• 제목/요약/키워드: 파라메터 추출

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한국어(韓國語) 규칙(規則) 음성(音聲) 합성(合成) 시스템의 구현(具現) (The Design and Implementation of Korean Text-to-Speech Conversion System on a Rule-Based Framework)

  • 손영택;김용갑;송본달랑
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.141-148
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    • 1993
  • 본고는, 한글 한자가 혼용된 입력 텍스트를 음성으로 변환 출력하는 포르만트 음성 합성 방식 즉, 한국어 규칙 음성 합성(이하에는 KTTS[Korean Text To Speech System]이라고 함)의 전반적인 처리 흐름에 대하여 소개한다. 특히, 입력 텍스트에 있어서, 한자 또는 각종 부호의 한글 변환 기능, 음성 출력용 문법 정보 추출에 필요한 입력문의 해석 및 구문경계 설정 기능, 또한 음소 기호 변환 및 파라메터 값 생성과 변경 처리기능을 중심으로 설명하고자 한다. 또한 본 시스템의 완성과 더불어 실시하였던 청취 실험 평가 결과에 대하여 덧붙이겠다.

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차세대 인터넷 서비스를 위한 광버스트 교환 노드 설계 (Development of Optical Burst Switching System for Next Generation Internet Services)

  • 장희선;신현철;엄기철;이성훈
    • 융합보안논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.45-52
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    • 2005
  • 본 논문에서는 차세대 인터넷 서비스를 지원하기 위한 광버스트 교환 시스템(Optical Burst Switching System : OBS)의 개발 규격을 제시한다. 개발 규격이란 입출력 노드의 수, 파장의 수, 버퍼의 용량, 컨트롤러의 용량/큐 크기 및 최대 버스트 조립 지연시간을 포함한다. 개발 규격을 제시하기 위하여 관련된 성능 파라메터를 추출하고 시스템의 성능을 최대화하며 가입자의 데이터 손실율을 최소화하는 수학적 모형을 제시하고 효율적인 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 그리고 여러 성능 파라메타들에 대한 시스템의 민감도를 분석한다.

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서브마이크론 MOSFET의 파라메터 추출 및 소자 특성 II -제작된 소자의 특성- (Parameter Extraction and Device Characteristics of Submicron MOSFET'S(II) -Characteristics of fabricated devices-)

  • 서용진;장의구
    • E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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    • 제7권3호
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    • pp.225-230
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    • 1994
  • In this paper, we have fabricated short channel MOSFETs with these parameters to verify the validity of process parameters extraction by DTC method. The experimental results of fabricated short channel devices according to the optimal process parameters demonstrate good device characteristics such as good drain current-voltage characteristics, low body effects and threshold voltage of$\leq$+-.1.0V, high punch through and breakdown voltage of$\leq$12V, low subthreshold swing(S.S) values of$\leq$105mV/decade.

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웨이블렛변환을 이용한 부분방전 종류의 특징추출에 관한 연구 (A Study on Feature Extraction of Partial Discharge Type Using Wavelet Transform)

  • 박재준
    • 정보학연구
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    • 제6권1호
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    • pp.65-70
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    • 2003
  • 본 논문에서 우리는 변압기의 부분방전형태를 진단하기위하여 새로운 방법을 제시하였다. 웨이블렛 변화을 위하여, 다우비치 필터가 사용되어졌다. 우리는 3개의 전극 종류(침대평판자극, IEC전극, 보이드 전극)마다 고주파 전류신호에 관한 통계적인 특징 파라메터(최대값, 평균값, 분산, 왜도, 첨쇄도)를 추출하기위하여 사용하였다. 역시 이들 계수들은 변압기내 내부부분방전의 신호의 정체를 알기위하여 사용되어졌다. 그 결과로서 고주파전류신호의 진폭과 평균값의 비교로부터 우리는 IEC electrode> Void electrode> Needle-Plane electrode의 결과를 얻었다. 반면에 왜도와 첨쇄도의 경우, 우리는 Void electrode> IEC electrode> Needle-Plane electrode을 얻었다.

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HMM을 이용한 연속음성인식 시스템의 화자적응화에 관한 연구 (A Study on Speaker Adaptation of HMM in a Continous Speech Recognition System)

  • 김상범
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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    • pp.100-104
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    • 1995
  • 일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.

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크리깅 근사모델 기반의 중요도 추출법을 이용한 고장확률 계산 방안 (Failure Probability Calculation Method Using Kriging Metamodel-based Importance Sampling Method)

  • 이승규;김재훈
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제41권5호
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    • pp.381-389
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    • 2017
  • 마르코프체인 시뮬레이션으로 추출한 점을 기반으로 커널 밀도함수를 구성하고 중요도 추출함수로 가정하였다. 크리깅 근사모델은 한계상태식 근방에서 상세히 구성되었다. 고장확률은 크리깅 근사모델에 대해 중요도 추출법을 수행하여 계산하였다. 커널 밀도함수가 한계상태식의 근방에서 더 많은 점을 추출할 수 있도록 기존의 방법을 개선하였다. 커널 밀도함수의 파라메터를 찾기 위한 안정적인 수치계산 방안이 제시된다. 크리깅 근사모델의 불확실성으로 인해 계산된 고장확률이 변경될 가능성을 계산하여, 크리깅 근사모델의 완성도를 평가하였다.

알츠하이머 병의 검출을 위한 ML-SVM, PCA, VBM, GMM을 결합한 융합적 성능 비교 (Convergence performance comparison using combination of ML-SVM, PCA, VBM and GMM for detection of AD)

  • 사우라르 알람;권구락
    • 한국융합학회논문지
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    • 제7권4호
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    • pp.1-7
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    • 2016
  • 구조적 MRI 영상은 여러 단 변량과 다변량 방법을 위해 그레이 메터 (GM), 화이트 메터 (WM), 뇌척수액 (CSF) 세션화 과정을 하고 난후 형태계측학적 특징을 추출하기 위해 사용한다. 새로운 접근 방법은 매우 가벼운 알츠하이머 병에서 가벼운 알츠하이머병의 진단을 위해 적용된다. 간이정신상태검사에 따른 형태계측학적 특징과 가우시안 복합 모델 파라미터를 결합하여 정상인으로부터 알츠하이머 병 환자로 분류하는 방법을 제안한다. 결합한 특징은 주성분 분석 기법을 이용한 고차원의 저주를 제거한 후 다중 커널 SVM 분류기에 공급한다. 제안한 진단 방법의 실험적 결과는 90%이상의 특성도와 고민감도에 따라 다중 커널 SVM을 가진 층화 정확도가 96%까지 최대 산출한다.

웨이블릿 변환를 이용한 MPEG 디지털동영상 워터마킹에 관한 연구 (A Study on Digital Watermarking of MPEG Coded Video Using Wavelet Transform)

  • 이학찬;조철훈;송중원;남궁재찬
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제8B권5호
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    • pp.579-586
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    • 2001
  • 디지털 워터마킹이란 영상이나 비디오, 오디오, 텍스트 등의 저작물에 잘 식별되지 않은 표시를 삽입하여 저작권을 보호하는 방법으로 소유권자의 동의 없이 저작물을 배포, 복사되는 것을 방지하는 방법이다. 본 논문에서는 MPEG 기반의 압축된 영상에 저작권 보호를 위한 시스템의 구현을 위하여 휘도신호에 웨이블릿을 이용한 워터마크 키의 삽입과 추출에 대하여 연구한다. 우선, 원 이미지를 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역으로 분해한다. 이 때, RSA(Rivest, Shamir, Aldemen) 공개키(public key)의 암호화 대상을 VLC(variable length coding) 파라메터의 RUN으로 하였다. 이웃하는 RUN파라메터 사이의 높은 연관성은 이미지 전체에 영향을 미치기 때문에 비밀키(private key)를 소유하지 않은 비인가자의 불법적인 행위를 막을 수 있다. 실험 결과, DCT기반의 저주파 대역에 대한 직접적인 암호화 방식〔13〕보다 더 적은 키를 삽입시키면서 오히려 더 높은 왜곡과 위치가 이동된 이미지를 얻을 수 있었다.

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초음파 도플러 신호를 이용한 음성 합성 (Speech synthesis using acoustic Doppler signal)

  • 이기승
    • 한국음향학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.134-142
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    • 2016
  • 본 논문에서는 40 kHz 초음파 신호를 입 주변에 쏘고, 되돌아오는 초음파 신호를 이용해 음성신호를 합성하는 방법을 소개하고 성능을 평가하였다. 발성하고 있는 입주변에 초음파를 방사하게 되면, 입술, 턱, 뺨 등의 움직임으로 인한 변위로 도플러 현상이 발생하고, 이에 따라 반사 신호에는 본래의 주파수 성분과는 다른 도플러 주파수가 관찰되는데, 본 논문에서는 이러한 도플러 주파수를 이용하여 음성 파라메터를 추정하도록 하였다. 음성합성에 앞서서 초음파 도플러 신호와 음성 신호 간의 상관관계를 각 주파수 별로 분석하였으며, 이로부터 초음파 도플러 신호를 이용한 음성 신호의 합성 가능성을 살펴보았다. 변환에는 초음파 도플러의 정적, 동적 특성을 함께 반영한 특징 변수를 사용하였으며 결합-혼합 가우시안 기법을 이용하여 음성 파라메터로 변환하였다. 5명의 피 실험자를 이용한 음성 합성 실험에서 필터뱅크 에너지 값을 초음파신호의 특징변수로, LPC(Linear Predictive Coefficient) 켑스트럼 계수를 음성 변수로 사용하는 경우 가장 우수한 변환 성능을 나타내었다. 음성신호에서 추출한 여기신호를 이용하여 합성음을 생성하고, 이를 청취하였을 때 72.2 %의 평균 인식율이 얻어짐을 확인할 수 있었다.

멀티미디어 검색을 위한 shot 경계 및 대표 프레임 추출 (Shot boundary Frame Detection and Key Frame Detection for Multimedia Retrieval)

  • 강대성;김영호
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.38-43
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    • 2001
  • 본 논문에서는 MPEG 비디오 스트림을 분석하여 DCT DC 계수를 추출하고 이들로 구성된 DC 이미지로부터 제안하는 robust feature를 이용하여 shot 검출을 수행한 후 각 feature들의 통계적 특성을 이용하여 스트림의 특징에 따라 weight를 부가하여 구해진 characterizing value의 시간 변화량을 구한다. 추해진 변화량의 local maxima와 local minima는 비디오 스트림에서 각각 가장 특징적인 frame과 평균적인 frame을 나타낸다. 이 순간의 shot을 구함으로서 효과적이고 빠른 시간 내에 key frame을 추출한다. 추출되어진 key frame에 대하여 원영상을 복원한 후, 색인을 위하여 다수의 parameter를 구하고, 사용자가 질의한 영상에 대해서 이들 파라메터를 구하여 key frame들과 가장 유사한 대표영상들을 검색한다. 실험결과 일반적인 방법보다 더 나은 결과를 보였고, 높은 검색율을 보였다.

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