단상 계통연계 인버터는 직류측에 계통주파수의 2배로 낮은 주파수의 전류리플을 발생시킨다. 이 저주파리플은 태양광, 풍력, 연료전지 같은 신재생에너지원의 수명 및 안정성을 저하시킨다. 본 논문에서는 이러한 저주파리플을 신재생에너지원으로 전달되지 못하게 차단하는 제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 주 제어기(전압제어)의 성능 및 안정도에 영향을 주지 않으며 계통주파수 변동에 강인한 특징을 갖는다. 또한 별도의 파라미터 설계가 없어 구현이 용이하다. 본 논문에서는 3kW급 시작품의 실험결과를 통해 제안하는 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
As a preliminary study for improving recognition performance of the connected digit telephone speech, we investigate feature parameters as well as channel compensation methods of telephone speech. The CMN and RTCN are examined for telephone channel compensation, and the MFCC, DWFBA, SSC and their delta-features are examined as feature parameters. Recognition experiments with database we collected show that in feature level DWFBA is better than MFCC and for channel compensation RTCN is better than CMN. The DWFBA+Delta_ Mel-SSC feature shows the highest recognition rate.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제21권2호
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pp.101-107
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1997
고전제어와 현대제어의 이론을 선형제어론을 중심으로 각각의 특징을 간략히 살펴보았다. 21세기의 문턱에 서 있는 현재, 과학의 발전은 급진전하고 있음은 주지하는 바이며, 이러한 시점에서 천학비재한 필자가 제어계의 미래를 전망한다는 것은 대단히 어려운 일이지만, 현재 상황으로 볼 때 짧은 기간의 미래에는 강인성에 중점을 둔 제어기의 설계에 관한 연구가 계속 되어지리라고 본다. 그리고 컴퓨터 기술의 발달과 더불어 복잡한 제어 알고리즘도 쉽게 실현될 수 있으므로 뉴럴네트워크 및 인공지능에 의한 제어 기술도 크게 발전될것으로 생각된다. 한편 일반적인 제어기의 설계 순서는 대상으로 하는 플란트의 동특성을 고려하여 플란트를 수학적으로 모델링하고, 모델링된 공칭모델을 기초로 하여 제어기를 설계한 다음, 시뮬레이션 및 실험을 통하여 설계된 제어계의 타당성을 검토하여 불만족스러운 경우는 제어계를 재설계하거나, 나아가 모델링을 다시 하는 것이 통상적으로 이용되어온 설계 순서였다. 이 경우는 플란트의 모델링 과정과 제어기 설계 과정이 완전히 독립적으로 이루어졌다. 그러나 최근 모델링과 제어기 설계의 불가분(나눌수 없음) 성이 제기되면서, 시스템의 동정(identification)과 보상기(compensator)의 통합화 설계기법이 제안되고 있으며, 앞으로 이 연구 테마도 흥미있는 한 분야가 될 것으로 생각된다.
최근 디지털 비디오 데이터의 사용이 급격히 증가하면서 보다 정확하게 샷을 검출하는 기법이 요구되고 있다. 비디오 정보를 이용하여 샷을 검출하는 역는 크게 이산코사인 변환의 결과값을 이용하는 방법과 움직임 보상의 결과값을 이용하는 방법으로 그룹화할 수 있는데 전자의 방법은 점진적인 변화를 검출할 수 있는 반면에 전체적인 검출율이 떨어진다는 단점이 있고, 후자의 방법은 전체적인 검출율은 높지만 점진적인 변화를 검출할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 이러한 두 가지 방법의 특징을 살펴본 후 이 방법들을 이용한 새로운 샷 경계 검출 방법을 제안한다. 전체적으로 검출율을 높이는 데 목적을 두었기 때문에 매크로블록 타입을 이용하는 방법을 기본으로 하면서 히스토그램을 이용하는 방법을 추가하여 precision을 높일 수 있도록 하였다. 히스토그램을 이용하는 방법에서는 단순히 프레임과의 비교를 하던 기존의 방법에다 프레임들간의 차이의 차이를 이용하여 성능을 높일 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 실험을 한 결과 평균 0.96의 recall과 0.96의 precision을 보이고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 음성의 모델을 이용하여 확률적인 기반으로 잡음의 마스킹 정도를 측정하는 방법에 대해서 제시한다. 잡음의 마스킹 정도를 측정하는 기준으로서 '잡음 마스킹 확률'을 구하는 방법에 대해서 설명하고 이의 특성에 대해서 알아본다. 그리고 잡음에 대한 '잡음 마스킹 확률'을 이용하여 잡음 환경에서의 음성인식 특징벡터의 성능 향상에 대해 적용해 보았다. 제안된 방법은 ETSI 에서 음성인식 표준실험으로 제시한 Aurora2 데이터베이스 상에서 실험해 보았다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 16.58%의 성능 향상을 이루어 낼 수 있었다.
영역의 수와 윤곽선의 길이는 세그멘테이션 기반의 움직임 보상된 비디오 코딩에서 두 가지의 기본적인 제약사항이다. 이 논문에서 제안하는 코딩 스킴은 영역의 수를 축소하는 것에 초점을 맞추고, 윤곽성 코딩, 그리고 치환된 프레임 차이(DFD)의 압축에 초점을 맞춘다. 제안된 스킴의 가장 중요한 특징 중의 하나는 형태적인 필터를 기반으로 하는 spatio-temporal 단순성 알고리즘이고, 그것들과 함께 이미지는 작은 수의 영역으로 나누어질 수 있다. 이 스킴의 매우 중요한 특성은 세그멘테이션 맵 샘플링 기법으로, 그것은 윤곽선 길이를 매우 작은 복원 에러에 비례하여 약 50%까지 줄인다. 실험적인 결과는, 높은 압축 비율에 대하여 매우 작은 코딩 에러를 보여주었다.
본 논문에서는 오인식률 감소를 위한 다중 프레임 특징점 추적 정보 기반 이동 물체 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 이동 물체 탐지의 오인식과 추적의 속도 문제가 존재 하였다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 먼저, 카메라 이동 보상과 물체의 추적을 위해 다중 프레임의 코너 특징점과 옵티컬 플로우를 계산한다. 다음으로 다중 프레임 전-후방향 추적으로 옵티컬 플로우의 추적 오류를 감소시키고, 카메라 이동 보상을 위해 호모그래피와 RANSAC 알고리즘 기반으로 추적된 코너 특징점을 배경영역과 이동 물체 후보 영역으로 구분한다. 변환된 코너 특징점들 중 RANSAC에 의해 제거되는 이상점들을 군집화하고 일정 크기 이상의 이상점 군집 영역을 이동 물체 후보군으로 구분한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 Precision과 Recall 모두 향상됨을 쿼드로터 영상기반 탐지 및 추적 성능 실험으로 확인하였다.
이번 연구는 실제 기업 자료를 기반으로 고객보상 프로그램이 고객 유지(retention)에 미치는 영향을 살펴보았다. 특히 고객보상 프로그램의 효과를 보다 명확히 확인하기 위해 유사실험설계(quasi-experimental design)를 사용하였다. 그리고 1년이 넘는 장기적인 시간 프레임 속에서 고객보상 프로그램의 도입 시점을 전후로 소비자 집단을 구분하고 이들 집단의 비교를 통해 고객보상 프로그램의 효과를 파악하였다. 이러한 연구 설계를 고려한 이유는 종적 자료를 사용한 선행 연구들이 고객보상 프로그램의 도입 시점 이후부터 가입 고객과 비가입 고객을 대상으로 프로그램의 효과를 측정하였기 때문에 자기선택오류(self-selection bias)의 가능성이 존재하였기 때문이다. 이번 연구는 고객보상 프로그램의 도입 시점을 전후로 두 집단을 비교하기 위해 자료를 특정 시점을 기준으로 절단(censoring)하였다. 생존분석(survival analysis)은 다른 분석기법에 비해 불완전한 자료가 포함되더라도 분석이 상대적으로 용이하므로 이번 연구의 분석방법으로 선택하였다. 분석 결과 고객보상 프로그램을 실시하기 전에는 소비자들의 거래기간이 평균 179일이었으나 고객보상 프로그램을 도입한 이후에는 227일로 약 50일 정도 더 늘어났다. 이러한 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타나 연구 가설을 지지하였다. 또한 콕스 비례위험모형을 사용하여 고객보상 프로그램과 영향 변수들의 상호작용효과를 확인한 결과 기존고객들은 고객보상 프로그램이 도입된 후 신규고객들에 비해 회사와의 거래기간이 유의하게 증가한 것으로 나타났으며 긍정적인 서비스(예: 30일 이내 입회)를 경험한 고객들도 회사와의 거래기간이 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 한편 부정적인 서비스(예: 30일 이후 입회)를 경험한 고객이라 하더라도 고객보상 프로그램을 도입한 이후에는 회사와의 거래기간이 증가하였다. 이번 연구에서 나타난 결과들을 정리하면 고객보상 프로그램은 고객과 긍정적인 관계를 형성하는 데 기여할 뿐만 아니라 이탈 장벽까지 구축해 줌으로써 기업의 경쟁력을 강화시키는 수단으로서의 가치가 있다고 생각할 수 있다.
본 논문에서는 특징점 기반 색상 보정을 통한 다시점 비디오 부호화 전처리 방법을 제안 한다. 다시점 영상은 조명 및 카메라 간의 특성차이로 인해 인접 시점 간 색상차를 갖게 된다. 이를 보정하기 위한 여러 가지 방법 중, 본 논문에서는 영상 간의 대응되는 특징점들을 기반으로 상대적인 카메라의 특성을 모델링하고 이를 통해 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 대응되는 특징점을 추출하기 위해 Harris 코너 검출법을 사용하고, 모델링 된 수식의 계수는 가우스-뉴튼 순환 기법(Gauss-Newton circulation algorithm)으로 추정한다. 또한 참조 영상을 기준으로 보정해야할 타겟 영상의 색상값을 RGB 성분별로 보정한다. 테스트 영상을 가지고 실험한 결과 제안한 전처리 방법으로 보정을 하였을 경우, 전처리 과정을 거치지 않았을 때보다 화질 및 압축효율이 향상됨을 알 수 있었다. 또한 누적 히스토그램 기반의 전처리 방식과 비교했을 때, PSNR은 성분별로 0.5 dB ~ 0.8dB 정도 개선되고 bit rate 는 14% 정도 감소되는 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 Zernike 모멘트를 이용한 새로운 얼굴 검출 기법을 제안한다. 입력 영상을 가변 크기의 영역으로 탐색하면서 Zernike 모멘트를 계산하여 신경망에 의해 얼굴과 비얼굴 영역으로 분류하여 얼굴을 검출한다. 직교 모멘트의 재구성 능력으로 인해, 분류기의 입력 특정은 화소의 수에 비해 감소될 수 있다. 또한, Zernike 모멘트의 크기는 회전에 불변한 특정을 가지므로, 회전된 얼굴 영역을 검출할 수 있다. Yale 데이터베이스의 영상에 대해 적용한 결과, 회전되지 않은 영상에서는 밝기값 정보를 사용하는 기법보다 약간 낮은 성능을 보였지만, 회전된 영상에 대해서는 월등히 높은 성능을 보였다. 국부 조명에 대한 추가적인 보상과 특징이 사용된다면, 강건한 얼굴 인식을 위한 전처리 과정의 핵심 기술로 사용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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