본 논문에서는 3차원 얼굴인식을 위한 방사 기저 함수 신경망 기반의 새로운 전역적 형태 특징과 그 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 방사 기저 함수 신경망은 방사 기저 함수들의 가중합으로써, 얼굴 형태 정보의 비선형성을 방사 기저 함수의 선형합으로 잘 표현한다. 이 논문에서는 얼굴의 가로 방향 프로파일을 학습된 방사 기저 함수 신경망에 적용시켰을 때 생성되는 가증치를 새로운 전역적 형태 특징으로 제안한다. 제안하는 전역적 형태 특징의 경우 국소적 특징의 특성을 가지며, 일반적인 전역적 특징의 특성인 특징의 복잡도도 감소시킨다. 100명의 데이터베이스 영상과 100명에 대한 서로 다른 3개의 포즈를 포함하는 300개의 테스트 영상을 이용한 실험에서 제안하는 전역적 형태 특징과 은닉 마르코프 모델을 이용한 특징 비교를 통해서 94.7%의 인식률을 얻었다.
본 연구는 조사연구의 과정에서 활용 가능한 공간분석의 유용성을 지리정보시스템(GIS)과 공간적 이질성을 고려하는 지리적 가중 회귀분석(GWR)을 통해 탐색한다. 많은 사회현상은 공간적 차원을 포함하고 있으며, GIS, GPS 단말장치, 온라인 위치기반 서비스의 발달로 위치정보의 수집과 활용이 용이해짐에 따라 조사연구의 과정에서 공간정보를 활용하는 분석이 이전보다 훨씬 더 용이해지고 있다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석은 공간적 의존성을 분석하지 못한다. GWR 분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법으로서, 공간적으로 근접한 사례들은 유사성을 가진다는 가정에 따라 지리적 가중함수를 활용한다. A 기초자치단체 주민들을 대상으로 한 조사연구 자료를 공간정보와 결합시킨 후 간단한 행정만족도 모형을 추정해 본 결과, 지리적 가중 회귀분석은 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시키는 것으로 나타났다. GWR 결과를 GIS와 결합시켜 독립변수 효과의 공간적 변이를 시각화시켜 봄으로써, 변수들의 효과와 관계를 더 자세하고 풍부하게 이해할 수 있다. 나아가서 이 기법은 특정 변수의 효과가 예외적으로 낮거나 높은 지역을 더 쉽게 밝혀냄으로써 정책방안을 모색하는 데에도 유용하게 활용될 수 있다.
HCNN(Hidden Control Neural Network)은 신경회로망에 의한 비선형 예측과 HMM의 segmentation 기능을 접합시킨 신경회로망 모델로서, 시간에 따라 입출력 사상 함수를 변화시킴으로써 음성 신호를 잘 모델링할 수 있도록 되어 있다. 본 논물에서는 첫째, HCNN의 성능이 HMM보다 우수함을 보이고, 둘째로, HCNN에서의 예측 오차 측정에 적절한 거리 측도를 이용하기 위해 가중거리가 도입된 HCNN을 제안하여, 화자 독립 음성 인식에 있어 그 성능이 우수함을 보였다. 여기서 가중거리는 음성 특징 벡터 각 구성 성분의 분산도 차이를 고려한 거리이다. 화자 독립 숫자음 인식 실험 결과, 유클리드 저리를 이용한 HCNN에 대해 95%의 인식율을 얻었는데, 이는 HMM에 비해 1.28% 높은 결과로서, 확률적인 제한이 가해진 HMM에 비해 시스템의 동작인 모델링을 이용한 HCNN이 더 우수함을 알 수 있다. 또한 가중거리를 이용한 CNN에 대해서는 97.35%의 인식율을 얻었는데, 이는 유클리드 거리를 이용한HCNN에 비해 2.3%가 향상된 결과이다. 가중 거리를 도입한 HCHN의 경우에 더 높은 인식율을 얻은 이유는, 오인식이 많이 되는 화자의 인식율을 높임으로써 화자간의 인식율차가 감소하게 되기 때문임을 알 수 있었고, 따라서 화자 독립 음성인식에 가중거리를 도입한 HCNN이 보다 적합합을 알 수 있다.
양분형 조건부가치평가모형의 준모수적 추정 방법을 소위 회귀함수 1차 도함수의 밀도가중평균(density weighted average derivative or regression function) 추정을 응용하여 제안한다. 논문에서 제안된 준모수 추정량의 소표본 특성은 몬데칼로 시뮬레이션 결과를 제시함으로써 간접적으로 나타난다. 또 추정량을 동강보존을 위한 지불용의액을 조사한 조건부가치평가자료에 실제 적용함으로써 현실 적용 가능성을 보여준다.
본 연구에서는 Weibull 확률분포함수의 매개변수 추정방법을 적용하였으며, 재현기간별 신뢰한계를 구하기 위한 점근분산식(漸近分散式)을 유도하였다. 각 과정은 기존의 모멘트법, 최우도법, 확률가중 모멘트법(Probability weighted moments)개념에 기초하여 유도하였으며, 유도된 식들을 실제 홍수자료에 적용하였다.
신호 대 잡음비가 낮은 환경에서 센서 어레이에 입사된 입력 신호 사이의 지연시간 추정(Time Delay Estimation, 이하 TDE)은 높은 분해능이 요구된다. 본 연구에서는 높은 분해능의 TDE를 구하기 위해 상호상관함수(Cross-Correlation)에 평균 차 함수(Average Magnitude Difference function, AMDF)의 역수를 가중한 MCC (Modified Cross-Correlation)알고리즘을 제안한다. 모의신호를 사용한 수치 시뮬레이션 실험으로 종래의 AMDF, Cross-Correlation 알고리즘과 본 연구에서 제안한 MCC 알고리즘의 분해능을 비교 분석하였다 각 알고리즘의 TDE 결과에 대해 STFT(Short Time fourier Transform)에 의한 시간 주파수 해석을 한 결과 MCC알고리즘을 사용하여 TDE 분해능이 향상되었음을 보고한다.
댐과 같은 구조물의 설계시 큰 강우량에 내한 분포함수의 적합성을 놀일 필요가 있다. 이에 대해 Wang (1997a and b)은 큰 설계량에 내한 적합성을 놀이기 위해 LH 모멘트와 고차 PWM(higher Probability Weighted Moments)방법을 제안하였다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 자 지역별로 대표적인 4개 지점의 일 강우량 자료를 사용하여 제안된 고차 PWM 방법의 적용성을 살펴보았다. 그 과정으로 가장 낮은 차수인 일반적인 PWM 방법과 더 높은 차수의 PWM 방법을 이용하여, GEV(Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포에 대한 매개변수를 추정한 후 이 추정치를 확률지에 실측치와 함께 도시하여 결과를 비교하였다. 그리고 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient) 적합도 검정결과를 통해 추정된 매개변수의 적합성을 확인하였다.
본 논문은 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)의 훈련하는 방법을 동적 다중 그룹 혼합 가중치(Dynamic Mutli-Group mixture weight)을 이용하여 재구성하는 방법을 제안한다. 음성은 Hidden 상태열에 의하여 특성화되고, 각 상태는 가중된 혼합 가우시안 밑도 함수에 의해 표현된다. 음성신호를 더욱더 정확하게 계산하려면 각 상태를 위한 가우시안 함수를 더욱더 많이 사용해야 하며 이것은 많은 계산량이 요구된다. 이러한 문제는 가우시안 분포 확률의 통계적인 평균을 이용하면 계산량을 줄일 수 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 다양한 화자의 발화속도와 가중치의 적용이 적합하지 못하여 인식률을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 다양한 화자의 발화속도에 적합하도록 화자의 화자의 발화속도에 따라 동적으로 5개의 그룹으로 구성하고 동적 다중 그룹 혼합 가중치를 적용하여 CDHMM 파라미터를 재구성함으로써 8.5%의 인식율이 증가되었다.
석탄에 대한 아황산가스 규제가 발전산업에 미치는 제반 효과들을 측정하기 위해서는 생산요소의 왜곡된 분배로 인한 생산비용의 증가 또한 고려하여 암묵요소가격을 이용한 일반비용함수를 추정해야 한다. 아황산가스 규제를 포함한 여러 형태의 규제하에서 생산요소간의 한계기술대체율이 시장가격율과 일치하지 않음으로써 기업들의 생산비용최소화는 이루어지지 않기 때문이다. 1975년부터 1990년까지의 표본기간동안 아황산가스 규제로 인하여 미국 석탄발전소들의 생산비용이 평균적으로 6.1% 증가되었고 아황산가스를 추가적으로 1톤 저감하는데 드는 한계비용을 배출량몫 가중평균치로 측정하면 규제를 받은 기업들은 평균적으로 매년 539달러를 소비하였다. 생산요소인 자본과 노동 그리고 저유황석탄의 수요량은 평균적으로 5.8%, 5.2%, 그리고 29.6% 각각 증가된 반면 고유황석탄 수요량은 0.7% 감소되었으며 규제를 받은 기업들의 연 생산성은 평균적으로 1.52% 감소되었다.
본 논문에서는 시간지연을 갖는 고차모델을 저차모델로 간소화하기 위한 주파수 전달함수 합성법을 제안한다. 모델축소는 축소시스템의 분자다항식에 의해 가중된 오차함수를 최소화하는 것에 기반을 두고 있다. 제안된 방법은 보다 우수한 저주파수 적합도를 제공한다. 그리고 네 개의 예제가 제안된 방식의 유용성을 나타내기 위해서 주어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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