본 논문에서는 고차원펄스의 스펙트럼을 유도하는 체계적인 방법을 제시하고, 이를 학습내용으로 하는 효율적인 이러닝 시스템을 설계한다. 고차원펄스의 스펙트럼은 연속미분법이나 콘볼루션법 등 기존의 방법에 의하여 유도될 수 있으나, 그 차수가 증가함에 따라 현저하게 높아지는 복잡도 때문에 사용할 수 없다. 우리는 고차원펄스의 차수에 따라 순환적으로 적용되는 알고리듬을 제시하고, 이를 찾아보기표에 의하여 함수적으로 차수에 연관된 스펙트럼의 식을 유도한다. 또한, 이를 이용하여 고차원펄스의 스펙트럼을 분석하는 과정을 학습하는 이러닝 콘텐츠를 설계한다. 여기에는 기존의 순차적 재생을 기본으로 하여 이른바 개념단위 오브젝트별 분기방식을 적용하는 콘텐츠 처리방식이 사용된다. 모델링, 임펄스응답과 전달함수, 파라미터, 찾아보기표 등 전체를 네 개의 개념단위로 분할한 콘텐츠페이지를 설계하고, 이들로부터 하향식으로 분화된 개념단위들을 모듈과 서브모듈로 설정한다. 이들은 개념단위 오브젝트별 분기방식에 의하여 학습자에게 다양한 학습순서와 반복학습 등을 제공하여 상호작용을 증대하고, 저작된 이러닝 콘텐츠에 의한 학습효과를 현저히 향상시킨다. 또한, 콘텐츠 자체의 효율성 측면에서도 현저한 향상을 이룬다.
중력이상 및 수치고도모델을 이용하여 한반도 모호면 심도를 추출하였다 중력이상값은 인공위성고도레이더 관폭값을 주로 이용한 전지구 모델을 이용하여 데이터영역 뿐 만 아니라 주파수영역에서도 자료의 균질성을 확보하였다. 모호면 추출은 Kim et al. [2000a]에 의해 제안된 스펙트럼 대비법 및 후리에급수를 이용한 파워스펙트럼분석법을 이용하였다. 전자는 지각근형을 전제로, 지형에 의한 중력효과와 후리에어 중력이상을 파동수영역에서 대비하여 모호면의 심도를 계산하는 방법이고, 후자는 완전부우게 중력이상으로부터 푸리에변환을 이용하여 지하 밀도 변화층의 심도를 계산하는 방법이다. 이 두 모호면은 서로 0.53의 상관관계를 갖고 있으며, 이는 모호면 산출의 방법론적인 차이 및 계산상의 오차인 것으로 사료된다. 이렇게 두 가지 독립적인 방법으로 추출된 모호면을 하나로 통합하기 위한 한 방법으로, 두 모호면의 차이를 계산한 후, 이를 최소자승법을 이용, 두 모호면을 보정하였다. 결과적으로 한반도의 최종 모호면의 평균심도는 32.0km, 표준편차는 2.5km 이며, 최소, 최대 심도는 20.3, 36.6km으로 나타났다. 이 경우 지형에 의한 중력효과는 스펙트럼대비법에 의해 제거된 결과이나, 한반도의 지각이 완전한 지각판 내에 놓여 있어서 Airy-Heiskanin 지각균형설의 가정이 타당성이 있는가, 혹은 국부적인 응력장에 의해 한반도의 지각이 과연 얼마나 지지되고 있는가 하는 것에 대한 추가적인 연구가 필요하며, 이에 앞서, 일정한 밀도차를 갖는 연속적인 밀도변화층이 존재한다는 가정이 반드시 필요하다.에는 관련성을 갖고 있으며, 이는 유류 분해정도를 파악하는 지시자로써 특정 무기 오염물질을 이용할 수 있을 가능성이 있으므로 좀더 이들 관계성에 대한 연구가 진행될 필요성이 있다고 판단된다.고 과학적으로 분석할 수 있는 방법이 될 수 있을 것으로 기대된다. 의미를 되새기는 것으로 짧은 연구를 시작하겠다. 등은 활성 값이 70% 이상으로 퇴적물 독성이 상대적으로 낮았다. 이중나선 DNA 함량은 28.4 % - 49%로 대조군에 비해서 감소가 크다. 대부분의 정점이 대조군의 30% 내외로 정점 간의 차이는 크지는 않다. 그러나 다른 측정자료와 같이 정점 22에서 18%로 최소치를 나타내고, 정점 2, 12에서 20% 내외의 값을 보인다. 종합적으로 볼 때 오염물질의 유입이 크고, 광양제철 인근 정점 들이 모두 다른 정점에 비해서 낮아서, 퇴적물 독성이 높은 정점으로 조사되었다.hiwo의 광합성 능력은 낮은 농도들에서는 대조구와 유사하였으나, 5 $\mu\textrm{g}$/l의 높은 농도에서는 초기에 매우 낮은 광합성 능력을 보이다가 시간이 경과하면서 대조군보다 더 높은 경향을 나타냈다. 이러한 결과는 식물플랑크톤이 benso[a]pyrene의 낮은 농도에서 노출될 때는 이 물질을 탄소원으로 사용할 가능성이 있음을 시사한다. 본 연구의 결과들은 연안해역에 benso[a]pyrene과 같은 지속성 유기오염물질이 유입되었을 때 내정여부에 따라 식물플랑크톤 군집내 종 천이와 일차생산력에 크게 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.TEX>5.2개)였으며, 등급별 회수율은 각각 GI(8.5%), GII
본 논문에서는 인지 무선 통신을 위한 새로운 합성곱 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주 사용자 신호에 대한 어떠한 사전 정보도 알지 못하는 상황에서 에너지 검출을 통해 주 사용자 신호 유무를 판단한다. 제안하는 기법은 센싱하고자 하는 전체 대역을 고려하여 수신신호를 고속으로 샘플링한다. 이후 신호의 FFT(fast Fourier transform)을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환하고 연속적으로 이와 같은 스펙트럼을 쌓아서 2차원 신호를 만든다. 이렇게 만든 2차원 신호를 탐지하고자 하는 채널 대역폭 단위로 자르고 합성곱 신경망에 입력하여 채널이 사용 중인지 비어있는지 판단한다. 판단하고자 하는 분류의 종류가 두 가지이므로 이진 분류 합성곱 신경망을 사용한다. 제안하는 기법의 성능은 컴퓨터 모의실험과 실제 실내환경에서의 실험을 통해 검증하는데 이 결과에 따르면 제안하는 기법은 기존 문턱값 기반 기법보다 2 dB 이상 우수한 성능을 보인다.
오차확산법은 연속계조 화상을 이진화상으로 표현하는데 있어서 연속계조 화상의 재현 능력뿐만 아니라, 우수한 경계 재현 능력을 가지고 있다. 그러나 이진화상에 눈에 거슬리는 패턴이 발생하는 단점을 가지고 있다. 한편 연속계조 화상의 화소와 청색잡음 마스크(blue noise mask)의 각 임계값을 화소별로 비교하여 이진화상으로 나타내는 방법도 있다. 이것은 규칙적인 패턴은 없지만 양자화 오차로 인해 이진화상이 흐려보이는 현상이 있다. 본 논문에서는 청색잡음 마스크 임계값변조를 이용한 경계강조 오차확산법을 제안한다. 제안하는 이진화 기법을 적용한 이진화상은 규칙적인 패턴이 없고 경계가 강조되어 시각적으로 선명하다. 제안하는 이진화 기법을 등가화상 개념으로 분석하며, 환상 평균 전력 스펙트럼과 경계상관도를 이용하여 기존의 알고리듬과 비교한다.
Compton suppression 장치는 Compton 산란 반응을 이용하여, 스펙트럼의 Compton continuum 부분을 억제함으로써 Compton continuum 영역 내에서의 감마선 피크들의 분석을 보다 명확하게 할 수 있게 해주는 장치이다. 표층토양 시료에서 검출된 인공 방사능인 $^{137}Cs$과 자연 방사능인 $^{40}K$핵종의 방사능 농도 값들에 대한 방사능 계수치가 백그라운드를 상회하는 측정값이 발생되거나, 불필요한 방해피크나 비해석 대상 피크에 대하여 검출된 표준선원의 방사능 농도 값들의 실측치에 대한 background를 비억제 스펙트럼(Compton Unsuppression)과 억제 스펙트럼(Compton suppression)을 적용시켜 측정 에너지에 대한 교정을 알고자 점선원인 $^{137}Cs$을 거리별에 따라 측정하여, 몬테칼로 시뮬레이션과 비교 분석함으로서 효율적인 검출 능력을 얻고자 함이며, Compton 억제 인자를 보면 거리가 멀어짐에 따라 CSF 값이 클수록 더 많은 Compton suppression가 이루어졌음을 알 수 있고, $^{137}Cs$을 이용한 컴프턴 비억제 모드와 억제모드로 측정된 스펙트럼에서 컴프턴 연속에 의한 백그라운드가 감소함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 주파수 변조 단속 지속파(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave: FMICW) 시스템을 기반으로 한 고해상도(HRR: High Range Resolution) 레이더 탐색기에서 발생하는 스퓨리어스(Spurious)를 제거하기 위한 스펙트럼 분석 기법에 대해서 연구하고 새로운 제거 기법을 제안한다. 주파수 변조 지속파(Frequency Modulated Continuous Wave: FMCW)를 기반으로 하는 고해상도 레이더 시스템과 다르게 FMICW를 사용한 시스템은 주기적으로 나타나는 비연속적 IF(Intermediate Frequency) 신호에 의해 스펙트럼 상에서 스퓨리어스가 생기게 된다. 이러한 스퓨리어스를 제거하기 위해서 대역 통과 필터(band pass filter)를 사용하면 FMICW 시스템의 정확도가 이전 추정된 거리 값에 의존적이 되고 random interrupted sequence를 사용하면 noise floor가 증가하며, staggering process를 사용하면 중복된 정보를 위해 여러 개의 파형을 송신해야 되는 단점이 있다. 최근 소개된 IAA(Iterative Adaptive Approach) 또는 SPICE(SemiParametric Iterative Covariance-based Estimation method)와 같은 스펙트럼 분석 기법을 이용하면 이러한 단점 없이 FMICW 시스템에서의 스퓨리어스를 효과적으로 제거할 수 있다. IAA 또는 SPICE를 사용하기 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터(reliable data)와 신뢰할 수 없는 데이터(unreliable data)를 구분하고, 신뢰할 수 있는 데이터만 이용하여야 하는데, 이를 위해서 STFT(Short Time Fourier Transform)가 적용된다.
목 적 : 기면병과 렘수면 행동장애(RBD)에서 모두 신경 퇴행적 과정이 존재할 가능성과 함께 두 질환의 증상 사이에 공통점이 있다는 제안이 많이 있었다. 이 연구는 두 렘수면 관련 질환에서 스펙트럼 분석방법을 적용하여 렘수면 뇌파의 미세 차이에 관해 살펴 보고자 하였다. 방 법 : 기면병과 RBD 각 군에서 9명씩 성비를 맞추어 분석 대상자를 선정하였다. 각각의 분석대상자의 세 개의 렘수면 주기에서 각각 연속된 세 수면단위를 골라 한 사람당 9개의 수면단위에 대해 스펙트럼 분석을 실시하였다. 결 과 : 델타파 영역에서는 그 비율이 기면병군에서 RBD군보다 유의하게 높았다(p<0.01). 알파파(p=0.02)와 베타 2영역($20{\sim}50\;Hz$)에서는 RBD군에서 기면병보다 비율이 유의하게 높았다(p<0.01). 서파수면은 기면병에서 많았으나 양군간에 렘수면 분율의 차이는 없었다(p=0.93). 결 론 : 기면병의 렘수면에서 RBD에 비해 델타파의 비율이 높은 양상은 수면촉진기전이 기면병에서 좀 더 우세하게 작용하는 것을 반영하는 것이다.
단일 채널 탄성파 탐사는 소규모 자료획득 시스템으로 지하 지질구조를 파악하는 효과적인 방법이다. 영벌림거리 혹은 가까운 벌림거리를 사용하여 획득한 단일 채널 탄성파 자료는 연직 방향의 지하 지질구조를 직접 반영하므로 탄성파 단면도를 효과적으로 작성할 수 있다. 그러나 공통중간점 중합 과정을 적용할 수 없어 신호 대 잡음비가 매우 낮으므로 단면에 나타나는 반사 구조의 정밀한 해석에 있어 중합 단면 대비 불리함을 가진다. 본 연구에서는 단일 채널 탄성파 자료의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 특이 스펙트럼 분석을 기반으로 한 잡음 제거 및 신호 향상 방법을 제안한다. 기존의 특이 스펙트럼 분석 방법은 행렬의 특정 특잇값을 임의로 추출하여 자료 내에 있는 무작위 잡음을 제거하는 방식으로 수행되었으나, 이는 낮은 신호 대 잡음비나 이상 잡음이 있는 자료에 적용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 행렬의 특잇값을 최적화하고 저계수 근사를 수행하여 무작위 및 이상 잡음을 동시에 효과적으로 제거한다. 또한, 잡음 제거로 인한 신호 손실을 보정하고 탄성파 이벤트의 수평적 연속성을 향상시키기 위해 행렬의 고유 영상에 기반한 가중치를 계산하여 탄성파 단면의 품질을 향상시킨다. 본 연구에서 제안하는 기술의 적용성 및 우수성을 확인하기 위해 북극해 척치해저고원에서 획득한 단일 채널 스파커 탄성파 자료에 대한 자료 처리 실험을 수행하였으며, 수치 예제를 통해 매우 높은 수준의 신호 대 잡음비와 최소의 신호 손실을 가진 탄성파 단면을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 단일 채널 탄성파 자료 처리 기술은 향후 국내 연안지역의 해양개발과 해저 지질재해를 규명하기 위한 단일 채널 및 초고해상도 탄성파 탐사에 매우 효과적으로 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.
본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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