두개의 영상을 정합하는 것은 컴퓨터 비젼분야의 기본적인 과정 중의 한가지이다. 본 논문에서는 영상에서 간결하면서 많은 정보를 가지고 있는 선형특징들을 이용하여 회전각도와 위치변화에 관계없이 영상을 정합하는 방법을 제안한다. 영상에서 edge성분들을 추출하여 구조체로 구성하고 이를 이용하여 Hough공간에서 최대로 누적되는 변환 파라미터들을 추정하고, 후보 파라미터들에 대하여 다시 최적의 정합조건을 가지는 파라미터를 Hough기법을 사용하여 결정한다. 많은 연산양이 요구되기 때문에 전처리 과정을 사용하여 정확하고 빠른 정합을 유도한다
본 논문에서는 UWB(초광대역 : Ultra-Wideband) 시스템에서 FCC 위원회에서 제안한 규정을 근거로 산출된 파라미터를 이용하여 M-ary PPM 시스템에서 고려되는 파라미터 값의 관계를 분석한 후 최적의 파라미터 값을 산출하였다. AWGN 채널에서 다중 접속을 고려하지 않은 단일 사용자일 경우로 가정시, 펄스 반복 개수 N/sub s/가 변화함에 따른 BER 특성과 M=4, 8인 경우 채널부호화 기법을 채용시 성능 개선으로 부호율 R(1/2, 1/3)과 구속장 K(7, 9)에 따른 Convolution 부호화를 고려하였을 경우 BER 특성을 분석하였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.454-459
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1998
연속된 음성의 인식을 위해서는 음성신호를 음성학적인 단위인 단어, 음절, 음소 등으로 분할하여야 한다. 이러한 분할을 위해서는 전이구간의 검출이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 음성신호에서 전이구간을 검출하기 위해 피치동기로 된 상관관계 계수의 변화를 나타내는 파라미터를 새로이 제안하였다. 이 파라미터는 음성신호의 안정구간에서는 매우 작은 값을 나타내지만 음성의 시작이나 유성음과 무성음의 경계에서는 큰 값을 나타내어 전이구간검출용 파라미터로 매우 용이하다.
본 논문에서는 UWB(초광대역 : Ultra-Wideband) 시스템에서 FCC 위원회에서 제안한 규정을 근거로 산출된 파라미터를 이용하여 M-ary PPM 시스템에서 고려되는 파라미터 값의 관계를 분석한 후 최적의 파라미터 값을 산출하였다. AWGN 채널에서 다중 접속을 고려하지 않은 단일 사용자일 경우로 가정시, 펄스 반복 개수 Ns가 변화함에 따른 BER 특성과 M=4, 8인 경우 채널 부호화 기법을 채용시 성능 개선으로 BCH와 Convolution 부호화를 고려하였을 경우 BER 특성을 분석하였다.
배터리의 효율적인 관리와 안정적인 운영을 위해서는 배터리의 노화에 따른 배터리의 모니터링이 필요하다. 하지만 모델 기반의 SOH 예측 모델의 경우 파라미터의 변화에 대한 정확한 정보가 반영되지 않을 경우 심각한 오류를 야기 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비 모델인 시계열 예측 기법 ARIMA 모델을 제안하고 전기적 특성 실험을 통한 내부 파라미터에 대한 분석과 파라미터에 대한 상관분석, 이를 통한 SOH 예측을 통해 ARIMA 모델의 특성 및 정확성에 대해 제안한다.
최근 전통적인 PI제어를 적용한 유도전동기의 제어운전시스템이 산업현장에 많이 보급되어 있다. 그러나, 이러한 방법은 파라미터 변동이나 부하외란에 대해 매우 민감하며, 속도 제어기의 이득이 고정되어 전동기 운전 중에 파라미터가 변하거나 스텝상태로 변화하는 부하가 걸리게 되면 안정성과 추종성능이 악화되는 경향이 있다. 본 논문에서는 전동기의 기계적인 파라미터 변화와 함께 외란의 변화에 대하여 강인한 외란상쇄 제어를 고려하였다. 제안한 시스템은 부하토크를 최소차원 상태관측기를 근거로 추정하였다. 따라서 상태관측기를 사용한 속도제어기는 토크에 대한 Feedforward 루프를 조건으로 사용할 수 있으므로 강인한 속도제어 시스템을 실현할 수 있다. 또한 스텝입력 상태의 외란에 대하여 최적제어 시스템 설계를 하였다.
IEEE 802.11e의 EDCF(Enhanced Distributed Coordination Function)는 무선 랜에서의 QoS(Quality of Service)를 지원하기 위해 표준화되었다. EDCF는 경쟁 기반 채널 접근 방식으로 기존의 DCF(Distributed Coordination Function)를 강화한 매체 접근 프로토콜로서 차별화된 AC(Access Category)를 가지고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.11e 네트워크에서 QoS에 영향을 미치는 파라미터인 AIFS(Arbitration Inter Frame Space), CWmax(Max Contention Window) 값을 변화함으로써 각 파라미터가 네트워크 성능에 미치는 영향을 평가하였다. 시뮬레이션 수행은 NS-2 (Network Simulator-2)를 이용하였으며, 성능 파라미터의 변화에 따른 네트워크 성능의 변화를 검증하였다.
본 논문은 데드비트 외란 관측기를 사용한 외부 부하 외란 보상과 파라미터 추정기에 의한 보상 이득의 조정을 나타내고 있다. 결론적으로 PMSM의 응답은 지표 시스템을 따른다. 부하 토크 보상 방법은 데드비트 관측기로 구성된다. 노이즈 영향을 감소시키기 위해 MA 처리에 의해 구현된 후단 필터를 적용하였고, RLSM 파라미터 추정기를 가진 파라미터 보상기가 주어진 실제 시스템의 이득 계산시 사용된 파라미터로 가상 동작하여 이득이 오차가 없는 것처럼 동작하게 한다. 제안된 추정기는 문제를 풀기 위해 고성능 외란 관측기와 조합하여 사용한다. 제안된 제어 시스템은 부하토크와 파라미터 변화에 대해 강인하고 정밀한 시스템이 된다. 이상의 제안된 시스템의 안정성과 유용함이 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인되었다.
모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 컴퓨터 애니메이션 제작에 매우 광범위하게 사용되고 있다. 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작 기술은 센서를 사용해서 대상체의 운동을 측정하여 운동 렌더링 파라미터를 추출한 후, 이 운동 파라미터를 컴퓨터에 옮겨서 그래픽 툴을 사용하여 애니메이션화 한다. 이러한 일련의 작업이 현재의 데스크 톱 컴퓨터에서는 문제없이 수행될 수 있지만, 모바일 임베디드 시스템에 그대로 적용되기에는 다소 무리가 있다. 왜냐하면, 모바일 임베디드 시스템의 경우, CPU의 계산 능력과 메모리의 크기가 매우 작기 때문에 이에 특화된 방법이 필요하게 된다. 이러한 취지에서 본 논문은 모바일 임베디드 시스템에서 메모리 사용 효율을 높이기 위해서, 추출된 운동 렌더링 파라미터의 데이터량을 줄여서 메모리에 저장하는 방안을 모색한다. 일반적으로 사용되는 영상 압축 기술은 복원 과정이 복잡해서 모바일 임베디드 시스템의 적은 계산력에 무리를 줄 수 있으므로, 가능한 복원 과정도 계산량이 적은 방안을 강구할 필요가 있다. 이와 같은 목적으로 본 논문에서는 추출된 운동 렌더링 파라미터의 프레임 별 변화를 시간 정합 함수로 모델링 하여, 정합 함수의 파라미터를 메모리에 저장하고, 정합 함수의 함수값 계산을 통해 운동 파라미터를 복원해 내는 쉽고 효율적인 방법을 제안한다. 그리고 본 정합 데이터 압축 방식을 사용하여 상용화된 모바일 임베디드 멀티미디어 시스템에서 효율적인 모션 캡쳐 기반 컴퓨터 애니메이션 제작을 시현한다.
논문은 지식기반의 음성인식 시스템에서 비음 위치를 검출하기 위한 음향음성학적 파라미터를 제시하였다. 음향음성학적 파라미터는 앞선 연구자들의 연구내용을 토대로 비강을 통해 음성이 발성될 때 나타나는 특징을 기반으로 하여 선별하였다. 선별된 파라미터들은 대역별 에너지 비율, 대역별 에너지의 차이, 포먼트 그리고 포먼트의 차이로써, 비음 위치에 따라 변화하는 조음기관의 영향을 잘 나타내 주었다. 이러한 음향음성학 파라미터를 이용하여 비음을 순비음(/m/), 치경비음(/n/), 그리고 연구개비음(/ng/)으로 나누는 실험을 진행하였고, TIMIT 데이터베이스로 실험하였을 때 57.5%의 검출률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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