적용하여 그 성능을 비교 분석하였다. 이 척도들을 실제환경에서 수집된 PCS 음성데이터에 대해서 적용하였고 이 결과치와 청취자들의 평가 반응에 의해 얻어진 MOS 결과치와의 상관성을 조사하였다. 실험 결과, BSD와 PSQM 척도의 상관성이 0.81, 0.84로 나타나 CD, MSD보다 성능이 더 우수함을 보였다.
본 논문에서는 디지털 이동전화(CDMA) 채널환경을 통과한 왜곡된 전화음성에 대해 객관적 음질평가 척도의 개발을 위한 기초 연구로서 기존의 CD(Cepstral Distance), MSD(Mel Spectral Distance), BSD(Bark Spectral Distance), Modified BSD, PSQM(Perceptual Speech Quality Measure)를 대상으로 객관척도 알고리즘을 성능평가 하였다. 이 척도들은 실제 이동전화 환경에서 수집된 PCS 음성데이터에 대해서 적용하였으며 이 결과치를 주관적 음질평가 방법인 MU와 상관성을 비교 조사하였다. 실험 결과, BSD와 MBSD, 그리고 PSQM 척도의 상관성이 각각 0.80, 0.85, 0.84로 나타났으며 CD, MSD 보다 성능이 상대적으로 더 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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