• 제목/요약/키워드: 검출확률

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의사 N-gram 언어모델을 이용한 핵심어 검출 시스템에 관한 연구 (A Study on Keyword Spotting System Using Pseudo N-gram Language Model)

  • 이여송;김주곤;정현열
    • 한국음향학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.242-247
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    • 2004
  • 일반적인 핵심어 검출 시스템에서는 필러모델과 핵심어모델을 연결단어 인식 네트워크로 구성하여 핵심어 검출에 사용한다. 이것은 대량의 텍스트 데이터를 이용한 대어휘 연속 음성인식에서 구해지는 단어의 출현빈도의 언어모델을 핵심어 검출 시스템에서 효과적으로 구성할 수가 없는 어려움이 있기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 의사 N-gram 언어모델을 이용한 핵심어 검출 시스템을 제안하고 핵심어와 필러모델의 출현빈도의 변화에 따른 핵심어 검출 성능을 조사하였다. 그 결과, 핵심어와 필러모델의 출현확률을 0.2:0.8의 비율에서 CA (Correctly Accept for Keyword: 핵심어를 제대로 인정한 경우)가 91.1%, CR (Correctly Reject for OOV: 비핵심어에 대해 제대로 거절한 경우)는 91.7%로써, 일반적인 연결단어인식 네트워크를 이용한 방법보다 제안된 방법이 CA-CR 평균 인식률의 에러감소율 (Error Reduction Rate)에서 14%향상되어 핵심어 검출에서의 언어모델 도입의 효과를 확인할 수 있었다.

SSD 알고리즘 기반 MI-FL을 적용한 회전 불변의 다중 객체 검출 시스템 구현 (Implementation of Rotating Invariant Multi Object Detection System Applying MI-FL Based on SSD Algorithm)

  • 박수빈;임혜연;강대성
    • 한국정보기술학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.13-20
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    • 2019
  • 최근 CNN을 기반으로 한 객체 검출 기술의 연구가 활발하다. 객체 검출 기술은 자율주행차, 지능형 영상분석 등에서 중요한 기술로 사용된다. 본 논문에서는 CNN 기반의 객체 검출기 중 하나인 SSD(Single Shot Multibox Detector)에 MI-FL(Moment Invariant-Feature Layer)을 적용하여 회전 변형에 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. 먼저 VGG 네트워크를 기반으로 입력 이미지의 특징을 추출한다. 그 후 총 6개의 특징 계층(Feature layer)을 적용하여 객체의 위치 정보와 종류를 예측해 경계 박스들을 생성한다. 그 후 NMS 알고리즘을 이용해 가장 객체일 확률이 높은 경계 박스를 얻는다. 하나의 객체 경계 박스가 정해지면 MI-FL을 이용해 해당 영역의 불변 모멘트 특징을 추출하여 미리 저장하고 학습한다. 이후 검출 과정에서 미리 저장해둔 불면모멘트 특징 정보를 이용해 검출함으로써 회전된 이미지에 대해 기존 방법보다 더 강인한 검출이 가능하다. 기존의 SSD와 MI-FL을 적용한 SSD의 비교를 통해 약 4~5%의 성능 향상을 확인하였다.

어린이와 청소년의 비알콜성음료 섭취에 따른 인공감미료 섭취량 평가 (Assessment of Estimated Daily Intakes of Artificial Sweeteners from Non-alcoholic Beverages in Children and Adolescents)

  • 김성단;문현경;이집호;장민수;신영;정선옥;윤은선;조한빈;김정헌
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제43권8호
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    • pp.1304-1316
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    • 2014
  • 본 연구는 음료 651건 및 액상차 87건의 인공감미료 실측치(아스파탐, 아세설팜칼륨 및 수크랄로스)와 제4기 국민건강 영양조사 중 영양조사의 섭취량을 이용하여 단위 체중당 비알콜성음료 섭취량이 가장 높았던 1~19세의 어린이 및 청소년을 대상으로 비알콜성음료를 통한 인공감미료의 추정식이섭취량(estimated daily intake, EDI)을 산출하여 평가하였다. 비알콜성음료의 섭취량은 어린이 및 청소년 6,082명 전체의 비알콜성음료의 평균소비자(average consumer)와 극단소비자(extreme consumer)의 섭취량을 파악하기 위하여 평균, 95 percentile 및 분포를 적용한 경우(시나리오 I)와 비알콜성음료를 섭취한 어린이와 청소년 1,074명의 섭취량 평균, 95 percentile 및 분포를 적용한 경우(시나리오 II)로 나누어 살펴보았다. 음료에 함유된 인공감미료의 건강 위해성 평가는 추정식이섭취량과 FAO/WHO에서 설정한 일일섭취허용량(acceptable daily intake, ADI)인 아스파탐 40 mg/kg bw/day, 아세설팜칼륨 15 mg/kg bw/day, 수크랄로스 15 mg/kg bw/day 값을 비교하여 %ADI로 평가를 하였다. 인공감미료의 인체노출량 계산에 필요한 몸무게는 국민건강영양조사 검진조사 자료를 이용하였다. 이때 위해도 평가방법은 평균과 95th percentile을 이용하는 단일값평가와 각 변수의 확률밀도함수(probabilistic density functions, PDFs)를 이용한 Monte Carlo simulation을 실시하여 확률평가를 하였다. 연구 결과를 요약하면 인공감미료는 아스파탐, 아세설탐칼륨, 수크랄로스가 평균 $3.21{\pm}28.36mg/kg$(ND~342.00 mg/kg, 검출률 1.4%), $1.94{\pm}12.55mg/kg$(ND~160.00 mg/kg, 검출률 4.5%), $6.18{\pm}23.27mg/kg$(ND~290.00 mg/kg, 검출률 10.8%) 함유되어 있었다. 또한 비알콜성음료에 함유된 인공감미료 중 아스파탐은 Min Extreme 분포, 아세설팜칼륨은 Logistic 분포, 수크랄로스는 Student's t 분포를 나타냈다. 비알콜성음료 섭취량은 어린이와 청소년 전체를 대상으로 한 시나리오 I에서는 대부분 Logistic 분포를 나타내었으나, 특히 소비자 집단만을 고려한 시나리오 II 경우에는 왼쪽으로 기울어진 Max Extreme 분포가 되었다. 체중은 시나리오 I이 Logistic 분포, 시나리오 II는 Beta 분포를 나타내었다. 그리고 시나리오 I에서 확률평가한 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 평균 추정식이섭취량은 각각 0.09, 0.01, 0.04 mg/kg bw/day였으며, 95th percentile 추정식이섭취량은 각각 0.30, 0.02, 0.13 mg/kg bw/day였다. 확률평가한 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 평균 %ADI는 각각 0.22, 0.04, 0.24이었고, 확률평가한 95th percentile %ADI는 각각 0.75, 0.13, 0.83으로 안전한 수준이었다. 시나리오 II에서 확률평가한 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 평균 추정식이섭취량은 각각 0.52, 0.03, 0.22 mg/kg bw/day였으며, 95th percentile 추정식이섭취량은 각각 1.80, 0.12, 0.75 mg/kg bw/day였다. 확률평가한 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 평균 %ADI는 각각 1.32, 0.22, 1.44였고, 확률평가한 95th percentile %ADI는 4.52, 0.80, 5.06으로 나타났다. 즉 비알콜성음료 섭취를 통한 인공감미료 중 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 노출수준은 일일섭취허용량(ADI)을 초과하는 인구집단은 없는 것으로 나타났으며, 시나리오 I II에서 아스파탐, 아세설팜칼륨, 수크랄로스의 평균 및 95th percentile %ADI는 모두 5.06이내로 낮은 수준이었다. 한편 섭취자군 중 인공감미료에서 검출률이 가장 높았던 수크랄로스의 경우 %ADI가 10 이상일 확률이 2.2%였다.

RS Code의 오류 위치 정보를 이용하는 리스트 구 복호기 (List Sphere Decoding using error location information of RS code)

  • 박선호;이혁;심병효
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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    • pp.53-56
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    • 2010
  • 본 논문은 Shannon의 정리에 따른 채널 용량에 근접한 성능을 보이는 것으로 알려진 터보 복호기 기반의 반복적인 검출과 복호화(Iterative Detection and Decoding) 기법에서 반복적인 복호화를 수행할 시에 제외되었던 리스트 구 복호기(List Sphere Decoder)에서 사전 정보(prior information)을 이용할 수 있도록 하여 수정된 IDD 기법을 제안하였다. 기존의 기법에서는 사후확률(A posteriori probability)을 계산하기 위하여 리스트 구 복호기를 사용하였으나 반복적인 복호화 수행 시에는 사전 정보를 이용하지 않는 특성으로 인하여 제외된다. 만약 잡음(noise) 등의 이유로 검출된 심볼 벡터 목록이 원래의 것과 매우 다른 경우라도 재 검출을 하지 않기 때문에 반복적인 복호화를 수행하더라도 원래의 정보에 근접하기 어렵게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 기법에서 리스트 구 복호기를 터보 복호기의 Log Likelihood Ratio (LLR) 값을 사전 정보로 이용할 수 있도록 수정된 리스트 구 복호기를 제안하였다. 수정된 리스트 복호기는 반복적인 복호화를 수행 시 이전의 복호화에서 얻은 정보를 이용하여 새로이 검출된 심볼 벡터 목록을 제공하게 된다. 실제의 통신환경과 유사한 모델의 실험을 통해 수정된 IDD 기법이 기존의 IDD로 구성되는 내부 피드백에 RS 복호기 기반의 외부 피드백으로 구성된 형태로 피드백 회수가 증가할수록 기존의 IDD에 비해 성능이 개선됨을 확인하였다.

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퍼지 Adaboost를 이용한 객체 검출 (Object Detection using Fuzzy Adaboost)

  • 김기상;최형일
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.104-112
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    • 2016
  • Adaboost 학습 알고리즘은 학습 단계마다 가장 좋은 특징을 선택하도록 하는 학습 알고리즘 이다. 각 학습 단계에서는 최적의 특징을 선택하기 위해 특정 임계값과 그에 대한 최소 오차율을 가지는 특징을 선택하도록 되어 있다. 하지만, 임계값을 이용하는 방법은 최적의 오차율을 검출하는데 있어 효율적인 방법이 아니다. 본 논문에서는 최적의 오차율을 검출하기 위한 퍼지 Adaboost 기법을 제안한다. 퍼지를 통해 결정 경계를 유연하게 한 Adaboost는 학습 단계가 적어도 좋은 성능을 보이는 장점이 있다. 기존의 Adaboost는 학습 전에 학습데이터에 대한 가중치를 동일하게 할당한다. 하지만, 본 논문에서는 이에 대한 가중치를 확률을 이용하여 초기 가중치를 다르게 줌으로서, 적은 학습에도 좋은 결과를 보이는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 기존의 Adaboost와 제안하는 방법에 대한 성능 평가를 통해, 퍼지 Adaboost가 기존 방법에 비해 좋은 결과를 보였다.

1차 사용자의 랜덤 트래픽하에서 스펙트럼 센싱의 성능을 향상시키기 위한 방법 (A Method to enhance the Performance of Spectrum Sensing Under a Random Traffic of Primary User)

  • 공형윤
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.87-92
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    • 2013
  • 본 논문에서는 로컬 스펙트럼 감지 성능에서 1차 사용자 신호의 영향을 분석하는 데 초점을 맞추었다. 감지시간의 표본에서 신호 도착의 확률은 감지 시간에 따라 일정하게 분산되어있다. PU 신호의 임의의 도착에 따라 기존의 에너지 감지(CED)의 검출 결과에 저하를 일으키는 주요 요인을 분석한다. 따라서, PU 신호의 도착을 검출을 추정하고 복합 에너지 검출과 협동하여 검출 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 수학적 분석과 시뮬레이션은 CED와 비교하여 제안된 기법의 출력이 적합한지 확인한다.

ITS를 위한 Alamouti 기법을 이용한 차량 검출 성능 분석 (Performance of Vehicle Detection Using Alamouti for ITS)

  • 김승종;박인환;김진영
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.79-84
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    • 2011
  • 본 논문에서는 ITS 응용을 위한 Alamouti 기법을 이용한 효과적인 차량 검출 성능을 분석하였다. 차량 검출은 DSRC (Dedicated Short Range Communication) 기반의 하이패스 환경에서 실험하였다. 시스템 성능으로는 비트 에러 확률로 실험 결과 값에 대하여 분석하였으며, 실험환경은 진입차량의 속도를 60km/h로 가정하여 DSRC 기반의 변조방식인 ASK 기법 을 적용하여 실험하였다. 또한 적용된 채널은 Rician 채널을 적용하여 LOS (Line of Sight)환경을 고려하며 실험을 하였다. 또한 사용된 반송파 주파수는 일본 DSRC 시스템 하향링크를 참고하여 5.8GHz를 적용하였다. 실험결과로 안테나가 2개일 경우와 Alamouti 기법을 적용할 때의 검출성능을 각각 나타내었으며, Alamouti 기법을 적용할 때 성능이 보다 개선되었음을 본 실험을 통해 알 수 있었다.

다중색상정규화와 움직임 색상정보를 이용한 물체검출 (Object Detection using Multiple Color Normalization and Moving Color Information)

  • 김상훈
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제12B권7호
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    • pp.721-728
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    • 2005
  • 본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다.

양자암호화 키 전송에서 검출기 특성에 따른 전송효율 (The efficiency of the quantum key distribution depends on the characteristics of the detector system)

  • 조기현;강장원;윤선현
    • 한국광학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.71-76
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    • 2001
  • 자연의 법칙이 보장해 주는 완벽한 보안이 가능한 양자암호화 통신을 위해서는 아주 약한 빛을 사용해 한 펄스에서 두 개 이상의 광자가 발견될 확률을 아주 작게 해야한다. 그러나 잡음과 검출기의 양자효율 등을 고려하면 현실적으로는 실험적 상황에서 발생되는 신호왜곡과 도청에 의한 신호왜곡을 구별해 낼수 있는 조건을 찾아내야 한다. 검출기에 걸어주는 전압의 크기와 신호검출시의 문턱전압을 변화시켜가며 여러 세기의 빛에 대한 양자암호화 키 전송가능성을 실험적으로 확인하였다. 암호화 키전송 방식은 잘 알려진 두 가지 선형편광과 두가지 원형편광 상태를 이용한 4-state 암호화 키 전송방식을 사용하였다.

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운전자 정보 극대화를 위한 Augmented Driving System (ADS) 기술에 관한 연구 (A Study on Augmented Driving System (ADS) Technology Development for Useful Driving Information)

  • 양승훈;김동중;김한울;이수민;황지환;김병규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.836-839
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    • 2012
  • 본 논문에서는 운전자의 안전을 보장하기 위해 영상 처리 기술을 기반으로 도로 정보를 검출해 운전자에게 알려주고, 버튼을 직접 손으로 눌러야 하는 물리적 인터페이스를 대체할 차세대 인터페이스 기술을 제안한다. 제안된 기술은 카메라 한대에서 입력 받은 영상 정보를 제안된 알고리즘을 통해 앞차와의 거리, 차선, 교통 표지판을 검출하고 차량 내부를 주시하는 카메라와 운전자의 음성을 인식할 마이크를 기반으로 음성인식과 동작 인식이 결합된 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서 개발된 기술을 통해 설제 테스트를 실시해 본 결과 표지판인식, 차선검출, 앞차와의 거리 검출 등의 인식률이 약 90% 이상이었으며, 이러한 기술적 요소들은 운전자가 인지하지 못하는 상황 등에서도 적절한 정보를 운전자에게 제공해 줌으로써 교통사고 확률을 크게 낮출 수 있을 것으로 기대된다.