• Title/Summary/Keyword: 선형변환

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비선형회귀분석에서 편잔차그림에 대한 연구

  • 강명욱;김정혜
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.5 no.3
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    • pp.571-580
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    • 1998
  • 선형회귀분석에서 새로운 변수가 모형에 추가될 때 변수변환의 필요성과 적절한 변환의 형태를 진단하는 기능이 있다고 알려져 있는 편잔차그림과 덧편잔차그림을 비선형회귀모형에 적용하고 이 그림들이 기능을 제대로 수행할 수 있는 조건을 알아보았다.

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Voice Conversion Using Linear Multivariate Regression Model and LP-PSOLA Synthesis Method (선형다변회귀모델과 LP-PSOLA 합성방식을 이용한 음성변환)

  • 권홍석;배건성
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.20 no.3
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    • pp.15-23
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    • 2001
  • This paper presents a voice conversion technique that modifies the utterance of a source speaker as if it were spoken by a target speaker. Feature parameter conversion methods to perform the transformation of vocal tract and prosodic characteristics between the source and target speakers are described. The transformation of vocal tract characteristics is achieved by modifying the LPC cepstral coefficients using Linear Multivariate Regression (LMR). Prosodic transformation is done by changing the average pitch period between speakers, and it is applied to the residual signal using the LP-PSOLA scheme. Experimental results show that transformed speech by LMR and LP-PSOLA synthesis method contains much characteristics of the target speaker.

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Analog계산기에 의한 2상유도전동기의 Transient dynamic braking의 해석

  • 황희륭
    • 전기의세계
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    • v.13 no.1
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    • pp.6-15
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    • 1964
  • 전기적 기계적 에너지 변환장치로서의 2상유도전동기 braking 현상의 고도적인 dynamics를 정확히 고찰하기 위하여 직류제동과 프라킹(plugging)의 두 현상을 취급하였는데, Larangian 방법에 의하여 도출된 일반화된 전기기계의 운동방정식을 선형변환으로서 .alpha..betha.dq 변환, +-, fb변환 등을 행하여 변형시킨 식에 위 각 현상의 조건을 대입 계산으로 푸는 한편, 적의 비선형성을 갖는 운동방정식을 analog전자계산기에 씨뮤레이트한 후 각 조건 및 정수를 변화시켜 현상을 고찰하여 위 계산으로 얻은 곡선과 비교하였고, 다음에 실제기계의 실험으로 구한 자료를 첨가하였다.

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선형대수에서의 학생들의 오개념 - 일차변환을 중심으로 -

  • Sin, Gyeong-Hui
    • Communications of Mathematical Education
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    • v.19 no.2 s.22
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    • pp.379-388
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    • 2005
  • 일차변환은 선형대수에서 가장 중요한 개념 중 하나이다. 그럼에도 많은 학생들에게서 나타나는 이 개념에 대한 오류는 무엇이며 또 어디에 근거하는가? 이 논문은 효과적인 선형대수 교수학습 연구의 일부로, 주어진 여러 함수 중에서 일차변환인 것을 찾는 과정 중에 나타난 학생들의 오류와 그 근거를 알아보았다. 본 연구 결과는 선형대수 학습에 어려움을 겪는 학생들에게 보다 효율적인 교수디자인 설계를 위한 기초 자료의 의미를 갖는다.

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Inverse Transform Using Linearity for Video Coding (비디오 코딩을 위한 선형성을 이용한 역변환 방법)

  • Song, Hyeonju;Kim, MyungJun;Lee, Yung-Lyul
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • fall
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    • pp.37-40
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    • 2021
  • 비디오 압축 시 변환(transform)은 예측을 통해 만들어진 공간 영역에서의 잔차신호를 주파수 영역으로 변환함으로써 낮은 주파수 대역으로 에너지를 이동시켜 비디오 압축에서 중요한 역할을 수행한다. VVC(Versatile Video Coding)에서는 DCT-II(Discrete Cosine Transform-II), DST-VII(Discrete Sine Transform-VII), DCTVIII(Discrete Cosine Transform-VIII)를 이용하여 잔차신호 변환을 수행한다. 본 논문에서는 DCT-II, DST-VII, DCT-VIII 가 모두 선형 변환(linear transform)이라는 점에서 착안하여 변환의 선형성을 이용하여 계산량을 감소시키는 역변환을 제안한다. 실험결과 변환 수행 시 약 12.7%의 시간이 감소되는 것을 확인하였다.

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The Interpreter for the Bounded of the Uncertainty to transfer a Class of Time-varying Linear System with the uncertainty to the Time-invarying Linear System (불확실성을 갖는 선형 시변 시스템의 선형 시불변 시스템 변환을 위한 불확실성 유계 해석)

  • Cho, Do-Hyeoun;Lee, Jong-Yong
    • 전자공학회논문지 IE
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    • v.44 no.4
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    • pp.19-25
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    • 2007
  • In this paper, we consider the input-state(I/S) transformation for the time-varying linear system with the uncertainty because of to determine the bounded range of the uncertainty. And we get the time-invarying linear system after the I/S transformation. We present the necessary sufficient condition for the I/S transformation. The transformed system represent the system with the multiple integral. We verify the proposal algorithm via the example and examine.

The Use of Linearly Transformed LANDSAT Data in Landuse Classification (선형 변환된 LANDSAT 데이타를 이용한 토지이용분류(낙동강 하구역을 중심으로))

  • 안철호;박병욱;김종인
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.7 no.2
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    • pp.85-92
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    • 1989
  • The aim of this study is to find out the combination of effective transformed data, applying Remote Sensing techniques, as to the classification and particular objects by transforming the MSS data and TM data of the satellite LANDSAT into several linearly transformed data. Since one of the problems in the processing of the LANDSAT data is the vastness of the data, the Linear Transformation could be a method to perform analysis of those vast data, more efficiently and economically. This method is carried out as follows : (1) offering the simplicity over complex data, (2) selectional processing over redundant data and removing unnecessary data, (3) emphasizing on the object of the study ; by transforming multispectral data through linear calculation and statistical transformation. In this study, the analysis and transformation of the data have been performed by means of Band Ratioing and Principal Component Analysis. As the classificatory consequence, Infrared/RED Ratioing which expands the characterization of green vegetation, has been useful for a distinctive classification among other classes. For the Principal Component Analysis, band 1,2,7 are efficient in the classification of the green vegetation.

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Conversion of Fish Eye Image to Perspective Image Using Linear Scaling (선형 스케일링을 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환)

  • Kim, Tae-Woo
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.273-274
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    • 2008
  • 어안 렌즈 카메라로 촬영한 어안 영상은 화각이 일반 카메라 영상보다 크다. 반면 영상의 피사체 왜곡이 커서 사용자의 인지에 자연스럽지 못하므로 원근 영상으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 선형 스케일링을 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 선형 스케일링을 적용한 결과 영상에서 크기 왜곡과 기하학적 왜곡을 감소되는 장점을 보였다.

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Cepstral Normalization using Non-Linear Transform for Speech Recognition in Additive Noise Environments (부가 잡음 환경에서의 음성인식을 위한 비선형 변환을 이용한 캡스트럼 정규화 기법)

  • 석용호
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1998.06c
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    • pp.115-118
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    • 1998
  • 본 연구에서는 입력 음성 특징 파라메터를 선형 및 비선형 변환함으로써 음성 특징의 1 차, 2 차 및 고차 통계치를 정규화하였다. 이러한 정규화 기법을 통해서 부가잡음 환경에서의 음성인식 성능향상을 얻을 수 있었다.

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Detailed Recognition of Similar Characters Based on Optimum Linear Transform (최적선형변환에 의한 유사문자의 상세분류인식)

  • 김형원;김성원;양윤모
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.493-495
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    • 2001
  • 본 논문에서는 문자 인식에서 두 단계의 식별과정을 통하여 인식률을 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 한글 문자인식에서의 어려움은 인식대상 클래스가 많고 유사문자가 많은 반면, 여러 폰트의 글자를 하나의 글자를 하나의 클래스로 할 경우에는 그 문자의 분산이 더욱 커지게 되는 점이다. 따라서 본 연구에서는 문자의 분포를 고려하여 거리를 계산하는 Bayes에 의한 식별 함수를 1단계 인식과정에서 사용하여 1위 후보문자를 인식하였다. 2단계에서는 미리 준비된 1위 후부문자의 유사문자세트의 최적선형변환 공간에서 상세분류를 행하였다. 결과적으로 1단계의 Bayes거리반에 의한 인식률(91.1%)보다도, 또한 처음부터 모든 클래스에 대하여 최적선형변환에 의한 인식률(87.9%)보다 좋은 결과(92.9%)를 얻게되었다. 이로서 1단계의 대규모 문자세트에 대한 대분류에서는 문자의 분포를 고려하는 Bayes에 의한 인식이 유효하고, 2단계의 최적선형변환에 의한 인식은 소수의 유사문자들에 대한 변별력을 높이는데 유효함을 입증하였다.

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