• 제목/요약/키워드: 퍼지 소속도 천이

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낮은 신호 대 잡음비 환경에서의 퍼지 소속도 천이 C-means 클러스터링을 이용한 음성구간 검출 알고리즘 (Voice Activity Detection Algorithm using Fuzzy Membership Shifted C-means Clustering in Low SNR Environment)

  • 이기현;이윤정;조진호;김명남
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.312-323
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    • 2014
  • 음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간을 찾는 과정으로 잡음제거나 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경에서 문장형태의 음성신호에 대해서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 신호의 엔트로피를 이용한 초기 VAD과정을 거친 후, 퍼지 소속도 천이 c-means 클러스터링 방법을 이용해 주 VAD과정을 거치는 새로운 VAD알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교 평가하기 위하여 백색잡음의 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

하천 친수공간 복합모니터링을 통한 친수활동 종합지수 개발 연구 (A study on the development of a comprehensive waterfront activity index through complex monitoring in waterfront)

  • 정우석;권시윤;이수정;권재현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.490-490
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    • 2022
  • 국내 대하천 및 중·소규모 하천의 홍수터 공간을 활용하여 체육시설 및 공원 등과 같은 친수 시설물을 조성하여 친수공간으로 활용하고 있으며, 시민들의 친수활동 빈도는 증가추세에 있다. 특히 하천 내에서 수상 레크레이션 활동 등과 같은 다양한 친수활동이 증가하고 있으며, 하천친수에 관한 정보 수요가 급증하고 있으나 체계적인 공급은 미흡한 수준이다. 따라서 본 연구에서는 친수공간 조성 및 유지관리에 대한 측면과 친수공간에서의 쾌적한 친수활동을 위한 정보제공 목적으로 하천 친수공간에서의 복합모니터링을 이용한 친수활동 종합지수를 산정 방법을 개발하고자 하였다. 센서 기반의 시계열 데이터 구축을 위해 하천 수질, 수리인자의 복합모니터링을 진행하였다. 수리인자(수위, 유속, 수면폭 등)와 수질인자(탁도, Chl-a, pH 등), 기상학적 인자(자외선 지수, 미세먼지 등) 등급에 따른 허용기준을 설정하여 각 등급 별로 수리인자의 값을 0~1 사이 값인 소속도로 변환하여 소속도의 합성 및 친수활동 등급을 결정하였다. 최종적으로 수리, 수질, 기상 인자별 소속도 함수 산정을 통한 퍼지합성 이론 기반의 친수활동 종합지수를 산정하였다. 그리고 친수활동 종합지수를 예보하기 위한 모델 적용을 위한 방향성을 정립하였다.

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퍼지망을 이용한 한국어 품사 태깅 (A Part-of-Speech Tagging Using Fuzzy Network)

  • 김재훈;조정미;김창현;서정연;김길창
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.593-603
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    • 1993
  • 본 논문은 퍼지 망(Fuzzy Network)외 개념을 도입하여 한국어 단어의 품사 태깅에 관한 새로운 모델을 제시하고자 한다. 한국어 단어의 품사 태깅이란 여러 개의 품사를 가진 단어가 한국어 문장 속에 나타났을 때, 단어의 품사를 올바르게 결정하는 것이다. 여기서 가장 기본적인 문제는 여러 가지의 태그를 포함하고 있는 단어들의 나열을 어떻게 퍼지 망으로 표현하는가 하는 문제이다. 본 논문에서는 한국어 품사를 태깅할 때 사용한 퍼지 망을 정점(vertex)으로 단어 품사의 퍼지 집합을 표현하고, 연결선(edge)으로 품사와 품사간의 퍼지관계를 표현한다. 일단 퍼지망으로 표현되면, 퍼지망에서의 최적의 경로를 찾는 문제와 동일하게 풀 수 있다. 일반적으로 퍼지 망에서 최적의 경로를 찾는 문제는 dynamic programming 방법에 의해서 효과적으로 해결할 수 있다. 약 2만 6천개의 형태소를 실험 데이타로 하여 실험한 결과, 전체적인 품사 태깅 정확률은 95.6%로 비교적 좋은 결과를 보였다. 앞으로 좀 더 세분화된 태그 집합과 정확히 태깅된 실험 데이타로부터 추출된 소속함수를 이용한다면, 더 좋은 결과를 기대할 수 있다.

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