본 논문에서는 임의의 음성을 특정 화자가 발성한 것처럼 들리도록 변환하는 음성 개성 변환 알고리즘에 대해 연구하였다. 제안된 기법은 화자의 음성을 LPC 켑스트럼, 피치, 발성 속도를 사용하여 표현하였으며 각각에 대한 변환 규칙을 생성하여 변환을 수행하였다. LPC 켑스트럼은 혼합 가우시안 모델을 이용한 확률적으로 모델링하고, 두 화자간의 대응관계를 조건 확률로 나타내었다. 확률적인 모델링에 필요한 각종 파라메터들을 얻기 위해 최대 가능도 기법이 사용되었으며, 변환 LPC 켑스트럼은 최소 자승 오차 방법에 근거하여 얻어지도록 하였다. 운율 변환을 위한 변수로 본 논문에서는 피치와 발성 속도를 사용하였으며, 두 음성간의 평균값 비율을 사용하여 운율 변환을 수행하였다. 제안된 기법은 기존 벡터 양자화 기반의 기법과 비교에서, 객관적인 척도로 사용한 평균 켑스트럼 거리 감소율, 가능도 증가율 면에서 우수한 성능을 나타내었다. 주관적인 테스트에서도 기존의 방법과 유사한 인식율을 얻었으며 특히 완만하게 변화하는 스펙트럼 궤적에 따른 고음질이 얻어짐을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 단일 함정에 대해 근접방어용 대공방어유도탄을 이용한 대함유도탄 방어 기법 로직을 제안한다. 방어함정은 레이더 정보를 이용해 대함유도탄 궤적을 예측하고, 예측된 궤적을 바탕으로 방어 기법 로직에 의해 교전 계획을 수립한다. 방어 기법 로직은 최대한 많은 수의 대함유도탄을 함정으로부터 최대한 먼 곳에서 요격하는 로직으로 이전 발사가 요격에 실패했을 경우에 대비하기 위함이다. 방어유도탄의 할당에 관한 결정은 통합 격추 확률과 예상 요격 지점 비교를 통해 이루어진다. 제안한 로직의 성능은 비선형 2차원 평면 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 연구는 초고령노인의 인지기능을 생애과정이라는 연속선상에서 이해하고자 70대 이후 10년간의 인지기능의 변화를 살펴보고, 인지기능 변화에서 집단 내 차이에 주목하여 서로 다른 궤적의 유형을 살펴보고자 하였다. 또한 배우자 상실과 성별이 인지기능 변화궤적의 다양성과 어떠한 관련이 있는지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2006년(1차)부터 2016년(6차)까지 총 6차년도 '고령화연구패널'의 응답자 800명을 대상으로 잠재유형성장분석과 다항로지스틱 분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 잠재유형성장분석 결과, 분석대상자들의 인지기능 변화궤적은 세 가지의 유형, 인지기능의 초기값이 높고 이를 유지하는 [고기능 유지형], 초기값이 낮으며 이후 지속적인 감소를 보이는 [저기능 감소형], 그리고 중간수준의 초기값을 유지하는 [중기능형]으로 구분되었다. 다항로지스틱 분석을 통해 유형과 결혼상태 및 성별과의 관련성을 살펴본 결과, 성별과 결혼상태를 함께 고려하는 경우 여성이 남성에 비해 [고기능 유지형]에 비해 [저기능 감소형]이나 [중기능형]에 속할 가능성이 유의하게 높았다. 성별을 고려하지 않는 경우에는 결혼상태와 인지기능 변화유형과의 관련성이 유의하게 나타나, 유배우상태가 유지된 사람들에 비해 조사기간 중 사별을 경험한 사람들은 [고기능 유지형]에 비해 [저기능 감소형]에 속할 확률이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 고령자들의 인지기능 변화가 하나의 궤적을 따르기보다는 다양한 궤적 유형이 존재한다는 점을 보여준다. 또한 이러한 인지기능의 다양성을 이해하는데 있어 성별과 결혼상태, 특히 결혼상태를 배우자 존재 여부의 고정된 상태가 아닌 배우자 상실과 같이 결혼상태에서의 변화 경험을 함께 고려하는 것이 필요하다는 점을 시사한다.
IADC의 '25년 규정'에 의해 미션종료 된 저궤도 인공위성은 25년 이내에 지구로 재진입, 소각 폐기되도록 권고하고 있다. 이때 인공위성의 부품일부 또는 다수가 살아남아 지상에 충돌할 경우 인명 및 재산피해를 낼 수 있다. 우리나라의 경우 저궤도 위성으로서 아리랑 인공위성과 과학기술위성을 운용 중에 있으며 임무종료 후에는 모두 대기권 재진입을 통한 폐기처리가 필수이다. 따라서 본 논문에서는 ESA의 DRAMA내부의 SARA(Re-entry Survival and Risk Analysis)모듈을 이용하여 지상피해가 예측되는 크기인 가상위성의 추락궤적 및 생존부품을 분석하고 그에 따른 지상충돌확률, 피해확률을 분석하였다. 분석결과 198.831kg이 생존할 것으로 예상되며 추락지점이 한반도일 경우 전체 피해면적은 $15.2742m^2$, 피해확률은 5.9614E-03(2D)일 것으로 예상된다.
본 논문에서는 휴먼 객체들의 이동 궤적 정보를 기반으로 휴먼 상호 행동을 인식하기 위한 새로운 모델을 제안한다. 복잡한 휴먼 상호 행동들은 의미있는 작은 단위로 분할될 수 있는데 이를 '부-상호행동'이라 하며, 이들을 표현하는 모델들의 순차적 연결 또는 네트워크로 상호 행동을 모델링한다. 제안하는 모델은 서로 다른 상호 행동들에 공통적으로 나타나는 부-상호 행동들을 공유하도록 함으로써 모델의 복잡도를 낮추어 매우 효율적이다. 상호 행동 네트워크 모델의 동작 분석 및 기존 방법과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.
전력산업이 경쟁적 시장체제로 옮겨가면서 기존의 수직통합체제에서와는 다른 운영 메카니즘을 필요로 하게 되었다. 기존의 급전 알고리듬은 최적화 모델에 기반 하여 비용 최소화 목적함수 및 물리적 재무적 제약조건을 정식화하여 최적의 발전량을 산출하는 개념인데, 현재의 상용 시장 시뮬레이터들은 대부분 이러한 기존 급전 알고리듬에 근거하여 시장가격을 추정하게 된다. 이러한 방법을 분석적 방법이라고 하는데, 이러한 방법으로 시장가격을 추정하기 위해서는 다양한 데이터들이 정확히 입력되고 시장의 구조적 모델로 상세히 수립되어야 정확한 결과를 예측할 수 있다. 수직 통합적 체제에서는 모든 데이터들이 단일의사결정 주체에 집중되므로 이러한 방법이 적합하지만, 경쟁적 시장체제에서는 많은 정보가 상업적 기밀로 분류되기 때문에 발전사업자 입장에서 이러한 방법으로 가격을 예측하는데 한계가 있을 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 분석적 방법을 적용하기 힘든 상황에서, 시장의 과거 데이터와 공개 정보를 이용한 실험적 방법에 근거하여 확률과정 기반의 가격모델을 수립하고 그로부터 시장가격의 궤적을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 이러한 확률과정론 기반의 가격 모델은 장기적인 설비계획과 장기계약을 수립하는데 유용하게 사용될 수 있으리라 전망된다.
최근 빈번하게 발생하는 태풍사상은 극심한 홍수 및 바람 재해를 유발 시키고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 1951년부터 2012년까지 한반도에 내습한 총 197개의 태풍사상을 대상으로 태풍의 발생위치 및 태풍의 궤적을 기준으로 태풍을 범주화 할 수 있는 확률론적 클러스터링 기법을 개발하였다. 모의실험을 통하여 개발된 모형의 적합성을 확인할 수 있었으며, 태풍 경로에 적용이 가능한 방안으로 평가되었다. 1951년부터 2012년까지 한반도 내습한 197개의 태풍사상을 대상으로 확률론적 클러스터링 기법을 적용한 결과 한반도를 내습한 태풍사상은 총 7개의 클러스터로 분류되었으며, 대부분 위도 $10^{\circ}{\sim}20^{\circ}N$, 경도 $120^{\circ}{\sim}150^{\circ}E$ 해수면에서 발생하여 한반도를 향하여 진행하는 것으로 나타났다. 클러스터 B의 경우 약 25.4%의 발생빈도를 가지며, 전선의 방향도 한반도를 직접 향하고 있어 상대적으로 한반도에 영향이 가장 큰 클러스터로 분석되었으며 한반도 전체에 걸쳐서 강한 양(positive)의 강우량 Anomaly를 갖는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모형(HMM)을 이용하여 사람이 쓴 필기의 통계적 특징을 갖는 글씨를 생성하는 방법에 대해서 기술코자 한다. 온라인 필기처럼 같이 필기 궤적을 시계열 신호로 표현하고, 그 특징을 통계적 모형의 하나인 HMM으로 표현한다. HMM은 시계열 신호에 대응하는 모형 내부 경로와 심볼열의 확률 분포를 표현하는 함수이다. 따라서 최적 경로에서 볼 수 있는 최적 출력 심볼열은 훈련 필기 데이타의 평균적 필기 특징에 해당한다. HMM이 주어졌을 때 HMM에서 최적의 패턴을 해석적으로 구하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하여 HMM이나 HMM 네트워크 모형에서 필기를 생성하는 방법을 제시하고, 아울러 HMM의 문제점을 지적한다.
최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.
테이블 탑 디스플레이는 사람에게 친숙한 상호작용의 매개체인 손을 입력장치로 이용하는 일종의 탁자형 멀티 터치스크린이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 손가락 제스쳐를 활용하여 필기 숫자를 인식하는 연구를 수행함으로써 테이블 탑 디스플레이에 적합한 필기 숫자 인식 기술을 개발하였고, 이로 인해 추후 진행될 연속 숫자 혹은 특수기호의 성공적인 인식 가능성을 확인하였다. 실험 과정은 테이블 탑 디스플레이의 표면을 통해 입력된 손가락 궤적을 잡음제거, 대표점 추출등의 전처리 과정을 거쳐 16-방향 체인코드로 변환하고, 변환된 체인코드의 학습 및 필기 숫자 인식에 확률 통계적 모델인 은닉 마르코프 모델을 이용하였다. 학습에는 총 300개 필기 숫자 데이터를 이용하였고, 인식 실험에 사용한 별도의 100개의 필기 숫자 데이터에 대해 97%의 정인식율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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