실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구는 자동차내 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재 한다. 이러한 이유는 본 연구는 잡음 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화시키는 차감법을 제안한다. 이 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하 여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 적용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)과 적응적 가중치 보간법을 이용한 효율적인 초해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초해상도 기법들의 경우, 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 많이 사용하였다. 따라서 연산의 복잡도가 증가하고 처리시간 증가라는 문제점을 발생시킨다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT와 적응적 가중치 보간법을 이용한다. 먼저 주어진 영상에 대하여 DWT를 수행하고, 생성된 고주파 부대역(sub-band)들을 적응적 가중치 보간법을 이용하여 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역을 생성한다. 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse DWT : IDWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득하게 된다. 실험을 위하여 원본 영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 실험 영상($256{\times}256$)을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들과 비슷한 성능을 갖지만 처리시간에서 많은 이득을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
This paper presents a new method for hi-objective optimization. Ordinary weighted sum method is easy to implement, but it has two significant drawbacks: (1) the solution distribution by the weighted sum method is not uniform, and (2) the method cannot determine any solutions that reside in non-convex regions of a Pareto front. The proposed adaptive weighted sum method does not solve a multiobjective optimization in a predetermined way, but it focuses on the regions that need more refinement by imposing additional inequality constraints. It is demonstrated that the adaptive weighted sum method produces uniformly distributed solutions and finds solutions on non-convex regions. Two numerical examples and a simple structural problem are presented to verify the performance of the proposed method.
영상 보간은 영상 처리 분야에서 전통적으로 많이 연구되어 왔고 널리 사용되고 있다. 그에 따라 다양한 보간 능력과 계산 복잡도를 갖는 보간법들이 많이 시도되고 있다. 이 논문에서는 기존의 선형 보간법을 위한 새로운 거리 가중치 개념과 보간되는 값의 상하, 좌우 지역적 패턴을 고려하여 반영하는 적응적 선형 보간법(New Adaptive Linear Interpolation : NAL Interpolation)을 제안한다. 새로운 거리 가중치는 기존의 거리에 선형적으로 비례하는 가중치의 개념에서 벗어나 가까운 화소에 더욱 더 영향을 많이 받는 특성을 이용하여 거리 가중치를 2차, 3차 다항식으로 개선한 것이다. 또한 NAL 보간법은 보간되는 화소의 상하, 좌우 패턴을 고려하는 선형 보간법으로 MF(magnification factor)의 변화에 따라 보다 선명한 이미지를 쉽게 얻기 위해서 보간하기 전 MF에 따라 패턴을 반영하는 정도를 결정하는 패턴 가중치를 이용한다. 실험 결과에서 제안된 보간법은 계산 복잡도 면에서 기존의 bicubic 보간법 보다 훨씬 간단할 뿐만 아니라 더 좋은 PSNR(peak signal-to-noise ratio)를 갖고 보다 선명한 화질의 영상으로 보간하였다.
본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 향상시키는 기법을 제안한다. 최근 TOF(time-of-flight) 방식의 깊이 센서가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있다. 그러나 TOF 깊이 센서가 제공하는 깊이 영상은 대부분 저해상도이기 때문에 고해상도의 콘텐츠 제작을 위해서는 깊이 영상의 해상도를 향상시켜주는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 높이기 위하여 적응적 가중치 보간법을 적용한 후, Bilateral 필터링을 수행하여 품질을 높인다. 일반적으로 영상의 해상도를 높일 때 보간법을 많이 사용하는데, 본 논문에서는 이러한 보간법들을 사용하여 깊이 영상의 해상도를 높였을 때보다 제안하는 기법의 성능이 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
본 논문에서는 문서의 자동 분류를 위한 용어 빈도 가중치 계산 방법으로 Box-Cox변환기법을 응용한 정규화 용어빈도 가중치를 정의하고, 이를 문서 분류에 적응하였다. 여기서 Box-Cox 변환기법이란 자료를 정규분포화 할 때 적용하는 통계적인 변환방법으로서, 본 논문에서는 이를 응용하여 새로운 용어빈도가중치 계산법을 제안한다. 문서에서 등장한 용어 빈도는 너무 많거나 적게 등장할 경우, 중요도가 떨어지게 되는데, 이는 용어의 중요도가 빈도에 따른 정규분포로 모델링 될 수 있다는 것을 의미한다. 또한 정규화 가중치 계산방법은 기존의 용어빈도 가중치 공식과 비교할 때, 용어마다 계산방법이 달라져, 로그나 루트와 같은 고정된 가중치 방법보다는 좀더 일반적인 방법이라 할 수 있다. 신문기사 8000건을 대상으로 4개의 그룹으로 나누어 실험 한 결과, 정규화 용어빈도가중치 계산방법이 모두 우위의 분류 정확도롤 가져, 본 논문에서 제안한 방법이 타당함을 알 수 있다.
이 연구의 목적은 두 가지로 대별할 수 있다. 첫째는, 베리오그램 모델링에 기초를 둔 정규크리깅 보간법의 p-적응적 유한요소법으로의 적용성이다. 둘째는, 수정된 초수렴 팻취복구 기법을 사용한 사후오차평가기와 연계된 계층적 p-체눈 세분화의 적응적 유한요소 과정을 제시하는 것이다. 가중치를 부여한 보간기법중의 하나인 정규크리깅 방법은 가우스 적분점에서의 응력데이타로 부터 소위 준정해를 얻는데 적용된다. 가중치를 동일하게 가정하는 종래의 보간기법과는 달리 실험적 및 이론적 베리오그램을 작성한 후 보간을 위한 가중치를 결정하게 된다. 한편, 적응적 p-체눈 세분화는 해석영역의 각 체눈에서 p-차수를 만족할만한 정확도를 얻을 수 있도록 프로그램내에서 자동으로 사후오차평가를 통해 불균등 또는 선택적으로 증가시킨다. 수정된 초수렴 팻취복구기법을 검증하기 위해 극한치를 사용한 새로운 오차평가기가 제안된다. 제안된 알고리즘의 정당성은 선형탄성파괴역학의 대표적 문제들인 중앙균열판, 일변균열 및 양변균열 해석을 통해 테스트되었다.
오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.