본 연구는 영어 발화에 나타난 7가지 감정들(calm, happy, sad, angry, fearful, disgust, surprised)을 분석하고자 감정발화(672개)와 감정중립 발화(48개)와의 운율적 거리를 측정하였다. 이를 위해 외국어 발음평가에 사용되었던 방법을 적용하여 음의 높낮이(Hz), 음의 강도(dB), 음의 길이(sec)와 같은 운율의 3요소를 유클리디언 거리로 계산하였는데 기존연구에서 더 나아가 유클리디언 거리계산 정규화 방법, z-score 방법 그리고 z-score 정규화 방법을 추가해 총 4가지 그룹(sqrF0, sqrINT, sqrDUR; norsqrF0, norsqrINT, norsqrDUR; sqrzF0, sqrzINT, sqrzDUR; norsqrzF0, norsqrzINT, norsqrzDUR)의 방법을 분석에 사용하였다. 그 결과 인지적 측면과 음향적 측면의 분석 모두에서 유클리디언 운율거리를 정규화한 norsqrF0, norsqrINT, norsqrDUR이 일관성 있게 가장 효과적인 측정방법으로 나타났다. 유클리디언 거리계산 정규화 방법으로 감정발화와 감정중립 발화를 비교했을 때, 전반적으로 감정에 따른 운율의 변화는 음의 높낮이(Hz)가 가장 크고 그다음 음의 길이(sec), 그리고 음의 강도(dB)가 가장 작게 나타났다. Tukey 사후검증 결과 norsqrF0의 경우 calm
GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)의 질감 특징 정보 여섯 종류를 이용해서 위성영상을 변환한 후 두개의 주성분을 누적한 영상을 만들어 전 처리 과정을 거쳐서 모서리 검출과 영역 검출을 수행하였다. 실험 결과 두개의 주성분 변환 누적 영상의 고유 값은 94.6%로 여섯 종류 질감에 대한 대부분의 정보를 가지고 있으며, 이를 해색 한 가지 만을 이용한 적조영역 및 주성분을 모두 가지고 있는 영상의 적조영역과 비교했을 때 가장 우수한 결과를 나타내었다. 또한 적조영역과 맑은 해역에 대한 유클리디언 거리 측정으로 유클리디언 공간을 생성하고 이를 이용하여 자동으로 입력되는 원격탐사 영상의 임의 해역에 대해 적조영역을 식별하였다.
이동 객체들의 행동을 분석하기 위해서는 그 이동 객체 궤적들 간의 유사성 측정을 정의하는 것이 필요하다. 비록 유클리디언 공간 상에서 이동 객체들의 유사한 궤적들을 검색하는 몇몇 연구가 있었지만, 도로 네트워크 공간 상에서 이동 객체들의 궤적에 대한 유사성 연구는 거의 관심을 끌지 못 했다. 실제 응용에서, 대부분의 이동 객체들은 유클리디언 공간보다 도로 네트워크 공간 상에 존재한다. 그러나 궤적들 간의 유사성 측정에서, 기존의 방법들은 유클리디언 거리를 기반으로 하고 있으며, 오직 공간적 유사성만을 고려하고 있다. 본 논문에서, 우리는 도로네트워크 상에서 POI와 TOI를 기반으로 유사성 측정을 정의한다. 이러한 정의를 바탕으로, 우리는 궤적들 간의 시공간 유사성을 사용하여 유사한 궤적을 검색하는 방법들을 제시한다. 그리고 유사한 궤적들에 대하여 클러스터링을 수행한 결과를 보인다. 실험 결과는 각 방법에 의해 검색된 유사한 궤적들과 그 검색된 궤적 결과들이 각 방법 간에 얼마나 일치하는지를 보인다.
적어도 2,500년 전에 기원된 바둑은 세상에서 가장 오래된 보드 게임 중의 하나이다. 아직까지 포석 바둑에 대한 이론적 연구는 여전히 미흡하다. 본 연구는 특정 프로기사의 포석을 갖고 훈련용 포석으로부터 얻어낸 클래스로의 인식을 위해 전통적인 선형판별분석 알고리즘을 적용하였다. 상위 10위권 한국 프로기사의 포석을 갖고 클래스-독립 선형판별분석과 클래스-종속 선형판별분석을 수행하였다. 실험 결과 클래스-독립 LDA는 평균 14%의 인식률을, 클래스-종속 LDA는 평균 12%의 인식률을 각각 보였다. 또한 연구 결과 일반적인 상식과 달리 PCA가 LDA보다 더 우월하고, 유클리디언 거리 측정 방식이 결코 LDA보다 뒤지지 않는다는 새로운 사실이 밝혀졌다.
본 논문은 비전 기술을 기반으로 RHS 칼라차트를 이용하여 작물의 색채를 측정하는 특성조사기준에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 색상을 가진 작물의 색채를 측정하기 위해 시료 채취 후 표준광원 촬영장치 광원 6500K 환경하에 촬영한 영상을 기반으로 분석 위치를 관심영역 선정 후, k-mean clustering을 활용한 세그먼테이션 방법을 통해 대표 RGB 색상을 획득한다. 획득한 RGB 색상과 RHS 칼라차트의 RGB 색상을 유클리디언 거리를 이용하여 최소화하는 RHS 칼라차트 정보를 추정하였다. 7가지 작물 시료에 대해 작물 형질 분석 전문가들이 측정한 결과와 비교 시 전체 평균 △E 5.013의 오차를 결과로 도출하였다.
본 논문에서는 사이즈 펑션을 이용하여 윤곽선으로 표현된 물체의 특징을 추출할 때 발생하는 에러를 줄이기 위해 방향에 따라 가중값을 달리하는 새로운 표본화 알고리즘을 제안했다. 특히 회전, 이동, 크기 변환과 같은 변환에 대해서 불변성을 갖도록 설계했다. 특징값은 물체의 윤곽선을 사이즈 펑션 처리를 통해서 만들어진 행렬이고 이들간의 거리를 측정 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법이 효과적임을 보였다. 실험 결과 기존의 표본화 방법보다 제안한 표본화 방법을 사용했을 때 원본과 변형된 이미지 사이의 유클리디언 거리가 회전에 대해서 약 57% 크기변형에 대해서는 약 91% 개선되었다.
심전도 신호는 시간 및 환경 변화에 따라 측정되는 시계열 데이터로 매번 등록 데이터와 동일한 크기의 비교 데이터를 취득해야 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 신호 크기 부적합 문제를 해결하기 위해 가상 생체신호 생성을 위한 보조 분류기 기반 적대적 생성 신경망(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks)의 네트워크 모델을 제안한다. 생성된 가상 생체신호의 유사성을 확인하기 위해 코사인 각도와 교차 상관관계를 이용하였다. 실험 결과, 코사인 유사도 측정 결과로 평균 유사도는 0.991의 결과를 나타냈으며, 교차 상관관계를 이용한 유클리디언 거리 기반 유사성 측정 결과는 평균 0.25 유사도 결과를 나타냈다. 이는 등록 데이터와 실험 데이터간의 크기가 일치하지 않더라도 가상 생체신호 생성을 통해 신호 크기 부적합 문제를 해결함을 확인하였다.
본 논문은 차세대 지능형 기술 분야중 하나인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 기반에서의 얼굴인식을 제안한 것으로, 모바일 장치 중 하나인 핸드폰 카메라를 이용하여 얼굴 영상을 취득하고, 이를 이용하여 얼굴의 특징을 추출하고 인식하는 과정을 통해 모바일 보안을 생각하고자 한다. 얼굴인식을 위해 제안하는 방법은 PCA와 Fuzzy-LDA를 사용하였으며, 모바일 환경에서 데이터의 량을 줄이기 위해 다해상도 분석을 기반으로 하는 이산 웨이블렛을 사용하였다. 또한 획득된 특징데이터의 연결성을 확인하여 인식률을 얻기 위해 유클리디언 거리 측정 법을 사용하였다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 알아보기 위해 핸드폰 카메라를 이용해 실험한 결과 일반 카메라에서 획득한 영상에 비해 모바일 장치로부터 획득한 영상이 저해상도를 갖음에도 불구하고 높은 성능을 갖음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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