본 논문에서는 커널 백피팅 알고리즘에 가중 ${\beta}$-지수승 최소평균제곱오차 추정방식(weighted ${\beta}$-order minimum mean square error: WbE)을 적용한 보컬음 분리 방식에 대해 제안한다. 음성 향상 방식에서, WbE는 진폭 성분 기반 MMSE(Minimum Mean Square Error) 추정방식, 로그 스펙트럼 진폭 기반 MMSE 추정방식 등과 같은 기존의 베이지안(Bayesian) 기반의 추정방식들 보다 객관적 및 주관적 측면에서 모두 보다 높은 성능을 나타내는 방식으로 잘 알려져 있다. 이에 본 논문에서는 기본적인 반복적 커널 백피팅 알고리즘에 WbE를 적용하여 음악 신호에서의 보컬음 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 분리 방식보다 분리 성능이 더 뛰어나다는 것을 보인다.
본 논문은 구조물의 변형과 거동의 모니터링에 GPS 측위기술의 적용가능성을 제시한다. 첫번째 부분은 GPS관측의 반복재현성(repeatability)에 대한 정량적 연구로서 기준망내 기준점들간의 기선벡터를 반복적으로 측정함에 있어서 동일한 결과가 얻어질 수 있는가를 구명하고자 하였으며, 두번째 부분은 한 점당 몇 분이내의 관측시간이 소요되는 kinematic GPS측량의 변형 모니터링 수행성을 평가하고자 하였다. 흙댐을 대상으로 계절 및 수위정도에 따라 총 4차에 걸쳐 모니터링 시험망에 대한 관측을 수행하였다. 기준망은 static 방식으로 관측하였고, 모니터링 점들에 대해서는 kinematic방식은 물론 static 및 rapid-static방식으로 각각 관측을 행하여 종래의 측량기법으로 얻어진 결과와 비교하였다. 기준점들간의 기선벡터 관측에서 평균 7 mm 이내의 3차원 기선벡터의 반복재현성을 성취할 수 있었으며, 기준망들의 폐합오차는 4∼27 ppm를 나타내었다. kinematic 접근법은 종래의 측량기법에 비하여 기준점들과 모니터링 점들간의 경사거리에서 34 m의 차를 나타내었고, 높이에서는 4∼8 mm의 차를 나타내었다. kinematic GPS 측량기법은 5 m정도의 측정능력을 지닌 종래의 측량기법에 의한 변형 모니터링의 효율적인 대안이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
There have been continuous efforts for automation of joint tracking system. This automation process is mainly used to do in root pass of gas metal arc welding in the field of heavy industry and shipbuilding etc. For automation, it is important using of vision sensor. Welding robot with vision sensor is used for weld seam tracking on welding fabrication. Recently, it is used to on post-weld inspection for weld quality evaluation. For real time seam tracking, it is very important role in vision process technique. Vision process is included in filtering and thinning, segmentation processing, feature extraction and recognition. In this paper, it has shown performance comparison results of seam tracking for real time root pass on gas metal arc welding. It can be concluded better segment splitting method than iterative averaging technique in the performance results of seam tracking.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.127-130
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1998
피치검색과 3-level clipping을 이용한 새로운 파형부호화법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에서는 우선 피치를 검출하여 기준피치파형과 인근피치파형을 검색한다. 그 후 유사도 측정시 기준피치파형과 인근 피치파형에 대해 3-level clippng을 수행한다. 클리핑된 기준피치파형가 인근피치파형간의 유사도를 측정하여 유사성이 크다면 피치정보와 에너지 정보만을 전송하거나 저장하여 압축을 하고, 유사성이 적다면 인근피치파형을 압축을 하지 않고 저장한다. 그 후에 저장된 ?ㅇ을 기준 피치파형으로 재정의 하여 다시 반복적으로 압축을 수행한다. 압축된 음성신호를 다시 복원할 때에는 수신 또는 저장된 음성신호를 이용하여 PSOLA 방식으로 합성을 수행한다. 평균압축율이 약 65%일 경우에도, MOS 값이 4이상을 유지하였다.
본 논문에서는 공간 영역의 제약 정보를 이용한 적응 영상 복원 방식을 제안한다. 공간 영역의 제약정보로는 국부 정보의 평균, 분산 및 최대 값을 이용하였으며, 반복 기법을 이용하여 매 반복 해에서 얻어진 복원 영상으로부터 상기 제약 정보를 설정하게 되고, 위의 제약 정보는 임의의 입력 값에 의해 정의되는 매개 변수와 더불어 복원 영상의 국부 완화 정도를 결정하게 된다. 제안된 방식을 이용하여 복원영상을 얻기 위해 비 적응 복원 방식보다 빠른 수렴속도를 갖게 됨을 알 수 있으며, 국부적으로 제어된 완화 정도를 지닌 복윈 영상을 얻을 수 있었다. 제안된 방식의 성능은 실험을 통해서 확인할 수 있었다.
터보부호는 디지털 이동통신 시스템에서 사용되는 채널부호화 기법의 일종으로서 다양한 채널 환경에서 반복 횟수가 증가하면 복호하는데 필요한 지연시간과 계산량이 증가하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 터보 복호기의 현재 복호 과정에서 첫번째 복호기와 두 번째 복호기의 연판정 출력값의 차이값에 대한 절대평균값을 중단조건으로 이용하여 BER 성능의 손실없이 모든 SNR 영역에서 평균 반복복호 횟수를 크게 감소시킬 수 있는 효율적인 반복중단 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 알고리즘의 평균 반복복호 횟수는 낮은 SNR 영역에서 SDR 알고리즘과 비교하여 약 $18.25%{\sim}20.58%$ 정도의 감소효과를 나타냈으며, 높은 SNR 영역에서 외부정보 값에 대한 분산값을 이용한 방법과 비교하여 약 $22.96%{\sim}28.74%$ 정도의 감소효과를 나타내었다.
문서분류기의 개발에 있어 교사학습기법을 이용할 경우 많은 양의 사람에 의한 범주 부착 말뭉치가 필요하다. 그러나 이의 구축은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 최근 이러한 범주 부착 말뭉치 대신 원시말뭉치와 범주마다 약간의 씨앗 정보를 이용하여 학습을 수행하여 문서분류기를 개발하는 방법론이 제시되었다. 본 논문에서는 이 방법론 하에서 다른 연구에서의 결과보다 좋은 성능을 나타내는 비교사 학습 기법을 소개한다. 본 논문에서 제시하는 기법의 특징은 씨앗 단어에서 출발하여 평균상호정보를 이용하여 다른 대표단어 및 그들의 가중치를 학습한 다음, 정보검색에서 많이 사용하는 기술을 이용하여 그 가중치를 갱신하는 것이다. 그리고 이 과정을 반복 수행하여 최종적으로 높은 성능의 시스템을 개발할 수 있음을 제시하였다.
터보부호는 디지털 이동통신 시스템에서 사용되는 오류정정 부호화 기법의 일종으로서 반복복호가 진행됨에 따라 AWGN 채널 환경에서 우수한 BER 성능을 나타낸다. 그러나 다양한 채널 환경에서 반복 횟수가 증가하면 복호하는데 필요한 지연시간과 계산량이 증가하는 단점을 가진다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 반복 후에 반복복호를 효율적으로 중단시킬 수 있는 중단조건이 필요하게 된다. 본 논문에서는 터보 복호기의 최종 연판정 출력값인 LLR의 분산값을 중단조건으로 이용하여 BER 성능의 손실없이 모든 SNR 영역에서 평균 반복복호 횟수를 크게 감소시킬 수 있는 효율적인 반복중단 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 높은 SNR 영역에서 제안된 알고리즘의 평균 반복복호 횟수는 외부정보 값에 대한 분산값을 이용한 방법과 비교하여 약 $34.66{\sim}41.33%$ 정도의 감소효과를 나타내었다. 낮은 SNR 영역에서 CE 알고리즘과 비교하여 약 $13.93%{\sim}14.45%$ 정도의 감소효과를 나타냈으며, SDR 알고리즘과 비교하여 약 $13.23%{\sim}14.26%$ 정도의 감소효과를 나타내었다.
터보부호는 디지털 이동통신 시스템에서 사용되는 오류정정 부호화 기법의 일종으로서 반복복호가 진행됨에 따라 AWGN 채널 환경에서 우수한 BER 성능을 나타낸다. 그러나 다양한 채널 환경에서 반복 횟수가 증가하면 복호하는데 필요한 지연시간과 계산량이 증가하는 단점을 가진다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 반복 후에 반복복호를 효율적으로 중단시킬 수 있는 중단조건이 필요하게 된다. 본 논문에서는 터보 복호기의 현재 복호 과정에서 첫 번째 복호기와 두번째 복호기의 외부정보 값에 대한 부호변화율을 중단조건으로 이용하여 BER 성능의 손실없이 낮은 SNR 영역에서 평균 반복복호 횟수를 크게 감소 시킬 수 있는 효율적인 반복중단 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 낮은 SNR 영역에서 제안된 알고리즘의 평균 반복복호 횟수는 CE 알고리즘과 비교하여 약 $12.48%{\sim}22.22%$ 정도의 감소효과를 나타냈으며 SDR 알고리즘과 비교하여 약 $20.43%{\sim}54.02%$ 정도의 감소효과를 나타내었다.
본 논문에서는 사용자와 근거리에 위치한 지역 서버에 동영상을 효율적으로 저장하고 삭제하기 위해 전방향 시간 경계선을 활용한 시간 기반 동영상 관리 기법 제안한다. 제안하는 기법은 사용자에 의해 요청된 동영상에 대한 최근성, 반복성, 그리고 지속성을 고려한 선호도를 기반으로 한다. 이를 위해 지역 서버는 설정된 일련의 시간 간격들의 영역인 전방향 시간 경계선을 활용한다. 지역 서버는 주기적으로 각 동영상에 대한 시간 요청 빈도수와 요청세그먼트 수를 측정한다. 측정된 데이터를 기반으로 지역 서버는 전방향 시간 경계선을 이용하여 평균 시간 요청 빈도수와 평균 요청 세그먼트를 계산한다. 계산된 평균 시간 요청 빈도수와 평균 요청 세그먼트를 활용하여 우선순위와 각 동영상에 할당되는 저장 공간의 크기가 예측된다. 우선순위는 지역 서버의 저장 공간이 부족할 경우 삭제 대상 동영상을 선정하기 위한 우선권이며 할당 저장 공간의 크기는 각 동영상에 부여된 최대 저장 크기이다. 또한 본 논문에서는 효율적인 동영상 저장을 위한 지역 서버의 저장 공간 분할 방법과 사용자들의 지속적인 동영상 요청에 따른 저장 공간의 오버플로우를 사전에 방지하기 위해 시간을 기반으로 예측되어지는 동영상 데이터 변화량을 활용한 안정적인 저장 공간 확보 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보임을 확인한다. 이를 통해 제안하는 지역 서버에서의 동영상 관리 기법이 초기 지연시간을 최소화하는 동시에 네트워크 대역폭을 효율적으로 활용하는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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