We Propose a new feature normalization scheme based on eigenspace for achieving robust speech recognition. In general, mean and variance normalization (MVN) is Performed in cepstral domain. However, another MVN approach using eigenspace was recently introduced. in that the eigenspace normalization Procedure Performs normalization in a single eigenspace. This Procedure consists of linear PCA matrix feature transformation followed by mean and variance normalization of the transformed cepstral feature. In this method. 39 dimensional feature distribution is represented using only a single eigenspace. However it is observed to be insufficient to represent all data distribution using only a sin91e eigenvector. For more specific representation. we apply unique na independent eigenspaces to cepstra, delta and delta-delta cepstra respectively in this Paper. We also normalize training data in eigenspace and get the model from the normalized training data. Finally. a feature space rotation procedure is introduced to reduce the mismatch of training and test data distribution in noisy condition. As a result, we obtained a substantial recognition improvement over the basic eigenspace normalization.
This study investigates the distribution characteristics of medical services in Korea. For the purpose this paper examines the spatial discordance between the provisions of the medical services and the need for them, and analyzes the spatial distribution patterns of medical service in both inter- and intra-regional levels. Disclosed is a severe regional disparity problem in the provision of medical facilities at both inter-regional and intra-regional levels. In recent years people's interest gets increased more in the social well-being of the community, and the resulting strong request makes it desirable to restructure the healthcare service system. This study has thus attempted to draw out the distribution function of the medical facilities, based on the examination of the real data. A particular attention has been paid to whether there exists any hierarchical structure in their size distribution. Quite remarkably, no appreciable hierarchical structure has been observed in the scale of the medical facilities in Korea, in sharp contrast to of the three-level hierarchical structure assumed in the three-level referral system adopted widely. Remarkably, it is revealed that medical facilities in Korea are described by scale-invariant distribution functions. Instead, scale-invariant power-law behavior has been found in the size distribution, which is expected to be rather generic and applicable to other countries as well.
Numerical method of nonlinear regression was introduced to characterize grain-size distribution more effectively than using the traditional textural parameters. This technique proved critical particularly to multimodal size distributions, as exemplified by samples from Cheju strait continental shelf. Grain-size analysis of samples collected from the Cheju Strait continental shelf reveals that 86% of the grain-size distributions are multimodal. As multimodal grain-size distribution deviates from the statistical (log) normal distribution, the grain-size parameters traditionally used in sediment studies do not describe the distribution efficiently. Therefore, the use of grain-size curves into elementary normal component curves was used. Means and standard deviations of 387 decomposed normal components were decided by a decomposition method (nonlinear least square regression) from 167 size curves of the Cheju Strait sediments. The mean values of decomposed normal components show peaks at 1-3 phi and 8-9 phi size classes. The plot of mean values of the coarse fraction normal components on the map shows a characteristic and complex areal distribution. On the basis of the areal distribution of the mean values of the components and that of isopach of total Plenipotence sediment, the areal distribution of layers composing a transgressive sand of Late Plenipotence age were revealed.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.371-373
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2000
본 논문에서는 분절 특징을 모수적 궤적 모델을 이용하여 표현하고, 이 특징을 분절 HMM(segmental HMM)의 입력으로 하는 음성 신호의 모델링 방식을 제안한다. 분절 특징은 음성의 경향을 나타내는 궤적으로 표현되고, 그 궤적은 연속되는 프레임 상에서 전이 정보를 포함하도록 디자인 행렬과 다항식의 회귀 함수를 이용하여 구해진다. 이 궤적을 분절 HMM에 적용하기 위하여, 외적 분절 변이와 내적 분절 변이에 대한 확률 분포 표현을 개선하였다. 제안된 방법의 효과를 살펴보기 위하여 TIMIT 데이터 베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안된 분절 특징은 음성 신호의 인접한 프레임간의 상관관계를 표현하는 동적 특징과 같은 효과를 보였으며, 1차 미분계수를 포함하여 분절 특징을 구한 경우에는 기존의 특징 표현보다 좋은 성능을 보였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.128-132
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2001
본 논문에서는 객체가 포함되어 있는 칼라 영상들의 집합으로부터 유사한 시각적 특징을 가진 캑체를 공통적으로 포함하는 영상들을 추출하여, 전체 영상들을 소수의 그룹으로 묶을 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 영상에 포함된 객체는 주로 영상의 내부 위치에 나타난다는 사실에 착안하여, 영상의 경계와 접하지 않는 비경계 영역들을 병합하여 객체가 포함된 영역으로 간주한다. 그러나, 병합된 내부 영역에는 객체가 아닌 영역들도 포함하고 있을 수 있으므로, 칼라 히스토그램만을 이용하여 내부 영역에 대한 특징으로 이용한다. 이러한 내부 영역의 칼라 특징들이 분포하는 형상을 분석하여 밀집도가 높은 클러스터를 그룹으로 추출한다. 이때, 밀집도는 일반적으로 사용하는 공간적인 분포 대신에 히스토그램 인터섹션에 의한 유사도를 이용하여 정의한다. 즉, 서로 유사도가 놓은 것들이 집중되어 분포되어 있는 경우에 밀집도가 높은 클러스터로 간주하여 추출하는 방법을 사용한다. 클러스터의 형상 및 개수를 자동적으로 결정할 수 있는 방법도 제안한다. 실험에 의해, 추출한 클러스터의 칼라 영상들이 동일한 객체를 포함하고 있음을 알 수 있었으나, 향후 보다 안정화된 방법의 개발이 필요하다. 아울러, 클러스터별로 객체의 의미를 부여할 수 있는 방법론의 개발도 필요함을 알 수 있었다.
전리층은 우주환경의 변화에 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그 중 전리층에서 발생하는 오로라는 우주환경의 변화를 가시적으로 보여주는 유일한 현상이다. 본 연구에서는 오로라 타원체를 따라 흐르는 오로라 제트전류의 위도에 따른 분포를 알아보고 그 특징을 조사하였다. 그리고 오로라 발생지역과 이들 전류분포를 비교하였으며 전기장과 전기전도도를 계산하여 오로라 제트전류에 대한 상대적인 기여도를 알아보았다. 먼저 CANOPUS 지자기 관측소의 1998년 데이터를 사용하여 1년간 발생했던 Isolated Substorm을 추려내었다. 그리고 이들 Substorm이 발생하는 동안 위도에 따른 오로라 제트전류 분포의 특징을 구하여 전류의 방향에 따라 이들 분포가 어떠한 형태로 나타나는지 알아보았으며, 이때 오로라 발생지역과의 연관성을 조사하였다. 여기서 전리층에 흐르는 전류를 무한판상으로 가정하여 오로라 제트전류의 분포를 지자기변화 성분으로부터 추론하였다. 또한 DMSP의 하강입자를 이용하여 계산한 전기전도도를 이용해 전기장을 추정함과 동시에 오로라제트전류에 대한 이들의 상대적 기여도를 조사해보았다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.517-517
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2012
높은 전력 효율과 간단한 매칭 네트워크의 구조 등 많은 장점을 갖고 있는 직경 560 mm 페라이트 챔버가 대면적 웨이퍼에 대응하기 위해 개발 되었다. 플라즈마 소스원이 챔버 외곽에 위치해 있는 구조적 특성으로 인하여 아르곤 가스 방전 시 플라즈마 밀도 분포는 챔버 중앙부가 낮게 나타나는 볼록한 모양으로 형성 되는데 헬륨 가스를 적절히 혼합할 시에 밀도 분포가 변화가 관찰된다. 헬륨 가스 혼합 비에 따라 플라즈마 밀도 분포는 균일도가 매우 높아 질 수 있으며 60% 이상의 혼합비에서는 중앙 부분의 밀도가 최대치로 역전되는 오목한 밀도 분포가 나타나기도 한다. 이는 헬륨 가스의 대표적인 특징인 가벼운 질량과 높은 이온화 에너지 등에 기인하는데 이러한 특징을 갖는 헬륨 가스를 주입하게 되면 전자의 energy relaxation length가 늘어나게 되며 ambipolar diffusion 계수가 증가하게 된다. 랑뮈어 프로브를 이용하여 측정된 플라즈마 밀도 분포 변화는 앞서 계산 된 energy relaxation length 및 ambipolar diffusion 계수들의 변화로 설명된다.
동굴이 휴양명소로 자리잡아 감에 따라 동굴에 대한 관심이 늘어나고 있는 때에 우리나라에 분포하고 있는 동굴의 구조적 특성을 밝히는 것은 중요한 일이다. 본 연구의 목적은 우리나라에 분포한 동굴을 유형별로 분류하고, 그 중 대표적인 석회동굴과 화산동굴의 구조적 특성을 밝히는 것이다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라에는 260개 이상의 동굴이 분포하고 있는데, 강원도와 충청북도 지방에 75% 이상이 집중되어 있으며, 이것은 이들 지역이 우리나라의 지체구조사 옥천지향사에 해당하는 곳이어서 석회석이 발달한 때문이다. 둘째, 우리나라의 동굴은 성인상으로 분류하면 석회동굴 ·화산동굴 ·해식동굴 ·저리굴 등으로 나눌 수 있는데, 석회동굴이 가장 많고, 화산동굴은 제주도에 주로 분포한다. 셋째, 동굴지형면에서 석회동굴은 이차 생성물의 성장으로 인해 다양한 볼거리를 제공하는 반면에, 제주도의 화산동굴은 규모면에서 세계적이라는 것이 특징이고, 몇몇 동굴에서는 해안가 패사류의 퇴적으로 인해 석화동굴에서만 볼 수 있는 이차 생성물이 발달된 곳도 있다. 마지막으로 동굴생물적 측면에서는 동굴의 깊이가 클수록 진동굴성 동물이 비교적 많이 발견된다. 또한 본토의 석회동굴과 제주도의 화산동굴 내에 분포하는 동굴생물은 다소 그 종류에서 차이가 나타나고 있다. 특히 제주도의 화산동굴에는 그곳에만 독특하게 사는 동굴생물들이 발견되어 종의 이름에 ‘제주도...’ 라고 명명하는 것이 특징이다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.2
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pp.543-551
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1999
The primary purposes in this paper are to analyze the class separation of features in handwritten numeral recognition and to make use of the results in feature selection. Using the Parzen window technique, we compute the class distributions and define the class separation to be the overlapping distance of two class distributions. The dimension of a feature vector is reduced by removing the void or redundant feature cells based on the class separation information. The experiments have been performed on the CENPARMI handwritten numeral database, and partial classification and full classification have been tested. The results show that the class separation is very effective for the feature selection in the 10-class handwritten numeral recognition problem since we could reduce the dimension of the original 256-dimensional feature vector by 22%.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.2
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pp.79-89
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2022
Images taken using drones have been applied to fields that require rapid decision-making as they can quickly construct high-quality 3D spatial information for small regions. To construct spatial information based on drone images, it is necessary to determine the relationship between images by extracting keypoints between adjacent drone images and performing image matching. Therefore, in this study, three study regions photographed using a drone were selected: a region where parking lots and a lake coexisted, a downtown region with buildings, and a field region of natural terrain, and the performance of AKAZE (Accelerated-KAZE), BRISK (Binary Robust Invariant Scalable Keypoints), KAZE, ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF), SIFT (Scale Invariant Feature Transform), and SURF (Speeded Up Robust Features) algorithms were analyzed. The performance of the keypoints extraction algorithms was compared with the distribution of extracted keypoints, distribution of matched points, processing time, and matching accuracy. In the region where the parking lot and lake coexist, the processing speed of the BRISK algorithm was fast, and the SURF algorithm showed excellent performance in the distribution of keypoints and matched points and matching accuracy. In the downtown region with buildings, the processing speed of the AKAZE algorithm was fast and the SURF algorithm showed excellent performance in the distribution of keypoints and matched points and matching accuracy. In the field region of natural terrain, the keypoints and matched points of the SURF algorithm were evenly distributed throughout the image taken by drone, but the AKAZE algorithm showed the highest matching accuracy and processing speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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