본 논문에서는 훈련 및 인식 환경이 다른 상황에서 eigenvoice 기반 고속화자적응의 성능향상을 위하여 바이어스 보상을 적용한 eigenvoice 적응방식과 차원별 eigenvoice 모델 평균 가중합 방식을 제안하였다. PBW 452 DB를 사용한 어휘독립 단어인식 실험 결과에서 적은 양의 적응데이터를 사용했을 때 제안된 방식이 기존의 eigenvoice 방식에 비하여 많은 성능향상을 얻을 수 있었다. 적응단어 수를 1개에서 50개로 변경시키면서 바이어스 보상을 적용한 eigenvoice 적응방식을 사용한 경우 기존 eigenvoice 방식보다 단어 오인식률이 약 22∼30% 감소하였다. 또한 차원별 eigenvoice 모델 평균을 이용한 eigenvoice 적응방식에서는 1개의 단어를 적응데이터로 사용했을 경우에 기존 eigenvoice 방식보다 단어 오인식률이 최고 41%까지 감소하였다.
적응적 학습 시스템은 학습자의 학습 요구에 따라서 학습 자료를 적응적으로 제공해주는 시스템을 의미한다. 적응적 학습 시스템은 전문가 모델, 수업 모델, 학습자 모델로 구성되어있다. 전문가 모델은 가르치는 정보를 저장하고 있다. 학습자 모델은 학생들의 학습 정보와 학습 이력에 대한 데이터를 저장한다. 수업 모델은 실제 학습자에게 필요한 학습 자료를 제공해주는 모델이다. 본 논문에서는 학습자 프로파일 정보를 통하여 학습자 모델을 구성하였으며, 동적 시나리오 구축을 통하여 수업 모델을 구성하였다. 이후 학습자의 프로파일 정보 기반의 동적 시나리오를 구축해줌으로써 학습자에게 적응적으로 학습 콘텐츠를 제공해주는 시스템을 개발하였다. 마지막으로 시스템에 대한 만족도 결과는 88%로 높은 만족도를 보였다.
본 논문에서는 퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응모델예측제어가 제안된다. 모델예측제어의 저긍구조는 순환 퍼지모델링을 통해 구현된다. 사용된 퍼지모델의 후건부가 입, 출력 변수의 선형식이기 때문에, 전체 공정의 모델을 구하고 이를 이용하여 미래 공정출력을 구한 후 비용함수를 최로로하는 제어법칙은 일반형 예측제어(GPC)와 같은 형태가 된다. 제안된 적응 퍼지모델 예측제어는 퍼지모델이 가지는 본래적인 비선형성으로 인해 비선형공정을 우수한 성능으로 제어한다. 공정제어입력의 변화량을 출력값으로 하는 적응 퍼지모델 예측제어(AFMPC)인 경우, 상수의 기준입력에 대해 정상상태가 없고 매우 우수한 성능을 보인다. 제안된 제어구조의 특성 및 성은 비선형 공정의 모의 실험에 의해 검증한다.
본 논문에서는 매개변수 추종기법과 모델추종 적응제어기법을 이용하여 재형상 모델 추종 비행제어기법을 제안하였다. 기준 모델을 추종하기 위하여 모델의 신호와 입력, 오차를 이용하여 적응제어기를 구성하였다. 고장이 발생하는 경우 시스템에 발생하는 불확실성에 대처하기 위해 시스템 식별기법을 도입하였으며, 역변환 계산의 용이성을 위해 회귀적 재귀 푸리에 변환기법을 사용하였다. 회귀적 재귀 푸리에 변환을 이용한 적응제어기법을 통해 고장에 능동적으로 대처하는 비행제어시스템을 구성하였으며, 항공기 제어면 파손을 모사하기 위하여 안정미계수 및 조종미계수 기법을 이용하여 고장을 정식화 하였다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어시스템의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 시공간 적응적 기반영역 (Adaptive Spatio-Temporal Support Region : ASTSR)을 바탕으로 하는 일반화된 Auto-Regressive(AT)모델을 제안한다. 시공간 적응적 기반 영역은 영상 내 경계선의 특성과 동영상에서의 시간적 불연속 (temporal discontinuity) 개념을 이용하여 구성되어질 수 있다. 설정된 시공간 적응적 기반영역은 기존의 AR 모델에 적용되어지는 직사각형 형태의 기반영역에 비하여 보다 정상상태(stationarity)의 특성을 가지며 이로 인해 더 정확한 모델 파라미터들을 추출해 낼 수 있을 뿐 아니라 데이터의 처리량에서도 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 손상된 동영상 데이터를 복원(motion picture restoration)하는 측면에 응용되어 실험되어졌으며 기존의 모델과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.
에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.
자가-적응 소프트웨어는 스스로 문제를 인지하여 인지한 문제에 대하여 소프트웨어 사이클이 멈추지 않고 해당 요구사항에 맞게 적응하는 소프트웨어이다. 본 논문에서는 임계점이 존재하는 시스템에서 발생하는 불필요한 적응 수행을 감소시키기 위하여 선행적 방식으로 임계점 이후의 상황을 예측함으로써 문제가 되는 이벤트를 사전에 처리하고자 한다. 실측치는 대부분 선형과 비선형이 모두 나타나기 때문에 하이브리드 모델을 사용하여 임계점 이후를 예측하며, 예측 기법의 사용 여부는 예측의 정확도를 기반으로 하는 적응 시점 판단 지표를 기준으로 한다. 본 논문의 기여점으로는 하이브리드 모델을 MAPE-K에 적용하여 임계점 이후 상황을 예측함으로써 실제 변화에 대한 불확실성을 감소시켰다는 점과 적응 시점 판단 지표를 기반으로 적응 시점을 판단함으로써 불필요한 적응 수행을 줄였다는 데에 있다.
쿼드로터를 활용한 운송 임무에서 임의의 유상하중을 장착하게 되면 질량, 관성모멘트, 무게중심의 위치와 같은 모델 파라미터가 변화하게 된다. 더욱이 유상하중이 기체에 장착되는 위치가 기체의 무게중심과 일치하지 않는 경우 무게중심의 변화는 야기되며 이는 제어 성능에 악영향을 미치게 된다. 이에 본 논문에서는 유상하중에 따른 모델의 불확실성을 보상하기 위하여, 선형 제차 조정기(Linear Quadratic Regulator, LQR) 기반의 모델 참조 적응 제어기법(Model Reference Adaptive Control, MRAC)을 제안한다. 먼저 고정된 유상하중을 고려한 쿼드로터의 동역학 모델을 유도하고, 선형 제차 조정기를 이용하여 기준제어기를 선정한다. 참조 모델은 과도응답을 향상하기 위해 폐루프 참조 모델을 사용하였으며, 선형 제차 조정기를 통하여 선정하였다. 또한, 안정성 분석을 통하여 모델 파라미터를 추정하기 위한 적응 제어기법을 설계하였다. 제안하는 제어기의 성능을 확인하기 위하여 모델 파라미터의 불확실성이 존재하는 상황에서 선형 재차 조정기와 성능을 비교하였다. 그리고 외란이 있는 상황에서 기존의 모델 참조 적응 제어기법과도 제안한 제어기의 결과를 비교하여 과도응답과 강건성에 대해서도 분석하였다.
본 논무에서는 HMM과 VQ를 이용한 고립단어에 대한 화자종속 및 화자독립 음성인식시스템을 만들고 여기에 화자적응을 하는 방법에 대한 연구를 했다. 화자적응방법에는 크게 VQ코드북을 적응시키는 방법과 HMM패러미터블 적응시키는 방법이 있다. 코드북적응을 하는 방법으로서 기존코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화한 뒤 각 코드벡터에 해당하는 적응음성의 평균을 구해서 새로운 화자의 코드북을 구해주는 방법과 기준코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화할 때 HMM의 각 상태에서 각각의 코드벡터를 발생할 확률을 거리오차의 계산에서 고려해 비록 거리오차는 크지만 그 코드벡터를 발생할 확률이 매우 높으면 적응음성이 그 코드벡터에 index되게해서 각 코드벡터에 해당하는 모든 적응음성데이타의 평균을 새로운 코드북으로 하는 두가지 알고리즘을 제안한다. 이렇게 함으로써 기존의 기준코드북을 초기 코드북으로해서 LBG알고리즘을 사용해서 적응음성데이타에 대한 새로운 코드북을 만드는 방법에 비해 5-10배의 계산시간을 감소하게 된다. 이 새로운 코드북으로 적응음성데이타를 다시 index해서 이 index된 음성렬로 HMM패러미터를 적응했다. 제안된 알고리즘이 코드북적응을 하는 경우에 기존의 적응방법에 비해 5-10배의 계산 시간을 단축하면서 인식률에서는 더 나은결과를 얻었다. 또 같은 적응방법에 대해서 화자종속모델 보다는 화자독립모델에 대해서 화자적응하는 것이 더 나은 인식결과를 보여주었다.
다변량 퍼지 의사결정트리(이하 MFDT)는 학습 모델의 구조가 간소하고 분류율이 높다는 장점 때문에 일반 퍼지 의사결정트리를 대신해 손동작 인식 시스템의 분류기로 사용되었다. 다양한 사용자의 손동작 특성을 분류하기 위해 여러 개의 인식 모델을 만들고 새로운 사용자에게 가장 적합한 모델을 선택해 사용하는 모델 선택 기법도 손동작 인식에 적용되었다. 모델 선택 과정을 통해 선택된 모델은 기존 모델 중에서 새로운 사용자의 특성에 가장 가깝지만 해당 사용자에 최적화된 모델이라고는 할 수 없다. 이 논문에서는 MFDT 모델을 새로 입력된 데이터를 이용해 적응시키는 방법을 설명하고 실험 결과를 통해 적응 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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