In speech signal processing, speech signal corrupted by noise should be enhanced to improve quality. Usually noise estimation methods need flexibility for variable environment. Noise profile is renewed on silence region to avoid effects of speech properties. So we have to preprocess finding voice region before noise estimation. However, if received signal does not have silence region, we cannot apply that method. In this paper, we proposed SNR estimation method for continuous speech signal. The waveform which is stationary region of voiced speech is very correlated by pitch period. So we can estimate the SNR by correlation of near waveform after dividing a frame for each pitch. For unvoiced speech signal, vocal track characteristic is reflected by noise, so we can estimate SNR by using spectral distance between spectrum of received signal and estimated vocal track. Lastly, energy of speech signal is mostly distributed on voiced region, so we can estimate SNR by the ratio of voiced region energy to unvoiced.
HCI, 비전 기반 사용자 인터페이스 또는 제스쳐 인식과 같은 많은 분야에서 3 차원 얼굴 모션을 추정하는 것은 중요한 작업이다. 연속된 2 차원 이미지로부터 3 차원 모션을 추정하기 위한 방법으로는 크게 외형 기반 방법이나 모델을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 동영상으로부터 3 차원 실린더 모델과 Optical flow를 이용하여 실시간으로 얼굴 모션을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 초기 프레임으로부터 얼굴의 피부색과 템플릿 매칭을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에 3 차원 실린더 모델을 투영하게 된다. 연속된 프레임으로 부터 Lucas-Kanade 의 Optical flow 를 이용하여 얼굴 모션을 추정한다. 정확한 얼굴 모션 추정을 하기 위해 IRLS 방법을 이용하여 각 픽셀에 대한 가중치를 설정하게 된다. 또한, 동적 템플릿을 이용해 오랫동안 정확한 얼굴 모션 추정하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 배경과 오브젝트 합성 시 사실적인 그림자 효과를 표현하기 위해 HDR 영상을 기반으로 한 소수의 방향성 광원을 추정하는 기법을 제안한다. 실 세계 정보를 모두 포함하는HDR 영상을 가시화 하기 위해 톤 맵핑(tone mapping)하여 그 영상으로부터 광원의 위치가 되는 밝은 영역들을 찾아내고 그 위치들로부터 방향성 광원을 추정한다. 카메라의 노출시간을 짧게 하여 촬영한 영상에서 나타나는 부분을 실제 광원이 위치하는 부분으로 볼 수 있으므로 톤 맵핑한 영상을 이미지 프로세싱을 거쳐 노출 시간을 짧게 하여 촬영한 영상과 비슷한 결과를 얻을 수 있도록 한 후 밝은 영역만 표현 되도록 한다. 전 처리를 거친 영상을 기반으로 밝은 영역을 추정하기 때문에 보다 정확한 광원의 위치 추정이 가능하며, 추정된 밝은 영역과 일치하는 HDR 영상의 데이터를 사용하기 때문에 정확한 광원의 위치와 데이터를 얻을 수 있다. 또한 추정된 광원은 실제 렌더링에 곧바로 사용이 가능하며, 이를 통해 사실적인 shadowing 효과를 얻을 수 있다.
논문은 웨이블릿(wavelet) 변환된 각 프레임의 모든 부대역의 블록들에 대해 계층적 움직임을 추정할때 고해상도 계층에서는 기저대역에서 추정된 전역 움직임 벡터를 기초로 하여 국부 움직임을 추정한다. 이때 복원 영상에 미치는 영향이 가장 큰 기저대역에 대하여 반화소를 사용하면 더욱 최적의 움직임 벡터를 추정할 수 있으나 계산량이 증가하는 단점이 있다. 블록내에 인접한 화소들 간에는 상관관계가 높다는 사실을 이용하여 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선별적인 보간을 행하여 반화소 움직임을 탐색하여 계산량을 줄였다. 그리고 더욱 향상된 화질을 얻기 위해서 에지 성분이 많은 고해상도 계층에서 저해상도 계층으로의 선택적 국부 움직임을 추정하였다. 모의 실험 결과 기존의 웨이블릿 변환을 이용한 움직임 추정 및 보상 방법보다 향상된 화질을 나타내었다.
본 논문에서는 시스템의 전달계에 있어서 추정임펄스응답신호의 정도평가법으로서 새로운 방법 을 제안한다. 이 방법의 효과에 대해서는 종래부터 이용되어온 방법들과의 논의와 컴퓨터 시뮬레이션실 험 결과를 비교하여 기술하고 있다. 추정임펄스응답의 정도는 다음의 절차에 의해 평가하고 있다. 전달 계의 입력신호는 컴퓨터가 발생하는 화이트노이즈로서 구동시키고, 그 전달계의 응답신호는 전달계를 통한 입력신호를 측정한다. 이 때 전달계에서 추정응답신호를 얻기 위하여 추정임펄스응답신호와 구동 입력신호인 화이트노이즈를 콘볼루션 계산을 행한다. 추정응답신호인 계산한 응답신호와 측정한 응답신 호는 각 샘플링 시간에 있어서 차의 신호의 파워의 합을 측정한 응답신호의 샘플값을 제곱한 신호의 합 에 대해 비를 계산한다. 이 비율이 음향전달계의 추정임펄스응답신호의 정도평가법에 사용된다.
본 논문에서는 변이-움직임 벡터의 상관관계를 통한 동시 추정(joint disparity and motion estimation)을 이용하여 방대한 계산량과 데이터량을 요구하는 스테레오 영상 데이터의 효율적인 부호화를 위한 알고리즘을 제안한다. 스테레오 시퀀스에 대해서 두 변이 벡터(disparity vector)와 하나의 움직임 벡터(motion vector)의 상관관계를 이용하면 나머지 움직임 벡터는 직접적인 추정 과정 없이 얻을 수 있다. 하지만, 이렇게 얻어진 움직임 벡터는 직접 추정에 비해 정확도가 현저히 떨어져 이 벡터를 그대로 사용하여 영상을 복원하게 될 경우 심각한 오차의 누적이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 동시 추정을 위해 추정단에서 벡터 평활화(vector regularization)과정을 수행하고 불확실 벡터 영역 추출을 통한 선택적인 보정 과정을 수행한다. 또한, 불확실 벡터 영역의 벡터만을 가변장 부호화(variable length coding)한다. 실험결과, 직접 추정 과정을 거치지 않고 도 만족할 만한 화질의 영상을 얻을 수 있었으며, 부호화량도 상당히 감소시킬 수 있었다.
본 논문에서는 해저 고정형 선배열센서를 이용하여 다중경로 신호를 이용한 근거리표적의 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 다중경로를 통하여 근거리 표적의 신호가 센서에 도달하는 경우 각 신호의 원추각이 다르므로 신호들의 원추각과 시간차를 추정해서 3차원 표적의 위치를 추정할 수 있다. 원거리표적으로 가정하고 추정한 원추각과 신호들의 시간차에 대한 관계식을 유도하였으며 이들을 연립하여 표적의 위치를 추정하였다. 그러나 표적이 위치한 기하학적인 위치에 따라 신호들의 원추각이 거의 같아지는 지점이 존재한다. 이 경우 부가적인 1차원 탐색으로 표적의 위치를 추정하였다.
본 논문에서는 MPEG-4 의 형상 정보 부호화에 사용되는 움직임 추정부의 고속 알고리즘을 제안한다. 형상정보 부호기에서 사용되는 움직임 추정부는 기존의 텍스처 기반의 움직임 추정부와는 다른 특성을 가지는데 형상 정보 추정기에서 사용되는 움직임 추정부는 CAE(Context-based Arithmetic Encoding)에서 사용될 컨텍스트를 만들기 위해 수행된다는 점과 움직임 벡터의 공간적 상관성, 그리고 형상정보가 이진성을 가진다는 점이 그것이다. 이러한 세가지 특성을 사용한 제안된 알고리즘은 움직임 추정부의 수행 속도를 비약적으로 향상시킨다. 실험 결과에 의하면 계산량은 최악의 경우에도 10% 이하로 떨어지는 것을 볼 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 알고리즘은 실시간 소프트웨어의 구현에 적합한 알고리즘이라고 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.463-466
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2000
SAR imaging 시스템 전파환경에서 목표물의 정보를 성공적으로 추출해 내기 위해서는 반사된 신호를 수신할 때 Coherent detection이 필수적이다. 수신시 Incoherent detection은 복소 위상오차 형태로 나타나서 실제 목표물의 영상에 심각한 Degradation을 야기시켜 치명적인 결과를 초래하게된다. 본 논문에서는 하나의 목표물에서 수신되는 신호를 파동방정식으로부터 모델링하고 모델링된 신호의 각 주파수대의 조합에 의해 전체 수신신호로부터 위상오차의 기울기를 유도한다. 더욱더 정확한 위상오차를 추정하기 위해 추정된 위상오차로부터 수신신호에 포함된 오차를 제거하고, 오차가 제거된 신호의 대역폭을 추정한다. 추정된 대역폭에 맞도록 알고리즘에 재 적용시켜 교정되지 못한 오차를 추정해 나간다. 이때 반복적인 위상오차 제거기법을 적용하고 Iteration의 종료를 자동으로 결정하기 위해 지능형 대역폭 추정 기법을 제시한다. 컴퓨터의 모의 실험에서, 위상오차를 포함한 수신 신호로부터 알고리즘을 적용하여 오차를 제거하고,, Wavefront Reconstruction 기법에 적용시켜 알고리즘의 성능을 영상으로 확인한다.
본 연구의 목적은 최근 자본비용 추정에 대한 신뢰성 및 정확성에 대한 비판에도 불구하고 주로 미국과 일본 등을 중심으로 기업전체를 대상으로 한 과거의 연구에서 벗어나 한국의 상장기업을 대상으로 좀 더 미시지적이고 정교한 자본비용을 추정하는 데에 있다. 1981년 이후 1994년까지 계속 상장되어온 190여개 상장업체의 재무제표를 사용하여 각 기업별 자본비용을 추정함으로써 산업별(업종별) 그리고 5대(大) 계열기업군, 6대(大)${\sim}$30대(大) 계열기업군, 기타 대기업, 그리고 중소상장기업 등 기업규모별에 따른 자본비용의 정도를 비교 분석하였다. 자본비용의 추정과정에 있어서도 가능한 한 각 개별기업의 재무제표 항목들을 자본비용의 개념에 적합하도록 재구성하고, 법인소득세율을 이익수중에 따라 차등 적용하는 등 기존의 자본비용의 추정에 관한 연구에 비해 좀 더 정교한 자본 비용의 추정을 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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