• 제목/요약/키워드: Mahalanobis 거리

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Mahalanobis 거리측정 방법 기반의 GMM-Supervector SVM 커널을 이용한 화자인증 방법 (Speaker Verification Using SVM Kernel with GMM-Supervector Based on the Mahalanobis Distance)

  • 김형국;신동
    • 한국음향학회지
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    • 제29권3호
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    • pp.216-221
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    • 2010
  • 본 논문에서는 Gaussian Mixture Model (GMM)-supervector의 Mahalanobis 거리측정 방법 기반의 Support Vector Machine (SVM) 커널을 이용한 새로운 화자인증 방법을 제안한다. 제안된 GMM-supervector SVM 커널방식은 GMM 방식과 SVM 방식을 결합한 방식으로서, GMM 파라미터에 의해 형성된 화자 및 비 화자 GMM-supervectors의 화자인증 임계값을 Mahalanobis 거리측정 방법기반의 SVM 커널에 적용함으로써 화자인증 정확도를 높인다. 제안한 방식의 성능 측정을 위해 20명의 화자를 대상으로 문장독립형 화자인증 실험을 수행하여 기존에 사용되고 있는 GMM, SVM, Kullback-Leibler (KL) divergence 거리측정 방법 기반의 GMM-supervector SVM 커널, Bhattacharyya 거리측정 방법기반의 GMM-supervector SVM 커널 방식을 통한 화자인증 결과들과 비교하였다.

시스템의 성능 향상을 위해 마할라노비스 거리와 자유도를 이용하여 변형시킨 쿠커-스메일 모델 (Transformed Augmented Cucker-Smale Model with Mahalanobis Distance and Statistical Degrees of Freedom for Improving Efficiency of Flocking Flight System)

  • 정재휘
    • 한국항공우주학회지
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    • 제48권8호
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    • pp.573-580
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    • 2020
  • 다중개체를 제어하기 위해서 해결해야 되는 문제들 중 하나는 위치제어다. 위치와 속도를 제어하기 위한 모델로 augmented Cucker-Smale 모델이 존재했다. 하지만 기존 모델은 모든 개체에 동일한 시스템을 적용함에 따라서 개별개체의 특성을 살리지 못했다는 특징이 있다. 본 논문에서는 그 점을 보안하고 적절한 형태로 변형하기 위해서 초기 위치와 분포를 이용한 마할라노비스 거리를 계수와 통계학적 자유도를 적용해서, 모델의 수렴시간과 소모에너지를 동시에 줄이고자 한다. 모델의 성능 검증을 위해서 몬테카를로 시뮬레이션을 통해서 전체적인 경향성을 판단했고, 추가적으로 개별 개체의 움직임을 분석하여서 마할라노비스 거리 계수가 적절한 역할을 수행하고 있는지 확인했다.

데이터 분포특성을 이용한 다목적함수 최적화 알고리즘 개발 (Development of a Multiobjective Optimization Algorithm Using Data Distribution Characteristics)

  • 황인진;박경진
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제34권12호
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    • pp.1793-1803
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    • 2010
  • 가중치법이나 목표계획법을 이용하여 다목적함수 최적화를 수행할 때 설계자는 각 함수에 적절한 가중치나 목표값을 설정해 주어야 한다. 하지만 파라미터를 잘못 설정하게 되면 파레토 최적해를 얻지못하기 때문에 이는 설계자에게 큰 부담이 된다. 최근에 데이터의 분포특성만을 이용하여 데이터의 평균과 함수 사이의 거리를 표현하는 마하라노비스 거리(MD)를 최소화하는 MTS기법이 개발되었다. 이 방법은 파라미터를 설정하지 않아도 되는 장점이 있지만 최적해가 참고데이터의 평균으로 수렴하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 방향성이 없는 기존의 MD에 방향성을 부여한 새로운 거리 척도인 SMD를 제안하였다. 그리고 SMD법이 계산과정에서 각 함수의 가중치를 자동으로 반영하고 평균에서 가장 멀리 위치한 한 점을 항상 파레토 최적해로 제공한다는 것을 2개의 단순예제를 통해 검증하였다.

마할라노비스 거리를 이용한 회전기기의 이상진단 (A Fault Diagnosis on the Rotating Machinery Using Mahalanobis Distance)

  • 박상길;박원식;정재은;이유엽;오재응
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제32권7호
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    • pp.556-560
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    • 2008
  • As higher reliability and accuracy on production facilities are required to detect incipient faults, a diagnostic system for predictive maintenance of the facility is highly recommended. In this paper, we present a study on the application of vibration signals to diagnose faults for a Rotating Machinery using the Mahalanobis Distance-Taguchi System. RMS, Crest Factor and Kurtosis that is known as the Statistical Methods and the spectrum analysis are used to diagnose faults as parameters of Mahalanobis distance.

패턴인식을 위한 타원형 Fuzzy-ART (Ellipsoid Fuzzy-ART for Pattern Recognition Improvement)

  • 강성호;정성부;임중규;이현관;엄기환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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    • pp.305-308
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    • 2003
  • 본 논문에서는 Fuzzy-ART (Fuzzy-Adaptive Resonance Theory) 신경회로망의 패턴인식 성능을 개선하기 위해 Mahalanobis 거리를 이용한 타원형 fuzzy-ART 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식은 벡터공간상에서 패턴의 영역을 규정하기 위해 Mahalanobois 거리 개념을 이용한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 얼굴인식에 적용하였으며, 기존의 방식과 비교 검토한 결과 유용성을 확인하였다.

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마하라노비스 다구찌(Mahalanobis Taguchi) 시스템을 이용한 박판 성형 공정의 최적화 (Optimization of Sheet Metal Forming Process Using Mahalanobis Taguchi System)

  • 김경모
    • 한국기계가공학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.95-102
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    • 2016
  • Wrinkle, spring-back, and fracture are major defects frequently found in the sheet metal forming process, and the reduction of such defects is difficult as they are affected by uncontrollable factors, such as variations in properties of the incoming material and process parameters. Without any countermeasures against these issues, attempts to reduce defects through optimal design methods often lead to failure. In this research, a new multi-attribute robust design methodology, based on the Mahalanobis Taguchi System (MTS), is presented for reducing the possibilities of wrinkle, spring-back, and fracture. MTS performs experimentation, based on the orthogonal array under various noise conditions, uses the SN ratio of the Mahalanobis distance as a performance metric. The proposed method is illustrated through a robust design of the sheet metal forming process of a cross member of automotive body.

가중특징 Mahalanobis거리를 이용한 마이크 어레이 음석인식의 성능향상 (Performance Improvement of Microphone Array Speech Recognition Using Features Weighted Mahalanobis Distance)

  • ;정현열
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • 제29권1E호
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    • pp.45-53
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    • 2010
  • In this paper, we present the use of the Features Weighted Mahalanobis Distance (FWMD) in improving the performance of Likelihood Maximizing Beamforming (Limabeam) algorithm in speech recognition for microphone array. The proposed approach is based on the replacement of the traditional distance measure in a Gaussian classifier with adding weight for different features in the Mahalanobis distance according to their distances after the variance normalization. By using Features Weighted Mahalanobis Distance for Limabeam algorithm (FWMD-Limabeam), we obtained correct word recognition rate of 90.26% for calibrate Limabeam and 87.23% for unsupervised Limabeam, resulting in a higher rate of 3% and 6% respectively than those produced by the original Limabearn. By implementing a HM-Net speech recognition strategy alternatively, we could save memory and reduce computation complexity.

마할라노비스 거리와 기하학적 파라메터에 의한 표적의 인식 (Target Identification using the Mahalanobis Distance and Geometric Parameters)

  • 이준웅;권인소
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제5권7호
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    • pp.814-820
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    • 1999
  • We propose a target identification algorithm for visual tracking. Target identification is realized by finding out corresponding line segments to the hypothesized model segments of the target. The key idea is the combination of the Mahalanobis distance with the geometrical relationship between model segments and extracted line segments.

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Prototype Reduction Schemes와 Mahalanobis 거리를 이용한 Relational Discriminant Analysis (Relational Discriminant Analysis Using Prototype Reduction Schemes and Mahalanobis Distances)

  • 김상운
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제43권1호
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    • pp.9-16
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    • 2006
  • RDA(Relational Discriminant Analysis)는 패턴의 특징벡터 대신에 학습 패턴을 대표하는 프로토타입들과의 비유사도 벡터에 기반하여 식별기를 설계하는 방법이다. 따라서 RDA 식별기의 성능은 프로토타입을 선택하는 방법과 비유사도를 측정하는 방법에 따라 결정된다. 본 논문에서는 PRS(Prototype Reduction Schemes)를 이용하여 프로토타입을 추출한 다음, 샘플 벡터들간의 마할라노비스 거리에 의한 상관행렬로 RDA의 식별성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공 데이터 및 실-생활 데이터를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법의 식별성능이 기존의 방법에 비하여 개선되었음을 확인하였다.