Let $R_n$ be the the first return time to its initial n-word. Then the Ornstein-Weiss first return time theorem implies that log$R_n$ divided by n converges to entropy. We consider the convergence of log$R_n$ for Sturmian sequences which has the lowest complexity. In this case, we normalize the logarithm of the first return time by log n. We show that for any numbers $1{\leq}{\alpha},\;{\beta}{\leq}{\infty}$, there is a Sturmian sequence of which limsup is ${\alpha}$ and liminf is $1/{\beta}$.
Thoracic sound has been widely known as a good method to examine thoracic disease. But, it's difficult to diagnose with correct data according to patient's thoracic position from same patient who has thoracic disease. Therefore, it is necessary to normalize the data for lung sound objectively In this paper, we'd like to detect a useful data for medical examination by applying PCA(Principal Component Analysis) to thoracic sound data and then present a objective data about lung and heart sound for thoracic disease.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.1052-1057
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1994
Dynamically localized self-organizing map model (DLSMM) is a new speech recognition model based on the well-known self-organizing map algorithm and dynamic programming technique. The DLSMM can efficiently normalize the temporal and spatial characteristics of speech signal at the same time. Especially, the proposed can use contextual information of speech. As experimental results on ten Korean digits recognition task, the DLSMM with contextual information has shown higher recognition rate than predictive neural network models.
본 논문은 3차원 얼굴 영상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나 입력된 형상의 자세에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다. 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력에서의 오류들을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징인 눈, 코, 입 등을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 영상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 긴 추출 마스크를 사용하여 입력된 영상으로부터 코를 추출하는 방법을 제안한다.
인터넷 및 소셜 네트워크 등이 적극적으로 활용되는 사용자 참여 사회에서 사용자의 요구사항을 올바르게 시스템에 반영하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 C 사의1,800 여건의사용자 요구사항을 정형화하기 위한 절차와 기법을 제안하고, 정형화된 요구사항이 시스템 설계와 구현에 반영될 수 있도록 상대적 기여도를 측정하여 선정하는 기법을 제시한다. 다양한 사용자 요구사항을 요구사항 수준에 적합하도록 정형화하기 위하여, 요구사항 명세 표준에 따라 작성하고 키워드를 추출하고 상호 관계를 분석하여, 요구사항 계층 그래프를 작성하였다. 요구사항 계층 그래프는 시스템 설계와 구현을 위한 세부 목표를 정의하며, 계층별 요구사항의 상대적인 중요도를 표현한다. 요구사항의 상대적 중요도를 이용하여 요구사항별 상대적 기여도를 계산하고, 이를 이용한 선정 평가 기법을 제안한다. 제안한 기법의 타당성은 C 사의 사례 연구를 통하여 그 가능성을 입증하였다.
차량운용문제 혹은 열차반복문제는 수송계획, 열차운행계획에서 작성된 열차운행시각에 기초하여 편성유형 또는 차종에 따라 주어진 제약조건(선회조건, 검수조건, 기지복귀조건 등)을 반영하여 최적의 차량운용 다이아, 운용순서를 구성하는 문제이다. 일반적으로 이 문제는 집합분할(Set Partition)문제로 모델링하여 열생성(Column Generation) 기법을 사용하여 제약조건에 맞는 운용을 생성하였다. 하지만, 본 연구에서는 지하철과 같이 열차운행의 빈도는 높고 물리적 네트웍은 간단하며 시종착역의 수가 적을 경우 많은 대안 경로(Alternative Routing)들이 생성되는 특징 및 일반 철도와는 다른 역에서의 공간적 제약에 따른 차량 선회 제약을 고려하여 차량운용수를 최소화할 수 있는 지하철 차량운용 문제에 대한 수학적인 모델을 제시하고자 한다. 먼저, 차량선회제약만을 고려하여 최소비용 흐름 모형으로 네트워크 모형을 구성하였다. 최소비용 흐름 모형을 결과로 생성된 운용을 바탕으로 각 운용의 운행거리를 정규화(Normalize)하는 휴리스틱 기법을 제안하였다. 또한, 이 방법론을 실제와 유사한 지하철 열차 스케줄에 적용하였고 약 14%의 차량소요 감소 및 최대 영업거리 약 11%, 표준영업거리편차 약 5% 감소를 통하여 본 연구결과의 유용성을 확인하였다.
쌀의 품종 식별 기술은 아직까지 적절한 방법이 연구되지 않아, 최근 불법 유통사례가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보다 신속하게 현장에서 응용가능한 쌀의 품종을 식별하기 위해서, 비파괴 측정법 중 화상처리법을 응용하였다. MFG board, CCD camera, Zoom lens 및 Ring light로 구성된 화상처리 장치로 쌀알의 영상을 취득하여, Threshold, Median filtering으로 쌀알 영상의 노이즈를 제거하고, 윤곽을 추출하여 중심점에서 360도 각도에 대한 가장자리까지의 거리를 쌀알의 화상데이타로 이용하였다. 쌀 품종 내에서 영상 변이는 다소 있었지만, 형태가 상이한 쌀 품종에서는 품종간 변이 보다 품종 내의 변이가 적었으며, 동일 품종의 쌀알의 착립위치에 따라서는 변이 폭이 매우 적었다. 추출된 화상 데이터는 Normalize, FFT의 전처리 과정으로 정규화 및 변수 축소가 가능하였다. 각 품종의 쌀알의 평균 영상에 Matching하는 Library model과 BP neural network model에 의한 품종 판별 결과, 형태가 상이한 품종간에는 100% 판별 가능하였으며, 형태가 유사한 품종간에는 85%의 판별 결과를 나타내었다.
디지털 만화영상은 인터넷에서 매우 인기 있는 컨텐츠이다. 일반적으로 디지털 만화영상은 디지털 스캐너에 의해 스캔되며, 후처리를 하지 않으면 서로 다른 크기와 기울어짐을 가질 수 있으며, 경계부분에 내용이외의 여백이 있을 수 있다. 기울어짐과 여백이 없이 영상의 내용의 크기를 정규화하는 것은 내용기반 만화영상 검색과 같은 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 그래디언트 라돈변환을 사용하여 검출한 선분을 이용하여 만화영상의 박스 프레임을 검출하는 방법을 제안한다. 만화영상에서 박스프레임은 여백이 없는 만화영상 내용으로 이루어진 최대 사각영역이다. 만화영상의 크기를 정규화하고, 기울어짐을 없애기 위하여 박스 프레임을 사용하고, 선분 검출 속도를 높이기 위하여 OpenCL로 구현하였다. 제안 방법이 만화영상에서 효과적으로 박스 프레임을 검출함을 실험으로 보였다.
자율 주행이나 CCTV와 같이 영상 처리 관련 기술들이 발전함에 따라 영상 왜곡에 대한 문제점을 개선하기 위해 단일 영상을 이용한 안개 제거 알고리즘이 연구되고 있다. 안개 밀도 예측 방법으로는 깊이 맵을 생성하여 영상의 깊이를 추정하는 방법이 있고, 깊이 맵의 학습 데이터로 다양한 안개 특징을 사용할 수 있다. 또한 안개 제거 알고리즘을 실제 기술들에 적용하기 위해 고화질 영상을 실시간으로 처리할 수 있는 하드웨어 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 변동계수 기반의 안개 특징인 NLCV(Normalize Local Coefficient of Variation)를 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx 사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 FPGA 구현하였다. Vivado 프로그램을 통해 합성한 결과 479.616MHz의 최대 동작 주파수를 가지며 4K UHD(3840×2160) 환경에서 실시간 처리 가능함을 보인다.
In this work, finite element investigations were carried out to manufacture a seamless aluminum liner without crack generation using four-stage deep drawing followed by two-stage ironing process. In order to predict the crack generation during the liner manufacturing process, the Normalize Cockroft-Latham(NCL) which is one of ductile fracture criteria was adopted. In addition, the tensile tests were carried out to obtain the critical value of NCL by comparing the experimental and FE simulation results. From this, various case studies based on FE simulation were carried to obtain the optimum die designs which can prevent the crack generation during ironing processes. Finally, the aluminum liner was successfully made using obtained die designs so that requirements were met in terms of thickness and height of the liner.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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