최근 심전도 (ECG) 신호를 사용하여 심장병을 진단하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 심전도 신호는 비정상적인 심장 상태를 나타내는 부정맥을 모니터링하고 진단하는 데 유용하게 쓰인다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 ECG 신호에 대하여 부정맥을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 신경망 알고리즘은 부정맥 신호의 특징을 세밀하게 추출하도록 4개의 합성곱 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 대해 학습한 신경망은 시뮬레이션을 통해 99% 이상의 정확도의 분류 성능을 가진다는 것을 보여준다. 비교적 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 또한 제안된 신경망을 활용한 실제 시스템을 구현하여 실시간으로 부정맥을 분류하는 결과를 검증하였다.
본 논문에서는 ultra-wideband(UWB) 시스템에서 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 UWB 신호를 이용하여 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하기 위하여 수신신호의 크기 샘플로 이루어진 1차원 벡터를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬로부터 합성곱 신경망 회귀를 이용하여 거리를 추정한다. IEEE 802.15.4a 표준의 UWB 실내 가시선 채널모델을 이용하여 수신신호를 생성하여 학습데이터를 만들며 합성곱 신경망 모델을 학습시킨다. 또한 실제 필드 시험을 통해 실내환경에서의 실험 데이터를 이용하여 거리추정 성능을 확인한다. 제안하는 기법은 기존의 문턱값 기반의 거리 추정 기법과의 성능비교도 수행하는데, 결과에 따르면 10m 거리에서 제안기법은 0.6m의 제곱근 평균 자승 에러를 보이는데 기존기법은 1.6m로 훨씬 큰 에러를 보인다.
딥러닝 기법과 컴퓨터 비전 기술을 융합한 합성곱 신경망 알고리즘은 고성능 컴퓨팅 시스템을 기반으로 이미지 데이터의 분류를 가용하게 한다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 알고리즘을 대표적인 딥러닝 프레임워크인 텐서플로와 학습 기법을 이용하여 구현하고 이미지 분류 문제에 적용한다. 모델의 지도학습에 필요한 데이터는 동일 종류의 볼트를 이용하여 나사산이 정상인 볼트와 나사산이 손상된 볼트로 구분하여 이미지를 생성하였다. 소량의 이미지 데이터를 이용한 학습 모델은 좋은 성능으로 볼트의 손상을 탐지하였다. 그리고 모델의 내부 구성에 따른 학습 성능을 비교하기 위해 합성곱 신경망 내 컨볼루션 레이어의 개수를 변경하고 과적합 회피기법을 선택 적용하여 이미지 분류 성능을 확인하였다.
본 눈문에서는 퍼지 벡터양자호를 이용하여 음성을 합성하는 방법을 제시하고,원음에 가까운 합성음을 얻기 위하여 퍼지벡터양자화의 성능을 최적화 하는 Fuzziness갑의 선정방법을 연구한다. 퍼지벡터 양자화를 이용하여 음성을 합성할때, 분석단에서는 입력 음성패턴과 코드북의 음성패턴의 유사도를 나타내는 퍼지 소속함수값을 출력하고, 합성단에서는 분석단에서 얻은 퍼지소속 함수값, fuzziness값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산식을 이용하여 음성을 합성한다. 시뮬레이션을 통하여 벡터양자화에 의해 합성된 음성과 퍼지 벡터양자화에 의해 합성된 음성을 코드북의 크기에 따라 비교한 결과, 퍼지벡터양자화를 이용한 음성합성의 성능이 코드북 크기가 절반으로 줄어도 벡터양자화에 의한 성능과 거의 같음을 알수 있다. 이것은 VQ(Vecotr Quantiz-ation)에 의한 음성합성 결과와 같은 성능을 얻기 위해서 퍼지 VQ를 사용하면, 코드북 저장을 위한 메모리의 크기를 절반으로 줄일 수 있음을 의미한다. 그리고 SQNR을 최대로 하는 퍼지 벡터양자화를 얻기 위한 최적 Fuzziness값은 음성분석 프레임의 분산값이 크면 작게 선정해야 하고, 작으면 크게 선정 해야함을 밝혔다. 또한 합성음들을 주파수 영역의 스펙트로그램에서 비교한 결과 포만트 주파수와 피치주파수에서 퍼지 VQ에 의한 합성음이 VQ에 의한 것보다 원 음성에 더 가까움을 알 수 있었다.
PCS 구조 시스템은 프리캐스트 콘크리트 기둥과 철골보로 이루어진 합성 구조 시스템의 일종이다. 이 시스템은 접합부를 볼트로 연결함으로써 완전건식공법이며 조립식이어서 시공성 및 경제성 면에서 많은 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 실험체를 구성하는 PC 기둥 및 접합부를 개발하였으며, PCS 구조 시스템의 구조적 특성과 내진 성능을 파악하기 위하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과 개발된 PC 기둥은 손상 이후에도 강도 성능을 유지하는 우수함을 보였다. 철골보의 스캘럽은 파괴 모드 조절 및 에너지소산 능력에 효율적인 것으로 나타났으며, 단부 평판으로 구속된 접합부는 그 강도 성능이 매우 우수하였다 타설된 슬래브는 파괴 모드 조절 및 에너지소산 능력에 바람직하지 못한 효과를 보였다. 내진 성능 분석 결과 PCS 구조 시스템은 초기 강성을 제외한 강도 및 강성 저하, 에너지소산 성능의 ACI 기준을 모두 만족하는 것으로 나타났으며 매우 우수한 것으로 분석되었다. 초기 강성의 경우 PCS 구조 시스템은 다른 합성 구조와 비슷한 수준이었으며, 일반콘크리트 및 철골조도 ACI의 기준을 만족하지 못하는 것으로 조사되었다. 이러한 이유는 ACI의 초기 강성 평가 기준이 부분 구조 실험체만으로는 만족하는데 한계가 있기 때문이다. 그러므로 본 연구에서 수행된 PCS 구조 시스템은 내진 성능 및 역학적 성능이 매우 우수한 것으로 판단된다.
지식 도메인에 대한 집단적인 패턴에서 시스템의 행위를 이해하는 것은 중요하다. 그러나 시스템의 크기, 상호작용의 복잡성으로 집단 행위를 표현하는데 구조적인 어려움이 있으며, 상태 폭발 문제가 발생한다. 또한, 다른 시스템과의 합성은 시스템의 크기와 복잡성이 기하급수적으로 증가하기 때문에 현실적으로 어렵다. 본 논문은 도메인 공학의 새로운 개념인 행위 온톨로지를 이용하여, 집단 행위를 모델링하는 실용적인 방법을 제시한다. 첫째, 액티브 온톨로지를 통해 시스템의 행위를 정의한다. 둘째, 행위는 일반 정규 표현식이라고 불리는 정량화된 추상 격자 구조로 표현된다. 셋째, 격자는 공통된 요소를 기반으로 다른 격자와 합성할 수 있다. 이 방법은 시스템 복잡성을 줄이기 위해, 시스템 상태를 최소화하는 것뿐만 아니라 집단 패턴에서 시스템 동작을 표현하는 혁신적인 방법 중 하나일 수 있다. 이 방법을 구현하기 위해, PRISM 프로토타입 도구를 ADOxx 메타 모델링 플랫폼으로 개발하였다.
본 논문은 외국인 110만명 시대에 양질의 외국인력을 도입하기 위하여 국가의 외국인력수급에 최적의 시스템으로 노동생산성을 높이면서, 사회비용을 감소시키는 개선된 외국인고용관리시스템(EPS) 구현에 목적이 있다. 외국인력에 대한 구직자 상세정보가 부족함으로 인하여 양질의 외국인근로자 채용에 어려움을 주고 있고, 외국인력 선발시 참고자료인 구직자명부의 신뢰성을 떨어뜨리고 있어 이를 해소하기 위하여 현행 시스템에 구직자정보동영상관리시스템을 구현할 필요가 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존 시스템에 동영상 합성기능을 추가함에 있어 멀티미디어기술과 네트워크 전송 고압축코덱 데이터베이스 기술을 접목한 동영상 임베디드 시스템등을 도입하여, 기업의 수요에 부합하고 사업주가 필요로 하는 외국인근로자를 채용하는 진보된 외국인고용관리시스템에 대하여 제시하였다.
본 논문에서는 3차원 공간정보의 질을 향상시키고, 공간정보만으로 표현하기 어려운 부분을 시각화하는 u-GIS 야외 증강현실 시스템 개발 방법을 제안한다. 이 방법은 증강현실 시스템을 개발하기 위해 세 가지 기술을 사용한다. 첫째, 증강현실을 위한 카메라 영상을 포함한 센서 정보측정 및 보정기술과 둘째, 카메라 연동센서 기반 트래킹 기술. 마지막으로, 카메라 영상과 3차원 공간 정보의 정합을 위한 3차원 공간정보 합성기술이다. 본 논문에서는 세 가지 기술을 기반으로 실제 공간정보와 3D GIS 모델을 합성하여 증강하는 시스템을 개발하였다.
본 논문은 영화, 방송, 애니메이션 등의 다양한 동영상 콘텐츠에 수화 애니메이션을 합성하여 동영상 콘텐츠를 청각 및 언어장애인들에게 이해시키기 위한 수화 통역 VR 콘텐츠 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 수화 사전에 있는 수화들을 3D 애니메이션으로 DB화하기 위해, 모션 캡처 시스템과 데이터 글러브를 사용하여 실제 사람처럼 자연스러운 애니메이션을 생성하였다. 최종적으로 동영상 콘텐츠의 자막이나 대본의 구문분석을 한 후, 이를 수화용 단어자막을 통해 수화 애니메이션을 DB에서 검색한 후, 실시간적으로 기존 동영상 콘텐츠와 동기합성을 하여 수화 통역 콘텐츠를 제공하는 VR 콘텐츠 시스템을 구현하였고 이 시스템을 동화용 애니메이션에 적용하였다.
최근 음성시장은 VoiceXML 을 이용하여 간단히 시나리오를 작성할 수 있어, 보다 쉽게 다양한 어플리케이션을 개발하여 서비스할 수 있게 되었다. HUVOIS-VAD 는 KT가 자체 개발한 음성인식/합성 플랫폼 시스템인 HUVOIS 에 VXML 을 이용하여 시나리오를 구성한 음성인식/합성 VAD 시스템으로, 사내 및 사외 여러 사이트에 설치 운용 중이다. 특히, Web 을 기반으로 운용시스템을 구축하여 운용자는 어느 곳에서나, 운용 DB를 점검하거나, 인식사전을 구성하고, 운용할 수 있으며, 사용자 또한 개인의 DB 를 직접 관리하도록 하고, 회사의 DB 와 연계하여 개인의 VAD로 동시에 사용할 수 있도록 하고 있다. 본 논문에서는 Web 을 기반으로 구성된 HUVOIS-VAD 시스템에 대하여 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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