본 논문에서는 조건 사후 최대 확률 (conditional maximum a posteriori, CMAP)과 음성 스펙트럼 변이 조건을 기반으로 한 새로운 음성 검출기 (voice activity detection, VAD)를 제안한다. 제안된 음성 검출기는 통계적 모델을 기반으로 한 우도비 테스트 (likelihood ratio test, LRT)의 문턱값을 결정하는데 조건 사후 최대 확률과 스펙트럼 변이의 상태 값을 조건부 확률로 부과한다. 제안된 알고리즘을 다양한 잡음 환경에서 기존의 CMAP 기반의 음성 검출기와 비교한 결과 전체적으로 향상된 성능을 보였으며 특히 SNR이 낮은 조건에서 향상 폭이 컸다.
본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 비선형 함수와 사전 음성부재 확률을 이용한 최소 통계치(MS) 방법의 잡음전력편의 보상 방법을 제안한다. 비정상 잡음환경에서 잡음전력추정을 위해 최소 통계치 방법이 잘 알려져 있지만, 예측된 잡음전력 추정 값은 실제 잡음 전력 값보다 하향 편의 되는 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 비선형 함수를 적용한 적응보상파라미터와 사전 음성부재 확률 값을 혼용하는 잡음전력편의 보상방법이다. 특히, 적응보상 파라미터는 사후 SNR을 이용한 비 선형함수를 적용하여 잡음수준의 증감에 따라 파라미터 값을 조절한다. 또한, 사전 음성부재확률 값이 1로 수렴할 경우, 적응보상파라미터 값은 각 주파수별로 최대치까지 증가하지만, 확률 값이 0에 가까워지면 반대의 특성을 나타낸다. 제안한 알고리즘의 잡음전력추정 및 음질향상의 성능평가를 위해 다양한 종류의 잡음과 비정상적인 극심한 잡음환경을 설정하여 실험하고, 음질향상을 위해 주파수 차감법과 결합하였다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경의 신호 대 잡음비 (SNR)와 Itakura-Saito 음질왜곡 평가법을 이용하여 기존 최소 통계치 (MS)방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다.
유한수심에서의 불규칙파에 적용할 수 있는 파고의 확률분포함수를 2가지 해석적 방법으로 유도하였다. 첫번째 방법으로 새로이 유도된 확률분포함수는 Rayleigh 확률분포함수에 대한 직교 다항식을 유도함으로써 급수형태로 표시된다. 유도된 확률밀도함수를 비정규성이 강한 천해에서 측정한 파랑자료와 비교하였다. 확률밀도함수가 자료의 막대그래프와 잘 일치하였으나, 확률밀도함수가 급수로 표시되어 있기 때문에 파고가 큰 부분에서 음의 확률값이 된다. 비록 음의 확률값의 크기가 작다 하더라도 파고의 극치분포함수를 구하기에 부적절하다고 판단된다. 두번째 방법은 최대 엔트로피 법(maximum entropy method)을 적용하여 파고 분포와 매우 잘 일치하며, 극치파고분포와 파고의 통계적인 특성 등을 추정하는 데 매우 유용함을 알 수 있다. 그러나 최대 엔트로피 법을 사용했을 경우, 비정규분포 특성을 나타내는 변위의 분포함수와 파고의 분포함수 사이의 함수관계를 구할 수 없었다.
확률론적 해석기법은 사면안정해석을 포함한 다양한 지질공학적인 문제에 내재하는 불확실성을 고려할 수 있는 효과적인 방안으로서 유용한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 확률변수에 대한 무작위 추출을 통해 상태함수인 한계평형식의 안전율을 반복하여 구하는 몬테카를로시뮬레이션 기법을 이용하여 2개의 암반사면에 대해 확률론적 안정해석을 수행하였다. 본 연구에서 사용된 JRC와 JCS 같은 강도정수 등의 확률변수와 사면의 제원은 선행연구과정을 통해 도출된 값을 사용하였으며, 상태함수는 Barton의 경험식을 활용하였다. 본 연구에서는 각 사면별 파괴확률을 계산하고 이에 대한 민감도 및 신뢰성해석을 수행하였다. 특히 기존 결정론적 방법과의 비교와 샘플링 추출 기법에 대한 분석을 수행하였으며 분석결과 기준값보다 높은 파괴확률이 산정되어 사면의 붕괴이력과 부합되는 결과가 도출되었다. 또한 결정론적인 방법에 비해 변동성이 낮은 결과가 도출되어 해석의 신뢰성이 높은 것으로 나타났다.
일반적으로 확률수문량을 산정하기 위해서는 수문자료에 대해 빈도해석을 실시한 후 확률수문량을 산정하게 된다. 재현기간이 커질수록 확률분포형에 따라 확률수문량의 값은 많은 차이를 나타내므로 적정 확률분포형의 선정은 매우 중요하다고 할 수 있다. 적정 확률분포형의 선정은 객관적인 기준에 의해 이루어져야 하나, 적정 확률분포형의 선정에 있어 명확한 기준이 마련되어 있지 않아 실무에서 확률수문량을 산정할 때 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 적정 확률분포형의 선정기준으로 제시되어 있는 검정통계량을 이용한 방법의 적용성을 비교 검토하고자 한다. 이를 위해 우리나라에서 널리 사용되고 있는 Gumbel, GEV 분포형과 Weibull, Generalized logistic 분포형을 선택하고 각각의 분포형에 대해 자료의 크기별 모의를 통해 자료를 발생시킨 후 빈도해석을 수행하고, 적합도 검정 단계에서 산출되는 검정통계량을 비교하여 적정 확률분포형을 선정하여 적용성을 검토하고자 한다. 결과적으로 자료 발생에 이용된 분포형과는 관계없이 자료수가 작을수록 2변수 gamma, 자료수가 많을수록 5변수 Wakeby가 제일 많이 선정되는 것으로 나타났으며, Gumbel, GEV, generalized logistic 분포형의 경우는 대체로 자료의 수가 많아질수록 선정되는 빈도가 많은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 행오버 (hang-over)를 이용한 새로운 soft decision 음성 향상기 법을 제안한다. 제시된 음성향상기법에서는 global 음성부재확률의 개념을 소개하고 이를 기존의 채널별 음성부재확률과 결합하여 통계적으로 신뢰할 수 있는 음성부재에 대한 확률값을 도출해낸다. 특히 음성의 꼬리 부분에서의 음성부재확률결정의 성능을 향상시키기 위해 행오버의 개념을 도입한다. Hidden Markov model (HMM)에 근거한 행오버를 이용하여 음성부재확률을 수정하는 부분을 소개하고 최종적으로 수정된 음성부재확률을 이용하여 새로운 잡음전력의 갱신 및 이득수정을 통해 향상된 음성을 만들어 낸다. 개발된 음성 향상기법은 주관적인 음질평가에서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 나타내었으며, 특히 행오버를 이용한 음성부재확률의 수정에 관련한 성능을 검증하였다.
지진예측을 위한 확률론적퍼지모형을 제안하였다. 제안된 모형은 지진발생에 대하여 무작위성(randomness)과 퍼지니스(fuzziness)를 같이 사용하여, 기존의 확률론에 근거한 지진예측방법을 개선할 수 있도록 하였다. 이 연구의 결과는 (a) 주어진 초과확률에 대한 지반가속도 또는 주어진 지반가속도에 대한 초과확률의 멤버쉽함수와 (b) 멤버쉽함수를 대표할 수 있는 특성값(characteristic value)이다. 확률론적 퍼지모형을 미국 Utah주의 Wasatch Front Range의 자료에 적용하여 서로 다른 연간 초과확률, 최대지반가속도에 대하여 지진도를 작성하였다.
본 논문은 우선순위 스케줄링을 사용하는 주기적 실시간 시스템을 위해 제안된 확률적 분석 방법의 개선 방안을 제안한다. 기제안된 확률적 분석 방법은 (1) 시스템 적체 분석, (2) 작업별 적체 분석, (3) 작업별 간섭 분석을 거쳐서 각 태스크의 응답 시간 분포를 얻어냄으로써 태스크들의 종료시한 위반확률 (deadline miss probability)을 계산한다. 본 논문은 기제안된 확률적 분석 방법에 대해 주어진 태스크 집합의 하이퍼주기(hyperperiod)를 압축하여 시스템 적체 분석을 개선시킬 수 있음을 보인다. 하이퍼주기 압축 기법은 시스템 적체 분석에 요구되는 계산 시간을 단축시키고, 계산된 각 태스크의 종료시한 위반확률이 항상 원래 확률값의 상한(upper bound)이 된다는 장점이 있다. 실험 결과. 하이퍼주기 압축 기법이 정확도의 손실을 최소화하면서 상당한 계산 시간 단축을 가져올 수 있음을 확인하였다.
청국장 제품의 저장조건 및 유통기간 중에 상품성의 변화를 조사하기 위하여 살균온도, 저장온도 및 저장기간별로 관능적 특성과 색도의 변화를 측정하여 SAS program의 반응표면분석법으로 monitoring하였다. 진공 포장한 청국장의 명도(L)값은 살균온도, 저장기간 및 저장온도 모두 1% 이내에서 유의확률을 가지는 것으로 나타나 세 조건 모두가 명도에 영향성이 높은 것으로 나타났다. 적색도(a)값은 진공포장의 경우 살균온도와 저장온도가 높을수록 증가하며 각기 독립적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 일반포장의 경우, 저장온도가 높을수록 유의적 값(10% 이내)이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 황색도(b)값은 진공 포장한 경우, 저장기간과 저장온도는 1% 이내에서, 살균온도의 경우 5% 이내에서 유의확률을 가지는 것으로 나타났다. 또한 두 포장군 모두 정상점이 안장점의 형태로 나타났다. 관능적 평가 중 외관에 대한 적합성은 두 포장군 모두 저장온도가 1% 이내의 유의확률로 결정적인 영향을 주었고, 냄새에 대한 적합성은 진공포장의 경우 살균온도가 10% 이내의 유의확률로서 관련성이 있었으나, 일반포장은 저장기간이 1% 이내, 살균온도가 5% 이내 유의확률로서 영향성이 있는 것으로 나타났다. 맛에 대한 적합성에서는 진공포장한 경우 저장기간이 1% 이내의 높은 관련성이 있었고, 일반포장은 저장온도가 5% 이내의 유의확률로서 관련성이 있었다. 관능검사의 전체적인 평가에서는 진공포장의 경우 살균온도가 $61.92^{\circ}C$, 저장 온도 $6.79^{\circ}C$, 저장기간 56.48일에서 5.15로 최대 값을 나타내었다.
이산 HMM을 이용한 음성인식을 할 때, 관측심볼은 훈련 데이터의 양자화과정을 수행하여 얻게 된다. 훈련 데이터는 선정된 몇몇 화자에 의해서 얻어지게 되는데, 이러한 이유로 인하여 충분하지 못한 훈련 데이터가 얻어지므로, 관측 심볼에 따라 출력확률분포값이 영(zero)이나, 거의 영에 가까운 값을 가지게 된다. 이러한 요인은 인식률의 저하를 초래하므로, 본 논문에서는 fuzzy smoothing 기법을 채택하여, 출력확률분포값이 영(zero)의 값을 가지는 것을 방지하여, 새로 구해진 파라메터로 인식실험을 하였다. Smoothing과정을 수행한 후의 인식률이 smoothing을 하진 않은 인식율에 비해 평균 $1.46\%$ 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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