본 논문에서는 가변어휘 음성인식기의 성능개선 작업에 관한 내용을 기술하고 있다. 묵음을 포함한 총 40개의 문맥독립 음소모델을 사용한다. LDA 기법을 이용하여 동일차수의 특징벡터내에 보다 유용한 정보를 포함시키고, likelihood 계산시 가우시안 분포와 mixture weight에 대한 가중치를 달리 함으로써 성능향상을 볼 수 있었다. ETRI POW 3848 DB만을 사용하여 실험한 경우, $21.7\%$의 오류율 감소를 확인할 수 있었다. 잡음환경 및 어휘독립환경을 고려하여 POW 3848 DB와 PC 168 DB 및 PBW445 DB를 사용한 실험도 행하였으며, PBW 445 DB를 사용한 어휘독립 인식실험의 경우 $56.8\%$의 오류율 감소를 얻을 수 있었다.
2003년 $\ulcorner$국토의계획및이용에관한법률$\lrcorner$이 제정되면서 합리적인 토지이용을 유도하기 위해 시행되고 있는 토지적성평가제도는 토지의 공간 입지적 특성, 활용가능성, 주변 개발 여건 등을 고려하여 토지의 용도 구분을 위한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 토지적성평가 데이터베이스의 주제도로부터 자료취득 시기의 불일치, 지적 불부합, 지적공부상의 등록 오류 등 토지적성평가 기초자료의 구축 오류를 도출하고, 다양한 공간영상정보자료 즉, 고해상위성영상이나 항공영상, 현장의 촬영영상 등과 구축된 벡터기반의 각종 주제도들을 비교 검증함으로써 토지적성평가체계의 DB 정확도를 향상시키고 평가결과의 신뢰성을 확보하는 데 그 목적을 두고 있다.
As industrial standard data, the STL format which approximates three dimensional CAD model to triangular facets, is used for RP(Rapid Prototyping) system in recent days. Because most RP system take the only form of two dimensional line segments as an input stream inspite of its imperfectness while converting into STL format, a CAD model is converted into a standard industrial format which is composed of many triangular facets. The error verifying process is composed of four main steps, and these are 1) Remove facets with two or more vertices equal to each other. 2) Fix overlapping error such as more than three facets adjacent to anedge. 3) Fill holes in the mesh by using Delaunay triangulation method. 4) Correct the wrong direction and normal vectors. This paper is concerned with serching the mentioned errors in advance and modifying them.
신속조형시스템(RP : Rapid Prototyping)용 자료교환 표준인 STL의 자료구조는 단순하고, 조형용 2차원 단면 자료로의 전환이 용이하며, 생산 가공 기술로서의 현대적인 특성(신속성, 조형성, 경제성, 청정성 등)을 가지고 이는 장점이 있는 반면에, STL 3D 좌표값의 기준(좌표계의 원점)이 되는 크기 정보가 없다. 이런 문제를 구현된 STL 뷰어에서는, 스케일링(scaling) 기법과 선형적인 이동 기법을 사용하여 해결하였고, CAD 시스템으로 제작된 파일 자체의 문제점 패싯(facet) 중복, 정밀도, 법선 벡터 값의 오류 등도 검증기(verifier)와 오류 정정기(error corrector)글 구현하여 해결하였다. 제안된 방법으로 구현된 STL 뷰어는 시스템의 안정성과 확장성, 그리고 효율성 측면에서 우수한 성능을 보였으며, 슬라이싱(slicing), 경로 추적기(path tracer)의 전처리기의 역할을 한다.
안전한 네트워크를 운영하기 위해, 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율은 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이다. 최근 얼굴 인식, 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 입력 값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, SVM만으로는 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝의 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.6%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.
Nowadays, the STL format, industrial standard data, which approximates three dimensional CAD model to triangular facets, is used for RP(Rapid Prototyping) system. Because most RP machine is accpted to only two dimensional line segments, but some STL translators are sometimes poorly implemented. The error verifying process is as follows. 1) Remove facets with two or more vertices equal to each other. 2) Fix overlapping error such as more than three facets adjacent to an edge. 3) Fill holes in the mesh by using Delaunay triangulation method. 4) Repair wrong direction and value of normal vectors. This paper is concerned with searching the mentioned errors in advance and modifying them.
본 논문에서는 LVQ를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙들을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습법칙 1은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데 이는 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 퍼지 LVQ 학습법칙 2는 클래스들 사이에 존재하는 입력벡터가 결정 경계선에 대한 정보를 더 가지고 있는 것을 반영한 것이다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙들을 improved IAFC(Integrted Adaptive Fuzzy Clustering)신경회로망에 적용하였다. improved IAFC신경회로망은 ART-1 (Adaptive Resonance Theory)신경회로망과 Kohonen의 Self-Organizing Feature Map의 장점을 취합한 퍼지 신경회로망이다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 1과 supervised IAFC neural 신경회로망 2의 성능을 오류 역전파 신경회로망의 성능과 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC neural network 2가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수함을 보여주었다.
일반적으로 동영상 트랜스코딩 기술에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위해, 입력 비트열로부터 매크로블록 종류와 움직임 벡터, DCT 계수 등의 중간 데이터를 추출하여 사용한다. 본 논문에서는 프레임 내에서 매크로블록의 중요도를 이용한 새로운 인트라 매크로블록 업데이트 방법을 제안한다. 매크로블록의 중요도는 입력 비트열을 복호화하는 과정에서 얻어지는 움직임벡터에 의해 계산한다. 참조 프레임 내의 매크로블록의 참조율은 현재 복호화하는 프레임의 움직임 벡터에 의해서 계산이 가능하며, 참조율이 놀은 매크로블록은 다음 프레임과 그 이후 프레임에 영향력이 놀다 제안한 기법을 통해, 전송 오류에 대해 강인하고 더 우수한 화질을 나타내는 동영상 비트열을 얻을 수 있다.
최근 wireless network이나 internet과 같이 오류가 많이 발생하는 channel을 통한 video의 전송이 급격히 증가하면서 channel상에서 발생하는 전송에러로 인한 데이터의 손실이 심각한 문제로 대두되고 있다. 따라서 영상통신에서의 error control과 concealment가 주된 관심사로 부각되었다. 본 논문은 MPEG-4나 H.263등의 방식으로 압축된 비디오를 전송하는 동안 채널 상에서 발생하는 전송에러로 인하여 블록 손실이 일어난 영상에 대해 디코더에서의 후처리 (postprocessing)에 의한 시간적 에러 은닉 (error concealment) 기술을 이용하여 손실된 블록을 정정하는 기법에 대하여 연구하였다. 손실된 블록 주위의 정상 블록의 움직임 벡터들을 이용하여 중간 (median) 값을 취한 후, 손실된 블록의 새로운 움직임 벡터로 할당하고, overlapped block motion compensation (OBMC)을 통해 최종적으로 손실영역을 은닉하게된다. 그 결과 계산량이 적고, PSNR 성능평가 면에서는 제안한 방법의 결과가 기존의 방법들 중 우수한 에러 은닉 결과를 내는 MVRI (Motion Vector Rational Interpolation) EC 2-D Case of All Directions보다 약 1.4∼3.5㏈정도 향상된 견과를 얻을 수 있었다.
일반적인 음성인식 방법에서는 주파수 전대역에서 추출한 특징벡터를 사용하므로, 각 주파수 부대역은 최종인식 결과에 동등하게 기여한다. 본 논문에서는 주파수 부대역별로 독립적인 특징을 추출하고, 음성인식에 효과적이 되도록 부대역의 켑스트럼 해상도를 조절하는 방법을 제안한다. 주파수 부대역별로 독립적인 특징을 추출하는 멀티밴드 음성인식접근을 사용하여 부대역 특징벡터의 차원을 변화시킨다. 최적의 벡터 차원 조합을 찾기 위하여 음성인식률과 군집화 품질을 사용한다. TIDIGITS 연결 숫자음을 사용한 실험결과에서, 제안한 방법은 전대역 특징추출에 비해 적은 계산량으로도 숫자열 인식률은 99.12%, 백분율 정확도 (percent correct)는 99.775%, 백분율 정밀도 (percent accuracy)는 99.705%를 얻었으며, 이는 전대역 특징벡터에 비해 상대적 오류율을 각각 38%, 32%, 37% 감소시킨 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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