본 논문에서는 M. Bilginer 등이 제안한 CVEM(common vector extraction method)을 이용하여 한국어 화자독립 고립단어 인식실험을 수행하였다. CVEM은 학습용 음성신호들로부터 공통된 특징의 추출이 비교적 간단하고, 많은 계산 량을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 인식 결과를 보여주는 알고리즘이다. 그러나 학습 음성의 개수를 일정 한도 이상으로 늘릴 수 없고, 추출된 공통벡터들 간의 구별정보(discriminant information)를 가지고 있지 않다는 문제점을 가지고 있다. 임의의 음성군으로부터 최적의 공통벡터를 추출하기 위해서는 다양한 음성들을 학습에 사용해야만 하는데 CVEM은 학습용 음성 개수에 제한이 있으므로 지속적인 인식률 향상을 기대하기 어렵다. 또한 공통벡터들 간의 구별정보 부재는 단어 결정에 있어서 치명적인 오류의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 CVEM이 가지고 있는 이러한 문제점들을 보완하면서 인식률을 향상시킬 수 있는 새로운 방법인 KSCM(k-clustering subspace method)과 DCVEM(discriminant common vector extraction method)을 제안하였고 이 방법을 사용하여 고립단어를 인식하였다. 그리고 제안한 방법들의 우수성을 입증하기 위해 ETRI에서 제작한 음성 데이터베이스를 사용, 다양한 방법으로 실험을 수행하였다. 실험 결과 기존 방법의 문제점들을 모두 극복할 수 있었을 뿐 아니라 기존에 비해 계산량의 큰 증가 없이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문의 목적은 분기형 관로에 대해 선형계획법을 이용하여 최적의 선계를 하는데 있다. 그리고 자료의 획득과 계산결과를 표시하는 측면에서 GIS의 도움을 받아 전체작업을 좀 더 신속하고 용이하게끔 하였다. 개발된 모형은 송수터널이나 정수장 같은 수리부속물의 영향도 고려해 주었으며 특히 송수터널같이 관로와는 다른 체계를 갖는 비용을 목적함수에서 고려해줄 수 있었다. 목적함수는 초기건설비측면뿐 아니라 연간유지비측면의 비용까지도 고려해주어 보다 합리적인 걸과를 제시해주었으며 계산된 수리결과도 보다 실무적으로 제시되었다. 예를 들어 결정변수로 관경대신 관길이를 잡음으로 해서 이산적인 형태의 관경을 고려해줄 수 있었다. 그리고 최적 양정고는 물론이고 양수장의 위치와 갯수까지도 구해 낼 수 있었다. GIS는 수리학적 자료나 비용자료를 자동으로 다루거나 계산된 최적의 결과를 가시화 하는데 이용되었다. 특히 실제하는 관로시스템에 적용되었으며 GIS의 도움으로 보다 경제적인 설계를 학 수 있도록 의사결정과정상에 도움이 되었고 이로써 실무에도 훌륭히 적용될 수 있는 모형이라 생각되었다.
본 논문에서는 비디오 시퀸스의 공간적인 유사성을 이용한 웨이브렛 기반의 압축과 복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 인간의 시각 체계를 이용함으로써 영상의 화질을 보증하는 반면에 낮은 비트율과 더 빠른 실행 시간을 제공한다. 먼저, 각 비디오 시퀸스는 이산 웨이브렛 변환의 다해상도 분석에 의해 다양한 해상도를 갖는 부영상의 계층적 구조로 분해된다. 이 분해대역에서 영상의 가장 중요한 정보를 포함하는 저주파 부대역으로부터 두 개의 이웃한 프레임간의 유사성을 얻으며 그런 유사성의 결과로 움직임 정보를 추출하였다. 4개의 영역 설정 필터는 유사성의 결과에 따라 설계되어 졌고 압축은 고주파 부대역의 보존영역과 대치영역의 계수를 부호화함으로써 수행된다. 영역 설정 필터는 유사성의 결과를 기본으로 한 보존영역과 대치영역의 고주파 부대역으로 분류하고 대치영역의 계수들은 기준 프레임과 연속적인 프레임들 사이의 블록 기반 유사성에 따라 기준프레임의 계수로 대치되어지거나 0으로 제거된다. 부호화는 보존영역과 대치영역으로 분리하여 웨이브렛 계수들을 양자화하고 산술부호화함으로써 수행된다. 또한 제안한 알고리즘은 만약 프레임간의 유사성 결과를 곡선으로 그렸을 때 움직임이 없어졌다가 다시 나타나는 순간의 오목한 패턴 즉, 유사성 곡선의 최하점에서 기준 프레임 설정을 새롭게 갱신하게 된다. 시뮬레이션 결과. 제안한 알고리즘은 적절한 화질을 유지하면서 높은 압축률을 제공하는 것을 보였다 또한 시각적인 영상의 화질, 압축률, 실행시간에서 기존의 Milton의 알고리즘에 비해 보다 효율적인 결과를 보였으며 352${\times}$240 크기의 표준적인 비디오 영상의 결과, 전체적으로 0.2bpp 이하의 압축률. 32dB의 PSNR, 그리고 약 10ms의 실행시간을 보였다.
본 논문에서는 화재 비디오 영상의 저작권 보호를 위해 효과적인 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 기법은 명암도 동시발생 행렬과 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 화재의 색상과 텍스처의 특징을 효율적으로 이용한다. 명암도 동시발생 행렬은 각 후보 화재 영상의 블록에 대한 에너지와 동질성을 계산하여 텍스처 데이터 셋을 만드는데 사용하며, 퍼지 클러스터링은 화재 비디오 영상의 색상 분할과 워터마커 삽입을 위한 텍스처 블록을 결정하기 위해 사용된다. 선택된 텍스처 블록은 이산 웨이블릿 변환을 통해 네 가지 서브밴드 (LL, LH, HL, HH)를 가지는 1차 레벨 웨이블릿 구조로 분해되고, 워터마커는 사람의 시각에 영향을 주지 않는 LH 영역에 삽입된다. 모의실험결과, 제안한 워터마킹 기법은 약 48 데시벨의 높은 첨부 신호 대 잡음 비와 1.6-2.0의 낮은 M-특이치 분해 값을 보였다. 또한, 제안한 워터마킹 기법은 노이즈 첨가, 필터링, 크로핑, JPEG 압축과 같은 영상처리 공격에서도 기존 이미지 워터마킹 알고리즘보다 정규화된 상관 값에서 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 많은 연산량이 요구되는 화재 특징 추출 알고리즘을 위한 최적의 매니코어 프로세서에 대한 디자인 공간을 탐색한다. 최적의 매니코어 디자인 공간을 선택하기 위해 매니코어를 구성하는 프로세서 엘리먼트 (PE)의 개수와 로컬 메모리 사이즈를 변화시키면서 시뮬레이션을 수행하여 성능, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율에서 최적인 매니코어 구조를 결정한다. 본 논문에서는 $256{\times}256$ 해상도의 30 프레임으로 구성된 화재/비화재 비디오 영상을 대상으로 하여 움직임 검출, 색상 분할 및 이산 웨이블릿 변환으로 구성된 화재 특징 추출 알고리즘을 여섯가지 매니코어 구조(PEs=16, 64, 256, 1,024, 4,096, 16,384)를 사용하여 모의 실험한 결과, 모든 화재/비화재 비디오 영상에 대해1,024개와 4,096개의 PE를 갖는 매니코어 구조가 각각 최적의 시스템 면적 효율과 에너지 효율을 보였다. 또한, 실험에서 사용한 여섯가지 매니코어 구조 모두가 실시간 비디오 처리에서 요구되는 초당 30 프레임 처리 기준을 만족하였다.
본 논문에서 디지털 워터마킹을 위해 제안한 방법은 다중 해상도 웨이블릿 변환을 기본으로 하고 있다. 영상 데이터의 저작권 보호를 위해 필요한 워터마크로 $2N_{wx}{\times}2N_{wy}$ 크기의 이진 로고영상의 1 레벨 DWT(discrete wavelet transform) 계수값을 사용하였다. 대상 영상을 3 레벨 DWT한 후 LL 영역과 중주파수 대역을 $N_{wx}{\times}N_{wy}$ 크기로 분할하고, 분할된 블록내 값이 큰 계수값들을 이용하여 임계값을 설정한다. 대상 영상의 각 주파수 대역마다 설정되는 임계값은 동일 대역의 워터마크가 다 삽입될 수 있는 값을 기준으로 정한다 즉, 각 주파수 대역마다 임계값을 설정해야 한다. 대상 영상의 화질 저하를 막기 위해 블록내 임계값 이상인 부분에 대해 워터마크의 동일 위치 값을 삽입한다. 워터마크를 대상 영상의 LL 영역 및 중주파수 대역에 삽입한다. 워터마크를 인간의 시각 시스템으로부터 감추기 위해 워터마크에 HVS(human visual system)을 적용하여 삽입하였다 따라서 본 논문에서 제안한 기법은 워터마크의 빠르고 정확한 검출이 가능하며, HVS가 적용된 작은 크기의 워터마크를 삽입함으로써 비가시성과 강건성이 뛰어나다는 장점이 있다.
일반적인 동적 매매 환경에서의 금융 예측 시스템은 주어진 목적을 최적으로 만족시키는 매매 형태를 찾고자 한다. 본 논문은 수익률을 극대화시키기 위하여 추출과 여과라는 두개의 단계로 구성된 새로운 형태의 주식 매매 시스템을 제안한다. 주식 추출 단계에서는 특정 시계열 패턴에 부합하는 주식을 추출하는데, 이러한 시계열 패턴은 기술 지표 값들의 조합으로 표현된다. 그리고 여과 단계에서는 추출된 주식 집합에 여과 규칙들을 적용하여 실제 매매 대상이 되는 주식들을 골라내는데, 여과 규칙은 과거 주가 데이터로부터 자동으로 유도되었다. 이를 위하여, 우리는 먼저 방대한 과거 일별 주가 데이터로부터 기술 지표 값들을 계산하였다. 계산된 기술 지표 값들은 시계열 패턴을 추출하는데 사용되고 이 값들의 이산화 구간들의 분포가 양성 및 음성 데이터들에 대하여 계산된다. 본 논문에서는 독특한 분포를 보이는 구간에 존재하는 기술 지표 값들이 주가의 향후 움직임을 예측하는 데 도움을 준다는 가정을 하였다. 그리고 여과 규칙은 바로 이런 독특한 분포를 보이는 구간 내의 데이터 값들로부터 자동으로 유도되었다. 우리는 시뮬레이션을 통해, 본 논문에서 제시한 트레이딩 시스템이 시장 평균 수익률을 상회한다는 사실을 확인함으로써 위의 가정에 대한 검증을 할 수 있었다.
제안된 OSGi 플렛폼(Platform) 기반의 상황인식 서비스지향 아키텍쳐에서 서비스공급자는 다양한 센서들로부터 상대적인 서비스들을 통합하여 각각 서비스를 SOAP 메시지로 묶어서 웹서비스를 서비스중재자의 UDDI서버에 등록하면, 서비스요청자는 UDDI서버에서 특정한 서비스를 검색하고, 서비스공급자에게 해당 SOAP메시지를 호출한다. 최근 유비쿼터스 홈네트워크 상황인식기술은 RFID/USN. 위치기반 기술을 중심으로 연구가 진행되고 있으나 이를 위한 서비스 지향 아키텍쳐에 대한 연구는 원만하게 진행되지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 OSGi Platform 기반에서 다양한 센서 들로부터 수많은 상황인식 서비스가 동적 으로 움직이게 되고 사용자 요구 및 필요성에 따라 신규서비스의 제공 및 기존 서비스의 변경과 제공된 서비스간에 데이터 공유, 서비스 라이프사이클, 서비스분배의 효과적인 관리를 위하여 ATAM으로부터 추출된 성능 유티리티 트리에서 이산 Little's Law를 적용함에 따라 546 TPS 에서 초당 상황인식트랜잭션 처리횟수를 향상시키는 OSGi Platform을 이용한 eclipse STP 기반의 상황인식 SOA를 제안하고자 한다.
본 논문에서는 자동 추적 시스템을 이용하여 카바메이트 계열의 농약인 카보퓨란의 치명적인 투여에 대하여 반자연적인 조건에서 반응하는 깔따구의 움직임을 관찰하였다. 4령기에 있는 깔따구를 $6cm\times{7cm}\times{2.5cm}$ 크기의 서식 장소와 $18^\circ{C}$의 수온, 명기와 암기를 각각 10시간, 14시간의 조건에서 관찰을 하였다. 추적 시스템은 깔따구 몸체의 부분 점들을 탐지하여 추적하도록 하였다. 모든 실험은 반자연적인(semi-natural) 상태에서 진행되었으며 약제 카보퓨란(Carbofuran 0.1mg/l) 처리 전 후 이틀씩 모두 4일에 걸쳐서 연속적으로 진행되었다. 실험 결과 약제의 처리후에 압축된 지그제그 형태로 나타나는 "떨림 현상"과 같은 비정규적인 행동들이 종종 나타남을 알 수 있었다. 약제 처리된 종들의 행동 변화를 탐지하기 위하여, 웨이블릿 분석이 다른 움직임 패턴들을 특징화하기 위하여 사용되었다. 이산 웨이블릿에 기반하여 추출된 파라미터들은 약제처리 전후의 움직임에 대한 다른 유형의 패턴들을 표현하기 위하여 인공 신경망을 통하여 학습되었다. 이러한 웨이블릿과 인공 신경망의 통합 모델은 특징화된 움직임 패턴들의 발생 시점을 탐지할 수 있었으며, 수질 모니터링을 위한 독성 물질의 유입을 자동으로 탐지할 수 있는 도구로써 사용될 수 있음을 알 수 있었다.을 알 수 있었다.
디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고품질의 위 변조가 가능하게 되었다. 특히 화폐 위 변조 범죄가 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 위 변조 지폐를 발견하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조 지폐를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 위 변조 지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 인쇄 과정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 고유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위 변조 여부를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위 변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판별 기술을 이용한 것보다 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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