본 논문에서는 적응 능동소음제어를 위한 새로운 오차경로 인식 방법을 통한 filtered-X LMS(least mean square) 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬에서는 3개의 마이크로폰과 이중루프제어를 이용하여 오차경로의 전달 특성을 온라인으로 정확히 인식하도록 하였다. 덕트를 통한 소음이 정형파인 경우와 실제 공조기의 소음에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 각각 수행한 결과, 제안한 방식은 입력소음에 비하여 각각 평균 29.1dB 및 10.4dB 정도의 소음레벨이 감쇠됨을 확인하였다. 이는 Eriksson의 방법보다 각각 평균 0.5dB 및 2.5dB 정도 개선된 것이다.
실내에서의 위치기반 서비스 및 상황인식 서비스를 위해서는 실내에서의 정밀한 위치인식 기술이 필수적이다. 신호원과 여러 개의 신호 수신기와의 거리 차이를 이용하여 신호원의 상대위치를 추정하는 TDOA(Time Difference of Arrival) 기술이 사용되고 있는데, 거리 차이 측정의 오차에 따른 위치 추정 오차가 발생하므로 이를 최소화하기 위한 연구가 많이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 신호원과의 거리 차이값을 이용하여 계산된 여러 근중에서 실제의 근을 선별하고 이를 평균내어 신호원의 위치를 추정하는 알고리즘이 제안되었으며, 기존의 방법에 비해 오차가 개선되었다.
본 논문에서는 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 학습시켜, 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 원음성에 백색잡음 및 자동차잡음을 부가하여 음성인식의 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다.
본 연구는 수학적 과정을 고려한 측정 활동의 구성을 통해 측정 영역에서 추구하는 목표에 도달할 수 있다는 가정 아래 초등학교 4학년 학급에 측정 오차를 활용한 삼각형의 내각의 합 지도 방안을 적용하고 결과를 분석하였다. 연구 결과 첫째, 학생들은 측정 오차를 활용하여 삼각형의 내각의 합을 학습함으로써 측정 오차의 발생 가능성을 인식할 수 있었다. 둘째, 측정 오차에 기반한 토론 과정은 학생들이 수학적 정당화를 시도할 수 있는 바탕이 되었다. 셋째, 반원을 활용한 조작 활동은 학생들에게 자연스럽고 직관적인 수학적 정당화의 방법으로 인식되었고 일반화를 이끌었다. 넷째, 측정 오차를 활용한 삼각형의 내각의 합 지도 방안은 학생들의 수학적 의사소통 능력과 수학에 대한 긍정적인 태도의 함양에 기여하였다.
위치응용 서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 구현의 기반이 되는 중요 기술요소 중 하나이다. 특히 스마트 홈, 지능형 단말기, 스마트 스페이스의 구현을 위해서는 광역범위보다는 실내환경에서의 사용자, 오브젝트의 위치인식에 대한 연구기술이 필요하다. 본 논문에서는 무선센서 플랫폼 및 통신기술을 이용한 실내 위치인식 시스템의 설계 및 구현에 관해 기술하고자 한다. 사용자 위치인식을 위한 기반기술로 RF 무선신호와 초음파신호간의 속도차를 이용한 DTOF 기반 거리측정과 삼각측량 기법을 이용하였다. $3{\sim}10cm$ 의 위치오차를 가지는 정밀 위치계측 기술로, 개발된 시스템은 무선센서 플랫폼과 임베디드 게이트웨이 시스템, 위치계측 서버 시스템으로 구성되며, 시스템의 개발 및 실제환경에서의 테스트를 통하여 실생활 응용에 대한 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 오차보정 및 멀티 센서를 통한 위치보정기법에 대해서도 논의한다.
기존의 HMM을 이용한 음성인식기는 대부분 ML 추정에 기초한 Baum-Welch 알고리듬으로 학습되었다. ML학습은 기본적으로 무한한 양의 학습 데이터가 주어지고, 각 모델들이 서로 독립이라는 가정에 기초한다. 하지만 실제적인 학습의 경우에 각 모델들이 서로 독립이라고 보기 어렵고, 학습 데이터의 양도 상당히 제한되어 있어서 인식기의 변별력을 저하시키는 주된 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 패턴분류기법인 Bayes 결정이론에 따라 최소오차율분류를 위한 MAP 수식화를 유도하고, 그에 기초한 HMM의 변별력 있는 학습 알고리듬을 제안한다. 최소오차율분류를 근사화한 사후확률로 표현된 비용함수를 정의하고, 그 비용함수에 조건부 경사강하법을 적용한다. 제안된 알고리듬을 분류하기 어려운 한국어 단음절 인식에 적용한 결과, 기존의 ML 알고리듬으로 학습한 경우 발생한 오인식 개수의 약 10% 가량이 개선되었다.
위치추정은 현재 이동로봇 분야에서 매우 중요하게 다루어지는 문제이다. RFID 위치추정 시스템은 저렴하고, 오차누적의 위험이 없고, map과 같은 사전정보의 제약이 없기에 범용적으로 사용될 수 있다. 하지만 RFID 위치추정에 있어, tag들의 서로 다른 인식거리 차이는 위치추정의 오차를 증폭시키는 역할을 한다. 따라서 이 논문에서는 이를 극복하기 위해 tag들의 인식거리 정보를 활용하여 위치추정을 수행한다. 또한 보다 정확한 위치추정을 위해, 송신신호 전력조절을 통하여, 인식거리를 조절하는 방법을 사용한다. 이들의 성능은 simulation을 통해서 확인하였다.
본 논문은 도로상에 매설된 자기표지의 인식을 통해 주행 중인 바이모달 트램의 위치를 추정하는 추정알고리즘 설계 및 검증에 대한 내용을 다룬다. 바이모달 트램은 자동 안내제어를 위해 도로상에 4m 간격으로 매설된 자기표지를 인식하여 차량과 기준경로사이의 경로오차를 측정하고, 이 때 측정된 정보를 이용하여 차량의 위치를 계산한다. 경로오차 측정 정보는 125msec간격으로 이산적으로 주어지며, 차량의 선형모델에 근거한 관측기를 이용하여 차량의 위치를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 설계하고, 시뮬레이션을 통해 검증한다.
다층퍼셉트론 혹은 전방향 신경회로망이 임의의 함수를 근사시킬 수 있다는 이론적 연구결과에 기초하여 많은 분야에 응용되고 있다. 이 다층퍼셉트론을 실제 문제에 응용하는 경우에 여러 가지 파라미터 혹은 학습 방법 등을 결정하여야 한다. 이 논문에서는 패턴인식 문제에 다층퍼셉트론을 적용하는 경우에 실제 결정하여야 할 파라미터의 결정방법과 학습 방법에 대하여 논의한다. 이 논의는 각층의 노드 수 결정 방법, 다층 퍼셉트론의 가중치 초기화, 그리고, 성능향상을 위하여 학습에 사용되는 여러 가지 오차 함수, 데이터 불균형 문제의 학습, 깊은 구조 등을 다루었다.
예측신경회로망 모델은 패턴 예측에 의한 매우 효과적인 음성인식 모델이다. 그러나, 그러한 모델은 유사한 어휘간에서 변별력이 떨어지는 단점이 있다. 이 논문에서는 그러한 단점을 극복하기 위한 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최소 분류 오차 수식화와 GPD 알고리즘으로부터 유도외면 그에 따라서 인식 오차의 수를 직접 최소화하는 것이 가능하다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 기존의 알고리즘에서 발생하는 오인식의 30%를 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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