본 논문에서 제안하는 방법은 화자 확인 (speaker verification)에서 시퀀스 확률비 테스트 (SPRT: sequential probability ratio test)를 위한 시작 프레임의 샘플 시프트를 이용해서 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이다. SPRT는 테스트 계산량을 줄일 수 있는 효과적인 알고리즘이다. 그러나 테스트의 결정과정에서 SPRT 방법은 입력신호가 확률밀도 함수로부터 독립적이고 균일하게 분포되어 있다는 가정하에 수행할 수 있으며, 또한 발성길이가 짧은 데이터에는 적용하기에 적절하지 못하다. 제안한 방법은 시작 프레임의 샘플 시프트를 통한 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이기 때문에 테스트 데이터의 길이에 상관없이 SPRT를 수행할 수 있다. 또한 SPRT 방법에서 고려해야 하는 데이터의 상관성은 주성분 분석(principal component analysis)을 이용함으로써 효과적으로 제거하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법보다 샘플시프트를 위한 데이터의 계산량은 약간 증가하였지만, 등가오류율 (EER: equal error rate)에서 평균0.7%이상 좋은 성능결과를 보였다.
본 논문에서는 반연속 HMM(semi-continuous Hidden Markov Model) 음성 인식 시스템에 적용되는 베이시안 화자 적응(Bayesian speaker adaptation)의 성능 향상을 위해 코드북 변환 알고리즘을 제안하였다. 기존 베이시안 화자 적응 알고리즘의 경우 새로운 화자의 특징 분포와 코드북 사전 밀도의 차이가 큰 경우 적응 데이터와 코드북간의 잘못된 대응 관계를 얻을 수 있으며, 기준(reference) 코드북에 필요 이상으로 많은 코드워드가 존재하는 경우 적응된 코드북에도 불필요한 코드워드들이 남아 인식 과정에 혼란을 줄 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 제안된 코드북 변환 알고리즘에서는 주파수 영역의 포만트 정보를 이용하였다. 화자 적응을 수행하기 앞서 코드북의 켑스트럼으로부터 포만트를 추출해 내고, 이들의 분포를 적응 화자의 포만트 분포와 일치되도록 변환시켜 주었다. 이 변환된 포만트들로부터 다시 켑스트럼을 구하여 변환된 코드북을 얻고, 이를 화자 적응의 초기 코드북으로 사용하였다. 제안된 알고리즘을 이용하였을 경우 코드북과 적응 화자의 음성 간의 정확한 대응 관계를 찾을 수 있었고, 불필요한 코드워드들이 인식 과정에서 사용되지 않도록 변환되어 인식률이 향상되는 것을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 어절별 중의성 해소 규칙과 trigram 통계 정보를 이용하는 혼합형 한국어 품사 태깅 시스템에 대하여 기술한다. 어절별 중의성 해소 규칙은 중의성을 가지는 어절들 각각에 대해 정의된 중의성 해소 규칙으로, 현재 중의성을 가지는 어절의 50%에 대해 작성되어 있다. 본 논문의 태깅 시스템은 먼저 보조용언, 숙어, 관용적 표현 등에 해당하는 공통규칙을 적용하고, 그 후에 어절별 중의성 해소 규칙을 적용한다. 마지막으로 중의성이 해소되지 않은 어절은 각 어절을 중심으로 하는 trigram 통계 정보를 이용하여 중의성을 해소한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 어절별 중의성 해소 규칙과 trigram 통계 정보를 혼합하여 중의성을 해소 시키는 방법이 높은 정확률과 넓은 처리 범위를 가지고 있다는 것을 보여준다.
회귀에 기인하는 부정맥의 발생 기전 분석을 위해 심장 전도 계통의 변경된 Hidden Markov Model을 세우고 모의 실험을 하였다. 먼저, 심근의 탈분극 시간과 전도 속도, 탈분극의 자율성(autonomicity)을 매개 변수로 한 모의 실험을 통해 시간적인 심장 진도와 피에 따른 심전도 결과를 얻었다. 결과는 연속된 심전도 파형과 그 발생 시간이었다. 매개변수는 율동의 속도, 각 파형간의 간격, 이상 파형의 발생 빈도등을 결정한다. 정상 동율격 및 심실상성/심실성 정맥, 심방/심실 조기 박동등을 모의 실험할 수 있는 매개변수의 세트를 구하였다. 다음으로 Hidden Markov Model의 확률적 추정 방법을 응용하여 심전도 결과를 가지고 최적 확률의 심장 전도 경로를 추정하였다. 변경된 추정 방법을 이용하여, 모의 실험한 전도경로와 추정한 경로가 유사함을 확인하였다.
영상센서 기반의 충돌회피 시스템을 구성하기 위해서는 수 픽셀 이내의 낮은 신호대잡음비 환경에서 다수의 표적을 탐지할 수 있는 알고리듬이 필요하다. 이처럼 영상 내에서 희미하게 나타나는 잠재적인 표적과 잡음을 구분하기 위한 방법으로서 연속적인 영상 정보를 효율적으로 처리하는 Track-Before-Detect (TBD) 알고리듬이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 TBD 알고리듬을 확장하여 다수 표적 탐지 요구조건을 만족시키기 위한 두 가지 방식의 기법을 제시하였다. 첫 번째 방식은 동적 계획법과 K-평균 클러스터링 기법에 기반을 두고 있으며 두 번째 방식은 은닉 마르코프 모델에 Sub-Window 기법을 적용하였다. 제안한 방식의 성능 및 차이점은 수치해석 결과를 통해 분석하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2285-2301
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2012
Peer-to-Peer (P2P) networks are becoming more and more popular in video content delivery services, such as Video on Demand (VoD). Scalability feature of P2P allows a higher number of simultaneous users at a given server load and bandwidth to use stream service. However, the quality of service (QoS) in these networks is difficult to be guaranteed because of the free-riding problem that nodes download the recourses while never uploading recourses, which degrades the performance of P2P VoD networks. In this paper, a distributed trust model is designed to reduce node's free-riding phenomenon in P2P VoD networks. In this model, the P2P network is abstracted to be a super node hierarchical structure to monitor the reputation of nodes. In order to calculate the reputation of nodes, the Hidden Markov Model (HMM) is introduced in this paper. Besides, a distinction algorithm is proposed to distinguish the free-riders and malicious nodes. The free-riders are the nodes which have a low frequency to free-ride. And the malicious nodes have a high frequency to free-ride. The distinction algorithm takes different measures to response to the request of these two kinds of free-riders. The simulation results demonstrate that this proposed trust model can improve QoS effectively in P2P VoD networks.
골든 햄스터의 생식활동은 광주기에 의해 조절된다. 그들의 생식능력은 여름에 왕성하고 겨울에는 퇴화한다. 송과선에서 분비되는 멜라토닌은 계절적 번식동물에서 생식활동을 중재한다. 멜라토닌 수용체가 최근에 사람을 포함하는 몇몇 동물에서 확인되었지만 골든 햄스터의 생식능력과 관련하여 알려진 바가 많지 않다. 역전사 PCR 방법을 사용하여 멜라토닌 수용체의 일부 유전자를 동정하였다(309 염기). 멜라토닌 수용체의 핵산 서열과 추론된 아미노산 서열을 보고된 다른 동물들과 비교하였다. 멜라토닌 수용체는 시상하부, 뇌하수체, 혈액, 지라에서 명백히 탐지되었다. 광주기가 정소 무게 및 생식 호르몬에 현저한 영향을 주었지만 멜라토닌 수용체의 발현에는 영향을 뚜렷하게 보이지 않았다. 이러한 결과는 생식을 조절하는 멜라토닌은 그 수용체의 수보다 수용체에 결합하는 친화도가 더 중요함을 시사한다.
This study was planned to investigate the relationship between development levels of learning organization and organization effectiveness in Hospital. Data were collected from 285 respondents who have participated in 'Learning Organization Project'(response rate =$50.5\%$). Structured questionnaire were applied by self administrated survey for two weeks since 2003 May. Main results were as follows; In the result of factor analysis, four factor were created and almost questionnaire items were classified into as same categories as theoretical concepts. Cronbach's a coefficient also showed over 0.7 in all categories. This result means that measurement tool to evaluate the development level of learning organization is valid and reliable. In the comparison of the development level of learning organization by participants' specialties, managerial workers perceived the lowest construction level, while medical technicians evaluated it as the highest level. In regression analysis, the perception levels of work environment, task and human aspect showed positive relationship with job competency significantly. For job satisfaction, levels of task and human aspects had positive relationship significantly. In addition, for organizational commitement, levels of organization and human aspect were positive predictors. Finally, for the satisfaction about experience of learning organization project, levels of environment, task and hmm aspects were related positively. We concluded from these result that the positive relationship between construction levels of learning organization and organization effectiveness was extended to hospital, besides industrial fields. We recommend the introduction and facilitation of learning organization project in various settings to improve the competency of knowledge management in individual and organizational levels.
일반적인 시간 영역에서의 레이더 신호들은 표적의 관측각에 민감하게 변화한다. 이로 인하여 각도가 넓어짐에 따라서 표적 구분의 정확도가 상당히 감소하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 다중각도 정보를 이용하여 표적 구분 성능을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 먼저, 대표적인 시간영역 레이더신호인 1차원 range profile로부터 central moments와 PCA를 결합하여 특성백터를 추출한다. 추출된 특성백터에 다중 각도 정보를 사용하는 구분기를 적용시켜 넓은 관측각에서 표적 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 다중 각도정보를 이용하는 기법에는 독립방식과 종속방식이 있으며, 본 논문에서는 두 기법의 성능을 비교한다. 성능 비교 실험에는 포항공대 단축거리 무반향실에서 측정된 여섯 개의 항공기 모델에 대한 레이더가 단면적 데이터가 이용된다.
표정인식 연구는 맨$\cdot$머신 인터페이스 개발, 개인 식별, 가상모델에 의한 표정복원 등 응용가치의 무한한 가능성과 함께 다양한 분야에서 연구되고 있다 본 논문에서는 인간의 기본정서 중 행복, 분노, 놀람, 슬픔에 대한 4가지 표정을 얼굴의 강체 움직임이 없는 얼굴동영상으로부터 간단히 표정인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 얼굴 및 표정을 결정하는 요소들과 각 요소의 특징영역들을 색상, 크기 그리고 위치정보를 이용하여 자동으로 검출한다. 다음으로 Gradient Method를 이용하여 추정한 광류 값으로 특징영역들에 대한 방향패턴을 결정한 후, 본 연구가 제안한 방향모델을 이용하여 방향패턴에 대한 매칭을 행한다. 각 정서를 대표하는 방향모델과의 패턴 매칭에서 그 조합 값이 최소를 나타내는 부분이 가장 유사한 정서임을 판단하고 표정인식을 행한다. 마지막으로 실험을 통하여 본 논문의 유효성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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