상태 지속 밀도를 사용하는 hidden Markov Models(HMM/SD)은 음성 신호의 시간적인 변화를 보다 명확하게 나타낼 수 있다 그러나 상태 지속 밀도가 완만하거나 제한된 상태가 길면 이러한 장점은 감소된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 상태간의 천이가 특정한 시간 구간에서만 발생하도록 하는 전에 경로 제한 조건을 갖는 HMM/GPC를 제한한다. HMM/GPC는 상태 지속을 제한하고 음성 신호의 시간적 변화를 단순하고 효과적으로 표현할 수 있다. 또한 HMM/SD와 HMM/GPC를 결합한 새로운 형태의 HMM/SD+GPC를 제안하고 성능을 비교하였다. HMM/GPC는 기존 Viterbi 알고리즘을 약간 수정하여 구현될 수 있다. HMM/GPC와 HMM/SD+GPC는 기존 HMM과 HMM/SD에 비하여 우수한 성능을 보일 뿐만아니라 계산량도 매우 작다. 화자도립 단독음 인식 실험에서, HMM/GPC(1.6%)의 최소 오차는 기존 HMM보다 1.1% 낮았고 계산량도 57% 감소하였다.
3차원 공간에서 음원으로부터 사람의 귀로 음향적인 전달 과정을 표현하는 머리전달함수는 사람이 음원의 위치를 판단할 수 있는 중요한 정보를 포함하고 있으며, 이를 이용하여 실질적으로는 존재하지 않는 음원을 근사적으로 생성할 수 있다. 그러나 각 청자에 특화되지 않는 머리전달함수를 사용함으로 인해 전후 방향이나 상하 방향의 혼동이 발생하게 되어 음상정위 성능이 저하된다. 이 논문에서는 머리전달함수를 통해 생성된 입체음향을 인간의 청각 특성을 사용하여 개선하는 알고리즘을 제안한다. 머리전달함수가 적용된 사운드 신호의 전역 마스킹 값을 계산한 후, 청자에게 크게 영향을 미치는 주파수 대역만을 추출하여 이를 강조함으로서 각 방향에 해당하는 인지 특성을 부각시키는 방법을 제안하였으며, 제안된 방법의 성능을 청감테스트를 통해 증명하였다.
증강현실은 실세계의 정보와 가상의 정보를 연결시키기 위한 매개체가 요구되며, 이러한 매개체를 지속적으로 추적 인식하는 기술을 필요로 한다. 이러한 기술 중에 마커를 이용한 광학 트랙킹이 주류를 이루고 있으나 마커를 부착하는 과정이 불편하고 오래 걸리므로 최근에는 마커리스 트랙킹 기법이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 2차원 평면 즉 동일평면상의 특징점들을 트랙킹하는 방법이 아닌3차원 객체에 대한 특징점을 추출하여 실시간으로 트랙킹하는 방법을 제안한다, SURF(Speed Up Robust Features)를 이용하여 특징점을 추출하고 이를 POSIT(Pose Object System for Iteration) 알고리즘으로 3차원 객체의 회전과 이동정보를 얻어 실시간으로 객체를 추적한다. 추적 실패시 실시간으로 재추적이 가능하도록 빠른 특징점 추출과 매칭을 통하여 트랙킹에 적합한 특징점을 선택하여 객체의 위치와 회전 정보를 얻어 객체를 실시간으로 추적 및 재표현 하였다.
일반적으로 네트워크 설계 문제는 네트워크의 크기가 늘어남에 따라 지수적으로 복잡도가 증가하여 전통적인 방법으로는 풀이하기 힘든 NP-hard 조합 최적화 문제 중의 하나로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 신뢰도 제약을 고려하면서 네트워크 구축비용을 효과적으로 최소화하는, 높은 신뢰도의 네트워크 토폴로지 설계 문제를 풀기 위해 스패닝 트리를 효율적으로 표현할 수 있는 $Pr\ddot{u}fer$수(PN) 기반의 진화 연산법과 2-연결성을 고려하는 휴리스틱 방법으로 구성된 두 단계의 효율적인 해법을 제안한다. 즉, 먼저 스패닝 트리를 찾아내기 위해 진화 연산법 중에 보편적으로 널리 알려져 있는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하고 그 다음으로 첫 번째 단계에서 발견한 스패닝 트리에 대해 최적의 네트워크 토폴로지를 찾기 위해서 2-연결성을 고려한 휴리스틱 방법을 적용한다. 마지막으로 수치예의 결과를 통해 제안한 해법의 성능에 대해서 살펴보도록 한다.
종래(從來)의 내비게이션시스템은 주로 선박(船舶)을 대상(對象)으로 이용되어왔으나, 최근(最近)에는 각종(各種) 이동(移動)로보트 및 자동차(自動車)에 대한 적용사례(適用事例)가 증가(增加)하고 있다. 내비게이션시스템은 기계적(機械的)인 이동(移動)시스템뿐만 아니라, 이동(移動)이라는 행동(行動)을 취하는 인간(人間)시스템 즉, 시각(視覺) 부자유자(不自由者를) 대상(對象)으로 적용(適用)될 수 있다. 종래(從來)의 기계적(機械的)인 맹인용(盲人用) 가이딩시스템으로서 맹도견(盲導犬)로보트가 있으나 계단(階段)등의 복잡(複雜)한 환경하(環境下에)서는 안내(案內)가 불가능(不可能)한 점과 맹인(盲人)의 의사(意思)가 반영(反映)되기 어렵다는 점 등의 많은 문제점(問題點)을 안고 있다. 현실적(現實的)으로 요구(要求)되는 안내(案內)시스템은, 단지 환경(環境)에 관한 각종정보(各種情報)를 제공(提供)하고 의사결정(意思決定)과 행동(行動)은 맹인(盲人)이 실시(實施)하는 시스템의 형태(形態)이다. 본논문(本論文)에서는, 맹인용(盲人用) 내비게이션시스템의 구축(構築)을 목표(目標)로 하는 중간과제(中間課題)로서, 화상(畵像)을 이용(利用)한 언어적(言語的) 가이드시스템을 제안(提案)한다. 당해(當該)시스템 구축(構築)에 있어서 중요(重要)한 과제(課題)는, 주어진 환경(環境)에 관한 화상정보(畵像情報)를 언어(言語)로 변환(變換)시키는 일이다 본연구(本硏究)에서는, 가이드를 위한 언어지원(言語指元) 생성(生成)에, 정성적(定性的), 정량적(定量的)인 속성(屬性)을 가지고 언어적(言語的) 표현(表現)에 유효(有效)한 퍼지이론(理論)을 이용(利用)한다. 구체적(具體的)인 일례(一例)로서, 공원(公園)에서 벤치까지 맹인(盲人)을 가이드하는 상황(狀況)을 설정하고 언어지원(言語指元)을 생성(生成)하는 알고리즘을 제안(提案)한다.
현대 사회에서 영상처리 기술이 발달함에 따라 영상은 정보를 저장하거나 표현하기 위한 중요한 수단이 되고 있다. 일반적으로 영상을 획득 및 저장하는 과정에서 노이즈에 의해 영상이 훼손되며 이러한 노이즈에는 크게 AWGN(Addictive White Gaussian Noise)와 임펄스 잡음(Impulse Noise)이 있다. 임펄스 노이즈는 영상신호에서 예리하고 급작스런 교란으로 영상 전반에 걸쳐 black and white로 불규칙하게 펴저 나타나게 된다. 임펄스 노이즈 환경에서는 알고리즘이 간단하면서 노이즈 제거 성능이 우수한 SM(standard median)필터가 많이 사용되며, SM 필터는 노이즈를 제거하지만 영상에지에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 따라서 본 논문에서는 임펄스 노이즈 환경에서 영상을 복원하기 위해 비선형 필터를 제안하였으며, 노이즈를 제거함과 동시에 방향성을 이용하여 영상의 에지성분을 보존하도록 하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
본 논문은 Verilog HDL이나 VHDL로 설계된 디지털 회로의 구조를 효율적으로 분석하고 디버깅 할 수 있는 ECAD 소프트웨어를 제안한다. 이 소프트웨어는 HDL 코드를 파싱하여 내부 구조에 대한 정보를 추출한 후 여러 가지 종류의 그래픽 도우미 예를 들면, 배치배선 알고리즘을 적용하여 생성된 계층구조의 논리회로도, 각 모듈을 구성하는 요소들을 나타내는 객체 나무 그래픽, 인스턴스들의 계층구조를 나타내는 인스턴스 나무 그래픽, 내부 시그널 간의 관계를 나타내는 시그널 관계도(SPD, signal propagation diagram) 등으로 표현된다. 디버깅에 가장 중요한 기능은 여러 가지 다른 관점의 설계 정보(HDL 코드, 객체 나무, 인스턴스 나무, SPD, 파형 등)에서 임의의 객체로부터 출발하여 동일한 설계 정보를 찾아내는 기능이다. 이러한 기능들은 설계자가 수작업으로 HDL 코드를 분석하고 버그를 찾아내는 기능을 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는다.
본 논문에서는 병렬 및 분산 시스템에서 자원을 배치함에 있어서 최소한의 자원 복사(copy)만을 사용하면서 임의의 노드 및 링크 상에서 고장이 발생하더라도 주어진 성능 요건을 만족하게 하는 자원의 최적 배치 방법을 모색하고자 한다. 이러한 성능 요건의 만족과 시스템의 고가용성을 위하여, 모든 노드들에 대하여 최소한의 자원 복사를 사용하여 그 노드나 혹은 인접한 노드 중 적어도 두 개 이상에 자원 복사가 존재해야 하는데, 이것을 본 논문에서는 고장 허용 자원 배치 문제라고 부른다. 병렬 및 분산 시스템은 그래프로 표현할 수가 있다. 여기에서 고장 허용 자원 배치 문제는 그래프 상에서 가장 작은 고장 허용 dominating set을 찾는 문제로 변환이 된다. Dominating set 문제는 NP-complete로 증명이 되어 있으며, 본 논문에서는 A* 알고리즘을 사용하여 상태 공간 탐색 방법으로 최적 배치를 구한다. 또한, 최적 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 단축시키기 위하여, 고장 허용 dominating set의 특성들을 분석하여 유용한 휴리스틱 정보들을 도출한다. 또한 여러가지 정형 그래프와 임의 그래프 상에서의 실험을 통하여, 이들 휴리스틱 정보들을 사용하여 최적 고장 허용 자원 배치를 찾는 데에 걸리는 시간을 상당히 줄일 수 있음을 보인다.
네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 서울시에 속하는 25개의 지역구로부터 측정된 미세먼지 시계열(time series) 정보의 상관도를 정보이론(information theory)의 엔트로피(entropy)로 정량화하고, 이를 그래프로 표현하는 서울시 지역구 미세먼지 전이 모델을 만들어 지역별 유사성과 영향력을 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 각각의 미세먼지 농도 시계열을 가지는 지역구의 모든 쌍마다 전이 엔트로피(transfer entropy)를 계산하여 그래프의 노드간 연결 강도를 구한다. 이 그래프에 전통적인 커뮤니티 검출(community detection) 기법인 모듈성 기반 군집화(on modularity-based clustering) 알고리즘을 적용하여 전체 지역구들에 생성되는 커뮤니티를 검출하였다. 이를 통해 지역적인 근접 정도가 높은 지역과 차량 이동이 많은 지역 간의 미세 먼지 전이성이 높은 것을 확인하였으며, 더불어 제안된 방법은 기존 미세먼지의 기상모델 분석과 다른 정보이론 관점에서의 새로운 미세먼지 분석 방법의 고찰 및 향상된 미세먼지 분석 자료 생성에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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