누전차단기 설치 상태에서도 전기화재가 지속적으로 발생함에 따라 전기화재의 원인이 되는 전기 아크에 대한 관심이 증가하고 있는 실정으로 본 논문에서는 UL1699의 아크 저해시험(inhibition tests)에서 제시하고 있는 직렬 아크코장시험(Arc generator test)을 실시하고, 아크고장전류 분석방법으로 최근에 많이 사용되고 있는 이산 웨이블렛 변환을 이용한 3가지 분석방법에 대하여 아크고장전류 검출 확률을 분석하였다. 분석결과, (1) 근사계수 분석에 의한 최대치 변화율 실효치 변화율 분석방법은 46%의 검출 확률을 얻을 수 있었고, (2) 상세계수 분석에 의한 최대치 변화율 실효치 변화율 분석방법은 62%, (3) 근사계수 분석에 의한 잡음량 변화율 shoulder 변화율 분석방법은 100% 검출 확률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 중첩의 차분상관방식에 의한 향상된 OFDM 신호의 심볼 동기타이밍검출 성능을 보여준다. 또한, 곱의 상관과 차분상관의 동기타이밍 검출방식에 있어서 멀티패스 채널 지연프로필의 각 수신지연파에서 심벌 동기타이밍으로 검출될 최대 검출확률을 보여준다. $70nsec{\sim}217nsec$의 지연확산 채널모델들에서 상관의 동기타이밍 검출방식에서는 진폭이 가장 큰n번째 수신지연파의 선두에서 동기타이밍을 취할 확률이 높게 나타나는데 대하여 차분방식에서는 언제나 첫 번째 수신지연파의 선두에서 동기타이밍을 취할 확률이 높게 나타나는 특성을 보여준다. 이러한 시뮬레이션의 결과는 정확한 동기타이밍의 검출이 가능함을 나타내는 것이며 중첩의 차분방식에서 eb/n0에 대해 향상된 S/N와 OFDM 신호의 동기타이밍검출성능의 결과와도 잘 부합하고 있다.
멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 대상 영상의 분포 특성을 이용하지 않기 때문에 검출 성능이 떨어지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 효율적인 워터마크 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판정법에 근거하여 Bayes판정 이론, Neyman-Pearson 정리, 및 웨이블릿 계수들의 분포 모델을 이용한다. 따라서 제안한 검출 알고리즘에서는 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문은 STBC CDMA시스템의 다중 사용자 환경을 위한 기존의 MMSE검출방식이 여러 경로의 수신신호 중에서 가장 전력이 강한 신호만을 사용하므로 상대적으로 검출능력이 떨어지는 단점이 있어 이를 보완하고자 다중 경로에 대한 이득을 추가로 적용시켜 성능을 개선시킨 다음에 이것의 성능을 기존 방식과 비교 분석하여 보았다. 개선된 검출방식의 성능 분석은 비트오율 확률분포 관점에서 이루어졌으며 이것을 기존 방식과 비교한 결과 다중경로 이득을 적용시킨 검출방식이 기존의 방식보다 채널의 지연 값, 사용자 수, 신호대 잡음에 대한 비트 오율 확률분포의 성능이 더 향상됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비터비 검출기의 복잡도와 전력소모를 감소시킬 수 있는 폴딩 비터비 검출기를 제안하였다. 제안된 폴딩 비터비 검출기는 상태 천이도가 대칭적인 것을 이용하여 상태는 서로 반전된 값을 갖는 것끼리 묶어지며, 확률거리의 경우 서로 부호가 반대인 값끼리 묶여진다. 제안된 폴딩 비터비 검출기를 EPRML 읽기 채널에 적용할 경우 확률거리 계산에 필요한 두 개의 가산기를 하나의 가감산기로 대체하여 기존의 GVA 알고리즘에 비해 하드웨어 복잡도를 37.4% 감소시킬 수 있었다. 또한 불필요한 전력소모의 원인이 되는 글리치 발생을 신호 재배치와 병렬 구조와 같은 상위 수준의 저전력 기법을 적용하여 억제한 결과 12.7%의 전력소모 감소를 나타내었다.
본 논문에서는 깊은 신경망을 이용한 오디오 이벤트 검출 방법을 제안한다. 오디오 입력의 매 프레임에 대한 오디오 이벤트 확률을 feed-forward 신경망을 적용하여 생성한다. 매 프레임에 대하여 멜 스케일 필터 뱅크 특징을 추출한 후, 해당 프레임의 전후 프레임으로부터의 특징벡터들을 하나의 특징벡터로 결합하고 이를 feed-forward 신경망의 입력으로 사용한다. 깊은 신경망의 출력층은 입력 프레임 특징값에 대한 오디오 이벤트 확률값을 나타낸다. 연속된 5개 이상의 프레임에서의 이벤트 확률값이 임계값을 넘을 경우 해당 구간이 오디오 이벤트로 검출된다. 검출된 오디오 이벤트는 1초 이내에 동일 이벤트로 검출되는 동안 하나의 오디오 이벤트로 유지된다. 제안된 방법으로 구현된 오디오 이벤트 검출기는 UrbanSound8K와 BBC Sound FX자료에서의 20개 오디오 이벤트에 대하여 71.8%의 검출 정확도를 보였다.
본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.
본 논문에서는 주파수 비선택적 라이시안 페이딩 채널에서 DS/SS 초기 동기 시스템의 성능을 분석 하였다. 채널 파라메터로는 페이딩된 신호 성분대 원하는 신호 성분의 전력비 . 연속적으로 균일하게 페이딩된 칩수 k, 연속된 k 칩간의 상관관계를 이용하였다. 이에 따른 검출기에서의 오보확률과 검출확률을 유도하였고 이를 초기 동기 시스템의 상태 천이도에 적용하여 시스템의 평균 패킷 손실 확률을 구하였다. 분석 결과로부터 페이딩 체널에서 직렬 탐색 알고리즘을 사용한 DS/SS 초기 동기 시스템의 성능의 사기상관 사이드로브에 의하여 패킷 손실이 증가 하는 대역이 있었으며, 연속적으로 균일한 페이딩을 갖는 칩수 k가 증가 합에 따라 패킷 손실 확률이 감소 하였다.
본 논문에서는 품사 태깅 시스템에서 신뢰도 측정 방법에 대해서 기술한다. 품사 태깅 시스템의 신뢰도는 품사 태깅 결과에 오류가 포함되지 않을 확률이다. 일반적으로 신뢰도 측정은 오류확률에 기반한다. 정확한 오류확률을 추정하기 위해서는 일반적으로 품사 태깅 시스템에서 사용되는 말뭉치보다 훨씬 더 많은 양의 말뭉치가 필요하다. 이 문제를 다소 완화시키기 위해서, 본 논문에서는 좀더 정확한 오류확률 추정하기 위해 교차확인 방법을 이용한다. 본 논문에서 사용된 품사 태깅 시스템은 시험말뭉치에 대해서 61%의 신뢰도를 보였다. 이는 한국어 문장의 형태소 수가 평균 20개이고, 품사 태깅 시스템의 정확률이 97.5%일 때의 신뢰도에 해당한다. 본 논문에서 사용된 품사 태깅 시스템이 미등록어가 없을 경우에 97.68%의 정확률을 보이므로 제안된 신뢰도 측정 방법이 어느 정도 타당함을 알 수 있었다. 제안된 신뢰도 측정 방법은 구문분석, 정보검색 등 여러 분야에 응용이 가능할 것이며, 본 논문에서는 품사태깅의 오류검출에 적용해보았다.
레이더 및 소나와 같은 탐지 시스템에서 잡음 환경은 균질 (homogeneous) 환경과 비균질 (heterogeneous) 환경으로 구분되며 비균질 환경은 간섭 신호 환경 (target masking)과 클러터 경계 환경 (clutter edge)으로 모델링 할 수 있다. VI (variability index) CFAR (constant false alarm rate)는 이러한 다양한 잡음 환경에 강건한 표적신호 탐지 성능의 확보를 위한 방법으로서, mean-level CFAR 알고리즘들 중에서 주어진 잡음 환경에 최적화된 기법을 선택하는 방법이다. 하지만, VI CFAR의 경우 클러터 잡음 경계 환경과 간섭 신호 환경에서 검출 확률이 저하되는 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 TM (trimmed mean) CFAR와 sub-window를 이용하여 비균질 환경에 의한 검출 확률의 저하를 최소화시키는 방법을 제안한다. 모의 전산 실험 결과에 따르면, 제안된 알고리즘은 기존의 VI CFAR 및 단일 CFAR 알고리즘에 비해 간섭 신호 환경과 클러터 경계 환경에서 검출 확률 및 오경보 확률 측면에서 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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