본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.
화자 확인시스템에서 화자의 장기간 음성 변동에 대처하기 위해서는 작은 양의 데이터로써 화자 확인을 위한 HMM(hidden Markov model) 파라미터 갱신과 사전 문턱치 결정이 중요한 요소이다. 본 연구에서는 화자내 변이(mea-speaker variation)에 적응하는 모델 갱신방법과 이에 따른 문턱치 적응에 관한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 분기간 화자내 변이로 발생할 수 있는 오인식율을 Baum-Welch re-estimation을 통해 현재 화자 모델 파라미터에 새로운 음성 데이터를 적응시킴으로써 감소시킨다. 본 논문에서 제안하는 사전 문턱치 결정 방법은 기존의 월드 모델(world model) 방법과 군중 모델(cohort model) 방법의 하이브리드 형태로써 실험적으로 결정된다. 실험에 의해 모델 갱신을 하지 않은 경우보다 제안하는 모델 갱신방법의 화자 인식율이 우수함을 확인하였다. 또한, 사후 문턱치 결정에 의한 인식율과 제안한 사전 문턱치 결정에 의한 인식율의 차이가 근소함을 확인하였다.
본 논문에서는 인식이 진행되는 동안 탐색 공간을 효과적으로 줄임으로써 음성인식의 고속화를 달성할 수 있는 새로운 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 이것은 앞 프레임과 뒤 프레임 사이의 최대확률은 높은 상관성을 가지므로 프루닝 문턱치를 앞 프레임의 최대 확률로부터 효과적으로 구할 수 있다는 사실에 근거를 두고있다. 이 방법에서는 앞 프레임의 최대 우도 확률과 후보 확률들의 조합으로 현재 프레임의 프루닝 문턱치를 갱신함으로써 현재 프레임의 문턱치를 인식 과정 중에 얻을 수 있기 때문에, 인식 태스크가 바뀌어도 문턱치를 구하기 위한 사전 실험을 수행할 필요가 없게 된다. 또한, 프레임 단위로 적응적으로 얻어진 문턱치는 다른 환경 하에서도 인식 속도의 향상을 가져올 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하여 위하여 한국어 주소 인식 시스템에 적용하였다. 본 시스템은 48개의 유사음소단위(PLUs)를 인식의 기본단위로 하고, 적응알고리즘으로는 최대사후확률추정법((MAP: Maximum A Posteriori Probability Estimation)을, 인식 알고리즘으로는 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하였다 남성화자 3인이 25개의 연결 주소명을 대상으로 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 프레임단위 적응프루닝 문턱치를 적용한 경우를 기존의 고정 프루닝 문턱치와 가변 프루닝 문턱치를 적용한 경우와 비교하였을 때 인식률의 변화 없이 탐색공간이 상대적으로 각각 $14.4\%와 $9.14\%가 감소되어 제안된 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다. 시,공간적 분포 특성이 구체적으로 규명되면 보다 정확한 음장변화 추정이 이뤄져야 할 것으로 보인다. 또한 내부파와 음파의 상대적인 진행 방향에 따라 음장변화가 크게 다를 것이 예상되므로 이를 규명하기 위해서는 궁극적으로 3차원적인 음장분포 연구가 필요하다. 음향센서를 해저면에 매설할 경우 수충의 수온변화와 센서 주변의 수온변화 사이에는 어느 정도의 시간지연이 존재하게 되므로 이에 대한 영향을 규명하는 것도 센서의 성능예측을 위해서 필요하리라 사료된다.가지는 심부 가스의 개발 성공률을 증가시키기 위하여 심부 가스가 존재하는 지역의 지질학적 부존 환경 및 조성상의 특성과 생산시 소요되는 생산비용을 심도에 따라 분석하고 생산에 수반되는 기술적 문제점들을 정리하였으며 마지막으로 향후 요구되는 연구 분야들을 제시하였다. 또한 참고로 현재 심부 가스의 경우 미국이 연구 개발 측면에서 가장 활발한 활동을 전개하고 있으며 그 결과 다수의 신뢰성 있는 자료들을 확보하고 있으므로 본 논문은 USGS와 Gas Research Institute(GRI)에서 제시한 자료에 근거하였다.ऀĀ 耀 Ā 삱?⨀ Ā Ā ?⨀ ጀĀ 耀 Ā ? 돀ꢘ?⨀ 硩?⨀ ႎ?⨀ ?⨀ 넆 돐 쁖잖⨀ 쁖잖⨀ /ࠐ?⨀ 焆 덐 瀆 倆 Āⶇ퍟 ⶇ퍟 Ā Ā Ā Ā 磀鲕 좗?⨀ 肤?⨀ ⁅ Ⴅ?⨀ 쀃잖⨀ 䣙熸 ጁ ?⨀
음성인식의 고속화를 위한 저자들에 의한 기존의 연구에서는 탐색이 진행함에 따라 시간방향의 탐색공간 문턱치를 가변적으로 적용하여 인식률의 저하없이 인식속도를 개선시켰다. 이 방법은 탐색 공간을 효과적으로 줄일 수는 있었으나 문턱치를 결정하기 위해서 여러 번의 사전 실험을 수행하여야 하는 번거러움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 이전 탐색구간에 대한 최대우도와 후보들의 우도를 이용하여 현재 탐색구간의 문턱치를 탐색이 진행하는 과정에서 자동적으로 구하는 적응 프루닝 문턱치 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 국내 행정단위 시 (도), 구 (군), 동 (읍, 면), 번지를 구성하는 단어로 구성된 주소 인식 시스템에 적용하여 기존의 방법과 제안한 방법을 비교 검토하였다. 인식실험 결과, 연결단어 인식률 96.0%, 단어 인식률이 98.7%인 경우를 기준으로 하였을 때 제안된 방법이 기존의 고정 프루닝과 가변 프루닝 문턱치에 비하여 인식률 저하없이 각각 14.4%와 9.14%의 탐색 공간을 상대적으로 줄일 수 있어 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Haar 변환을 기반으로 적응적 문턱치와 가중치를 이용하여 의료영상의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 첫째, 화질이 저하된 의료영상에 대해 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 밴드에 대해 Haar 변환을 수행한다. 둘째, 고주파 각 밴드에 대해 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 잡음이 제거된 고주파 밴드에 대해 적응적인 가중치를 이용하여 계수를 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막 단계에서는 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 비선형 히스토그램 평활을 이용하여 화소 값의 범위를 조절하고 명암 대비가 좋은 향상된 영상을 얻는다.
This paper presents a new adaptive impulse noise cancelling technique based on the adaptive nonlinear suppressing function. The proposed "adaptive threshold algorithm (ATA)" is controlled by the normalized power prior input data term, and this adaptive threshold makes the cancelling system highly robust against additive impulse noise. For the performance evaluation, we have tested the proposed algorithm with the observed signals simulated in various impulsive noise environments and real EMG signals. As a result the proposed algorithm shows superior performance of 51.7% to the available techniques in the points of SNR and MSE.
전기 임피던스 단층촬영법은 주입 전류와 측정 전압을 기반으로 관심 도메인 내부의 도전율/저항률 분포를 복원하는 비파괴 영상 복원 기법이다. 본 논문에서는 역문제 계산시간을 줄이고 더불어 공간 해상도도 향상시키기 위해, 적응 문턱치 기반의 ROI(region of interest) 방법을 제안하였다. INTERMODES 방법에 의해 적응 문턱치가 계산이 되고 이 값을 기반으로 전체 도메인으로부터 ROI가 결정된다. 그리고 영상 복원의 계산 도메인을 ROI 내로 국한시켜 반복적 가우스-뉴턴 방법을 적용하여 저항률 분포를 추정하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 수치실험을 수행하고 그 결과를 비교분석하였다.
최근 고속화자적응 기법으로 eigenvoice 방식이 많이 사용되고 있다. Eigenvoice 적응방식에서도 적응화자의 적응 데이터가 매우 적은 경우에는 적절한 가중치의 추정이 어렵기 때문에 적응 데이터가 어느 정도 많은 경우에 비해 인식성능 향상이 크지 않다. 본 논문에서는 적응 데이터가 적을 때의 성능향상을 위하여 eigenvoice의 가중치 분포 특성을 이용한 eigenvoice 기반 고속화자적응을 제안한다. PBW 452 데이터베이스를 사용한 어휘독립 단어인식 실험 결과에서 가중치 문턱치(threshold) 적용 방식을 사용하여 적응 데이터가 매우 적은 경우의 상대적인 성능 저조 문제를 완화시켰다. 적응단어를 단 1개만 사용한 경우 가중치 문턱치 적용 방식을 사용하여 단어 오인식률을 9-18% 정도 감소시켰다.
조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 ECG 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 이를 이용하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 적응형 문턱치와 윈도우 기반의 R파 검출 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 전처리 과정과 적응가변형 문턱치를 통해 R파를 검출하였으며, 검출의 효율성을 위하여 R-R 간격을 이용한 적응가변형 윈도우를 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 PVC 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, PVC는 평균 88.86%의 검출결과가 나타났다.
This paper presents a new small target detection method using scale invariant feature. Detecting small targets whose sizes are varying is very important to automatic target detection. Scale invariant feature using the Laplacian scale-space can detect different sizes of targets robustly compared to the conventional spatial filtering methods with fixed kernel size. Additionally, scale-reflected adaptive thresholding can reduce many false alarms. Experimental results with real IR images show the robustness of the proposed target detection in real world.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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