본 논문은 지능형 서비스 로봇의 여러 기술들 중에서 기본적인 기술인 화자식별 기술에 관한 내용이다. 화자식별 기술은 화자의 음성신호를 이용하여 등록된 화자들 중에서 가장 유사한 화자를 찾아내는 것이다. 기존의 mel-frequency cepstral coefficient 를 이용한 화자식별 시스템은 무잡음 환경에서는 높은 성능을 보장하지만 잡음환경에서는 성능이 급격하게 떨어진다. 이렇게 잡음환경에서 성능이 떨어지는 요인은 등록환경과 식별환경이 다른 불일치문제 때문이다. 본 논문에서는 불일치문제를 해결하기 위해 relative autocorrelation sequence mel-frequency cepstral coefficient 를 사용하였다. 또한, 기존의 relative autocorrelation sequence mel-frequency cepstral coefficient 의 제한된 정보문제와 잔여잡음문제를 해결하기 위해 멀티스트리밍 방법과 멀티스트리밍 방법에 특정벡터 재결합 방법을 결합한 하이브리드 방법을 제한 하였다. 실험결과 제한된 방법들이 기존의 특정벡터보다 잡음환경에서 높은 화자식별 성능을 보여주었다.
In this work, equilibrium molecular dynamics (MD) simulations in a microcanonical ensemble are performed to evaluate the friction coefficient of a Brownian particle (BP) in a Lennard-Jones (LJ) solvent. The friction coefficients are determined from the time dependent friction coefficients and the momentum autocorrelation functions of the BP with its infinite mass at various ratios of LJ size parameters of the BP and solvent, ${\sigma}_B/{\sigma}_s$. The determination of the friction coefficients from the decay rates of the momentum autocorrelation functions and from the slopes of the time dependent friction coefficients is difficult due to the fast decay rates of the correlation functions in the momentum-conserved MD simulation and due to the scaling of the slope as 1/N (N: the number of the solvent particle), respectively. On the other hand, the friction coefficient can be determined correctly from the time dependent friction coefficient by measuring the extrapolation of its long time decay to t=0 and also from the decay rate of the momentum autocorrelation function, which is obtained by time integration of the time dependent friction coefficient. It is found that while the friction coefficient increases quadratically with the ratio of ${\sigma}_B/{\sigma}_s$ for all ${\sigma}_B$, for a given ${\sigma}_s$ the friction coefficient increases linearly with ${\sigma}_B$.
The asymptotic distribution of residual autocorrelation functions from a generalized p-order random coefficient autoregressive process (GRCA(p)) is derived. To this end, we first describe the GRCA(p) models and then consider the normalised residuals after fitting the model. This result can be applied to the residual analysis for the diagonostic purpose.
포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.
A molecular dynamic computer experiment was performed on a system of 108 particles composed of a single polymer chain and solvent molecules. The state considered was in the immediate neighborhood of the triple point of the system. The polymer itself is an analog of a freely jointed chain. The Lennard-Jones potential was used to represent the interactions between all particles except for that between the chain elements forming a bond in the polymer chain, for which the interaction was expressed by a harmonic potential. The self-diffusion coefficient and velocity autocorrelation function (VACF) of a polymer were calculated at various chain lengths $N_p$, and various interaction strengths between solvent molecules and a polymer chain element. For self-diffusion coefficients D, the Einstein relation holds good; as chain length $N_p$ increases the D value decreases, and D also decreases as ${\varepsilon}_{cs}$ (the interaction parameter between the chain element and solvent molecules) increases. The relaxation time of velocity autocorrelation decreases as ${\varepsilon}_{cs}$ increases, and it is constant for various chain lengths. The diffusion coefficients in various conditions reveal that our systems are in a free draining limit as is well known from the behavior of low molecular weight polymers, this also agrees with the Kirkwood-Riesman theory.
In order to explain a U-shape pattern of stock returns, Fama and French(1988) suggested the state-space model consisting of I(1) permanent component and AR(1) stationary component. They concluded the autoregression coefficient induced from the state-space model follow the U-shape pattern and the U-shape pattern of stock returns was due to both negative autocorrelation in returns beyond a year and substantial mean-reversion in stock market prices. However, we found negative autocorrelation is induced under the assumption that permanent and stationary noise component are independent in the state-space model. In this paper, we derive the autoregression coefficient based on ARIMA process equivalent to the state-space model without the assumption of independency. Based on the estimated parameters, we investigate the pattern of the time-varying autoregression coefficient and conclude the autoregression coefficient from the state-space model of ARIMA(1,1,1) process does not follow a U-shape pattern, but has always positive sign. We applied this result on the data of 1 month retums for all NYSE stocks for the 1926-85 period from the Center for Research in Security Prices.
It has been considered that scattered sounds have a positive effect on a hearing impression of a sound filed. This study investigates the degree and the quality of a scattered sound field by using the acoustical parameters and autocorrelation function(ACF) of impulse responses. The acoustical parameters and fine structure of the ACF of an impulse response were used for the evaluation of the scattered sound field. The relationship between the scattering coefficient of surfaces with various hemisphere diffuser configurations and the acoustical parameters and ACF parameters of impulse responses was investigated.
Mt. Yeonae is at Gijang-gun in Busan and is surrounded by farming lands on three sides. The search for the species composition and dynamics of local communities were studied at Mt. Yeonae of how spatial similarity decays with geographic distance. The index values of Z$\ddot{u}$rich-Montpellier School's phytosociology at the 12 plots was compared to a distribution of similarly using 20 m quadrates at 12 sites. The specific communities were five including Pinus densiflora - Quercus variabilis community. Six species were significant similarity between neighboring sites by using the spatial autocorrelation coefficient, Moran's I. If Mt. Yeonae was destroyed by an artificial action, some spatial correlated species such as P. densiflora and Q. variabilis will be collapsed because of no maintaining the effective population sizes.
A MATLAB program was developed to calculate the half-wavelength of a sine-curve baseband signal with white noise by using an autocorrelation function, a SG filter, and zero-crossing detection. The frequency of the input signal can be estimated from 1) the first zero-crossing (corresponding to ¼λ) and 2) the R value (the Y axis of the correlogram) at the center of the segment. Thereby, the frequency information of the preceding segment can be obtained. If the segment size were optimized, and a portion with a large zero-crossing dynamic range were obtained, the frequency discrimination ability would improve. Furthermore, if the values of the correlogram for each frequency prepared on the CPU side were prepared in a table, the volume of calculations can be reduced by 98%. As background, period detection by autocorrelation coefficients requires an integer multiple of 1/2λ (when using a sine wave as the object of the autocorrelation function), otherwise the correlogram drawn by R value will not exhibit orthogonality. Therefore, it has not been used in bio-telemetry where the frequencies move around.
유도 전동기는 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 정상 및 각종 비정상 상태의 유도 전동기 진동 신호에 대해 부분 자기 상관(partial autocorrelation, PARCOR) 계수, 로그 스펙트럼 파워(log spectrum powers, LSP), 캡스트럼 계수의 평균값(cepstrum coefficients mean, CCM), 멜 주파수 캡스트럼 계수(mel-frequency cepstrum coefficient, MFCC)의 네 가지 특징 벡터를 신경 회로망의 입력으로 사용하여 유도 전동기의 고장을 검출하고 분류하였다. 고장 분류를 위한 최적의 특징 벡터를 찾기 위해 추출하는 특징의 수를 2에서 20으로 바꾸어 가며 분류 성능을 평가한 결과 CCM을 제외한 나머지의 경우 5~6의 특징만으로 분류 정확도가 거의 100%에 가까운 결과를 보였다. 또한 본 논문에서는 실제 산업 현장에서 진동 신호 취득 시 포함될 수 있는 잡음을 고려하여 취득한 신호에 백색 잡음(white Gaussian noise)을 인위적으로 추가하여 실험한 결과 LSP, PARCOR, MFCC 순으로 잡음 환경에 강인한 특징 벡터임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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