화자들 사이의 워핑특성을 알아보기 위해 비정형 워핑함수를 도출하는 실험을 수행하였다. 이를 위해 모음의 MFCC와 LP 스펙트럼을 이용하여 화자별, 음소별 대표 스펙트럼을 선정한 다음 음소별 기준 스펙트럼을 선택하였다. 기준 스펙트럼과 대표 스펙트럼을 스펙트럼의 전체대역에서 DTW로 비교하여 화자별 워핑함수를 구한 다음, 이들을 clustering함으로써 비정형 워핑함수의 집합을 도출하였다. 이 함수집합에서 남성화자와 여성화자의 함수들이 각각 구간선형함수와 파워함수와 유사함을 관찰할 수 있었으며, 이를 근거로 이 함수들을 조합한 하이브리드 워핑함수집합을 정의하였다. 음소단위의 인식 실험을 통하여 새로 정의된 함수들의 인식률을 시험하였으며 두 함수집합 모두에서 개선된 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 기존에 개발된 생브낭의 원리를 이용한 응력개선방법에 부가적인 면외 워핑함수를 도입하여 후처리함으로써 기계 및 열응력을 개선할 수 있는 방법을 소개하였다. 열응력 예측이 중요한 문제로 다루어지고 있으며, 이에 따라 수많은 보이론들이 개발되어왔다. 일반적으로 고차이론들이 열응력 예측에 유용하다고 알려져 있지만, 자유도가 많아 계산과정이 복잡하다는 단점이 존재한다. 이러한 단점들을 보완하기 위해, 본 연구에서는 계산이 비교적 간단한 고전 보이론의 변위장에 면외 워핑함수를 부가적으로 도입하고 합응력 등가를 통해 후처리함으로써 보 구조물의 열응력을 정확하게 예측할 수 있는 방법을 제시하였다. 그리고 다양한 경계조건을 가지는 수치예제들을 통해 탄성해와 비교함으로써 그 정확도를 검증하고, 면외 워핑함수가 응력개선에 미치는 영향에 대해 분석하였다.
본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각(false dismissal) 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리 함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.
화자종속 음성인식 시스템은 훈련 데이터가 화자들 사이의 음향적 변이를 충분히 모델링 할 수 있을 때, 화자독립 시스템보다 더 성능이 졸은 것으로 알려져 있다. 화자 정규화 기술은 입력음성의 스펙트럼을 수정하여 화자들 사이의 변이를 줄인다. 최근 성공적인 화자 정규화 알고리즘은 신호처리단계에 화자 특유 주파수 워핑을 통합했다. 이런 알고리즘은 입력음성에 담겨있는 음향적 특징을 다 사용하지 않는다. 본 논문에서는 화자의 음향적 특징으로 세 개의 포만트 주파수를 이용하였고, 수집된 포만트 주파수들로부터 워핑함수를 정의하는데 선형회귀를 사용한 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하여 인식 성능을 향상할 수 있었다.
본 논문에서는 생브낭의 원리가 근본적으로 구조물의 거동 예측에 잠재적으로 적용되어 있다는 점에 착안하여, 응력해석에 국한되어 있던 방법론을 자유진동 및 좌굴 문제 등에 적용하여 고전 보 이론의 정확도를 고차이론 수준으로 개선한다. 먼저 생브낭의 원리를 소개하고, 고전 보 이론에 의한 자유진동 그리고 좌굴해석 정식화를 진행하였다. 고전 보 이론의 변위장에 워핑함수와 섭동항을 추가하고, 합응력 등가(즉, 생브낭의 원리)를 적용하여 섭동항을 찾는다. 여기서 워핑함수들은 응력 평형방정식을 통하여 계산하였으며, 이 워핑함수들은 추가된 섭동항에 의하여 보의 응력 평형을 만족하게 된다. 제안된 방법론을 외팔보와 단순지지 보 문제에 적용하여 주파수 및 좌굴하중을 개선하였으며, 전단수정계수의 도입 없이 예측을 개선할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 방법에 대하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 주는 변환이다. 접두어 질의 기법(prefix-querying method)는 착오 기각 없이 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 처리하는 인덱스를 이용한 최초의 방식이다. 이 방법은 사용자가 질의를 편리하게 작성하도록 하기 위하여 기본 거리함수로서 $L_{\infty}$를 사용한다. 본 논문에서는 $L_{\infty}$ 대신 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭에서 기본 거리 함수로서 가장 널리 사용되는 $L_1$을 적용할 수 있도록 접두어 질의를 확장한다. 또한, 제안된 기법으로 타임 워핑 하의 시계열 서브시퀀스 매칭을 수행하는 경우 착오 기각(false dismissal)이 발생하지 않음을 이론적으로 증명한다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 본 연구에서 제시하는 기법의 우수성을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 가장 좋은 성능을 보이는 기존의 기법과 비교하여 매우 뛰어난 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 혼합 보 이론을 이용하여 초기 비틀림 각을 갖는 박벽 복합재료 보에 대한 정적 거동 해석을 수행하였다. 보 해석 모델은 복합재료의 연계특성 및 박벽 두께효과, 그리고 비틀림 워핑을 고려하고 있다. 보의 인장-굽힘-비틀림 정적 거동에 대한 혼합적인 요소를 효과적으로 고려함과 동시에 보의 이론 전개를 위해 Reissner의 반보족에너지 함수를 도입하였다. 초기 비틀림 각의 도입에 따른 굽힘 및 비틀림 관련 워핑함수를 특별한 가설에 의존하지 않고 엄밀하게 유도하였다. 개발된 보 이론의 신뢰성을 제고하기 위한 일환으로 탄성적으로 연계된 복합재료 보에 대해 정적 구조해석을 수행하였으며, 해석 결과를 기존의 이론 및 유한요소 해석결과와 비교하여 그 타당성을 확보하였다.
포만트 등의 음향학적인 정보를 이용하지 않는 연속음성인식 (CSR)을 위한 벡터 양자화기 기반의 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법은 앞서 제안한 간단한 숫자음 인식기를 위한 화자정규화 방법을 개선한 것으로, 코드북의 크기를 증가시켜 가면서 벡터양자화기를 반복적으로 학습시킴으로써 정규화된 코드북을 구한 다음, 치를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 코드북 생성과 워핑계수 추정을 위해 모음 음소의 집합과 자음과 모음을 포함한 모든 음소의 집합 등 두 가지 음소집합을 이용i,겨 실험하였으며, 추정한 워핑계수에 상응하는 구간선형 워핑함수를 이용하여 인식기의 학습과 시험에 사용될 특징벡터를 워핑하였다. TIMIT 코퍼스와 HTK toolkit을 이용한 음소인식 실험을 수행하여 제안하는 방법의 성능을 조사한 결과, 포만트를 이용한 워핑 방법과 비슷한 성능을 가짐을 확인하였다.
컴퓨터 시뮬레이션을 통한 자연스러운 가상 성형은 컴퓨터 그래픽스와 애니메이션 분야의 오래된 연구 주제이다. 본 논문은 2D 가상 성형 시스템 용도의 가변 워핑 마스크를 이용한 시그모이드 블렌딩 방법을 제안함으로써 가상 성형의 품질 만족도와 편의성 및 실용성을 제고함에 그 목적이 있다. 제안된 2D 가상 성형 시스템은 마우스로 스머지 필터를 조작하여 얼굴 구성 요소의 윤곽 형상을 원하는 형태로 변형할 수 있는 직관적인 사용자 인터페이스를 제공한다. 얼굴 구성 요소의 스머징 전후의 윤곽선을 대상으로 다각형 근사화에 기반한 계층적 제어선 매핑을 통해 획득한 제어선 쌍들을 이용하여 반자동 필드 워핑을 수행함으로써 소스 제어선으로부터 목표 제어선까지 점진적으로 변해가는 다수의 중간 프레임들을 생성한다. 또한 이 반자동 필드 워핑을 수행할 시, 성형 부위의 변형을 따라 단계적으로 모양이 변하는 가변 워핑 마스크를 사용함으로써 변형 부위 이외의 얼굴 구성 요소들에 대해서는 왜곡을 최소화하는 지역적 변형 특성을 제고하고, 이렇게 생성된 성형 부위를 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수에 기반한 블렌딩을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 2D 가상 성형 시스템은 직관적이고 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 시간이 적게 소요되고 작업 피로도가 낮아 실용성이 높다. 특히 짧은 시간 내에 성형의와 고객이 만족하는 직관적인 상담을 가능케 하는 것이 장점이다.
본 논문은 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하게 검색할 수 있는 색인 방법을 제안한다. 타임 워핑 거리는 시퀀스들의 길이가 다르거나 샘플링 비율이 다른 많은 응용에서 Lp 거리보다 더욱 적합하다. 우리가 제안한 색인 방법은 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 채택하고, 유사하지 않은 서브시퀀스를 잘못된 누락 없이 잘 여과하기 위해 하한 거리 함수를 사용한다. 이 방법은 특정 차원의 상대적 가중치를 손쉽게 부여하기 위해 정규화를 적용하고 색인 트리를 압축하기 위해 이산화 과정을 수행한다. 메디컬 이미지와 합성 이미지 시퀀스를 대상으로 한 실험은 본 논문에서 제안한 방법이 naive한 방법보다 우수한 성능을 보이고 대용량의 이미지 시퀸스 데이터베이스로의 확장이 용이함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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