DTW는 길이가 서로 다른 시퀀스 사이의 간격을 제거하고 패턴의 유사성을 알아낼 수 있지만, 시공간 복잡성 때문에 대규모 데이터셋에서 많은 계산 비용이 필요로 한다. 본 논문에서는 계산 비용을 줄일 뿐만 아니라 결괏값의 오차도 없는 DDTW 알고리즘을 제안한다. 그리고 시퀀스의 길이에 따른 연산 시간을 측정하여 DTW와 DDTW의 알고리즘 복잡도를 비교한다. 시뮬레이션 결과 DTW에 비해 DDTW에서 연산 시간이 눈에 띄게 줄어듦을 확인하였다.
이 논문에서는 새로운 음성 인식 모델인 동적 국부 자기 조직 지도 모델과 그 학습 알고리즘을 제안한다. 동적 국부 자기 조직 지도 모델은 음성의 시간적, 공간적 왜곡을 프로그래밍 기법과 국부 자기 조직 지도로 각각 정규화 시킨다. 한국어 숫자음에 대한 실험 결과로 제안하는 모델이 예측 신경회로망 모델보다 적은 수의 연결을 갖고서도 약간 높은 인식률을 보여 효과적임을 알 수 있었다.
구조물의 동적부하에 대한 동적변형 응답을 정확히 예측하고, Over Design이나 Under Design이 아닌 합리적인 설계방안의 개발은 중요한 과제이다. 동적강도해석이나 소음 승차감과 같은 진동 및 충격에 기인하는 제반 문제를 복잡한 구조물을 대상으로 합리적으로 처리하기 위한 Dynamic Design Analysis는 높은 신뢰성의 추구와 더불어 필요불가결한 기술이 되고 있다. 동적해석 방법으로는 현재 유한요소법이 널리 사용되고 있으며 여러 종류의 범용 프로그램들이 보급되어 있는 실정이다. 그러나 특히 동적문제에 있어서는 형상이나 거동이 복잡한 구조물의 경우, 또는 차량의 차체와 같이 많은 장착물이 부착된 경우에는 유한요소법의 적용이 곤란하여, 지금까지 대처할 수 있는 유용한 방법이 없었다. 따라서 비교적 용이하고 간단하게 적용가능한 진동실험을 기초로 한 구조물의 동적 응답해석 및 설계 방안의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 진동시험으로 얻어진 부분구조물의 응답특성과 결합특성으로부터 결합 후의 응답특성을 예측할 수 있는 방법을 전달함수합성이론을 기초로하여 프로그래밍 package화 한다. 그리고 평판구조물에 대하여 진동시험과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 개발된 방법의 타당성을 검증한다. 또한 실제 차량에서 차체만의 진동시험과 엔진의 자유진동시험에 의한 시험데이터로부터 차체와 엔진이 마운트 결합된 후의 진동특성을 예측한다. 진동시험시에 입력과 출력에 노이즈가 필연적으로 혼입되어 주파수응답함수의 크기(magnitude)와 위상(phase)을 왜곡시킨다. 특히 위상의 왜곡은 복소수연산을 하는 전달함수합성법의 결과에 중요한 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 데이타 획득시 입력과 출력의 시간지연으로 생기는 위상왜곡을 보정하는 방법을 제시하고, 그 개선 정도를 조사한다.는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다. 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on bot
본 논문에서는 연속분포 hidden Markov 모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해 주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다. 성능 평가를 위한 화자 독립 인식 실험에서 문법이 없을 경우 83%, finite state network율 적용한 경우에는 94%의 인식률을 나타내었다.
국내 통신사업자들이 xDSL 등 초고속 인터넷 액세스 서비스를 왜곡된 요금구조로 경쟁적으로 보급함에 따라 급속히 확산되고 있으나, 엄밀히 원가를 감안한다면 여전히 AO/DI는 인터넷 트래픽 폭증으로 인한 전기통신망의 과부하를 통신사업자가 경제적이며 효과적으로 대처할 수 있는 현실적인 대안이라 할 수 있다. 본 논문은 AO/DI의 동적 채널 할당 및 해지에 있어서 VIA가 권고한 정책보다 효율적으로 대역폭을 할당, 해지할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 관찰 시점까지의 누적된 트래픽의 양과 변화를 감안하여 평균 트래픽과 분산을 추정함으로써 트래픽의 변화에 적응하여 채널 할당, 해지 시점을 결정할 수 있으며 트래픽 특성에 따라 매개 변수의 조정을 통하여 D 채널, B 채널의 이용률을 제어할 수 있고 평균 대기시간 등의 성능을 최적화할 수 있음을 보인다. 또한, 이를 기초로 응용 프로토콜을 감지하여 응용이 갖는 고유의 트래픽 특성과 요구사항에 적합한 채널 할당/해지 방안도 제시한다.
일반적으로 화자와 같이 중요하게 인식되는 객체를 시퀸스 전체에서 높은 우선순위를 부여한다. 그러나 다중 객체 동영상 부호화에서 각 객체의 중요도는 시퀸스 전체에서 일관적이지 않고 프레임마다 변화되므로 시변적으로 중요도를 변화시킬 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 독립적 율제어 알고리즘과 정적 파라미터들인 객체 중요도 또는 우선 순위와 목표 PSNR, 가중치 왜곡에 따라 각 객체에 QP를 할당하는 포괄적 율제어 알고리즘을 설명하고 정적 파라미터 중 우선 순위는 카메라 인터페이스를 통해 인간의 시각적 관심도 또는 중요도에 따라 동적 파라미터로 적용하며 목표 PSNR 및 가중치 왜곡은 객체의 크기, 움직임, 왜곡의 세 변수를 기준으로 비율적으로 나타내어 가중치 왜곡 제어와 우선 순위 기반 제어 알고리즘에 적용하여 비트율 분배의 효율을 높이고 있다. 결과로서 중요도가 적은 객체에 대해서는 매우 적은 비트를 할당받게 하며 시각적 중요도가 높은 객체에 대해서는 많은 비트를 할당받게 한다. 또한 화질이 적정 수준으로 안정되는 안정화 시간도 15 프레임 이내로 줄어드는 효과를 보였다 PSNR의 측면에서도 다른 기법에 비해 평균레벨에서 2㏈ 이상 높아지는 결과를 얻어서 인간과 결합한 내용기반 부호기가 다중객체 통영상 부호기에 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.
본 논문에서는 연속분포 hidden Markov모델을 이용한 화자독립 연속 음성 인식 시스템에 관해 기술한다. 연속분포 모델은 평균과 분산 벡터로 구성되며 음성신호를 직접 모델링하여 양자화 왜곡이 없어진다. 특징벡터는 filter bank 계수 및 그 1, 2차 미분계수를 사용하여 음성신호의 동적 특성을 반영하였다. Segmental K-means 알고리즘을 이용하여 학습하였으며, 연속어 인식에서 가장 문제가 되는 조음화 현상으로 인한 인식률 저하를 막기 위해 앞뒤의 음소를 고려해주는 triphone을 인식단위로 사용하였다. Search 알고리즘으로는 시간 면에서 효율이 좋은 one-pass search 알고리즘을 사용하였다 성능 평가를 위한 회자 독립인식 실험에서 문법이 없을 경우 $83\%$, finite state network을 적용한 경우에는 $94\%$의 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 조영증강 초음파영상의 분석과정에서 육안판별의 한계를 극복하기 위한 파라미터 가시화기법을 소개하고, 이 과정에서 영상의 왜곡과 노이즈를 보정하기 위한 방법론을 제시한다. 초음파영상에서 조영제의 전이형태에 대한 동적패턴은 간질환 진단에서 의미있는 파라미터가 되는데, 전이시간 정보와 조영증강 패턴을 정적인 단일영상으로 표현함으로써 급속도로 진행되는 동영상에서 정확한 정보를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 진단파라미터 데이터의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 호흡에 의한 흔들림현상과 마이크로 버블에 의한 노이즈를 들 수 있다. 이에 대한 대안으로 영상의 움직임추적을 위한 다단계 알고리즘과 마르코프 랜덤 필드 모델에 기반한 영상개선기법을 제안한다. 실제 임상데이터를 사용한 실험결과를 통하여, 제안된 방법의 유용성을 실험적으로 고찰한다.
반도체 공정에 사용되는 진공펌프는 가혹한 운전조건과 비선형적 특성으로 인하여 고장시점을 정확히 예측해내기가 어려운데 이로 인해 불량품이 양산되거나 불필요한 재원이 낭비되는 등의 문제가 발생하게 된다. 따라서 펌프의 운전상태를 올바르게 모니터링하고 고장 지점을 정확히 인지해 적절한 펌프 교체 시점을 알려주는 진공펌프 상태진단 모델의 개발은 매우 시급하고도 중대한 문제라 할 수 있겠다. 본 연구에서는 다변량 통계기법을 이용하여 영향력 있는 인자들을 종합적으로 고려하였으며 최종적으로 Hotelling's T2 통계량을 이용한 진공펌프 상태진단 모델을 제안하였다. 핵심적인 알고리즘으로는 Multiway Principal Component Analysis(MPCA)와 Dynamic Time Warping Algorithm(DTW Algorithm) 기법 등이 사용되었다.
본 논문에서는 건식 진공펌프에서 측정한 다중 변수로 구성된 배치데이터의 통계적인 특성을 소개한다. 흡입구 및 배출구 압력과 부스터/드라이 펌프의 소비전류와 같은 상태변수의 변위분포는 2개나 3개의 특정적인 구간으로 나뉘는 특성이 있다. 이런 관측을 통해 발견한 통계학적 특성을 나타내기 위해 적응형 인자 모델(APM)을 사용하였다. APM 모델기반의 배치 데이터는 건식 진공펌프의 상태를 진단하는데 적절함을 증명하였고, 이전의 동적 시간 왜곡 알고리즘과 비교하였을 때 계산시간 및 필요 메모리 면에서 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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