본 논문에서는 퍼지-유전자 접근방법을 이용한 무감독 특징 선택방법에 대하여 나타내었다. 이 방법은 각각의 특징들의 중요도에 따라 순서를 정하기 위해 사용되는 weighted distance 를 포함하는 특징 평가 지표 (feature evaluation index)를 최소화시키는데 있다. 또한 특징 평가 지표에서 사용되는 각 패턴들의 쌍에 대하여 근접함의 정도를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 결정하고 유전자 알고리즘은 평가 지표를 최소화시킴으로써 각 특징의 중요도를 나타내는 최적의 weighting 계수의 집합을 한기 위하여 적용하였다.
최근에 Fletcher의 HSR (human speech recognition) 이론을 기초로 한 다중대역 (multi-band) 음성인식이 활발히 연구되고 있다. 다중대역 음성인식은 주파수 영역을 다수의 부대역으로 나누고 별도로 인식한 뒤 부대역들의 인식결과를 부대역 신뢰도로 가중 및 통합하여 최종 판단을 내리는 새로운 음성인식 방식으로서 잡음환경에 특히 강인하다고 알려졌다. 잡음이 정상적인 경우 무음구간의 잡음정보를 이용하여 부대역 신호대 잡음비(SNR)를 추정하고 이를 가중치로 사용하기도 하였으나, 비정상잡음은 시간에 따라 특성이 변하여 부대역 신호대 잡음비를 추정하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 깨끗한 음성으로 학습한 은닉 마코프 모델과 잡음음성의 통계적 정합에 의해 각 부대역에서 모델과 잡음음성 사이의 거리를 추정하고, 이 거리의 역을 부대역 가중치로 사용하는 ISD (inverse sub-band distance) 가중을 제안한다. 1500∼1800㎐로 대역이 제한된 백색잡음 및 클래식 기타음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 정상 및 비정상대역제한잡음에 대하여 부대역의 신뢰도를 효과적으로 표현하며 인식 성능을 향상시켰다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권1호
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pp.45-61
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2010
In the communication channel, the received signal is affected by many factors that can cause errors. These effects mean that received signal strength (RSS) based methods incur more errors in measuring distance and consequently result in low precision in the location detection process. As one of the approaches to overcome these problems, we propose using direction calibration to improve the performance of the RSS-based method for distance measurement, and sequentially a weighted least squares (WLS) method using reliability factors in conjunction with a conventional RSS weighting matrix is proposed to solve an over-determined localization process. The proposed scheme focuses on the features of the RSS method to improve the performance, and these effects are proved by the simulation results.
A neural optimization network is designed to solve the collsion-free inverse kinematics problem for redundant robot manipulators under the constraints of joint limits, maximum velocities and maximum accelerations. And the fuzzy rules are proposed to determine the weightings of neural optimization networks to avoid the collision between robot manipulator and obstacles. The inputs of fuzzy rules are the resultant distance, change of the distance and sum of the changes. And the output of fuzzy rules is defined as the capability of collision avoidance of joint differential motion. The weightings of neural optimization networks are adjusted according to the capability of collision avoidance of each joint. To show the validities of the proposed method computer simulation results are illustrated for the redundant robot with three degrees of freedom,
The volatile organic compounds exposure is governed by the source distance and dispersion of the pollutant into air and groundwater. The purpose of this study was to validate suggested models for the prediction of concentration distributions. The study design was organized into different methods to simulate industry site. The distribution models generally showed a fair agreement with measured data. For graphical representation of concentration of volatile hydrocarbon, it has to obtain a continuous representation of the contamination of the site. Therefore, the used interpolative methods examined for this project are the IDW(inverse Distance Weighting) and kriging method. In the results, in summary, all two different methods can be used to quantify exposures at a particular source area, and thus provide, a solid foundation for making risk-based decisions. All the calculations can be performed using Excel's built-in functions, and the capabilities of geospatial analysis allow the results to be displayed visually. However, anyone who uses these methods should understand all of the assumptions and limitation.
Feature vectors of speech are generally extracted from whole frequency domain. The inherent character of a speaker is located in the low band or high band frequency. However, if the speech is corrupted by narrowband noise with concentrated energy, speaker verification performance is reduced as the individual characteristic is removed. In this paper, we propose a PCA Covariance Model based on the multiband to extract the robust feature vectors against the narrowband noise. First, we divide the overall frequency band into several subbands. Second, the correlation of feature vectors extracted independently from each subband is removed by PCA. The distance obtained from each subband has different distribution. To normalize against the different distribution, we moved the value into the normalized distribution through the mapping function. Finally, the represented value applying the weighting function is used for speaker verification. In the experiments, the proposed method shows better performance of the speaker verification and reduces the computation.
Blind equalization techniques have been widely used in wireless communication systems. In this paper, we propose to apply the balanced information potentials to the criterion of minimum Euclidian distance between two PDFs with constant modulus errors for adaptive blind equalizers. One of the two PDFs is constructed with constant modulus error samples and another does with Dirac delta functions. Two information potentials derived from the criterion are balanced in order to have better performance by putting a weighting factor to each information potentials. The proposed blind algorithm has shown in the MSE convergence performance that it can produce enhanced performance by over 3 dB of steady state MSE.
The objective of this study is to estimate the chemical compositions and to identify qualitative sources of fall-out particles in study area. Also, this study used a spatial analysis to estimate spatial distributions and average deposition flux. In this study, the chemical compositions of fall-out particle samples collected at Muncheon lake from May 2010 to January 2011 were analyzed by ICP and IC. The monthly trend of deposition fluxes for fall-out particles showed highest in June ($107.61kg/km^2/day$) and lowest in October ($22.22kg/km^2/day$). The average fluxes of Fe, Si, Al, Zn and Ba are 0.44, 0.24, 0.20, 0.17, $0.09kg/km^2/day$, respectively. Also, the average fluxes of $NO_3^-$, $SO_4^{2-}$, $NH_4^+$, $Ca^{2+}$, and $Na^+$ are 6.48, 5.01, 4.96, 1.75, $1.37kg/km^2/day$, respectively. A Factor analysis identified four sources such as 1) nonferrous metal, motor vehicle, and agriculture, 2) soil, 3) field burning, incineration, and 4) road dust and oil burning. The IDW (inverse distance weighting) spatial analysis method was used to estimate spatial distribution and average deposition flux for fall-out particles. A total average deposition fluxes estimated in Muncheon lake were 936.15 kg/month. The spatial distribution trend of deposition flux showed higher at site 1 and 2 than at site 3, 4 because local road is adjacent to the site 1 and 2.
기상과 기후는 인간의 생활과 밀접하게 연관되어 있다. 특히 고해상도 기상 데이터를 활용하여 정밀한 연구나 실생활에 유용한 서비스가 가능하므로, 고해상도 기상·기후 데이터를 생산해야할 필요성이 증가하고 있다. 기존의 고해상도 기상 데이터는 적절한 보간법에 따라 데이터를 생산하지만, 본 논문에서는 SRCNN을 이용하여 기온 데이터를 초해상화 하는 방안을 제안한다. 기온 데이터 초해상화에 가장 적절한 SRCNN 모델을 구축하고, 기온 데이터를 초해상화 한다. 결과 데이터를 평가하기 위해 역거리 가중법을 이용하여 비 관측 지점에 대한 기온을 구하고, 제안한 방법을 적용한 기온 데이터와 보간법을 이용한 기온 데이터를 비교한다. 비교 결과, 기온 데이터를 초해상화하기 위한 적절한 SRCNN 모델을 구축하였고, 제안한 방법이 보간법을 이용한 방법보다 약 10.8% 더 높은 예측 성능을 보였다.
영상에서 일부분을 제거하거나 훼손된 영상에서 훼손된 부분을 복원하기위해 예제기반 인페인팅 방법이 주로 사용되고 있다. 예제 기반 인페인팅은 데이터 항 계산, 신뢰도 항 계산, 그리고 복사할 패치 선택 등 세가지 부분으로 구성되어 있는데 본 논문에서는 이들 각각 부분을 개선하여 기존의 예제기반 인페인팅 방법의 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 기존에는 데이터 항을 계산하는데 편미방을 이용해서 국부적인 기울기를 구하기 때문에 잡음에 민감한 문제가 있어 이를 16개의 방향성 마스크를 사용하여 전역적 기울기를 구하도록 하여 잡음에 강건하도록 개선하였다. 신뢰도 항을 계산하는 과정에서 복원할 영역 내부에서 신뢰도 값이 매우 작아지는 문제를 개선하기 복원할 영역의 내부에서 신뢰도 항이 천천히 감소하도록 하는 방법을 제안하였다. 또한 복원할 영역에서 가까운 패치에 가중치를 주도록 패치 선택 방법을 개선하였다. 여러 가지 영상에 대한 실험한 결과 제안된 방법을 통한 인페인팅이 기존의 예제 기반 인페인팅보다 자연스럽게 복원함을 알 수 있었으며 훼손된 영상을 복원하는 경우에도 제안된 방법이 기존 방법보다 오차가 줄어듦을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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