다상 유도 전동기(Multi phase induction motor)의 고성능 제어를 수행하기 위해서는 정확한 파라미터 계산이 필수적이다. 특히 전동기의 벡터제어(FOC, Field oriented control)나 직접토크제어(DTC, Direct torque control)와 같은 고성능 제어 시스템의 경우, 슬립 계산이나 자속관측기 그리고 PI 제어기 게인 추정에서 전동기 상수들이 필수적으로 사용된다. 본 논문에서는 실험용으로 집중권(Concentrated winding) 구조를 가지는 2kW, 5상 유도전동기를 제작하였으며, 5상 유도전동기 파라미터 추정에 대한 방법을 제시하였다. 일반적으로 다상 유도전동기의 경우 1차 공간 고조파(1st space harmonic) 성분에 대한 파라미터만을 추정하여 제어에 사용하지만, 본 논문에서는 1차 공간 고조파 성분과 3차 공간 고조파(3rd space harmonic) 성분에 대한 파라미터 추정 방법을 제시한다. 결과적으로 제안된 파라미터 추정 방법의 타당성을 확인하기 위해서 설계값과 실험값을 비교하였다.
대용량 데이터를 효율적으로 군집화하기위해 개발된 Canopy Clustering은 2개의 파라미터 (T1, T2)에 기반하여 Canopy 형성이 결정되며, 결과적으로 이들 파라미터에 의해 군집화 결과가 크게 달라질 수 있다. 이에 따라 데이터의 특성을 잘 반영하는 파라미터 값을 적절히 선택하는 것이 매우 중요하지만, 자동화된 파라미터 설정 기법의 부재로 인하여, 기존 연구에서는 사용자의 경험에 의하여 Canopy Clustering의 파라미터 값을 설정하는 것이 일반적이었다. 본 논문에서는 통계적 샘플링을 이용하여 T1, T2의 값을 효과적으로 설정하는 방법을 제안한다.
컴포넌트의 외부 행위는 파라미터를 가진 인터페이스로 정의된다. 소프트웨어 개발자는 컴포넌트를 테스트하기 위해 인터페이스를 통해 각기 다른 파라미터의 값을 반복적으로 입력하고, 입력값에 따른 출력값을 관찰한다. 테스팅에 소요되는 시간을 줄이기 위해 테스트 케이스를 자동으로 실행하는 테스팅 자동화 도구가 효율적이지 않은 테스트 시퀀스를 수행한다면 테스팅 자동화의 효과는 줄어든다. 유한 상태 머신을 기반으로 하는 기존의 테스트 시퀀스 생성 기법들은 파라미터를 가진 인터페이스 테스팅에 최적화된 테스트 시퀀스를 제공하지 않는다. 이 연구는 컴포넌트 인터페이스를 파라미터를 고려한 상태 모델로 표현하고 최적의 시퀀스 생성 기법을 제안한다. 최적의 시퀀스 생성 기법은 파라미터를 가진 상태 기반의 행위 모델에서 특정 간선을 원하는 회수만큼 수행을 보장하는 시퀀스를 생성하며, 생성된 시퀀스는 최적의 테스트 수행 시간을 갖는다.
본 논문에서는 HVS 기반 효과적인 워터마킹 방법을 제안하였다. 인간시각시스템의 파라미터로 명암대비, 텍스쳐, 엔트로피, 그리고 표준편차 등을 사용하였고, 외부공격에 대한 각 파라미터들의 성능을 평가한다. 실험결과, 스므드한 영상의 경우 명암대비 파라미터를 사용했을 때 워터마크의 추출이 좋았고, 거친 영상은 표준편차 파라미터에 강인함을 보였다. 결론적으로 영상의 특징에 맞는 파라미터를 선택하는 것이 효과적인 워터마킹을 위해 선행처리 되어야 한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.257-261
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1998
일반적으로 인식률이 저조한 연속 숫자음의 인식 정도 향상을 위해서 K-L 동적특징의 확장에 대해서 검토한다. 이 검토결과를 4연속 숫자음을 대상으로 하는 인식 실험을 수행하여 숫자음 인식에 있어서 확장된 K-L 동적특징의 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료는 국어공학센터에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며, 확장한 K-L 동적특징의 유효성을 확인하기 위해서는 단일 특징 파라미터로서 멜-켑스트럼과 회귀계수, K-L 동적계수 등과 이들 특징 파라미터를 결합한 경우에 대해서 특징파라미터를 확장하여 K-L 동적 특징을 추출하고, 4연속 숫자음인식 실험을 수행하였다. 이때 인식의 기본 단위로는 48개의 유사음소단위를 음소모델로 사용하였으며, 인식실험에 있어서는 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 통한 OPDP 법을 이용하였다. 인식 실험 결과, 단일 특징파라미터로서 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, 이를 확장한 K-L 동적계수를 사용한 경우 78.2%를 보였다. 또한 결합한 특징파라미터에 있어서는 멜-켑스트럼과 희귀계수를 사용한 경우 78.4%의 인식률을 보였으며, 이를 K-L 동적계수로 확장한 경우 82.3%의 인식률을 얻어 확장한 K-L 동적특징파라미터의 유효성을 확인하였다.
배경잡음 하에서 음성인식 시스템의 우수한 인식성능을 얻기 위해서 적절한 음성의 특징 파라미터를 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서 사용한 특징 파라미터는 위너필터 방법이 적용된 인간의 청각 특성을 이용한 멜 주파수 켑스트럼 계수(Mel frequency cepstral coefficient, MFCC)를 사용한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 특징 파라미터는 배경잡음을 제거한 후에 깨끗한 음성신호의 파라미터를 추출하는 새로운 방법이다. 제안한 수정된 MFCC 특징 파라미터를 다층 퍼셉트론 네트워크에 입력하여 학습시킴으로써 화자인식을 구현한다. 본 실험에서는 14차의 MFCC 특징 파라미터를 사용하여 화자독립 인식실험을 실시하였으며, 백색잡음이 혼합된 경우의 음성의 화자독립인식률은 평균 94.48%로 효과적인 결과를 구할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였을 때 본 논문에서 제안한 화자인식 성능이 수정된 MFCC 특징 파라미터를 사용함으로써 향상되었다.
음성 문자 공용 인식 시스템은 PDA (Personal Digital Assistants)와 같은 휴대용 모빌 환경에서 음성인식과 문자인식을 적용하기에 적합하도록 개발되었다. 공용 인식 시스템은 특징 파라미터 추출에 있어서는 음성과 문자부분이 독립적으로 수행되나, 인식 과정은 단일 엔진으로 수행된다. CHMM (Continuous Hidden Markov Model)을 이용하는 인식엔진은 고정 파라미터 모델 구조 대신에 동일한 인식률을 유지하면서 모델의 파라미터의 수를 효과적으로 줄일 수 있는 가변 파라미터 모델 구조를 사용하는 것이 유리하다. 본 논문에서는 문맥 독립 가변 파라미터 모델을 생성하기 위해 SSMS (Successive State and Mixture Splitting) 방법을 제안한다. SSMS 알고리즘은 시간 방향 분할과 혼합수 방향분할을 통해 적절한 상태수와 각 상태당 적절한 혼합수를 가지는 모델을 생성한다. 음성 인식 실험 결과 동일한 인식성능을 나타내는 경우 SSMS 기반 가변 파라미터 모델이 고정 파라미터 모델에 비해 GOPDD (Gaussian Output Probability Density Distribution)의 수가 40% 감소함을 확인할 수 있었다.
현재 사용되는 대부분의 시스템은 비선형이고 이러한 시스템을 모니터링 하거나 제어하기 위해서는 정확한 시스템 방정식이 필요하다. 따라서 정확한 파라미터를 추정하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 시스템이 노후하거나 갑작스러운 환경 변화로 파라미터가 변하는 경우가 발생한다. 이 때 변화된 파라미터를 이용한 시스템 모니터링 또는 제어는 계획된 목적을 달성할 수 없으며 불안정성 등의 문제가 발생한다. 본 연구에서는 측정이 어려운 파라미터나 노후 또는 환경변화로 발생한 변화된 파라미터를 소프트웨어 방식인 필터를 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다. 비선형성과 노이즈가 존재하는 환경에 특성이 강한 파티를 알고리즘을 사용하였으며 동역학 시스템에 적용하였다. 파라미터 추정 대상인 동역학 시스템은 2자유도를 가진 수레와 진자로 구성되었고 시뮬레이션을 통해 노이즈가 추가된 상태 변수 데이터를 구했다. 제안된 알고리즘을 수집한 데이터에 적용하여 상태변수와 파라미터를 추정하였으며, 제안된 방법을 사용할 경우 상태와 파라미터를 정확이 추정함을 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 이미지로부터 디스패리티 맵을 추출하기 위한 확률모델을 제시하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 이론적으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 exponential 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이를 실험적으로 구하는 방법을 제시한다. 에너지 기반 스테레오 정합 알고리즘의 성능은 기본적으로 정합 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하여야 한다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 따라서, 이미지에 따라 사전에 정합 파라미터를 구하여야 하는 문제를 해결할 수 있다. Middlebury 웹사이트에서 제공한 다양한 스테레오 이미지를 이용하여 제안한 방식으로 구한 파라미터가 최적의 값으로 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.
본 논문에서는 동영상의 화질을 일정하게 하기 위한 실시간 비트율 제어 기법을 제안한다. 일정 화질을 만족하기 위한 기존의 비트율 제어 알고리즘은 프레임의 부호화 복잡도를 잔여 신호인 MAD(mean absolute of difference)로 추정하여 비트 할당을 수행하였다. 그러나 MAD는 영상의 특성이나 부호화 파라미터에 따라 동일한 MAD라도 다른 비트를 생성하므로 영상의 부호화 복잡도를 적절히 나타내기 어렵다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 비트와 MAD사이의 기울기인 모델 파라미터를 프레임의 복잡도의 측도로 보고 이전 프레임과 현재 프레임의 모델 파라미터의 비율로 비트 할당을 수행한다. 또한 기존의 비트-복잡도 모델에서 구한 모델 파라미터는 양자화 파라미터가 변함에 따라 그 값이 크게 변하여 영상의 내재적 복잡도를 나타내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비트-복잡도 모델에 양자화 파라미터를 추가하여 양자화 파라미터가 변하더라도 영상의 복잡도의 측도인 모델 파라미터는 변하지 않게 하였다. 광범위한 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 비슷한 평균 화질을 유지하면서 화질의 변동을 큰 폭으로 줄였음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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