본 논문에서는 반연속 HMM(semi-continuous Hidden Markov Model) 음성 인식 시스템에 적용되는 베이시안 화자 적응(Bayesian speaker adaptation)의 성능 향상을 위해 코드북 변환 알고리즘을 제안하였다. 기존 베이시안 화자 적응 알고리즘의 경우 새로운 화자의 특징 분포와 코드북 사전 밀도의 차이가 큰 경우 적응 데이터와 코드북간의 잘못된 대응 관계를 얻을 수 있으며, 기준(reference) 코드북에 필요 이상으로 많은 코드워드가 존재하는 경우 적응된 코드북에도 불필요한 코드워드들이 남아 인식 과정에 혼란을 줄 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 제안된 코드북 변환 알고리즘에서는 주파수 영역의 포만트 정보를 이용하였다. 화자 적응을 수행하기 앞서 코드북의 켑스트럼으로부터 포만트를 추출해 내고, 이들의 분포를 적응 화자의 포만트 분포와 일치되도록 변환시켜 주었다. 이 변환된 포만트들로부터 다시 켑스트럼을 구하여 변환된 코드북을 얻고, 이를 화자 적응의 초기 코드북으로 사용하였다. 제안된 알고리즘을 이용하였을 경우 코드북과 적응 화자의 음성 간의 정확한 대응 관계를 찾을 수 있었고, 불필요한 코드워드들이 인식 과정에서 사용되지 않도록 변환되어 인식률이 향상되는 것을 실험을 통해 확인하였다.
AWGN(Addictive white gaussian noise)에 의해 영상은 자주 훼손되곤 한다. 최근 이를 복원하기위해 웨이블릿(Wavelet) 영역에서의 베이시안(Bayesian) 추정법이 연구되고 있다. 웨이블릿 변환된 영상 신호의 밀도 함수(pdf)는 표족한 첨두와 긴 꼬리(long-tail)를 갖는 경망이 있다. 이러한 사전 밀도 함수(a priori probability density function)를 상황에 적합하게 추정한다면 좋은 성능의 복원 결과를 얻을 수 있다. 빈번이 제안되는 릴도 함수로 가우시안(Gaussian) 분포 참수와 라플라스(Laplace) 분포 함수가 있다. 이들 각각의 모델은 훌륭히 변환 계수들을 모델링하며 나름대로의 장점을 나타낸다. 본 연구에서는 가우시안 분포와 라플라스(Laplace) 분포의 혼합 분포 모델을 밀도 함수로 제안하여, 이 들의 장점을 종합하였다. 이를 MAP(Maximum a Posteriori) 추정 방법에 적용하여 잡음을 제거 하였다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 시각적인 면(Visual aspect), 수치적인 면(PSNR), 그리고 연산량(Complexity) 측면에서 망상된 결과를 얻었다.
카메라 캘리브레이션은 비젼(vision) 시스템의 광학왜곡을 보정하기 위해, 영상 좌표계와 실세계 좌표계간의 변환관계를 정의해 주는 mapping을 구하는 과정으로 카메라를 이용한 측정, 검사, 위치보정 등의 응용에서 매우 중요하다. 카메라 캘리브레이션 방법으로 많이 사용되는 Tsai 알고리즘은 여러 카메라 내부 상수들을 필요로 하며, 적절한 활용을 위해서는 이에 대한 이해와 카메라와 렌즈왜곡의 모델에 대한 사전지식을 요한다. 본 논문에서는 카메라나 렌즈왜곡에 대한 모델이나 가정없이, 영상좌표와 실세계 좌표간의 변환을 고차(higher order) polynomial을 이용하여 구현하여 사용이 손쉬운 카메라 캘리브레이션 방법을 소개하고 성능을 평가하였다. 성능 평가 결과, 3차 polynomial을 이용한 카메라 캘리브레이션 방법이 Tsai알고리즘보다 정밀도에서 우수하였다.
한자(漢子)로 기술된 용어를 한글로 자동변환하여 색인어로 사용하는 경우에 한글의 음운체계나 해당 시스템의 색인정책에 맞지 않는 일이 생기게 된다. 이런 문제가 생기는 원인은 해당 한자에 대응하는 정확한 한글을 입력하지 않고 변환하였을 경우, 해당 한자의 음이 없거나 한자와의 음운체계가 달라 생기는 경우 및 별도의 색인정책이 있는 경우 등을 생각할 수 있다. 본고에서는 KS C 5601 표준코드(이하 표준코드라 한다)를 기준으로 한자(漢子)의 다음자(多音子)를 조사하였다. 다음자(多音子)가 포함되어 있는 사전용어와 다음자(多音子)파일을 이용하여 매핑파일을 구축함과 동시에 매핑파일을 보완함으로써 한자(漢子)로 기술된 용어의 바른 한글음을 자동생성하여 색인어로 사용할 수 있는 방안에 대하여 논한다.
일반화 대칭 변환 (generalized symmetry transform, GST)은 주어진 영상에서 사전 분할이 없이 국부성과 반사 대칭성을 결합하여 대칭을 측정하고 관심 영역을 추출한다. GST의 거리 가중치 함수에서 국부적인 대칭성이 반영되며 이 함수의 표준 편차 u에 의해 GST의 수행 범위가 조절된다. 넓은 관심영역을 추출하기 위해 반지름 r이 큰 검색영역 내에서의 대칭성이 추출될 필요가 있다. 이에 따라서 GST의 수행시간은 r에 따라 2차적으로 증가하게 된 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 선택적 방향 주의를 가지는 수정된 스캔라인 GST를 제안한다. 제안된 GST는 기존의 GST와 유사한 대칭 특성을 추출하지만 선택적 방향의 기울기만을 고려한 스캔라인 위의 에지 화소쌍에서 GST를 수행함으로써 r에 따라서 이의 수행시간이 선형적으로 증가된다 특히 r이 큰 경우에 선택적 방향에 대해서만 적용하면 기존의 GST의 계산량이 비대해지는 단점을 보완해 줄 수 있다. 제안된 GST가 기존의 GST보다 시간적으로 효과적이며 유용하다는 것이 여러 종류의 영상에 대한 실험으로 확인되었다.
이 논문은 문장음성 변환시스템인 글소리II를 위한 읽기규칙에 관한 것이다. 읽기규칙이란 텍스트를 소리나는대로 읽어주는 모든 처리를 말한다. 읽기규칙의 가장 대표적인 음운변동규칙을 비롯하여 모음의 발음, 장음처리, 숫자읽기, 약어 및 기호읽기 등이 포함된다. 이 논문에서는 음운변동규칙을 6개의 대규칙과 22개의 소규칙으로 정리하고, 대규칙들 사이의 적용순서를 정의하였다. 그리고 단어의 장단이 중시되는 우리말의 특성을 반영할 수 있도록 장음처리부분을 추가하였다. 위의 읽기규칙으로 처리할 수 없는 부분에 대해서는 예외발음사전을 이용하고 있다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)을 이용한 에너지 저장시스템(ESS;energy storage system)의 고장 검출 방법을 제안한다. ESS에 순간적인 고장 발생시 전압의 급격한 변화가 발생할 수 있으며 이는 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 분해된 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)중 현저한 성분의 변화가 관찰되는 고주파 전압 성분을 선택한다. 이를 검증하기 위하여 모든 고주파 전압 성분의 절대값을 적용한 뒤 최대값 정보를 추출한다. 이 때, 추출된 각 성분의 최대값과 최대값의 평균을 비교하되 여러 사전실험을 통해 정해진 특정 임계값 대비 큰 값을 나타낼 때 고장이 발생하였음을 판단한다.
영어 문장을 한국어 문장으로 기계 번역하는 과정에는 분석 규칙이나 변환 규칙만으로는 해결하기 어려운 표현의 대응 관계들이 많이 나타난다. 본 논문은 영어-한국어 기계 번역에서 질적으로 향상된 한국어 문장을 얻기 위하여 두 언어 표현들 사이의 관용적 대응 관계에 기반하는 번역 방식을 논한다. 두 언어 표현들 사이의 다양한 직접 대응 관계를 제공하는 번역 사전을 이용하며, 입력 영어 문장으로부터 이와 같은 표현들을 인식하고 한국어 표현으로 직접적으로 대응시키는 번역 방식이다. 이러한 번역 방식은 기존의 변환 규칙 기반의 번역 방식보다 자연스러운 한국어 문장을 생성할 뿐만 아니라, 많은 구조적-의미적 모호성을 해결함으로써 시간적-공간적 처리효율을 크게 높일 수 있다.
인터넷을 기반으로 하는 정보방송 서비스가 널리 확대되고 있으나, 인터넷 프로토콜 고유의 한계로 인해 사용상에 제한이 있다. 본 논문에서는 기지국에 IP 주소변환 기능을 도입한 억세스망에서의 인터넷 방송 기술이 제안되었다. 수신기에 IP 주소가 할당되지 않아도 되며, 사전에 서버의 주소를 몰라도 정보를 수신할 수 있으며, 서버의 부하나 통신망 트래픽이 대폭 감소되는 장점이 있다. 본 기술은 특히 무선 인터넷 지역방송에 매우 적합하다.
최근 무선전력분야에서도 고전력 시스템에 대한 적용 연구가 활발해지고 있다. 이러한 시스템 설계는 시뮬레이션 소프트웨어 프로그램으로 설계를 할 수는 있지만, 실험 검증을 위해서는 고전력 수전 설비 및 고가의 측정 설비가 필요하고, 하드웨어를 제작하려면 많은 시간과 비용이 필요하다. 본 논문은 척도변환을 이용하여 코일 형상을 포함한 하드웨어 구조는 최대한 유지하고 소자정격과 입력 전력을 축소하여 시스템 성능을 사전 평가하는 방법을 제안한다. 도출된 이론을 바탕으로 150W급 무선전력 전송 시스템을 대상으로 15W급으로 10 : 1 비로 축소 적용 가능함을 시뮬레이션 실험으로 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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