본 논문에서는 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능 향상을 위해 이진 분류에 우수한 support vector machine(SVM)을 도입한다. 기존의 통계적 모델 기반 음성 검출기의 경우 음성의 존재와 부재에 대한 가설로부터 각각의 통계적 모델을 세워 입력 데이타에 의해 결정된 각 주파수 채널별 우도비(likelihood ratio)를 단순히 기하 평균을 취하여 문턱값과 비교, 음성 검출 여부를 판단한다. 제안된 음성 검출기는 기존의 기하 평균을 이용한 결정식을 대신하여 분류 오류 확률이 최소화되도록 각 주파수 채널별 우도비를 SVM의 특징 벡터로 적용한다. 제안된 SVM 기반의 통계적 모델 음성 검출기는 기존의 LRT를 이용한 음성 검출기 및 SVM 기반의 음성 검출기들과 비교하여 다양한 잡음 환경에서 우수한 성능을 나타낸다.
본 논문에서의 기존의 2선식 댁내 망을 이용하여 ISDN PRI(2.048MHz)급의 전송을 위해 DS-CDMA방식을 적용하는 방법을 제안한다. TE 와 NT 의 신호의 검출을 위해 자기의 확산코드와 정합된 단일 사용자 검출기를 사용할 수 있으나, 검출하려는 신호와 다른 사용자 신호간의 다원접속간섭(Multiple Access Interference)에 의해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 다원접속간섭을 효과적으로 제거할 수 있는 최소평균제곱오차 (Minimum Mean Squared Error) 다중사용자 간섭제거기를 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 성능을 분석한다.
신재생에너지원의 급속한 보급, 고신뢰 및 고효율 전원망에 대한 고객의 요구, 디지털부하의 급증 등 기술적 사회적 환경의 변화에 따라 직류배전망에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 직류배전망의 안전성에 대한 문제도 지속적으로 제기되고 있다. 특히 지락, 단락사고, 절연고장, 낙뢰, 아크, 전식 등으로부터 인체 감전과 기기의 소손, 정지 또는 오동작이 발생될 수 있으며 이로 인해 심각한 문제를 야기될 수 있다. 국제표준 IEC 60364에서는 전기설비에 따른 접지시스템을 TT, TN 및 IT접지의 3가지로 분류하고 있다. TN접지방식은 전원선과 설비외함의 노출 도전부를 보호도체를 사용하여 공통으로 접지하는 계통을 말한다. 따라서, 전원선이 외함에 접촉되거나 인체의 감전에 의한 누전사고가 발생하였을 때 전원선 전체를 통하여 흐르는 전류의 차이를 검출함으로서 사고전류의 검출이 즉각 이루어 질 수 있다. 교류계통에서는 영상전류검출기에 의하여 누설전류의 검출이 가능하지만 직류계통에서는 영상전류검출기를 사용할 수 없으므로 새로운 방식의 누전검출장치의 개발이 요구된다. 또한 감전 사고는 인체의 사고와 설비의 사고 두 가지로 구별되며, 효율적인 전력운영과 안전을 위하여 두가지 사고에 대해 통합적으로 구분 동작이 가능한 누설전류 검출기 개발이 요구된다. 본 연구에서는 TN접지계통에서 직류누설전류 검출이 가능한 홀 센서(HCT)를 사용하여 인체 및 설비의 누설전류 패턴에 따라 구분 동작이 가능한 직류용 누설전류 검출기 개발에 관한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)의 성능 향상을 위해 2차 조건 사후 최대 확률 (second-order conditional maximum a posteriori, second-order CMAP)기법을 적용한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)를 제안한다. 제안된 알고리즘은, 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기와 CMAP 기반의 음성 검출기를 분석한 다음, 직전 2 프레임에서 음성의 존재와 부재에 대한 조건부 확률에 따라 실시간으로 적응형 문턱값을 구하여 기하 평균한 우도비와 비교하는 음성검출 결정법 (decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘을 비정상 (non-stationary) 잡음환경에서 기존의 통계적 모델에 기반한 음성 검출기, CMAP 기반의 음성 검출기와 비교하였으며, 향상된 성능을 보였다.
이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.
한국원자력연구소의 방사선 검출기 연구팀에서는 가스 전자 증폭기를 이용하여 고효율 중성자 검출기를 개발하고 있다. 이중 가스 전자 증폭기를 제작하였고 Ar/Isobutane 혼합기체에서 동작시켰다. 고효율 중성자 검출기에 적용하기 위해서 다중 가스 전자 증폭기 포일 양면에 중성자 변환 물질인 $^6Li$ 또는 $^{10}B$를 코팅하는 것이 고려되었다. 중성자 검출을 위한 박막의 최적화된 두께를 MCNP와 SRIM으로 계산하였다. 중성자 검출 효율은 박막을 구성하는 화합물과 박막 두께를 변화시키면서 계산하였다. 열중성자는 drift plate에 중성자 반응 박막을 입힌 GEM 검출기에 의해서 측정되있다.
본 논문에서는 얼굴 검출에서 좋은 성능을 보이는 Dual Shot Face Detector (DSFD)을 WIDER FACE 데이터 기반으로 네트워크의 성능 및 특성을 분석한다. 얼굴 검출 엔진의 동작 및 학습을 확인하기 위해 WIDER FACE 데이터를 기반으로 DSFD 를 학습한 후 기존 논문에서 발표되었던 성능을 보이는지 확인한다. 성능 확인된 얼굴 검출기 DSFD 를 세부적으로 분석하기 위하여 테스트 데이터를 10 개 그룹으로 분할하여 AP 측정 후 성능 열화가 높은 그룹의 이미지를 집중적으로 분석하였다. 분석 결과 얼굴 영역 주변에 모자 헬멧, 방패 등에 의해 가려진 경우 얼굴 검출에 많은 어려움이 발생했다. 또한 이미지에 있는 상황을 61 개로 구분하여 정량적 분석을 수행하며 분석 결과 Car Accident 와 People Marching 상황에서 성능이 열화되는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 DSFD 네트워크의 성능 열화 부분 및 경향 등을 분석하였다. 이러한 내용은 DSFD 얼굴 검출기의 성능을 개선하거나 특정 도메인에 맞는 검출기를 개발하는데 매우 중요한 자료가 될 것으로 생각한다.
본 논문에서는 음성의 통계적 모델에 기반한 음성검출기의 성능향상을 위해 변별적 가중치 학습(discriminative weight training) 기반의 최적화된 우도비 테스트(Likelihood Ratio Test, LRT)를 제안한다. 먼저, 기존의 통계모델기반의 음성검출기를 분석하고, 이를 기반으로 MCE(minimum classification error)방법을 도입하여, 각 주파수 채널별로 다른 가중치를 가지는 우도비 기반의 음성검출 결정법(decision rule)을 제시한다. 제안된 알고리즘은 비정상(non-stationary)잡음환경에서 기존의 동일 가중치를 가지는 기하 평균 기반의 음성검출기와 비교하였으며, 우수한 성능을 보인다.
인류는 지금 2차석기시대를 맞이하고 있으며 이 시대는 인공으로 만들어지는 돌인 세라믹이 단순히 용기나 도구로 사용되는 것 이외에 정보화사회에 있어서 기술의 관건이 될 지능소자로서 사용되고 있다. 세라믹은 내열성, 내식성, 내마모성이라는 특성으로 인해 많이 이용되어 왔지만 이러한 특성 이외에도 전자적 기능, 광학기능, 화학기능 등 "두뇌"도 우수한 재료라 할 수 있다. 더구나 세라믹은 인간을 대신하여 감지하는 것이 가능한 각종 센서로서도 폭넓게 이용되고 있다. 인간에 있어서 눈, 코, 귀, 혀, 피부 등 오감이 센서이며, 눈은 물체를 식별하는 것으로 빛을 검출하고 귀는 소리를 듣는 것으로 압력과 음파를 검출하고, 코는 냄새로 가스나 온도를 검출하고, 혀는 맛으로 미각을 검출하고, 피부는 촉각에 의한 압력, 온도, 습도를 검출하며, 인간의 오감에 대응되지 않는 것으로 세라믹 센서는 자기장을 감지할 수 있다. 이와같이 센서는 용도에 따라 수많은 센서가 개발되어 그 종류가 대단히 많기 때문에 모든 센서에 대해서 기술한다는 것은 어렵다. 그러므로 여기서는 센서중에서 기본적인 가스센서와 습도센서에 대해 소개하기로 한다. 소개하기로 한다.
본 논문에서 이식형 심장 박동 조율기를 위한 심전도 검출기와 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 설계한다. 제안한 웨이블렛 심전도 검출기는 웨이블렛 필터 뱅크 구조의 웨이블렛 변조기, 웨이블렛 합성된 심전도 신호의 가설 검정을 통한 QRS 신호 검출기와 0-교차점을 이용한 잡음 검출기로 구성된다. 저전력 소모의 동작을 유지하며 보다 높은 검출 정확도를 갖는 심전도 검출기의 구현을 위해, 다중스케일 곱의 알고리즘과 적응형의 임계값을 갖는 알고리즘을 사용하였다. 또한 심전도 검출기의 입력단에 위치하는 저전력 Successive Approximation Register ADC의 구현을 위해, 신호 변환의 주기 중, 매우 짧은 시간 동안에만 동작하는 비교기와 수동 소자로 구성되는 Sample&Hold를 사용하였다. 제안한 회로는 표준 CMOS $0.35{\mu}m$ 공정을 사용하여 집적 및 제작되었고, 99.32%의 높은 검출 정확도와 3V의 전원 전압에서 $19.02{\mu}W$의 매우 낮은 전력 소모를 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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