본 논문에서는 저해상도 및 저대비의 특성을 지니는 문자 영상으로부터 특징을 추출하고 연상메모리를 이용하여 대상 문자를 인식하는 방법을 소개한다. 저해상도 영상의 이진화 과정에서 발생할 수 있는 정보의 왜곡 현상을 피하기 위하여 입력 영상의 gradient 정보를 이용하여 특징을 추출한다 저해상도 일 저대비의 특성을 지니는 문자 영상의 경우 입력 영상에 noise가 존재하거나 충분한 정보가 포함되어 있지 않은 경우 특징벡터에 상당한 왜곡을 초래하게 된다. 손상된 특징을 복원하기 위하여 연상메모리를 이용한다. 인식하고자 하는 문자 영상들의 prototype 영상들을 이용하여 연상메모리의 weight matrix를 구성한다. weight matrix를 이용해서 입력 영상이 가지는 특징과 가장 비슷한 특징을 가지는 prototype 영상의 특징벡터를 생성함으로써 손상된 특징을 복원하게 된다. 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 noise가 존재하거나 정보가 충분하지 않은 입력 영상에 대해서 비교적 놀은 인식률을 얻음을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 다양한 형태의 어플리케이션 중 스마트폰에 탑재된 카메라를 이용하여 명함을 인식할 때 발생하는 문제점을 해결하기 위한 기법을 제시하고자 한다. 스마트폰의 카메라를 이용하여 이미지를 얻을 경우 카메라의 각도에 따라 객체의 모양이 변형된다. 명함인식에서 이러한 이미지 왜곡문제는 인식률에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 카메라의 각도에 따른 이미지의 왜곡 문제를 해결하기 위해 캐니 에지를 이용하여 객체를 검출하고, 검출된 객체의 간단한 정보를 이용하여 명함 영역을 검출하고, 영역 내에 명함을 검출하는 기법을 제안한다.
최근 스마트폰으로 워터마크가 인쇄된 문서를 촬영하여 유출을 하는 범죄가 일어나고 있으며, 특별한 감시 방안이 없다. 이를 위해 정부 및 기업에서는 문서의 외부 유출을 막기 위해 복사기 및 팩스 장치에 워터마크 패턴 보호 기법을 탑재하여 광학적으로 불법 복제를 방지한다. 특히 기업에 출입시 스마트폰에 보안 앱들을 설치하고, 스마트폰으로 문서를 촬영할 경우 앱이 보안 문서를 인식하여 경고를 시스템에 알린다. 그러나 스마트폰으로 촬영된 영상은 카메라의 위치와 각도에 따라 왜곡 현상이 발생되어 워터마크가 훼손된다. 이렇게 훼손된 영상은 기존 워터마크 패턴 인식 방법으로는 정상적으로 인식 되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 훼손된 워터마크를 보정하고 인식하는 알고리즘을 이용하여 인식률과 처리속도를 높인다.
최근 디지털 워터마킹 기술은 디지털 콘텐츠의 저작권 보호 및 추적을 위해 활용되고 있다. 그러나 종래의 워터마킹 기술은 이미지에 워터마크 이미지 전체를 삽입하기 때문에 왜곡 공격에 취약하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 워터마크 분할 삽입 기법을 제안하였다. 워터마크 분할 삽입 기법을 사용하면 종래 방법 대비 20%p의 손실률이 증가하더라도 원본 워터마크를 복구할 수 있어 1.5배 향상된 성능을 보인다.
본 연구의 목적은 공간적 또는 지리적 데이터인 도시구조특성 요소의 공간자기상관성을 최소화 시킬 수 있는 공간샘플링 기법에 대해 제시하고자 한다. 연구의 주요결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 공간적 또는 지리적 자료가 지니고 있는 공간자기상관성을 제거하기 위해서는 적절한 공간샘플링 방법을 사용하여야 한다는 점이다. 서울시 전체 행정구역별 대중교통 분담률에 관한 공간자기상관성을 측정한 결과 간 의존성이 상당히 높은 것으로 분석되었다. 하지만 적정한 거리(400m)이상을 이격 시켜 공간샘플링을 실시한 후 공간자기상관성이 제거됨을 확인하였다. 공간샘플링을 실시하지 않으면, 공간적 자료의 왜곡으로 인한 잘못된 결과가 도출되며, 이를 해결하기 위해서는 공간샘플링을 하여 표본을 추출하는 과정이 필수불가결 하다는 점이다. 둘째, 공간샘플링 전후의 대중교통 분담률에 영향을 미치는 도시공간구조 특성 요인이 달라진다는 점이다. 그러나 이는 공간적 자료에 존재하는 공간자기상관성을 통제하지 못한 왜곡된 결과이다.
「물환경보전법」은 2007년의 「수질 및 수생태계 보전에 관한 법률」에서 개정된 법률로 그 목적이 수질과 수생태계로 국한되어 왔다. 하지만 통합물관리 도입으로 인하여 제정된 「물관리기본법」에서는 "국가와 지방자치단체가 물과 관련된 정책을 수립, 시행할 때에는 물순환 과정의 전주기를 고려하여야 한다"고 명시되어 있으며 「물환경보전법」의 물순환관리지표는 수량이 제외되어 물순환 왜곡으로 인한 문제점이 충분히 포함되지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국민들의 안전을 도모하기 위하여 물순환관리지표에 도시유역의 물순환 왜곡으로 인한 수재해 현황을 추가적으로 고려하고자 한다. 수재해 현황은 행정안전부의 자연재해로 인한 최근 10년간 인명피해와 피해액 조사를 바탕으로 가장 심각한 피해를 불러일으킨 폭염과 태풍 및 호우를 고려대상으로 선정하였다. 그 중 도시유역에서의 폭염피해란 불투수면적률이 증가함에 따라 증발산량이 감소하며 발생하는 도심의 열섬현상과 깊은 관계가 있고, 태풍 및 호우피해는 첨두유량의 증가와 도시배수의 연결성에 의하여 발생하는 침수와 깊은 관계가 있기에 이를 본 연구에서의 수량의 대표인자로 결정하였다. 수계 단위의 물순환관리지표와 행정구역 단위의 수재해 현황을 공간적으로 비교하기 위해 면적가중평균법을 이용하여 물순환율과 불투수면적률을 행정구역별로 재척도화를 하였다. 그리고 고려할 요소를 판단하기 위해 행정구역 별 물순환관리지표와 열섬현상, 도시침수를 측정하는 지표의 순위를 매겨 등위상관계수를 계산하였다. 도시침수와 열섬현상을 대표하는 지표 중 물순환율과 상관계수가 낮은 지표부터 물순환관리지표에 포함시켜야 할 요소라고 판단하였으며, 이를 바탕으로 보다 개선된 물순환관리지표를 제안하였다. 기후변화에 따라 현재 수재해 위험성이 더욱 커지고 그의 패턴도 달라지고 있기에 본 연구의 결과를 바탕으로 물순환관리지표가 좀 더 국민들에게 실효성이 있는 평가지표로 개선되기를 기대한다.
본 연구는 펀드의 수익률과 현금흐름 간에 관계를 분석함으로써, 펀드의 현금흐름에 의한 주식시장 교란이 있는지를 분석하였고, 주식형 펀드의 수익률에 영향을 줄 것으로 예상되는 결정요인들을 통계적으로 분석해 보았다. 본 연구의 표본기간은 2005년 4월부터 2006년 3월까지로 주가상승기라 펀드의 현금흐름이 뚜렷할 것으로 예상되어 설정하였다. 연구대상은 월별로 116개 펀드이며, 연구기간이 12개월이므로 최종 표본펀드는 1,392개가 된다. 먼저, 수익률과 결정요인 등과의 분석에서는 모든 펀드 유형에서 펀드의 성장성(GRW)이 증가할수록 펀드의 수익률과 초과수익률이 증가하는 것으로 나타났다. 그러나 수익률과 현금흐름과의 관계에서는 성장추구형 펀드만 현금흐름이 수익률에 대해 영향을 주었다. 이는 안정주식형 펀드는 주식편입비가 낮기 때문에 수익률이 현금흐름에 영향을 크게 안 받는 것으로 보이며, 고성장 추구형 펀드는 수익률에 미치는 현금흐름의 영향이 기대와 비기대의 혼재나 기간시차의 혼재로 인해 영향을 받지 않는 것으로 추론된다. 추가로 펀드수익률(FR)에 현금흐름 시차가 미치는 영향을 분석한 결과, 펀드의 전기 현금흐름이 펀드의 당기 수익률에는 영향을 미치지 않았다. 이는 아직까지 국내 펀드시장에서 펀드의 현금흐름에 의해 주식시장이 왜곡되어 펀드수익률의 상승으로 이어지지는 않는 것으로 보인다. 국내 펀드시장이 일천하여 향후 더 많은 표본으로 진보된 연구들이 수행됨으로써 펀드산업이 발전되어야 할 것이다.
본 논문에서는 잡음에 의해 기인된 음성의 왜곡을 제거하여 음성인식기의 성능을 향상시키는 방법을 기술한다. 잡음 환경에서는 음성의 발성 방식이 변이하고(롬바드효과), 잡음이 음성신호에 첨가되므로 음성인식기의 성능을 저하시킨다. 롬바드 효과는 주변 잡음의 크기나 종류, 화자의 특성과 음소 등에 종속적인 비선형적인 변환이므로 측정방법이 알려져 있지 않았다. 본 연구에서는 롬바드 효과의 크기를 측정하는 방법을 제시하고, 롬바드 효과의 크기에 따른 롬바드 효과의 보정방법을 제안한다. 잡음에 의한 음성의 왜곡은 다음의 과정을 통해서 제거한다. 우선, 스펙트럼 차감법을 사용하여 음성에 포함된 잡잡음을 제거하고, 음성의 동적인 특성을 강조하기 위해 대역 통과 필터링을 한다. 두 번째로 에너지 정규화 과정을 통해서 롬바드 효과에 의한 음성의 발성 강도의 변이를 제거한다. 마지막으로 제안한 롬바드 효과의 크기 척도는 롬바드 음성의 켑스트럼에 존재하는 왜곡을 제거하는 변환에 이용한다. 제안한 방법을 음성인식에 적용한 결과, SNR(signal-to-noise ratio) 0, 10, 20 dB에서 46.3%, 75.5%, 87.4%의 인식률을 82.6%, 95.7%, 97.6%로 향상시켰다.
본 논문은 프레임간의 특성 변화를 이용한 균등 비트 할당 기법을 제안한다. 모델 기반 비트율 조정 알고리즘에 대한 기존의 연구는 양자화 파라미터와 비트율 및 왜곡 모델간의 관계를 찾는 것에 초점을 맞추어 진행해 왔다. 본 논문에서는 비트율-왜곡 모델을 새로이 설정하는 것 대신에 모델 기반 접근 알고리즘 내에서 프레임 특성 변화에 따라 모델 파라미터를 조절하여 모델 기반의 비트율 조정 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 모델 기반 접근의 성능은 비트율-왜곡 모델 자체의 정확성과 프레임 간의 비트율-왜곡 특성 차이를 보상하는 모델 파라미터의 정확한 설정이 알고리즘의 성능을 좌우한다. 제안 알고리즘은 프레임의 특성 변화를 모델 파라미터에 의해 파악하고 모델 파라미터를 현재 프레임에 맞도록 조정한다. 제안 알고리즘은 MPEG-4 비디오 부호를 이용하여 설계하고, 성능은 모델 기반 접근의 대표적인 방법인 TMN8과 비교하여 0.6dB 정도의 성능 향상을 나타낸다.
본 논문에서는 채널왜곡과 부가잡음에 강한 한국어 단어 인식기 구현을 위해 사후확률추정법에 의한 환경적응화법을 제안하고 이 방법의 인식성능 향상에 대한 유효성을 확인하였다. 이를 위해 1)채널왜곡이 발생한 경우, 2)부가잡음이 첨가된 경우, 3)채널왜곡과 부가잡음이 동시에 존재하는 각각의 경우에 대해서 제안한 환경적응화법을 이용하여 인식실험을 수행하였다. 이때 회귀계수, 지속시간 정보와 같은 부가정보의 환경적응화에 대한 유효성도 검토하였다. 100단어에 대한 환경독립, 화자독립 인식실험을 수행한 결과, 1)의 경우에 대해서는 9.0%, 2)의 경우에 대해서는 75%이상, 3)의 경우에 대해서는 11%~61.4%의 인식률 향상을 보여 사후확률추정법에 의한 환경적응화 방법이 채널왜곡 및 부가잡음이 동시에 존재하는 음성에 대하여서도 유효함을 알수 있었다. 그러나 지속시간 정보의 인식에 대한 기여는 찾아볼 수 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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