음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하나 만일 음성신호의 기존주파수를 정확히 검출할 수 있다면 음성인식에 있어서 화자에 따른 영향을 줄일 수 있기 때문에 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성 시에 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석시 피치에 동기 시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 따라서 제안한 논문에서는 시간영역처리에서 시간영역파형에서 먼저 성도성분이 제거된 성문특성 즉 피치주기 성분을 강조하기 위해 음성신호의 기울기를 이용한 Positive 센터 클리핑를 수행하고 주파수 영역에서는 원신호의 스펙트럼과 센터클립된 신호의 스펙트럼과의 Peak-Fiting을 수행하고 선형 인터폴래이션(스무딩)을 통해 평탄화된 스펙트럼을 얻었다. 결과적으로 유성음 구간과 음성이 변하는 전이구간에서 G-peak가 강조된 더욱 정확한 Pitch를 검출할 수 있었다.
문장이 길면 구문분석의 정확률이 크게 낮아진다. 따라서 장문을 분할하여 분석하면 구문분석의 복잡도를 크게 줄일 수 있어 정확률 향상에 크게 기여할 수 있다. 특히, 중국어는 고립어로서, 교착어나 융합어와 비교할 때 자연어처리에 도움을 줄 수 있는 굴절이나 어미정보가 없어 구문분석에 어려움이 더욱 많다. 반면, 중국어 문자에서는 쉼표를 비교적 많이 사용하고 있고 또한 쉼표의 쓰임이 정확하므로 구문 분석에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 쉼표가 많이 쓰이고 있는 중국어 문장에서 해당 쉼표위치 문장 분할가능여부를 Support Vector Machine을 이용 판단하여 정확률 88.61%의 높은 분할 성능을 보였다.
전력계통의 정태안정도 해석에서 발전기의 특성을 정확히 모델링하는 것을 해석결과의 정확도에 매우 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문은 발전기 무한모선 계통을 사용하여 발전기의 특성을 정확히 해석하고자 하는 경우에 발전기의 포화특성을 종래의 동일축 전류성분에 의한 포화특성뿐만 아니라 교차자화 효과에 의한 포화특성까지 고려하여 보다 정확한 해석이 가능하도록 하였다. 동일축 성분의 포화 특성과 교차자화 효과에 의한 포화특성을 고려하여 발전기를 해석하기 위한 기준 좌표계로 발전기의 d축이 q축 보다 위상이 90$^{\circ}$앞서는 좌표계를 사용 관계식을 재정립하여 정태안정도 해석에 사용하던 기존의 발전기모델과 일치하도록 하였다. 사례연구를 통해서 포화특성을 정확히 고려하여 발전기를 모델링하는 것이 해석결과의 정확도에 매우 큰 영향을 미치는 것을 보였고, 다양한 계통조건에 대한 정태안정도 해석을 통해서 계통조건의 변화에 따라 포화특성에 영향을 미치는 요소들의 변화를 파악하였다.
종단간 전송 지연은 시각 동기, 네트워크 성능 측정 등에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 IP에 기반하고 있는 Internet은 여러 통신망 상의 지연 요소를 정확히 전달할 수 있는 구조가 없기 때문에 종단간 전송에 있어 전송 지연을 정확하게 알 수 없다. 특히 UDP 네트워크의 경우 전송할 때와 수신할 때 경로가 같지 않기 때문에 일반적으로 일주 지연 시간을 이용하지만 각 편도 전송 지연 시간 차이는 시스템의 다른 요소에 대해서 오류 요소로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 일주 지연 시간을 전송시 지연 시간과 수신시 지연 시간으로 따로 측정 분석하였다. 측정 결과 편도 전송 지연 시간 차이 값은 수십 밀리초 범위를 가지며 이는 NTP 등에서 시각을 동기화 할 때 통상적인 정확도, 수 밀리초를 훨씬 넘어선다. 이것은 편도 지연 시간 차이값이 시각 동기, 네트워크 성능 평가 등에서 중요한 오류값으로 작용한다는 것을 의미한다. 분석 결과를 실험 데이터에 적용할 경우 실제 편도 지연 시간에 근사한 값을 구할 수 있고 좀더 정확한 시각 동기, 네트워크 성능 평가가 가능하게 된다.
본 논문은 복합재료로부터 얻어진 C-scan영상에서의 효과적인 잡음 제거에 관한 연구 내용이다. 복합재료에서의 결함을 검출하는 것은 여러 실용, 응용분야에서 관심을 가지는 주제이다. 초음파 영상은 대부분이 육안으로 정확한 판단을 하기에는 어렵고, 잡음의 영향으로 정확한 결함에 대한 영역을 파악하는데 문제를 발생시킨다. 결함의 정확한 판별을 위해서는 물체의 영역을 정확히 판별하는 것이 중요하지만 영상에서 잡음에 대한 문제를 우선 해결해야 한다. C-scan 영상에서의 배경과 결함의 경계영역을 보존하면서 잡음 제거를 위해 웨이브렛(Wavelet) 변환을 이용하는 방법을 제안한다. 특히, C-scan 영상에서 Filtering을 적용하는데에 있어 드비시(Daubechies) Wavelet Filtering이 결함영역에 대한 좀 더 명확한 분석이 가능하게 함을 얘기하고자 한다.
구조적 조명 기법은 그레이코드 패턴광을 물체에 투영시켜 정확하게 3차원 형상 정보를 복원 할 수 있는 방법이다. 그러나 물체에 투영되는 그레이코드 패턴광이 카메라에 정확하게 인식 되어야 보다 정밀하게 3차원 좌표를 추정할 수 있다. 즉, 주변광의 밝기가 패턴광의 밝기에 비해 무시할 수 없을 정도로 밝은 경우 카메라가 물체와 투영된 패턴을 정확히 인식하기 어렵다. 본 논문에서는 구조적 조명 기법이 주변의 밝기에 따라 제한적인 문제점을 해결하기 위해 High Dynamic Range Imaging (HDRI) 알고리즘을 적용시켜 보다 넓은 동적 범위의 밝기 영역에서 3차원 형상을 정확하게 복원하는 방법을 제안한다. 실험결과 HDRI를 이용하여 복원하였을 경우 그렇지 않은 경우에 비해 복원 정밀도가 크게 개선되는 것을 확인할 수 있다.
최근 몇 년간 차량 번호판 영상을 인식하는 기술은 많은 발전을 이루어 왔다. 정확한 인식을 위한 핵심기술은 차량 번호판 영역의 정확한 추출이다. 기존의 연구들이 수평/수직 에지와 번호판의 기하학적 성질을 이용하였고, 현재는 칼라 성분을 이용하는 방법들이 연구되고 있다. 그러나 에지 정보나 칼라 정보로 번호판을 추출할 경우, 번호판을 보는 시각에 따른 기울어진 번호판의 정확한 영역 추출이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 칼라 정보를 이용하여 후보 영역을 추출한후 선형 회귀 방정식을 사용하여 보다 정확하게 차량 번호판 영역을 추출할 수 있었다.
SVM은 일반화된 높은 분류 정확률을 보인다. 그러나, SVM은 데이터의 양이 커질수록 높은 시간 공간적 복잡성 때문에 근사화 알고리즘(Approximation Algorithm)을 이용한다. 이러한 접근 방법은 실제구현에서 높은 시간 공간적 복잡성을 요구하여 분류 정확률과 효율성을 낮아지게 한다. 따라서, 본 논문은 SVM을 앙상블 구조로 구성하여 분류 정확률을 높이고, 분류자의 최적 하이퍼플랜(Optimal Hyperplane)결정을 위해 마진 벡터만을 이용하여 시간 공간적 문제를 해결하였다. 실험결과, 본 논문에서 제시한 방법이 단일 SVM을 이용한 방법보다 높은 분류 정확률과 높은 효율성을 가짐을 보여준다...
국내 해빈지대의 경우, 인위적 개발과 기상학적 현상, 특히 태풍의 영향으로 다량의 모래가 유실되고 있다. 해안침식 종합대책 수립 및 사업실행에 있어 해안지형에 관한 정확한 자료 구축은 필히 요구된다. 그러나 현재까지, 연안에 관한 정확한 측량작업이 실행되지 않은 채, 모래 유실에 대한 문제 제기나 일시적 대책 마련에 급급하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 연구지역을 해운대 해빈지역으로 선정하고, GPS 측량기법을 이용하여 해안지대의 정확한 공간자료를 구축하였으며, 태풍으로 인한 3차원 지형변화를 정밀하게 분석하였다. 연구결과, 태풍의 영향으로 호안벽 근처 해빈고도는 증가하였으나, 강풍과 북북동의 정온입사파로 $2320m^3$ 가량 해빈이 침식하였다. 특히 동측 해빈지대에서 침식현상이 뚜렷하게 발생하였다. RS, GPS, GIS 기법을 기반으로 해안지대의 정확한 공간DB 구축과 지형변화에 관한 정량적정성적 분석 작업은 국내 해안침식에 관한 체계적이며 효과적인 대책을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
기존의 어휘규칙기반 품사태거는 품사문맥이나 어휘확률만을 사용하는 통계적 품사태거에 의해 해결되지 않는 형태론적 중의성을 어휘문맥을 참조하는 어휘규칙을 사용함으로써 효과적으로 해결할 수 있었다. 그러나 어휘규칙을 수작업으로 획득하기 때문에 규칙 획득에 많은 시간이 소요되어 소량의 규칙만이 사용되었다. 본 논문에서는 품사부착말뭉치로부터 어휘규칙을 자동으로 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 자동획득된 어휘규칙을 사용하여 실험말뭉치의 66.1%를 98.8%의 정확률로 태깅하였다. 이로써 통계적 품사태거만을 사용할 때(95.43% 정확률) 보다 어휘규칙과 결합할 때(96.12% 정확률) 통계적 품사태거의 성능이 약 15.1%(0.69% 정확률)만큼 향상되었다. 또한 제안된 방법은 영어 품사태깅에 대해서도 효과적임이 실험을 통해 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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