A speech enhancement algorithm based on both a decomposition of speech into deterministic and stochastic components and a psychoacoustic model is proposed. Noisy speech is decomposed into deterministic and stochastic components, and then each component is enhanced preserving its individual characteristics. A psychoacoustic model is taken into account when enhancing the stochastic component. Simulation results show that the proposed algorithm performs better than some of the more popular algorithms.
최근 봄철을 맞아 산을 찾는 등산객의 수가 증가하고 있으며 그에 따른 안전사고 발생 위험도 높아지고 있다. 산지재해 중 가장 많이 발생하고 있는 산사태나 토석류는 산을 찾는 등산객에게도 많은 안전사고를 발생시키고 있으나 아직까지 탐방로의 위험성과 안전에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 설악산 국립공원 탐방로를 중심으로 재해발생 이력조사 및 현장조사를 실시하고 분석에 필요한 공간 데이터를 구축하였으며 설악산 전체 탐방로를 유역단위로 분할하여 위험성 분석을 실시하였다. 전체 탐방로를 대상으로 GIS기반의 확률론적 분석과 SINMAP을 이용하여 위험성 평가를 수행하였으며 그 결과 일부 탐방로 구간에서 위험성이 높게 나타났다. 탐방로 위험구간을 유역별로 나누어 분석함으로써 탐방로 전체에서 유역단위로 위험요소를 판단하는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
대용량 데이터 환경에의 적용이 가능한 대용량 학습기반의 자동범주화 기법과 범용적으로 사용할 수 있는 기법은 대량의 정보를 처리해야하는 정보분석 및 정보서비스 환경에 가장 필요한 기술요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서를 단위 컴포넌트로 분할하여 학습하고 이를 동적으로 결합하는 대용량 분류기 생성 기법을 소개하고 자동범주화 성능을 SVM 모델과 비교하여 봄으로써, 본 기술의 활용 가능성을 살펴보도록 한다.
본 논문에서는 장편의 드라마나 영화에서 스토리 기반의 축약된 요약본을 자동으로 제작하기 위한 방법을 제안한다. 촬영 단계에서 황금분할을 고려한 공간감 있는 프레임 구성과 내용 전달 차원에서 시청자들의 시선을 집중시키기 위한 관심 대상에 대한 초점을 기본 전제로 했다. 이에 적정한 프레임들을 추출하기 위한 방법을 고려하기 위해서 기존의 씬(scene) 및 숏(shot) 검출에 대한 연구, 초점과 관련된 블러 정도를 파악하는 연구들에서 활용되었던 요소 기술들을 활용했다. 유튜브에서 공유되는 영상을 프레임 단위로 변환한 후 프레임별로 특징을 추출하기 위한 영역으로 프레임 전체 영역과 3개의 부분 영역으로 구분했고, 해당 영역별로 각각 라플라시안 연산자와 FFT를 적용한 결과들을 비교하여 상대적으로 일관성 있고 강건한 FFT를 선택했다. 프레임 전체에 대한 계산값과 3개 영역의 계산값들을 비교하여 상대적으로 선명한 영역을 확인할 수 있는 조건을 기반으로 대상 프레임을 선별했다. 이렇게 선별된 결과를 토대로 숏 내에서 프레임들의 연속성을 확보하기 위해 오프라인 변화점 탐지기법을 적용한 결과와 접목시켜 최종 프레임들을 추출했고, 이를 기반으로 편집결정리스트를 구성하였으며, F1-스코어 75.9%를 갖는 62.77%로 축약된 요약본을 제작했다.
클라우드 컴퓨팅에서 서버 가상화는 한 대의 물리적인 서버를 다수의 가상머신으로 분할하여 다양한 운영체제 및 애플리케이션을 구동하는 기술이다. 가상머신의 마이그레이션은 현재 실행 중인 가상머신을 소스 호스트에서 다른 물리적인 장치인 타깃 호스트로 이동하는 것이다. 가상머신의 라이브 마이그레이션은 작업 수행 성능의 최적화와 저전력 지원 및 에너지 절감, 결함포용, 노드들 간의 부하 균형을 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 적응적 VM 라이브 마이그레이션 기법을 제안한다. 이를 위해 적응적 VM 마이그레이션 시점을 결정하는 VM 모니터링 모듈을 제안하고 오픈소스 기반 전가상화를 지원하는 하이퍼바이저를 설계하였다.
액체로켓 분사기는 추진 성능과 연소 안정성, 그리고 열유속 특성을 지배하는 가장 중요한 요소이다. 그러나 분사기 근방에서 일어나는 고압 연소 현상에 대한 근본적인 이해의 부족으로 분사기의 개발 과정은 대부분 경험적 설계방법과 고비용의 연소시험에 의존해 왔다. 본 연구는 액체로켓 연소 모델링과 관련된 최근 연구 동향들을 토대로 시작되었다. 층류화염편 기반의 난류연소모델을 초임계 압력 조건에서 나타나는 실제유체 거동을 고려할 수 있도록 확장하였으며, 극저온 질소분사, 상압 조건하의 난류제트화염, 그리고 고압의 기체수소/액체산소 동축 분사기에 적용하여 해석모델의 효용성을 확인하였다.
본 논문은 저장장치 전용 네트워크인 SAN 상에서 운영되는 공유 파일 시스템 $SANique^{TM}$의 개괄적인 설계 방법과 공유 파일 시스템내의 오류노드탐지 및 회복 기법에 대한 방법을 설명한다. SAN 기반공유 파일 시스템의 특징 및 구조를 설명하고 $SANique^{TM}$의 구성요소와 개괄적 설계방법을 기술한다. 또한, 공유 파일 시스템에 참여하고 있는 컴퓨팅 노드의 오류로 인한 서비스 지연 또는 중지를 방지하기 위하여 오류 노드 탐지 및 회복기법을 설명한다. 대규모 컴퓨팅 노드로 구성된 공유 파일 시스템상에서 발생할 수 있는 오류의 종류를 나열하고, 오류로 인한 분할된 서브 그룹들 간의 오류 상황을 상호 탐지 할 수 있는 방법을 설명하고 이를 해결하기 위한 기법을 제안한다.
미래 무선 멀티미디어 서비스에서 발생하는 비대칭 트래픽을 해결하기 위한 중요한 대안으로 동적 시간 분할 이중화(D-TDD: dynamic time division duplexing) 기법이 대두되고 있다. 그러나 D-TDD 모드 셀룰러 시스템에서는 교차 시간 슬롯(CTS: cross time slot) 구간 내에서 발생하는 기지국 (BS)간 그리고 단말기 (MS)간 간섭은 시스템 성능을 저하시킨다. 이러한 간섭을 완화하기 위하여 본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중화 (OFDM) 시스템을 위한 D-TDD모드에서 동작하는 영역/시간 세분화 제어(region and time partitioning) 기법을 제안한다. 즉, CTS 구간에서의 각 타임슬롯을 일정 수의 미니슬롯들로 분할하고 각 셀은 각 타임슬롯의 미니슬롯과 같은 수의 영역들로 분할하여, 각 사용자들은 자신이 위치한 영역에 따라 각각에 대응되는 미니슬롯을 할당받는다. 이와 같은 구조를 통하여 각 셀에서 간섭의 요인이 되는 인접요소들을 배제시키고, 역방향 간섭을 주는 요인들 간의 거리를 최대한 이격시킨다. 또 셀 간 간섭을 최소화하기 위하여, 신호품질을 고려한 시간 자원할당 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여, 제안된 기법은 기존의 시간자원할당 기법 대비 outage 확률과 대역폭 효율의 측면에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
치과 분야에서 치아가 개별적으로 조작될 수 있는 3차원 치아 모델은 치과 치료와 시술 시뮬레이션을 위해 중요한 요소이다. CT영상으로부터 이러한 치아 모델을 재구성하기 위해서는 각 치아의 경계를 정확하게 분할할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 3차원 재구성 시스템에서 사용되는 임계화 방법은 치아들과 치아와 비슷한 밝기의 치조골이 서로 인접해서 나타나는 CT 영상열에서 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 CT영상에서 부드러운 치아 경계를 추출하기 위해 B-spline 곡선 적합을 이용한 치아 분할 방법을 제안한다. 성공적인 적합을 위해서 이전 슬라이스의 분할정보와 적응 최적 임계화 방법을 기반으로 한 초기경계 생성방법을 제안한다. 그리고 적합과정에서 이웃한 유사한 물체에 적합되는 것을 줄일 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한 B-spline 적합방법을 제안한다. 평가결과 제안된 알고리즘은 개별치아의 경계를 성공적으로 검출하였으며 이를 이용하여 시술과 치료 과정의 시뮬레이션을 위한 치아의 3차원 모델을 정확하고 부드럽게 생성할 수 있음을 보였다.
최근 자율 주행에 관한 다양한 연구가 진행되는 가운데 신호등 검출 및 신호 인식 알고리즘은 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 기존에 알고리즘의 대부분은 색상을 기반으로 검출하고 인식한다. 이러한 방법은 영상의 각도, 거리, 주변 조도 환경 등에 의해 영향을 받아 신호등의 색상이 변화하여 인식률이 낮아진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Haar-like feature 및 SVM(Support Vector Machine) 기반의 신호등 검출과 제원 정보를 이용한 인식 알고리즘을 제안한다. 신호등 검출의 정확성을 향상시키기 위해서 Haar-like feature 이후에 SVM으로 검증한다. Haar-like feature와 SVM는 사전에 지도학습을 시행한다. 검출 과정 후에는 영역 분할을 통해서 신호만을 추출하여 점등 여부를 파악하고 최종적으로 인식하는 과정을 거친다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 달리 신호등의 형태학적 특성을 기반으로 검출하고 인식하므로 주변 환경으로부터의 영향에 강인하다는 장점이 있다. 블랙박스 영상으로 실험한 결과 기존의 색상 기반 알고리즘보다 신호의 인식률이 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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