본 논문에서는 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용한 이미지 매칭기법의 취약점을 보이고 이미지 정규화를 이용해 이를 개선하는 방법을 제안한다. EHD 알고리즘은 edge의 기울기 분포를 수집하여 같은 분포를 가지는 이미지를 매칭하는 기법에 사용한다. 하지만 EHD는 매칭하고자 하는 객체의 회전과 왜곡의 변화에 민감하여 오인식률이 높다. 따라서 이미지를 정규화 하여 매칭하고자 하는 이미지 내의 객체의 edge 정보를 보다 정확하게 추출하여 매칭 성능을 개선한다. 실험을 통해 왜곡과 회전으로 정규화한 EHD 알고리즘을 비교 및 분석하여 기존의 방법에 비해 크기와 회전의 변화에 강인함을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권1호
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pp.1-11
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2008
혼합정규분포로부터 얻은 자료의 크기가 크면 EM 알고리즘으로 모수를 추정하는 경우 추정에 많은 시간이 걸리며 이는 실시간 음성인식 분야등에서는 적용이 어렵게 되는 문제가 발생한다. 대용량 자료를 구간도수로 요약하여 구간도수 EM 알고리즘을 적용하면 표준 EM 알고리즘에 비해 실행속도가 획기적으로 개선되며 더욱이 구간도수 EM 알고리즘에서의 추정치의 효율성이 표준 EM 알고리즘에 근접함을 시뮬레이션 실험을 통하여 보였다.
1980년대 초 Sherwood교수가 한국에 와 있으면 당시 탄광의 호흡성먼지의 농도를 측정한 자료를 활용하여 로그-정규분포에 대한 분석을 한 자료이다. 탄광의 건조상태에서 농도는 물을 뿌리면서 하는 작업에 비해 매우 높은 수준을 보인다. 건조한 탄광에서 기하평균농도는 $26.1mg/m^{3}$이었고 물을 뿌린 탄광에서는 $4.1mg/m^{3}$이었다. 이는 매우 높은 수준이었음을 알 수 있다. 각 탄갱에서의 농도는 로그정규분포를 하였고 석탄을 접하는 탄갱에서의 농도는 $1.65mg/m^{3}$에서 $35mg/m^{3}$까지 다양하였다. 호흡성분진의 농도는 석탄을 접하는 탄갱에서 암석을 접하는 탄갱보다 높았는데 이는 분진의 원인이 석탄 때문이었다.
워크스테이션들의 네트워크(NOWs)와 같은 스위치 기반의 비정규적 네트워크는 고속 스위치를 이용하여 프로세서 노드나 네트워크 호스트들을 특정 위상에 구애받지 않고 연결한 것으로 우수한 유연성(flexibility)과 확장성(scalability)의 장점이 있다. 그러나 메쉬와 같은 정규적인 위상에 비해 교착 상태(deadlock)에 빠지지 않는 효율적인 다중 전송을 수행하는 것은 용이하지 않다. 본 논문에서는 전송 트리의 루트 노드에 무리를 주지 않고 할당받은 서비스에 따라서 전송 단계와 적응성에 차별성을 부여하며 스위치의 채널 사용의 불균형을 개선하고 네트워크 부하 분포의 조정이 가능한 단일 단계 차별적 다중 전송(Single Phase Differential Multicast; SPDM) 기법을 제안한다.
본 논문에서는 비정규 충격성 잡음 환경에서 협력 무선인지 네트워크를 위한 순서 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 구체적으로는 잡음을 이변수 등방형 대칭 알파 안정 (bivariate isotropic symmetric ${\alpha}$-stable) 분포를 따르는 것으로 모형화하고, 그에 알맞은 관측 샘플의 순서와 일반화된 우도비 검정 기반 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 비정규 잡음 환경에서 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 더 좋은 스펙트럼 센싱성능을 가짐을 보인다.
우리나라 연안 비조석 성분자료의 확률밀도함수 형태로 쌍봉형 정규분포 함수 형태를 제안하였다. 비조석 성분 자료는 국립해양조사원에서 제공하는 인천, 군산, 목포, 제주, 여수, 마산, 가덕도, 부산, 포항, 속초 검조소의 1시간 간격 조위자료에서 64개 분조성분을 이용하여 합성된 성분을 제외한 잔차성분이다. 제안된 분포함수와 비조석 성분자료 분포함수의 RMS 오차 및 결정계수(R2) 값을 비교·분석한 결과, 비조석 성분자료의 확률밀 도함수로 본 연구에서 제안한 쌍봉형 함수가 기존에 사용하던 정규분포형 함수보다 더 적합한 함수로 파악되었다. 본 연구에서 제안된 확률밀도함수의 매개변수는 Newton 방법을 수정한 Levenberg-Marquardt 방법으로 추정 하였으며, 비조석 성분 자료의 표준편차 및 왜곡도 계수는 목포, 제주, 속초 지점을 제외하고는 분석지점 검조소 자료의 비조화 상수와 밀접한 관계가 있는 것으로 파악되었다.
본 논문에서는 Chen, Dey와 Shao(1999), Branco와 Dey(2001)가 제안한 왜도가 있는 두터운 꼬리를 가지는 오차 분포와 디리슈레 과정 사전분포를 이용한 베이지안 메타분석 (meta-analysis)을 하고자 한다. 베이지안 메타분석을 위하여 가중함수를 고려한 계층적 선택 모형을 이용한다. 이때의 오차항은 왜도가 있는 비정규 분포로 가정한다. 이를 위하여 우선 왜도 타원형 분포의 일반적인 족을 소개한다 이 분포족중 왜도 정규분포와 왜도 t 분포를 오차항 분포로 이용한 베이지안 계층적 선택 모형을 고려하며, 이 때 발생하는 복잡한 베이지안 계산은 MCMC 방법으로 해결한다. 마지막으로, 실제 자료(Johnson, 1993)인 두 가지의 충치예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구 자료를 이용하여 본 연구에서 제시된 베이지안 방법을 이용하여 메타분석을 한다.
이 연구의 목적은 비대칭 분포를 가지는 현장 조사 자료로부터 GIS 기반 주제도를 생성하기 위한 공간 내삽 방법으로 단변량 크리깅 기법을 비교하는데 있다. 기존 정규 크리깅과 비선형 자료 변환에 기반을 둔 로그 정규 크리깅, 다중 가우시안 크리깅과 지시자 크리깅을 지화학 원소 비소와 납에 대해 사례 연구를 통해 비교하였다. 예측 능력의 비교 분석을 위해 leave-one-out 기반 교차 검증을 통한 오차 분석을 수행하였으며, 샘플링 밀도의 차이에 따른 오차의 변화 양상도 분석하였다. 비교 분석 결과, 지시자 크리깅이 전반적으로 가장 높은 예측 능력을 나타내었으며, 작은 값과 높은 값의 예측 능력도 우수한 것으로 나타났다. 정규 크리깅에 비해 비선형 자료 변환 기반 크리깅 기법들이 우수한 예측 능력을 나타내었지만, 기존에 많이 적용된 로그 정규 크리깅은 샘플링 밀도와 상관없이 편향 정도가 가장 크게 나타내었다. 이 연구를 통해 얻어지는 정량적 검증 결과는 비대칭 분포를 가지는 현장 조사 자료의 내삽을 위한 크기깅 기법의 선정에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
The reliability analysis for nonnormal distributions using the three level DOE(design of experiments) method was developed by Seo and Kwak in 2002. Although this method estimates only up to the first four moments(mean, standard deviation, skewness, and kurtosis) of the system response function, the result and the type of probability distribution determined by using the Pearson system are shown very good. However the accuracy is low in case of nonlinear performance function and sometimes, the level calculated is outside of the region in which the random variable is defined. In this article we suggest a modified three level DOE method to overcome these weaknesses and to obtain optimum choice for 3 levels and weights to handle nonnormal distributions. Furthermore we extend it to finding the optimum choice for 5 levels and weights to increase the accuracy in case of nonlinear performance function. A systematic procedure for reliability analysis is then proposed by using the Pearson system.
음성 인식 성능 저하의 문제는 모델 훈련 환경과 인식 환경의 차이이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음 특징 정규화 방법을 사용하고 있다. 기존의 묵음 특징 정규화 방법은 낮은 신호 대 잡음비에서 묵음 구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성과 비음성에 대한 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 음성 에너지 최대화와 묵음 특징 정규화를 이용한 잡음 환경에 강인한 음성 검출 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 신호 대 잡음비에서는 음성 에너지를 최대화시켜 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 이용하였고 낮은 신호 대 잡음비에서는 음성/비음성의 켑스트럼 특징 분포 특성을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 인식 실험 결과 기존 방법에 비해 향상된 인식 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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