본 논문에서는 음성인식을 위한 전처리 단계로 음성인식의 대상을 찾아내는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 음성경계 추출을 위한 특징 벡터로는 시간 정보인 RMS와 주파수 정보인 MFBE를 사용한다. 사용하는 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하는 퍼지연상기억장치에 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 새로운 형태의 순환 퍼지연상기억장치를 제안한다.
본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 시간 및 주파수 기반 스파이크그램 특성 추출 기술을 제안한다. 기존의 음악 장르 분류 시스템에서는 푸리에 변환 기반의 입력 특성을 주로 사용해 왔다. 푸리에 변환은 시간 축에서 프레임 단위로 평균적인 주파수 정보를 취하므로 낮은 시간 해상도를 갖지만, 스파이크그램은 샘플 단위의 주파수 정보를 갖고 있어 고해상도의 특성을 추출할 수 있다. 제안하는 기술은 이러한 시간 기반 특성을 추출하여 주파수 기반 특성 및 SNR 특성과 함께 심층 신경망의 입력으로 사용한다. 제안하는 특성을 사용하여 시간 기반 특성을 사용하지 않은 기존 스파이크그램 특성 기반 분류기의 성능을 개선하였으며, 다른 특성 및 분류기에 비해 적은 수의 특성 입력으로도 우수한 성능을 얻는 것을 확인하였다.
인터넷상의 정보가 빠르게 변화함에 따라 정보의 최신성을 유지하며 웹 상의 정보를 통합하기 위한 실시간 웹 통합 방법들이 제안되고 있다. 하지만 대부분이 실시간 추출에 소요되는 시간이 너무 긴 단점을 가진다. 본 논문에서는 추출시간을 줄이기 위해 입력 질의를 분리하여 사용자와 상호작용하며 단계적으로 웹 통합을 수행하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 기존 방식과 응답시간을 비교하여 유용성을 확인하였다.
본 논문은 불확실한 객체의 영상 정보를 객체의 에지 특징정보를 이용하여 내용기반검색기법으로 CBIRS/EFI을 제안했다. 특히 객체의 부분 영상 정보의 경우 효율적으로 검색하기 위해 객체의 특징 정보 중 윤곽선 정보와 색체정보 추출하여 검색기법이다. 이를 실험하기 위해 지하 주차장의 차량 이미지를 캡처한후 객체의 특징 정보를 위한 차량의 측면 에지 특징 정보를 추출하였다. 검색하고자하는 원 영상과 특징 추출한 영상을 분석 결과와 최종 유사도 측정 결과에 의해 내용기반 검색을 적용하는 시스템으로, 기존 특징 추출 내용 기반 영상 검색 시스템인 FE-CBIRS 시스템에 비해 검색율의 정확성과 효율성을 향상 시키는 기능이 보완되었다. CBIRS/EF시스템의 성능평가는 차량의 색상 정보와 차량의 에지 추출 특징 정보를 적용하여 영역 특징정보를 검색하는 과정에서 색상 특징 검색 시간, 모양 특징 검색 시간과 검색 율을 비교 했다. 차량 에지 특징 추출률의 경우 91.84% 추출하였고, 차량 색상 검색 시간, 모양 특징 검색시간, 유사도 검색시간에서 CBIRS/EFI가 FE-CBIRS 보다 평균 검색시간이 평균 0.4~0.9초의 차이를 보고 있어 우수한 것으로 증명되었다.
연관규칙 (Association rule) 마이닝은 무수히 많은 데이터로부터 유용한 정보만을 뽑아내어 실생활에 적용하여 이점을 얻게 하는 데이터마이닝의 가장 핵심적인 연구분야이다. 마켓 기반 데이터들로부터 고객들의 구매유형을 분석하여 적절한 판매전략을 세우거나 기업 데이터로부터 특정 업무와 관련된 의사결정을 지원하는 등의 일이 모두 연관규칙을 기반으로 한다. 그러나 대부분의 연관규칙들은 시간을 고려하지 않는 않거나, 순차패턴만을 고려해왔다. 따라서 하루중 특정 규칙이 발생되지 않는 시간대에도 그 규칙에 대한 불필요한 노력이 있었다. 본 논문에서는 추출된 연관규칙들과 각 트랜잭션에 부여한 시간 정보를 분석하여 특정 항목 (Item) 집합들 간의 연관규칙이 빈번하게 발생하는 시간대를 추출한다. 추출되 시간 정보를 이용하여 시간대별 유용한 판매 전략을 세움으로써, 상품 판매를 극대화하고자 한다.
타일로 분할된 항공 라이다 데이터로 부터 데이터마이닝 기법을 이용한 지표면 분류 결과에 따라 건물을 포함하는 타일에 대해 적용할 건물영역 추출 기법을 제안한다. 본 기법은 재귀적 경계점 추출 알고리즘과 경계점 연결을 통해 경계선을 형성하고 경계선을 타일의 외벽과 연결해 건물영역의 외곽을 추출한다. 제안된 기법으로 추출된 건물 영역을 실제 항공사진과 비교하여 제시하고 재귀적 경계점 추출 알고리즘의 실행시간을 단축시키기 위해 사용된 지형정보 인덱스의 실행시간 단축 효과 분석이 제시된다.
본 논문에서는 watershed segmentation을 이용해서 특정한 영역의 윤곽선정보를 바탕으로 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 일반적인 영역추출방법에는 폐곡선을 이용한 영역추출방법, snake라 불리는 에너지 최소화를 이용한 active contour 방법 등 여러 가지가 있다. 특히 이러한 방법에는 연산시간이 많이 걸린다는 단점이 있는데, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 canny edge detector를 사용하여 윤곽선 정보를 추출하고, watershed segmentation으로 영상을 분할한 후 윤곽선 정보를 이용해서 특정 영상의 영역에 대한 부분을 병합하여 추출하는 방법을 사용하였다. 제안하는 방법으로 기존의 추출 방법중의 하나인 levelset과 비교 실험한 결과 거의 동일한 영상의 결과를 얻을 수 있었으며 연산시간을 줄일 수 있었다.
영상 압축의 표준인 MPEG은 대표적 비대칭 코딩방법으로 인코딩 시간이 디코딩 시간보다 훨씬 많은 시간을 소비한다. MPEG인코딩 과정은 크게 DCT, 양자화, 움직임 벡터 추출, 가변장 부호화로 구성된다. 이중에서 DCT와 움직임 벡터 추출 정도가 많은 계산량을 가지므로 병렬화의 관심이 되고 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 추출에 관해서 병렬화하는 기법을 제시한다 병렬화의 단위는 fine-grained이며, 통신 오버헤드를 보다 줄일 수 있는 기법을 제시하였다. 최소한의 초기 데이터 할당으로 계산을 시작하여, 계산을 위한 초기화 과정을 줄여 속도를 증대시킨다. 통신비용 즉, 메시지 전달 수 및 메시지 전달 홉(hop) 수를 비교하고, 기존의 기법에 대해 한 프레임에 대한 움직임 벡터 추출 시간을 요소로 할 때 보다나은 결과를 나타냄을 보였다.
정적 이미지도 시간 정보를 갖는다. 그래서, 정적 이미지 데이터에 시간 정보를 반영하여 시간적으로 연관된 이미지들간의 시간 관계성을 분석하고 표현하여, 사용자가 제시하는 시간 관계의 정보 요구 사항인 질의에 적절한 처리결과를 제공하는데 활용할 필요가 있다. 본 논문은 이미지에 표현될 수 있는 시간 정보를 추출하고 이 시간 정보를 바탕으로 이미지 도메인에 메핑되는 시간 도메인을 정의하며, 이미지들간의 시간 관계성을 표현하는 표현 구조를 설계하여 이중 그래프 모델의 표현 능력을 확장한다.
최근에는 웹 환경에 적합한 개방형과 컴포넌트들을 효율적으로 분류하고 추출하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 개발환경에서 생성되는 산출물들 중 디자인패턴을 통합 관리하고, 추출, 검색하여 관리해 주는 인덱스순서관계정보모델을 설계 구현한다. 이 제안의 장점은 "인덱스 순서관계정보"로 클래스들 사이의 관련된 여러 관계정보를 UML 설계방법에 적응할 수 있는 구조로 변형할 수 있다. 두 번째 장점은 개발자가 인덱스 순서관계 정보에서 제공하는 정보를 가지고 관계정보를 쉽게 파악할 수 있으며, 디자인 패턴을 쉽게 추출함으로서 개발자는 설계정보에 쉽게 적용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 검색시간과 추출의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션을 실시하여 향상된 기능을 입증하였다. 이 모델은 급변하는 소프트웨어 산업에 능동적으로 대체와 소프트웨어 개발에 시간을 단축함으로써 현존하는 다양한 디자인 패턴들을 최소한의 코드 수정을 통하여 재설계 함으로써 소프트웨어 개발 경제성을 높이는 데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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