본 논문에서는 음성의 스펙트럼 형태는 유지하면서 음성을 기계적인 음성으로 변환시키기는 실시간 음성 변환 방법을 제안하였다. 이러한 목적을 위하여 LPC 분석 및 합성 방법을 사용하여 변환된 음성의 스펙트럼은 유지하였고 합성된 음성의 피치는 자유롭게 변경되도록 하였다. 제안된 방법에서는 변환된 음성이 보다 자연스럽게 들리게 하기 위하여 여기 신호 발생기에 이득 정합 방법을 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 음성 변환 실험을 수행하였다. 실험 결과에서 원 음성 신호는 원 화자의 신원을 알기가 어려운 기계적인 음성 신호로 바뀌는 것을 알 수 있었고 피치의 심한 변화에도 변환된 음성의 의미는 정확히 전달될 수 있었다. 제안된 시스템은 시스템의 실시간으로 구현될 수 있는지 확인하기 위하여 TI TMS320C6711DSK 보드를 사용하여 구현되었다.
전자기학의 분야에서 와전류를 이용한 응용 분야는 매우 다양하다. 예를 들면, 핵을 이용한 원자력 발전소의 증기 발생 튜브 또는 비행기의 엔진이나 날개 부분의 결함 등을 자기적 특성을 이용하여 비파괴 검사를 하는 등의 일이다. 와전류의 특성을 결정짓는 가장 중요한 인자 중 하나가 바로 센서 측정 거리 (lift-off)인데 이것은 와전류를 측정한 센서와 피검사 물체간의 물리적인 공간거리를 뜻한다. 이 인자는 와전류 신호의 특성을 정확하게 분석해내는데 매우 중요함에도 불구하고 실제 필드에서는 모든 경우마다 그 정확한 값을 측정해내기가 힘들 뿐더러 일정한 거리를 상시 유지 하기도 어렵다. 따라서 자기적 신호의 하나인 와전류로 하여금 다양한 상황에서의 lift-off로 변화에도 영향을 받지 않고 일정한 특성을 유지하게끔 해주는 기술이 필요하다. 이 논문은 다양한 lift-off로부터 얻어진 와전류를 보상하여 일정한 성질을 유지하도록 하는 기법을 설명하고 있다. 다양한 lift-off로 부터 얻어진 와전류들은 신호 획득 거리가 0인 이상적 상태의 신호들로 보상 변환 되어 다음 단계인 피검사 시료상의 결함 또는 흠집의 물성이나 특성 파악에 계속해서 쓰이게 된다.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, Trace 변환을 이용하여 발자국의 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안한다. Trace 변환을 이용하면 패턴의 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 이 방법은 특징값을 추출하기 위해서 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특징들을 일차적으로 도출하고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 이동, 회전 반사에 관계없이 동일한 특징값이 추출됨을 확인할 수 있고, 곤충발자국의 고유한 패턴을 찾아 인식하기 위해서 추출된 특징값들은 퍼지 가중치 평균을 이용하여 인식 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다.
디지털화 된 의료영상에서의 데이터 인증 및 변형 여부의 판별을 위해서 디지털 워터마킹을 사용한다. Fourier변환과 Log-Polar변환을 이용한 Fourier-Mellin기법은 영상의 RST변환에 불변한 특징을 가진다. 하지만 실질적인 구현을 위해서는 화소위치가 일치하지 않는 것에 따라 영상값을 보간해야 하는 것과 그에 따른 워터마크의 데이터 손실, 계산량 증가, 원영상의 화질 저하를 해결해야한다. Polar좌표 변환의 손실을 없애기 위해서 Look up table을 사용하였다. 진단이후, 의료영상의 ROI 영역을 중심으로 Polar좌표 변환과 Discrete fourier변환을 하였다. 주파수 진폭성분의 대칭성을 유지하면서, 가우시안 분포의 랜덤 벡터와 이진 영상을 워터마크로 삽입하여 다양한 조건 하에서의 결과를 관찰하였다.
본 논문은 색 일관성을 달성하기 위해 $\chi$-색도 공간에서 고유벡터를 이용하여 본질 영상의 획득에 중대한 영향을 미치는 불변 방향을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 우선 영상을 Finlayson 등이 제안한 방법을 활용하여 $\chi$-색도 공간으로 변환한다. 두 번째로, 불변 방향에 영향을 줄 수 있는 잡음 같은 낮은 빈도를 갖는 데이터들을 제거한다. 세 번째로, 주축 방향과 일치하는 불변 방향을 검출하기 위해, 위 단계에서 추출된 데이터들로부터 가장 큰 고유값에 해당하는 고유벡터를 계산한다. 마지막으로, 검출된 불변 방향을 사용하여 복원함으로써, 본질 영상을 획득한다. 실험 영상은 Barnard 등이 사용한 영상 데이터들 중 일부를 사용하였고, 불변 방향의 검출 성능은 엔트로피 최소화 기법과 비교되었다. 실험 결과, 제안한 기법은 기존 기법에 비해 표준편차가 낮아 불변 방향이 일정하게 검출되었으며, 시간적 측면에서 기존의 기법에 비해 3배 이상 효율적이었다.
라이브 음악 또는 리메이크를 통해서 재발매된 음악을 원곡의 커버곡이라 부른다. 본 논문은 고속 커버곡 검색을 위한 특징 축약을 위해 2차원 퓨리에 변환을 이용하는 방법을 연구하였다. 이차원 퓨리에 변환은 조변화에 대해서 불변성을 가지고 있으므로, 커버곡 검색을 위한 특징 축약 방법으로 적합하다. 기존 퓨리에 변환 방법에서는 크기값 만을 활용하였으나, 본 논문에서는 인접한 크로마 블록은 같은 조변화를 가진다는 가정하에 위상 정보를 추가로 활용하는 방법을 제안하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하였으며, 제안된 방법이 기존 방법에 비해서 우수한 커버곡 검색 정확도를 보임을 확인하였다.
The Erlangen program is a scholastic plan by German mathematician Felix Klein, in which he, based on group theory, made a reassessment of geometry as well as an attempt to generally organize it. In this paper, I will introduce the historical and scholastic background of the Erlangen program, overview the process of its formation, and provide some comments regarding its historical significance.
본 논문에서는 루프구조의 효율적인 병렬수행을 위한 병렬성 추출에 대하여 불변과 가변 종속거리에 모두적용할 수 있는 통합된 새로운 기법을 제시한다. 이것은 컴파일시간에 순차 루프를 중첩된 DOALL 루프로의 자동 변환에 대한 절차로서, 중첩 루프의 전체적인 병렬화를 하기 위하여 문장들을 반복적으로 수행시키는 것에 의해서 자료 종속을 효과적으로 제거하는 알고리즘이다. 본 논문에 제시된 방법은 성능평가에서도 매우 뛰어난 방법임을 보였다.
projection pursuit을 이용하여 이변량 정규분포의 적합도 검정을 위한 통계량을 제안한다. 기본적인 생각은 이변량 정규분포의 가정하에 표준정규분포를 갖는 모든 선형조합을 고려하여 이들의 순서통계량과 이론적인 분위수를 비교하는 것이다. 이와 같이 제안된 통계량은 선형변환에 대해서 불변(invariant)이다. 본 논문에서는 제안된 통계량의 극한분포를 적절한 Gaussian process의 적분으로 표현한다.
시각적인 시스템에서 다양한 형태로 입력되는 목표물 영상을 효과적으로 처리하기 위하여 목표물의 위치 등을 추출할 수 있는 과정이 요구된다. 이러한 목표물의 위치 정보에 따라 다양한 영상의 변화에 대하여 영상 처리 기술이 응용되어지고 있으며, 이에 따라 목표물에 대한 처리 시스템 등 다각도로 많은 연구가 진행되고 있으며, 특히 회전 및 크기에 불변 특성을 동시에 얻을 수 있는 log-polar 변환을 이용한 방법 등이 영상 인식에 많이 이용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 극좌표계 변환 방법에 의한 입력 영상 내의 목표물의 위치를 측정할 수 있는 2 포인트 극좌표계 변환 방법에 의한 위치 측정 방법을 제시하고자 하였으며, 입력 영상에 대하여 측정하고자 하는 목표물을 극좌표계로 변환한 후에 얻어진 좌 우 극좌표계 영상에 대하여 Centroid 방법에 따른 극좌표 목표물의 무게 중심을 구하였으며, 획득된 무게 중심 좌표를 역변환하여 직각 좌표계의 좌표로 계산함으로서 목표물의 위치를 측정할 수 있었다. 또한, 2 포인트 극좌표계 변환전에 목표물의 중심 좌표법을 산출하고 이를 극좌표계에서 얻어진 중심 좌표의 역변환 값과 비교하여 좌표의 유사도를 얻었으며, 약 99%~104%의 유사도 값을 얻음으로서 오차 범위가 약 4%내의 좋은 결과를 갖는 좌표 위치를 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시하는 2 포인트 극좌표계 변환에 따른 목표물 위치 측정 방법은 다양한 영상 분야에 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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