LPC분석 기반 화자 확인에서 잔여성분(residue) 예측은 보통 무시되고, LPCC(LPC-cepstrum)만이 특징 파라미터로 사용된다. 본 연구에서는 잔여성분으로부터 추출된 예측파라미터인 잔여 켑스트럼(residual cepstrum)을 LPCC와 함께 여러 환경에서 구축된 데이터 베이스에서 화자특징 파라미터로 사용하였다. 또한, 잔여 켑스트럼에 포함되어있는 화자 고유성분인 피치(pitch)성분에 큰 가중치(weighting)를 줌으로써 화자간 변이(inter-speaker variation)가 커지도록 하는 가중치 함수를 제안한다. 실험 결과, LPCC만을 특징 파라미터로 사용하였을 경우보다 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 약 6%가량의 인식 오류율이 향상 되었으며, 제안한 가중치 함수를 적용한 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 인식 오류율이 가중치를 주지 않은 경우보다 약 2.45%가량 개선되었다.
초점 검출 시스템은 영상 획득 과정에서 영상의 화질을 결정하는 중요한 요소이다. 초점 검출은 크게 영상의 고주파 성분을 평가하여 수치화하는 초점값 연산 부분과 이 초점값을 이용하여 렌즈를 이동시켜 초점을 일치시키는 부분으로 이루어진다. 초점값을 연산하는데 있어 저조도 잡음이 첨가된 환경에서는 잡음에 의해 그 성능이 크게 저하되게 된다. 본 논문에서는 공간 적응적인 가중치를 이용하여 저조도 잡음이 첨가된 환경에서 효율적으로 초점값을 연산할 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 영상의 각 픽셀에서 영상의 국부 특성과 잡음의 특성을 적응적 가중치를 연산하고, 이를 이용해 저조도 잡음에 강인한 초점값 연산자를 제안한다. 제안된 적응적 가중치는 기존의 필터 기반 초점값 연산자에도 적용이 가능한 특성을 갖는다. 잡음이 없는 상태와 가우시안 잡음이 있는 환경 하에서 제안된 연산자의 성능을 검증하였다.
보행은 일상생활에서 행해지는 가장 기본적인 이동수단으로 보행에 대한 관심과 이를 활성화시키고자 하는 노력이 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 구조방정식을 이용하여 보행량에 영향을 미치는 여러 요인들 간의 관계를 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 하루 전체시간, 비첨두시간, 첨두시간으로 분류하여 시간대 별로 요인들이 보행량에 미치는 영향의 변화를 비교 분석하였다. 분석결과 상업 업무요인, 접근성요인, 보행환경요인이 보행량을 증가시키는 요인으로 작용하는 것으로 나타난 반면, 주거요인은 보행량을 증가시키는데 기여하지 못한다는 결과를 도출하였다. 또한 비첨두시간에는 하루 전체시간보다 상업 업무요인의 가중치가 증가한 반면 주거요인, 접근성요인, 보행환경요인의 가중치는 상대적으로 감소하였다. 첨두시간의 경우 비첨두시간과는 달리 하루 전체시간보다 상업 업무요인의 가중치가 감소하였으며 나머지 세 요인의 가중치는 증가한 것으로 나타났다.
지금까지의 빈발 패턴(Frequent Pattern) 마이닝에서는 각 항목들의 중요도(Weight)는 모든 같은 값으로 다루어 왔으나 실 환경에서는 각 항목들의 중요도가 다르게 적용되는 경우가 많이 있고 또 같은 항목이라도 시간에 따라 다른 중요도 값으로 다루어져야 할 경우가 있다. 비즈니스 데이터 분석 환경이나 웹 클릭 데이터 분석 환경과 같은 응용에서도 동적으로 변하는 중요도를 고려하여야 한다. 지금까지 항목의 중요도를 고려하는 여러 패턴 마이닝 기법들이 제안되고 있으나 동적으로 변하는 항목의 중요도를 고려하는 연구는 발표되지 않고 있다. 본 논문에서는 처음으로 동적인 항목들의 중요도(혹은 가중치)를 고려하는 빈발 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 단 한번의 데이터베이스 스캔으로 처리되므로 스트림 데이터를 분석할 수 있다. 여러 실험을 통하여 제안하는 기법은 매우 효과적이며 확장성이 좋은 것임을 보인다.
위성항법시스템이 없는 달 표면에서 탐사 로버의 신뢰성 있는 항법성능을 확보하기 위해 관성측정장치나 카메라와 같은 추가적인 센서를 활용한 항법 알고리즘이 필수적이다. 일례로 미국의 화성 탐사 로버에 스테레오 카메라를 이용한 비주얼 오도메트리(VO)가 성공적으로 사용된 바 있다. 본 논문에서는 달 유사환경의 스테레오 흑백 이미지를 입력받아 달 탐사 로버의 6 자유도 움직임을 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 희소 이미지 정렬 기반의 준직접방식 VO를 통해 연속된 이미지간의 상대 움직임을 추정한다. 또한 비선형성에 취약한 직접방식 VO를 보완하고자 최적화 시 로버의 움직임에 따른 가중치를 비용 함수에 고려하였고, 그 가중치는 이전 단계에서 계산된 포즈의 선형 함수로 제안한다. 본 논문에서 제안하는 로버의 움직임에 따른 가중치를 통해 실제 달 환경의 특성을 반영하는 토론토 대학의 달 유사환경 데이터셋에서 VO 성능이 향상됨을 확인하였다.
농자들은 청각장애를 가지고 있기 때문에 알람, 도어 벨, 싸이렌, 경적, 전화 벨 등과 같은 유용한 소리정보를 인식할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 주요한 환경소리 인식방법을 탑재한 휴대형 청각보조 장구가 요구되어진다. 본 논문에서는 환경소리 인식시스템에 적용할 수 있는 능동형 기울기 가중치제약 방식의 새로운 동적 시간정합 알고리듬을 제안하였다. 환경소리 인식방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 소리의 주파수 성분과 크기를 이용하여 시작점과 끝점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 구간에 대하여 특징을 추출하며 세 번째 단계에서는 추출된 특징들을 분류한다. 실험 결과 제안한 방법의 인식률이 거의 90%가 되었다. 그리고 기존의 동적 시간정합 알고리듬과 비교하였을 때 인식율에 있어서 약 20%정도의 개선이 있었다. 따라서 제안된 방법을 사용하여 농자가 환경소리를 인식할 수 있는 휴대형 청각 보조 장구가 개발된다면 그들의 생활에 편리함을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 문장 클러스터로부터 대표문장을 선정하여 요약문을 생성하는 자동요약 모형을 제시하고. 학습문서 집단을 미용하여 최적의 요약 환경을 구축한 후 요약 실험을 수행하였다. 학습 과정에서 문장의 클러스터링 기법으로는 7개의 계층적 기법들을 비교한 결과 클러스터를 구성하는 문장 수의 편차가 가장 적고 단일 문장 클러스터를 가장 적게 생성하는 센트로이드 기법이 선택되었다. 또한 각 클러스터를 대표하는 문장의 선정을 위해 용어 및 문장 가중치를 합산한 문장값과 클러스터-문장 벡터간 유사도의 두 기준을 비교한 결과 문장값 기준이 선택되었다. 용어 가중치로는 역문장빈도와 표제어 가중치, 그리고 문장의 위치 가중치가 자동요약 성능을 개선시키는 것으로 나타났으며, 적절한 요약문의 길이는 전체 문서의 1/3인 것으로 나타났다. 실험문서 집단으로는 문서의 길이와 특성이 다른 신문기사와 잡지기사의 두 집단을 이용하였다. 요약 모형의 검증 실험 결과 요약 정확률은 신문기사 집단에서는 53%, 잡지기사 집단에서는 47%인 것으로 나타났다. 두 실험 모두 랜덤하게 생성한 베이스라인 요악문보다 성능이 우수하였으나, 리드문장들로 구성된 베이스라인 요약문과의 비교에서는 짧은 길이의 신문기사의 경우 요약 모형의 성능이 오히려 떨어지는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 기존 도로교의 합리적이고 일관적인 내진성능향상 방법 선정을 위한 가중치 평가기법을 제안하였다. 한반도의 증가하는 지진위험도를 반영하여, 현재 기존교량의 내진성능향상 작업이 다양한 공법을 이용하여 진행 중이나 최적의 공법을 선정하기 위한 적절한 판단기준이 부재한 형편이다. 이에 제안한 기존가중치 평가기법은 구조적 적합성, 경제성, 환경적 영향, 시공성, 유지관리 측면의 다섯 가지 영향인자의 가중치를 부여하여 최적의 내진 보강방안을 선정하는 방법이다. 제안된 가중치 평가기법을 공용중인 도로교 160개교에 적용한 결과 최고점수는 실제 최종 보강방안과 대부분 일치하여 적절한 가중치로 설정되었다고 판단된다. 제안하는 방법을 기존교량의 내진 보강방안 선정 시에 활용한다면, 사회적 비용을 최소화하는 보다 합리적이고 일관적인 보강이 가능할 것이다.
매립지반의 지층분포는 터파기 공사 시 지층파악, 말뚝 지지층 심도 예측, 잔류 침하량 예측 등에 직접적으로 사용되는 중요한 정보이다. 이러한 지층분포는 기존의 지반조사자료를 이용하여 지구통계학적 방법인 크리깅과 이격거리에 따라 가중치를 부여하는 역거리가중치법 등을 사용하여 추정할 수 있다. 본 논문에서는 크리깅과 역거리가중치법의 추정결과의 신뢰성을 교차검증한 후 각각의 방법에서 사용되는 적정한 베리오그램 모델과 $\alpha$ 값을 제시하였다. 크리깅에서는 실험적 베리오그램에 가장 적합한 이론적 베리오그램 모델이 반드시 가장 신뢰성 높은 추정결과를 주지 않는다는 것을 알 수 있었다. 역거리가중치법에서는 지층의 형성과정에 따라 적정 $\alpha$ 값이 다르며, 풍화토가 매립층과 퇴적층보다 큰 $\alpha$ 값을 사용할 경우 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있었다. 크리깅의 추정결과가 역거리가중치법에 비하여 신뢰성이 높은 것으로 나타났으며, 크리깅은 베리오그램을 이용하여 지층분포의 구조를 파악할 수 있었다.
이동로봇이 주위환경에 대해서 전혀 알지 못하고 목표점으로 주행할때, 로봇은 긴 장애물이나 오목한 장애물에 대해서 존재할 수 있는 국부최소점에 빠져 더 이상 진행을 못하는 발생할수 있다. 본 논문에서는, 이 문제를 해결하기 위하여 퍼지 이론을 사용하여 효율적인 장애물회피와 안정된 목표점 도달을 달성할수 있도록하는 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 상하 2층 구조로 되어 있으며, 하위층은 장애물 회피 알고리즘 및 목표점 접근 알고리즘으로, 그리고 상위층은 로봇이 이동하면서 변화하는 환경에 맞게 앞의 두 알고리즘에 적절한 가중치를 부여하는 가중치 부여 알고리즘으로 구성되어 있다. 본 논문에서 제시된 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 'ㄹ', 'ㅊ' 형태의 장애물 및 여러 가지 형태의 장애물이 복합적으로 존재하는 환경에서 모의실험을 행한결과, 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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