본 연구에서는 역해석 방법을 통해, 중심각이 서로 다른 두 삼각뿔 압입자를 이용하는 재료물성 평가법을 제안한다. 자기유사성을 갖는 첨단형 압입자를 사용한 압입시험 전산모사시, 동일 압입깊이에 대해 원뿔형 및 삼각뿔 압입자가 주는 하중-변위 곡선들이 다름을 확인했다. 따라서 삼각뿔형 압입자를 이용한 물성평가는 원뿔형 압입자와 별도로 독립적인 연구가 필수적이다. 먼저 다양한 재료들에 대한 삼각뿔 압입 유한요소해석들로 얻은 하중-변위 곡선들의 특징을 살폈다. 이를 토대로 압입자 반각이 다른 두 삼각뿔 압입자를 이용해 유한요소해석으로 얻은 하중-변위곡선들의 회귀분석으로 재료물성치를 얻는 이중 삼각뿔 압입물성평가 알고리듬을 제시했다. 제안된 물성평가법을 이용하면 다양한 재료에 대해 평균오차 3% 이내로 영률 및 항복강도, 변형경화지수의 예측이 가능하다.
직관력은 의사결정시 자주 의존되나, 효과적인 의사결정지원 시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지특성 및 감성특성과 시계열 직관 예측 간의 상관성을 자기조직 인공신경망에 의해 확인하고 비교함으로써, 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적 특성과 감성적 특성을 도출하고 궁극적으로는 효과적인 의사결정 환경을 조성하는데 공헌하고자 한다. 이 실험에 사용하는 인공신경망은 자기감독적응 알고리듬을 이용하는데, 이의 특징은 학습 기간 중 자기조직 층의 뉴런 클러스터 간에 정보를 교류함으로써 본질적으로 입력 벡터간의 상관성을 이용할 수 있다는 것이다. 실험결과, 인지 특성과 감성 특성이 모두 시계열 예측과 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 또한 인지 특성이 감성 특성보다 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유형별로는, 개념적 인지유형이 분석적 또는 행동적 인지유형보다, 불쾌-이완 감성유형이 쾌활-각성 감성유형보다 시계열 직관 예측의 상관성이 높은 것으로 관찰되었다.
본 논문에서는 디지털 컨텐츠 보호 기술 중 하나인 두 가지 디지털 비디오 스크램블링 방법을 제안한다. 그 중 한 가지는 움직임 벡터를 이용하여 인터 블록을 왜곡하는 스크램블링 방법이며, 다른 한 가지는 H.264 비디오 압축 기술의 인트라 예측모드를 이용하여 인트라 블록을 왜곡하는 스크램블링 방법이다. 움직임 벡터를 이용한 스크램블링 방법은 움직임 벡터의 수평값과 수직값을 교환하는 것으로 MPEG-1, 2, 4, H.264와 같은 대부분의 비디오 압축 기술에 적용 가능하다. 인트라 예측 모드를 이용한 방법은 H.264 비디오 압축 기술의 특징인 인트라 예측 부호화를 이용한 것으로, 인트라 예측 부호화시 발생하는 인트라 예측 모드를 통상적인 복호화가 가능하며 비트율의 변화가 없는 범위 내에서 랜덤하게 변경하는 것이다. 두 가지 방법 모두 스크램블링으로 인한 압축 효율의 저하가 전혀 없으며, XOR과 같은 매우 간단한 연산만으로 구현이 가능하므로 계산량의 증가가 적다. 뿐만 아니라, 인트라 블록 스크램블링의 경우 인터 블록에 대한 직접적인 왜곡 없이 에러 전파 효과로 인해 간접적으로 인터 블록을 왜곡할 수 있는 장점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 두 가지 새로운 디지털 비디오 스크램블링 방법을 제안하고, 이에 대한 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬의 효율성을 보인다.
가상스튜디오의 구현을 위해서 카메라의 움직임을 실시간으로 알아내는 것이 필수적이다. 기존의 가상스튜디어 구현에 사용되는 기계적인 방법을 이용한 카메라의 움직임 추적하는 방법에서 나타나는 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 카메라로부터 얻어진 영상을 이용해 컴퓨터비전 기술을 응용하여 실시간으로 카메라변수들을 알아내기 위한 전체적인 알고리듬을 제안하고 실제 구현을 위한 시스템의 구성 방법에 대해 다룬다. 본 연구에서는 실시간 카메라변수 추출을 위해 영상에서 특징점을 자동으로 추출하고 인식하기 위한 방법과, 카메라 캘리브레이션 과정에서 렌즈의 왜곡특성 계산에 따른 계산량 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
본 논문은 에지 방향 벡터(edge direction vector, EDV)가 이용된 새로운 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 제안하는 필터는 움직임이나 장면 전환이 많은 영역에서 높은 효율을 보이는 알고리듬이다. EDV는 소벨 마스크가 이용된 에지 맵을 통과하면서 계산되는데, 에지 방향을 정교하게 구하는데 이용된다. 제안된 EDV에 기반한 디인터레이싱 방식은 먼저 다섯 개의 방향, 즉 $26.5^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, $135^{\circ}$, 그 리고 $153.5^{\circ}$ 위에 있는 픽셀 사이 밝기 차이를 조사한다. 그 차이값들은 소벨 마스크를 거치면서 에지 방향의 각도와 확신도 값을 반환한다. 에지 방향 각도와 확신도 파라미터에 기반하여 최종 보간 방식이 정해진다. 제안하는 방식은 기존 방식보다 안정적이고 에지의 방향을 더욱 정교하게 찾는다는 특징이 있다. 실험결과 제안한 방식은 주관적 화질 뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.
본 논문에서는 CDHMM 음성인식기의 인식성능을 향상시키기 위해 상태 당 관측밀도함수 수 변화에 의한 화자적응 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법은 CDHMM의 각 상태마다 관측 확률밀도함수의 가지 수가 두 개 이상이 릴 수도 있게 하여 발음특성의 다양성을 반영할 수 있게 하였다. 가지 수는 각 상태에 속하는 적응음성의 프레임 수에 따라 정하는 방법과 특징벡터 행렬식에 따라 정하는 방법으로 하였다 이두 방법중의 어느 하나로 관측 확률밀도함수의 가지가 결정되면, 세분화된 각 가지로부터 MAP 파라미터를 추출함으로써 정밀한 화자적응모델의 파라미터를 구할 수 있었다. 아울러 적응음성을 상태분할 할 때 기존의 화자독립모델을 사전정보로 이용함으로써 ML 추정시의 초기 상태분할 오류의 영향을 줄여 기존 상태분 할 방법의 단점을 개선하였다 그리고 상태지속분포를 화자에 적응시킴으로써 화자 고유의 발음속도와 발음 패턴 등의 음성특성을 흡수하도록 하였다. 제안한 방법들의 타당성을 확인하기 위한 실험에서 제안한 방법이 기존 방법에 비해 높은 인식률을 얻음을 확인하였다.
이 논문에서는 스트리밍 미디어에 대해 속도 대비 왜곡을 최적화하는 패킷 스케줄링 알고리듬을 제안한다. 수신단은 패킷을 받으면 ACK를 보내는데, 주기적으로 관측한 채널 throughput을 함께 보낸다. 비디오 패킷의 중요도는 움직임 백터, 텍스처 필드, 시간계층화를 고려하여 GOP 내에서의 위치에 의해 결정되며, 이것을 이용하여 서브스트림을 정의한다. 서버는 수신단으로부터 온 응답 정보와 비디오의 통계적 특징을 사용하여 임의의 시점에서 전송하고자 하는 최적의 서브스트림을 결정한다. 이를 위해 스트리밍 시스템을 류잉 시스템으로 모델링하고, 각 서브.스트림에 있는 프레임의 복호화 실패을을 체감대역폭을 이용하여 계산하고 그 시점에 전송할 최적의 서브스트림을 선택한다. 수신단이 주기적으로 기록하고 전송한 채널정보에 대해, 송신단은 최적의 서브스트림을 새로이 계산하는데, 그때까지 서브스트링의 데이터는 Earliest Deadline First(EDP)방식으로 전송핀다. 이 때, 전송 순서는 원래의 재생 순서와 다르게 된다. 그리고, 실제 비디오 데이터를 사용한 실험에서, 제안한 스케줄링이 기존의 순차적인 전송보다 성능이 좋다는 것을 보여준다.
음성 인식 연구는 유사음소 단위의 인식시스템을 구축하는 방향과 단어 단위의 인식시스템에서의 효율을 최대화하는 방향으로 이루어지고 있다. 이중 유용한 유사음소 단위의 인식시스템 구현을 위해서는 음소의 경계 검출 문제와 검출된 음소에 대한 인식률 향상 문제가 해결되어야 한다. 기존의 LPC(Linear Predictive Coefficient) 방법들은 기준 음소데이터의 LPC와 입력 음성프레임의 LPC 사이의 거리를 Itakura-Saito 방법으로 구하여 음소의 경계를 검출하였으며, 근래에는 MFCC(Mel-Frequency-Cepstrum Coefficient)를 이용하여 스펙트럼의 천이부분을 음소의 경계로 검출하는 방법들이 제안되어왔으나 이러한 방법들은 공통적으로 적응성이 미비하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 음소경계검출을 위해서는 auto-correlation을 이용하고 음소인식을 위해서는 적응성이 뛰어난 다층 Feed-Forward 신경망을 사용하는 새로운 인식시스템을 제안하였다 제안하는 시스템은 기존의 방법들보다 적응성이 뛰어나고 특징추출부분과 인식 부분의 알고리듬이 독립적이라는 장점을 가지며 프레임단위의 음소인식시스템의 구현 가능성을 확인해 주었다.
본 논문은 잔류 측대파(vestigial sideband; VSB) 변조를 이용한 CATV 및 HDTV에서 주파수 및 위상 동기 루프 (frequency & phase lock loop; FPLL)의 완전 디지털 구현을 위한 알고리듬과 하드웨어 구조를 제안한다. 미국의 대연합(Grand-Alliance)에서 제안된 VSB 변조를 위한 CATV 및 HDTV 수신기는 아날로그 신호처리를 통하여 반송파 복구를 수행한다. 그러므로 향후 단열 칩 ASIC 개발에 상당한 부담을 주는 구조이다. 본 논문에서는 VSB 변조 방식의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수신된 신호를 기저 대역 근처의 IF 신호로 떨어뜨린 후 아날로그-디지털(AD) 변환을 통하여 모든 신호처리를 디지털 영역에서 할 수 있는 FPLL 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 주파수 풀-인(pull-in) 영역이 -200KHz- +250KHz 정도의 우수한 성능을 보여준다. 그리고 위상 잡음의 영향을 최소화 하면서 빠른 포착 성능을 유지하기 위하여 루프 필터의 대역폭을 적응적으로 가변하는 특징을 가진다.
흑인음악은 미국 내에서 소박한 민요에서부터 '재즈','알앤비','소울','펑크' 음악을 포함하는 매우 포괄적인 개념이다. 5음 음계의 싱코페이션을 사용하는 독특한 아프리카적 특성과 가스펠의 영향을 받으면서 발전하게 된다. 흑인 음악 장르의 다양성은 인종차별에 대한 역사적 흐름과 지역적 특색과 더불어 백인들과의 음악적 퓨전에서 찾을 수 있다. 미국 흑인음악의 거장 '스티비원더'. 흑인음악의 아버지라는 타이틀과 함께 그에게는 신체적 특징이 있다. 그것은 장애를 극복하면서, 수많은 음반과 히트곡 그리고 수 없이 많은 상을 차지하며, 미국을 넘어 전 세계적인 인기를 구가하는 뮤지션이 됐다는 점이다. 실용 음악사에 놓칠 수 없는 '스티비원더' 의 삶과 음악 그리고, 정신을 계승, 발전시켜 나아가야 함은 이 시대와 앞으로의 우리들의 음악을 폭넓게 밝혀주는 주요한 요소 중의 하나일 것 이다. 스티비원더의 모험 정신과 천재성은 앞으로도 우리나라 대중음악 및 뮤지션에게 큰 영향을 주게 될 것이다. 본 논문에서는 흑인 음악의 거장 '스티비원더'의 작품을 분석하고 악기 구성과 리듬의 독특함이 우리나라의 대중음악 뮤지션에게 어떠한 영향을 주었는지 연구 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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