본 논문은 비전 기반 동작 인식 방법으로 모범 동작의 유형을 모형화하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식하고 모범동작과 사용자의 동작간의 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 동작 인식을 위하여 은닉 마르코프 모델 기반의 유형화 기법을 통하여 모범 동작의 유형 모델을 구성하고 이를 이용하여 사용자의 동작을 인식한다. 유사도 측정을 위하여 편집 거리 알고리즘을 응용하여 모범 동작과 사용자 동작의 유사도를 측정하고 점수 표기가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 동작 인식 처리 방법은 평균 93% 이상의 높은 인식율을 보였다. 본 연구의 결과는 동작 인식 기반 게임, 자세인식, 동작의 반복 훈련 및 훈련 달성도 측정을 요하는 재활훈련 시스템 등에 활용 가능하다.
네트워크 거리 (Network distance : 일반적으로 ping이나 traceroute 등으로 측정 가능한 round trip time 등 네트워크 상에서 패킷 전송 시간) 추정 기법은 인터넷상의 많은 응용프로그램들에서 유용하게 사용된다. 예를 들면 다수의 서버를 인터넷상에 설치하고자 하는 경우 사용자들 간의 네트워크 거리를 알고 있다면 서버와 사용자간의 왕복 전송 시간 (Round Trip Time)등을 최소화할 수 있도록 서버를 분산하여 설치하는 구성을 도출해 낼 수 있을 것이다. Peer to Peer 응용 프로그램들에서도 이 네트워크 거리 정보는 매우 유용하다. 기존에 존재하는 추정 기법들은 대부분 유클리드 공간 좌표 기반 기법들로서 유클리드 좌표 상의 거리가 실제 네트워크 거리와 유사하도록 유클리드 공간 좌표를 지정한다. 그러나 이런 방법들의 문제점은 인터넷 상의 네트워크 거리가 삼각 부등식을 만족하지 않는 경우가 존재하는 등 유클리드 공간의 기본적인 가정을 만족하지 못한다는데 있다. 이런 문제점 때문에 새로운 모델이 필요하고, 이 논문에서는 가상 토폴로지(Virtual Topology) 모델과 지역 조정 항 (Local Adjustment Term) 모델을 제시하고, 기본적인 성능 분석을 시도하였다.
본 연구는 수중 거리 측정을 위한 초음파 센서를 개발한다. 초음파 트랜스듀서는 음파를 발신하고 발신된 음파가 물체에 부딪혀 되돌아오는 반사파를 수신한다. 초음파 드라이버는 반사된 물체까지 거리 측정을 위해 음파의 비행시간을 검출해 음속을 곱한다. 본 연구에서는 비행시간을 검출하기 위해 임계값과 상호 상관 기법을 적용하고 그 결과를 보인다. 반사파가 노이즈에 감염되어 신호의 형태가 왜곡될 때 상호상관 기법은 기준 신호와 수신 신호의 유사성을 이용하여 비행시간을 검출한다. 기준 신호를 수중 환경에 따라 다르게 적용해 반사파와 유사성을 높여 센서의 성능을 향상시킨다. 논문에서는 초음파 센서 드라이버를 설명하고 실험환경에 따른 센서의 성능을 분석한다.
본 연구는 조음거리와 발성유형에 따른 영유아의 자음 음운인식 능력에서의 차이를 규명해 보기 위해 한국어 장애음을 대상으로 반복측정 실험설계를 통해 진행되었다. 집단 내 변인인으로서의 조음거리는, 연음과 경음의 자질을 갖는 1음절 초성의 조음 위치에 의해 구분된 조음점 간 거리로서 음운인식 수행도의 차이에 구조적으로 영향을 미치는지를 확인하고자 하였다. 실험결과, 음운차이 인식 수행력에서 조음거리를 변인으로 한 주효과를 확인하였는데, 그 거리가 멀어질수록 수행력이 점강하였다. 이는 동일위치나 근접거리 조음점 조건의 음운인식 수행도가 조음점 간 거리가 먼 조건에서의 수행도에 비해 민감한 반응을 보임으로써, 당해 조음점에 인접한 말소리들을 인식하는 능력이 우선 발달하는 결과를 시사함은 물론, 조음 유사성이 조기 음운습득에 영향을 끼칠 수 있음을 말해준다 하겠다. 아울러 집단 간 요인에서도 연령효과를 확인할 수 있었는데, 연령이 높을수록 조음거리에 영향을 덜 받는 경향이 있었으며 인접거리 조건에서는 남아대비, 여아의 수행력이 우수함을 알 수 있었다. 발성유형 중 긴장성을 피험자 내 변인으로 설정한 조건의 주효과는 나타나지 않았지만 연령의 주효과 및 성별과의 상호작용을 통해 연령상승에 따른 긴장음의 인식률의 유의한 상승을 관찰하였고, 긴장음 내에서는 여아의 변별력이 더 우수함을 확인할 수 있었다.
하천의 유사량 자료는 하상변동 예측, 저수지 퇴사량 추정, 유사조절 계획 수립 등 유역과 하천관리 그리고 하천 시설물 관리를 위해 필요하다. 최근 4대강 사업구간에 대한 담수용 보로 유입되는 유사량과 하천 유사의 종횡단적 분포와 하상변동량 등의 산정에 기초자료로 활용하고자 유사량 관측망이 구축되어 있다. 본 연구에서는 하천 유사량에 영향을 미치는 유역특성인자에 대한 군집분석을 통해 유사 발생 유역을 분류하고자 한다. 체계화된 유량 및 유사량 측정 방법에 의해 신뢰할만한 유량-총유사량 관계식을 갖는 유량조사사업단의 35개 유역을 대상으로 한다. 유역 군집분석을 수행하고자 유역과 하천에 대한 지형인자, 토양인자, 토지이용 등의 유역특성 매개변수 자료를 수집하였고, 매개변수별 유사도거리 산정에 오류를 줄이기 위해 매개변수를 무차원화 하였다. 유역의 비유사량은 유역면적, 유역경사, 토성, 토지이용 등에 영향을 받았다. K-means 기법에 의해 군집분석을 수행한 결과 유사량 측정 유역은 A, B, C, D 4개의 그룹으로 분류되었다. B그룹 유역은 첨두홍수량이 크고 발생시간이 짧은 유역 및 하천 조건을 가지고 있었으며, 직접유출이 증가하는 지표조건과 침식이 활발한 토양조건을 갖는 것으로 파악되었다. 그룹별로 실측 비유사량을 검토한 결과 B그룹에 포함된 유역의 유사량이 다른 유역에 비해 상대적으로 크게 발생하였다. 이러한 결과는 유역특성 매개변수의 군집분석을 통한 유역의 군집분류가 유역과 하천의 유사관리 측면에서 유용한 관리방안으로 활용될 수 있음을 의미한다.
본 연구에서는 256(16$\times$16)개의 마이크로폰 정방형 배열에 의한 음향 홀로그래피 시스템을 제작하고, FFT에 의한 음향 홀로그래피법 알고리즘을 이용한 음원 위치 추정에 관하여 기술한다. 본 연구에서 설계한 측정 시스템은 방사된 음들을 동시 수음함으로서 실시간 데이터 처리가 가능하다. 또한 환경 잡음이 존재하는 실음장에서도 계측시간을 단축함과 동시에 고분해능으로 안정하게 음원의 위치를 추정할 수 있다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 SYSNOISE에 의한 음장해석과 음향 홀로그래피 알고리즘을 이용하여 마이크로폰 간격 및 측정면 크기, 측정거리의 최적 조건을 구한 후 실음장 측정 실험에 적용하였다. 수치 시뮬레이션과 무향실에서 실험 데이터에 의해 음원 위치를 추정한 결과 유사한 결과를 얻었다.
통신 모바일 단말기에서 어휘 인식 시스템은 부정확한 어휘로부터 음소 특징을 추출하기 때문에 음소를 인식하지 못하거나 유사한 음소 오인식 오류로 인한 낮은 인식률의 문제점을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 입력 음소는 음소 유사율 처리를 통해 음소 사이의 거리를 측정하여 수치로 나타내고, 신뢰도 측정을 통하여 인식되어진 결과를 확인하는 시스템을 제안하였다. 이로 인해 부정확한 어휘 제공으로 인한 오인식 오류를 최소화하였으며 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였다. 기존 방법인 에러 패턴 학습을 이용한 시스템과 의미기반을 이용한 시스템의 성능 평가 결과 2.7%의 인식 향상율을 보였다.
WSN에서 위치를 구하는 방법으로 WLSQ와 DB를 이용하는 방법이 대표적이다. WLSQ에서는 수신된 RSSI로부터 거리를 구하고 구해진 거리를 이용하여 위치를 구하며, 구해진 위치의 정확도는 측정된 RSSI의 정확도와 이로부터 거리를 구하는 알고리즘에 좌우된다. DB를 이용하는 기법은 DB를 구축하는 방법과 측정된 RSSI와 DB를 비교하는 기법에 따라 정확도가 결정된다. 본 논문에서는 수신된 RSSI와 DB를 비교하여 위치를 구하는 기법의 구현 및 성능을 나타내었으며, WLSQ의 결과와 비교하였다.
어휘 인식 시스템은 구성되어진 모델에서 벗어난 어휘의 입력과 유사한 어휘의 입력은 인식하지 못하거나 유사한 어휘로 인식되어 인식률 저하가 나타나며, 기존의 시스템은 벡터 값을 모델로 만들어 데이터베이스로 구성하여 어휘 인식에 사용하였다. 어휘 인식을 위한 탐색 중에 형성되는 모델은 데이터베이스로 구성되어 있지 않아 인식할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특징 벡터 모델을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용한 베이시안 인식 모델을 구성하여 탐색 중에 형성되는 벡터 모델을 인식할 수 있도록 유도하였으며, 위너 필터를 적용하여 인식률을 향상시켰다. 2 방법을 융합하여 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 측정법을 이용하여 기존의 방법들에 비하여 평균 98.2%의 성능을 나타내었다.
이동 객체들의 행동을 분석하기 위해서는 그 이동 객체 궤적들 간의 유사성 측정을 정의하는 것이 필요하다. 비록 유클리디언 공간 상에서 이동 객체들의 유사한 궤적들을 검색하는 몇몇 연구가 있었지만, 도로 네트워크 공간 상에서 이동 객체들의 궤적에 대한 유사성 연구는 거의 관심을 끌지 못 했다. 실제 응용에서, 대부분의 이동 객체들은 유클리디언 공간보다 도로 네트워크 공간 상에 존재한다. 그러나 궤적들 간의 유사성 측정에서, 기존의 방법들은 유클리디언 거리를 기반으로 하고 있으며, 오직 공간적 유사성만을 고려하고 있다. 본 논문에서, 우리는 도로네트워크 상에서 POI와 TOI를 기반으로 유사성 측정을 정의한다. 이러한 정의를 바탕으로, 우리는 궤적들 간의 시공간 유사성을 사용하여 유사한 궤적을 검색하는 방법들을 제시한다. 그리고 유사한 궤적들에 대하여 클러스터링을 수행한 결과를 보인다. 실험 결과는 각 방법에 의해 검색된 유사한 궤적들과 그 검색된 궤적 결과들이 각 방법 간에 얼마나 일치하는지를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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