본 연구는 유사음에 강인한 음성인식을 위하여 음성의 유ㆍ무성음 척도를 특징 파라미터에 추가 구성하여 음절과 음소단위의 음성인식을 행하였다. 이를 위하여 피치검출에 이용되는 알고리듬인 HPS(Harmonic Product Spectrum)의 스펙트럼 정보를 이용하여 유ㆍ무성음의 정도를 나타내는 척도를 제안한다. 제안된 척도는 HPS의 첨도와 피크의 개수 그리고 높이척도이다. 이들 척도 값을 포함하여 특징 파라미터를 재구성하고 제안된 특징의 유효성을 검증하기 위하여 CVC형 유사 음절 DB하에서 기존 특징 파라미터와 비교하여 음성인식 실험을 행하였다.
본 논문은 얼굴인식에서 사용되고 있는 PCA/LDA 방식의 유사도 측정 방식에 따른 인식 성능을 비교 분석하였다. 총 14가지의 거리 척도를 ORL 얼굴 데이터베이스에 적용하였으며, PCA와 PCA/LDA로 나누어 성능 비교를 하였다. PCA의 경우에는 맨하튼 거리, Weighted SSE 거리의 인식률이 좋지만, PCA/LDA인 경우에는 Angle-based 거리, Modified SSE거리에 대한 인식률이 좋음이 확인되었다. 또한 PCA보다 PCA/LDA의 경우 유사도 비교 차원의 수를 줄이면서 높은 인식률을 유지할 수 있어, PCA/LDA와 Angle-based 거리 척도를 적용하여 얼굴인식을 할 경우 계산의 경제성과 인식률에서 높은 경쟁력을 갖출 수 있다.
최근에 무선 모바일 네트워크상에서 모바일 클라이언트 요청증가로 인하여 스트리밍 미디어 객체를 관리하고 서비스하기 위한 새로운 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 무선 모바일 네트워크상에서 스트리밍 미디어 서비스의 성능을 향상시키기 위한 새로운 객체 세그먼트 그룹화 방법을 제안한다. 제안된 기법은 분할된 객체 세그먼트들에 대해서 유사성 척도를 수행하며, 유사성 척도를 위해 disjunction, conjunction, 그리고 filtering연산을 수행한다. 이들 연산 척도에 따라 분할된 세그먼트들의 그룹화가 결정되며, 스트리밍 미디어 서비스 성능이 결정된다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 처리율, 평균 시작지연, 그리고 캐시 히트율의 성능이 우수함을 보였다.
객관적 영상 화질 측정(Image Quality Assessment: IQA)방법은 영상 화질 최적화 문제해결을 목적으로 하는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 매우 중요하게 사용된다. 이를 위해, 저복잡도, 고성능 및 좋은 수학적 특성(예를 들어, 척도성(metricability), 미분가능성(differentiability) 및 볼록 성질(convexity))을 모두 만족시키는 객관적 IQA 방법이 활발히 연구되어 왔다. 그러나, 위해 위에서 언급한 좋은 수학적 특성을 가지는 대부분의 객관적 IQA 방법들은 좋은 수학적 특성을 만족시키기 위해 상당한 예측성능의 감소를 초래했다. 본 논문은 위에서 언급한 좋은 수학적 특성을 모두 만족시키면서, 예측 성능이 향상된 새로운 IQA 방법을 제안한다. 인간 시각 체계의 감수영역은 광도 입력에 대해 공간 도메인에서 미분 형태의 응답을 가지므로, 제안 방법은 이러한 시각 체계 응답을 모방하여 기울기 연산자를 도입한다. 제안한 방법에서 도입한 기울기 연산자는 매우 단순하게 설계되어, 계산 복잡도가 매우 낮다. 광범위한 실험 결과, 제안하는 IQA 방법은 기존 수학적 특성이 좋은 IQA 방법들 대비 더 좋은 성능을 보이면서 계산 복잡도 또한 낮았다. 따라서 제안 IQA 방법은 다양한 영상 화질 최적화 문제에 매우 효과적으로 적용될 수 있다.
사회기반시설물의 핵심 시설물 중 하나인 교량은 이용자들이 쉽게 접하고 이용하는 시설물로 일정 수준이상의 성능유지는 필수적으로 요구된다. 교량건설 역사가 상당히 오래된 호주, 뉴질랜드, 미국, 유럽 등의 최근 관련 연구보고서 등의 사례를 비추어 보았을 때, 우리나라 또한 교량의 기대수명에 도달하는 10-20년 내 교량의 유지관리 및 개축 수요가 급격하게 증가될 것으로 예상되므로 비교적 건전한 상태를 유지하고 있는 현 시점에서 한정적인 예산을 효율적으로 분배하기 위해 교량 성능을 적정 수준 이상으로 유지하며 LCC 측면에서의 비용은 최소한으로 투입하는 합리적이고 공학적인 의사결정방법론이 필요하다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 호주, 뉴질랜드 및 미국 등에서는 오래전부터 자산관리체계를 마련하기 위하여 많은 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 모든 교량을 관리할 수 있는 범용적인 자산관리체계와 교량이 제공하는 서비스수준(Level of Service)과 이를 측정하기 위한 성능측정기준을 개발하기 위한 사전 기초연구로써 연구의 범위를 도심지의 교량으로 한정하여 그 자산관리체계와 서비스수준을 개발하고자 한다. 전문가와 이해관계자로 구성된 워크숍을 실시하여 국내 실정에 맞는 도심지 교량자산관리체계와 그 서비스수준(LOS) 및 성능 척도(PM)를 개발하고 다속성 효용이론(Multi-Attribute Utility Theory)와 AHP기법을 이용하여 성능 지표별 가치의 값과 성능 척도의 가중치 분석을 실시하였다. 도출 된 성능 척도의 가중치와 성능 지표의 가치(Value) 등의 적용 확인을 위해 ${\bigcirc}{\bigcirc}$시의 교량 6개를 선별하여 LOS분석을 적용하고 그 결과를 고찰하였다.
이 논문에서는 중복된 웨이블렛 변환영역에서 다중척도 정칙화를 이용한 새로운 영상복원방법을 제시하였다. 제안된 방법은 중복된 웨이블렛 변환을 이용하여 단일척도 영상복원문제를 다중척도의 영상복원문제로 변환한 후에, 각 척도에 의존하는 정칙화 방법을 이용하여 각 척도별로 영상복원을 하고 그 결과를 중복 웨이블렛 역변환을 통해 최종적인 영상복원을 얻는 방법이다. 제안된 방법은 웨이블렛 관련 복원부분에서는 다소 적은 정칙화 계수를 적용하여 뚜렷한 경계를 복원하는 반면, 적은 정칙화 계수에 적용한 것에 의해 발생하는 잡음은 웨이블렛 축소법을 이용하여 제거하였다. 제안된 방법의 향상된 영상복원 성능은 전통적인 Wiener 필터링과의 비교실험을 통해 검증하였다.
영상 크기 변환은 응용 환경에서의 다양한 목적을 위하여 사용되며, 변환 함수의 성능을 평가하기 위하여 처리전과 후의 두 영상의 화질을 비교한다. 변환 함수의 객관적 성능 평가를 위하여 화질 비교의 정확한 지표가 요구되며, 실제 다양한 관점에서의 접근이 이루어졌다. 하지만 영상 크기 변환 과정에서 생략되거나 새롭게 생성되는 화소들의 위치를 고려한 화질 비교 척도에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 크기 변환에서 발생하는 화소들의 생략 및 추정 위치를 고려한 객관적 영상 화질 측정방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 영상 화질 척도를 이용하여 위치 변화를 고려한 새로운 영상화질 측정 방법을 만들고, 위치 변화에 대한 민감도를 평가하였다. 실험을 통해서 기존에 널리 사용되는 영상 화질 측정 방법이 화소들의 생략 및 추정 위치의 변화에 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었고, 제안하는 방법이 화소들의 생략 및 추정 위치 변화를 고려한 영상 화질 표현의 객관적 척도임을 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 복원 및 개선 함수의 성능을 평가하는 척도로서 유용하게 사용될 수 있다.
희소한 평가 데이터는 사용자들 간의 신뢰할만한 유사도 산출을 저해하기 때문에 추천 시스템을 위한 메모리 기반의 협력 필터링 기법의 성능을 저하시킨다. 기존 연구의 많은 결과물은 이 데이터 희소성 문제를 해결하기 위해 개발되었으며, 가장 단순하고 대표적인 업적은 자카드 계수를 활용하는 방법들이다. 이 계수는 두 사용자의 공통 평가 항목수를 반영하며, 그들 간의 유사도를 보다 정확하게 계산하기 위해 전통적인 유사도 척도와 통합된다. 그러나, 그러한 통합은 데이터 희소성의 정도를 고려하지 않은 매우 단순한 방법이다. 본 연구는 두 사용자의 자카드 계수값에 의거하여 다른 유사도 척도를 적용하는 새로운 아이디어를 제시한다. 제안 방법에서 사용하는 파라미터의 최적값을 구하기 위하여 성능 실험을 진행하였고, 다른 관련된 방법들과 비교 평가하였다. 결과로서, 제안 방법은 예측 정확도와 추천 정확도에 있어서 가장 우수하거나 대등한 성능을 보였다.
본 논문에서는 최근에 제안된 음성신호 개선을 위한 적응 웨이블릿 패킷 기반의 스펙트럼 차감법을 이용하여 다양한 측면에서의 성능평가 결과를 제시한다. 사용된 음성신호 개선 방식은 적응 웨이블릿 패킷의 불균등 주파수 해상도와 높은 에너지 집중도로 인해 발생하는 극대, 극소값의 영향을 피하기 위해 기하평균을 이용하는 스펙트럼 추정법을 사용하였다. 다양한 측면의 성능평가를 위해 주관적 평가 척도인 MOS 와 높은 상관도를 갖는 것으로 알려진 log likelihood ratio, log area ratio, segmental SNR, weighted spectral slope 등을 평가 척도로 사용하였다. Fourier 기저를 사용한 방식과의 비교에서 적응 웨이블릿 패킷 방식은 SegSNR 과 음성의 명료도를 비교적 잘 반영하는 weighted spectral slope 측면에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 16Kbps 및 32 Kbps 전송속도에서 ADM의 음질을 개선하기 위하여 두 가지 방 식을 적용한다. 첫째로, 고차 예측기 또는 적응 예측기를 ADM에 활용한다. ADM의 경우에 2차 또는 3 차 예측기를 사용하면 16Kbps 전송속도에서는 별로 개선이 없지만 32Kbps 전송속도에서는 SQNR\sub SEG\척도로 약 3-4dB의 상당한 이득이 얻어진다. 또한 ADM에 적응 예측기를 활용하면 최대 성능은 SZNR\sub SEG\ dir 2dB 정도 개선되지만 양자화 잡음의 축적 때문에 동작 범위가 매우 좁아진다. 둘 째로, 지연 결정 방식을 ADM에 이용한다. 지연 결정 방식을 2차 예측기를 갖고 있는 ADM에 적용하면 약 2dB 정도 개선되지만 양자화 잡음의 축적 때문에 동작 범위가 매우 좁아진다. 둘째로 지연 결정 방 식을 ADM 에 이용한다. 지연 결정 방식을 2차 예측기를 갖고 있는 ADM에 적용하면 1차 예측기를 갖 고 있는 ADMDP 적용했을 때 보다 16또는 32Kbps일 때 SQNR\sub SEG\척도로 재래의 ADM 보다 약 5dB 정도의 성능 개선이 얻어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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