본 연구에서는 집단화 오차를 최소로 하기위해 개선된 LBG 알고리즘을 제안한다. 기존의 LBG 알고리즘은 화자확인 시스템에 적용시 소량의 학습 데이터의 분포가 가지는 특수성으로부터 기인하는 문제점들이 발생한다. 즉, 개인별 특성을 무시하고 항상 일정한 크기의 코드북을 생성해야 하는데서 기인하는 군집화 오류와 분할할 (Splitting) 방향을 잘못 선택하면서 발생하는 집단화의 오류가 전체 화자 인식율 저하의 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 개인별로 최적의 크기를 가지는 가변길이 코드북 생성 기법과 중심값으로부터 최외곽의 멤버 벡터 인덱스를 찾고 다시 최외곽 멤버 벡터에서 가장 먼 멤버 벡터 인덱스를 찾음으로써 분할할 방향을 인위적으로 지정해 주는 개선된 군집화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방식을 적용한 화자확인 시스템이 기존의 LBG알고리즘을 사용한 시스템보다 오거부율(FR)은 3.165%, 오수락율 (FA)는 0.06%씩 각각 향상 되었다.
지금까지 디지탈 의료 영상압축의 기술동향의 유손실 방식과 무손실 방식으로 나누어 설명하였고, 앞으로의 의료영상 압축에 대한 기술개발 방향을 제시하였다. 유손실 압축방식으로 벡터양자화와 연속조 영상의 국제 표준압축방식인 JPEG을 사용한 의료영상 압축방식을 설명하였고 무손실 방식으로 가변 Run Length방식, DPCM방식, 계층적 방식 및 산술부호화를 간략하게 기술하였다. 또한 각 방식마다 일반적인 연속조 영상과는 달리 디지탈 의료영상을 압축할때 고려해야 될 의료영상의 특성을 살쳐보았고 압축 실험결과를 근거로 성능도 분석하였다. 의료영상을 유손실 방식으로 압축한 경우 회소당 1비트이하의 고압축을 얻을 수 있었지만 진단을 위한 사용 가능성을 아직 명확하지 않다. 반면 무손실 방식으로 압축한 경우 회소당 2-3.51트의 다소낮은 압축률을 보였지만 진단에 적합한 무손실이란 장점을 최대한 살릴 수 있어 현재 무손실 방식의 압축률을 향상시키려는 연구가 진행되고 있는 추세이다.
고정 비트율을 사용하는 resolution-constrained quantization 방식은 입력 데이터 분포에 따라 보로노이 셀의 크기가 달라지므로 이상 신호왜곡 (distortion outliers)을 발생시킨다. 본 논문에서는 generalized Lloyd algorithm (GLA)과 cell-size constrained vector quantization (CCVQ) 방식을 결합하여 이상 신호왜곡을 줄이는 벡터 양자화 방식을 제안한다. 즉, 왜곡에 대한 문턱 값에 따라서 데이터 분포를 내부와 외부영역으로 나누고, 각각 CCVQ와 GLA 방식을 사용하여 학습하도록 한다. 데이터 분포가 높은 내부영역에 CCVQ 방식을 사용하게 됨에 따라 GLA를 사용하는 외부영역에서 사용이 가능한 셀의 개수가 늘어나게 되며, 이로 인해 이상 신호왜곡을 줄일 수 있었다. 또한, 실제 코딩 환경에서는 일반적으로 training과 test 데이터의 분포가 다르게 나타나는 소스 불일치 (source mismatch) 문제가 발생하게 된다. 제안하는 방식은 source mismatch 문제로 인해 일어나는 신호왜곡과 이상 신호왜곡에 대해서도 성능 개선을 가능하게 하였다.
대역 분할 부호화(Sub-Band Coding: SBC)방식은 계층적 피라미드(hierarchical pyramid) 구조를 갖고 있어 움직임 예측 시 상위 계층에서는 전체적인 이동특성을 추정하고 하위 계층에서는 국부적인 세부 이동 특성을 추정할 수가 있어 실제 동영상 움직임 보상 성능이 매우 우수하다. 이와 같은 계층적 이동보상피라미드를 이용한 기존의 저대역(low-band) 이동보상 피라미드 방식에는 다음 두 가지 문제점들로 인해 매우 심각한 화질 저하가 발생한다. 첫째는 저대역 이동보상 피라미드의 각 계층에서 양자화기가 포함된 부호화기를 사용할 경우 하위 계층의 재생 영상일수록 상위 계층에서 누적된 양자화 오차(quantization error)들을 그대로 포함하기 때문에 연속된 영상에서의 정확한 이동 보상이 어렵게 된다. 둘째는 피라미드의 계층적 구조 모순으로 상위 계층예서 잘못된 움직임 추정(motion estimation)은 하위 계층으로 진행될수록 막대한 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 우선 대역분할 부호화 방식을 이용한 대역별 계층적 이동보상에 대한 수학적 분석을 하였으며, 이를 바탕으로 제안되었던 통과 대역(pass-band) 이동보상 피라미드 방식이 누적된 양자화 오차 요인이 제거됨으로서 기존의 저대역 이동보상 피라미드에 비해 성능이 우수하다는 것을 이론적으로 분석하여 이를 증명하였다. 또한 계층적 이동보상 피라미드에서 매우 중요한 최고 계층의 초기 이동벡터 추정을 위하여 에지 패턴 분류를 이용한 이동벡터 추정 방식을 새로이 제안하였으며, 실험 결과 성능의 우수함이 입증되었다.
최근, 빅데이터 분야에서는 빅 데이터의 양적 팽창이 주요 이슈로 떠오르고 있다. 더군다나 이러한 빅데이터는 기계학습의 입력값으로 사용되어지고 있으며 이들의 성능을 향상시키기 위해 정규화 전처리가 필요하다. 이러한 성능은 빅데이터 컬럼의 범위나 정규화 전처리 방식에 따라 크게 좌우된다. 본 논문에서는 다양한 종류의 정규화 전처리 방식과 빅데이터 컬럼의 범위를 조절하면서 서포트벡터머신(SVM)의 기계학습방식에 적용함으로써 더욱 효과적인 정규화 전처리 방식을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 기계학습을 수행하고 분석하였다.
LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.
IT를 이용한 시뮬레이션 및 가상현실 기술이 발전하면서 시뮬레이션 결과를 사용자에게 효과적으로 전달하기 위한 애니메이션 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 애니메이션에 대한 재생품질, 재생속도, 입출력 속도, 저장공간 축소 등애니메이션 성능을 개선하기 위한 다양한 노력이 있었다. 그러나 기존 연구는 대부분 애니메이션 영상에 대한 프레임별 이미지 압축에 초점을 맞추고 있다. 애니메이션의 저장용량 및 재생 속도를 획기적으로 개선하기 위해서는 애니메이션 자료를 벡터화 하고 시간적 공간적 중복성을 제거해야 한다. 본 연구는 애니메이션 자료에 대한 계층화, 벡터화를 통해 애니메이션 자료구조를 근본적으로 개선하였으며, 열차 이동경로 기반한 애니메이션 자료의 패턴화를 통해 애니메이션 자료의 시간적 공간적 중복성을 제거하여 저장공간을 현저히 축소하였고 입출력 속도 및 재생속도를 획기적으로 개선하였다. 실험결과 애니메이션 벡터화 이후 추가적인 패턴화를 통해 저장공간이 80%이상 축소되었으며 입출력 속도가 약 4배 향상되었다. 이러한 패턴화 기술은 객체의 이동경로가 존재하는 다양한 시뮬레이션 시스템의 애니메이션 자료 저장방식으로 활용될 수 있으며, 아주 작은 애니메이션 자료 전송량으로 인해 사용자 맞춤형 애니메이션을 제공하기 적합한 기술로 활용될 수 있을 것이다.
MPEG-2 압축 방법을 이용한 비트열은 가변장 부호를 이용하기 때문에 에러에 매우 민감하다. 하나의 비트에러가 발생하더라도, 다음 동기화 부호를 찾을 때까지 매크로블록 또는 슬라이스 단위의 정보 손실을 초래하기 때문에 복원 영상의 화질 열화가 심각하다. 따라서 에러 영상의 복원을 위한 에러 은닉 기술은 복호기 쪽에 매우 중요하다. 기존에 발표된 방법들은 에러에 의한 손실이 매크로블록 단위로 발생했다는 가정 하에 손상된 매크로블록주위의 상, 하, 좌, 우 네 방향의 데이터를 이용하였다. 하지만 대부분의 심각한 에러는 슬라이스 단위로 발생하기 때문에 좌, 우의 데이터는 사용할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 슬라이스 단위의 에러를 은닉하기에 적합한 알고리즘을 제안한다. 상, 하, 오른쪽 상단, 왼쪽 상단, 오른쪽 하단, 왼쪽 하단의 6영역의 데이터를 이용하여 두 가지 대표적인 에러 은닉 방법인 boundary matching 방식과 주변 움직임 벡터 정보를 이용한 움직임 벡터 추정 방식에 적용하였다. 실험 곁과 기존의 방법에 비해 향상된 복원 화질을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 고성능 AC 서보 모터에 대하여 제어 시스템을 구현하고, 제어기를 설계한다. 하드 웨어구성은 모터 전용 저전압 DSP칩인 TMS320LF2407 칩을 이용한다. TMS320LF2407는 최근의 저전력 구동 추세에 따라 3.3V를 구동 전압으로 이용하는 DSP 칩이다 연산 처리 속도는 40MIPS로 빠른 연산 처리능력을 가지고 있지만 주변 소자들과의 인터페이스(보통 5V로 동작)와 노이즈에 대한 대책을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 전압 호환과 노이즈를 가능한 제거한 서보 모터 제어기를 구성하며, 또한 유효 전압 인가시간의 관점에서 바라본 개선된 공간 벡터 PWM방식을 적용함으로써 계산과정과 프로그램을 간단히 하고, 전류제어를 소프트웨어 방식으로 처리하여 복잡한 하드웨어를 간략화 시키고자 한다 이런 과정에 의하여 앞으로 요구될 수 있는 고성능 다기능을 위한 효용성을 높이고자 한다.
본 논문에서는 상세화된 빔 패턴에 대한 제한조건들은 유지한 채 잡음이나 간섭신호에 대한 효과적인 제거를 제공하는 Eigencanceller의 성능을 평가하였다. Eigencanceller는 배열입력으로 간섭신호와 잡음이 수신되는 경우와 희망신호, 간섭신호 그리고 잡음이 수신되는 경우에 따라 제한조건들이 달라지게 되고 최적의 가중치에 대한 해도 달라진다. 각각의 경우에 가중치 벡터에 대한 정상상태에서의 분석을 통해서 희망 신호의 유.무에 관계없이 최적의 가중치 벡터에 대한 식들은 모두 동일하게 간섭신호에 직교하는 부분공간(subspace)으로의 희망신호의 사영의 형태로 간략화 됨을 알 수 있었다. 그리고 Eigencanceller구조가 DMI(direct matrix inversion)방식보다도 우수한 성능을 보임을 수학적인 분석가 시뮬레이션을 통해 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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