본 논문에서는 HDTV 비디오 신호를 처리함에 있어 신호의 병목현상을 없애주고 신호의 원활한 처리를 위해 새로운 알고리듬을 적용하여 54MHz의 동작 주파수를 갖는 패커를 제안하였다. 또한 제안된 패커의 성능을 검증하기 위해 조합논리를 이용한 ROM 테이블 구조를 갖는 DCT 계수 부호화부를 함께 설계하므로써 DCT 계수 부호화부의 출력을 제안된 패커의 입력 데이타로 사용하였다. 본 논문에서 제안된 회로는 VHDL 코드를 이용하여 설계하였고 SYNOPSYS tool의 $0.65{\mu}m$ 공정을 이용한 모델링과 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 희소 패리티 검사 행열로부터 생성된 생성행열을 사용하여 에러 정정능력과 높은 부호율을 갖는 DC-free 다중 모드 부호를 구성하기 위한 새로운 부호화 기법을 제안 한다. 제안된 기법은 별개의 후보 부호워드들을 생성하기 위해 고속 생성행열들을 이용한다. 복호 과정의 복잡도는 수신된 부호워드의 신드롬이 ‘0’인지 아닌지에 따라 결정된다. 만약 신드롬이 ‘0’ 인 경우 복호는 수신된 부호워드의 잉여 비트들을 삭제하여 간단히 수행되고, ‘1’인 경우에는 합곱 (sum-product) 알고리즘으로 복호가 이루어진다. 제안된 기법은 DC 성분을 억압하면서도 낮은 비트 오율을 가질 수 있다.
본 논문에서는 토널 마스커 특성을 이용한 오디오 워터마킹 기법을 제안한다. 먼저 오디오 워터마킹 특성으로서의 토널 마스커 특성을 분석한다. 기존의 심리음향 연구들에 의하여 토널 마스커를 구성하는 주파수 신호들에 대해 비지각적인 변조가 가능하다. 그리고 여러 신호처리에 대해 처리 전, 후의 톤과 좌, 우 주파수 신호의 에너지 관계를 비교하면 매우 적은 변화를 보인다. 이러한 토널 마스커 특성을 이용한 워터마킹 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 톤의 좌, 우 주파수의 에너지 차이를 변조하여 하나의 워터마크 비트를 내장하고, 원음 없이 내장시의 비밀키를 이용하여 변조된 토널 마스커를 찾은 후 내장된 워터마크 비트를 판단하는 기법이다. 제안한 기법은 잡음 삽입과 압축, 대역 통과 필터링, 샘플링 변환, 반향처리, 주파수 등화의 공격 후, 클래식과 팝에 대해 각각 평균 오류율 0.11%, 1.26%를 보였다. 그리고 주관적인 음질 평가를 통하여 평균 SDG (Subjective Diff-Grades) -0.31의 결과를 얻었다.
본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 특징점 추적을 이용한 끼어들기 위반차량 검지 시스템을 제안한다. 제안된 끼어들기 위반차량 검지 시스템의 전체적인 알고리즘은 영상 변환 및 전처리, 특징 추출, 추적대상 차량의 특징점 등록 및 추적, 끼어들기 위반차량 검지 등의 단계로 구성된다. 특히 형태학적 기울기 영상을 이용하여 특징점을 추출하므로 써 주간 및 야간 영상에 대해 동일한 알고리즘을 적용하여 그림자, 기상 조건, 차량 전조등 및 조명 등에 강인한 영상 검지 시스템을 구성 한다. 제안한 시스템을 끼어들기 금지구간에서 주간, 야간, 비 오는 날 야간에 취득한 영상을 사용하여 실험한 결과 정인식률 99.49%와 오류율 0.51%를 보였다. 또한 실시간처리에 문제가 없는 평균 91.34frame/s의 빠른 처리속도를 나타냈다.
본 연구는 2006-2007년 한국임상수의학회지에 발표된 논문을 대상으로 자료 분석과 보고방법의 오류를 중심으로 검토하였다. 총 129편 중 94편이 적어도 한가지 이상의 통계분석을 수행하였으며, 분석기법으로는 세 집단 이상 비교 (53편, 56.4%), 두 독립표본 검정 (40편, 42.6%), 짝지은 표본 검정 (9편, 9.6%) 순으로 나타났다. 94편 중 62편 (66%)의 논문에서 적어도 한가지 이상의 통계적 오류가 발견되었다. 주요 오류로는 짝지은 표본에 대한 독립표본 검정, 세 집단 이상에 대한 t 검정의 반복, 카이제곱 검정에서 연속성 보정 무시, 분산분석에서 정규성 검토와 다중비교 방법 선택의 오류, 반복측정 자료에 대한 의존성 가정 무시, 통계분석 방법에 대한 부적절한 설명, 적용한 분석기법에 대한 구체적인 설명 부재 등으로 나타났다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서는 학회차원에서 통계처리와 기술방법에 대한 가이드라인을 시급히 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.
논문 초록은 논문의 내용을 요약해 제시함으로써 독자들의 연구결과물에 대한 빠른 검색과 이해를 도모한다. 초록의 구성은 대부분 전형적인 경우가 많기 때문에, 초록의 구조를 자동 분석하여 색인해두면 유사구조 초록을 검색하거나 생성하는 등의 연구효율화에 기여할 수 있다. 허세훈 외 (2019)는 초록 자동구조화를 위한 말뭉치 SPA2019 및 기계학습기반의 자동구조화 방법을 제시하였다. 본 연구는, 기존 SPA2019 의 구조화 오류를 바로잡고, SPA2019 에서 추출한 1,346 개의 초록데이터와 2,385 개의 초록데이터를 추가한 SPA2020 말뭉치를 새로이 소개한다. 또한, 다양한 선학습 기반 트랜스포머들을 활용하여 초록 자동구조화를 수행하였으며, 그 결과 BERT-0.86%, RoBERTa-0.86%, ALBERT-0.84%, XLNet-0.86%, DistilBERT-0.85% 등의 자동구조화 성능을 보임을 확인하였다.
최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.
본 논문에서는 환경 잡음과 원거리 음성 입력 그리고 노인 발화 등의 열악한 음성 인식 환경에서의 음성 언어이해(spoken language understanding)를 위한 정보 추출 접근 방식에 대해 논하고 있다. 정보 추출의 목적은 미리 정의된 slot에 적절한 값을 찾는 것이다. 음성 언어 이해를 위한 정보 추출은 필수적인 요소만을 추출하는 것을 목적으로 하는 개념 집어내기(concept spotting) 접근 방식을 사용한다. 이러한 방식은 미리 정의된 개념 구조 slot에만 관심을 가지기 때문에. 음성 언어 이해에서 사용되는 정보 추출은 언어를 완전히 이해한다기보다는 부분적으로 이해하는 방식을 취하고 있다. 음성 입력 언어는 주로 열등한 인식 환경에서 이루어지기 때문에 많은 인식 오류를 가지고 이로 인해 텍스트 입력에 비해 이해하기 어렵다. 이러한 점을 고려하여, 특정 정보에 집중함으로써 음성 언어를 이해하고자 시도하였다. 도로 정보 안내 영역을 대상으로 한 실험에서 텍스트 입력(WER 0%)과 음성 입력(WER 39.0%)이 주어졌을 때, 개념 집어내기 방식의 F-measure 값은 각각 0.945, 0.823을 나타내었다.
본 연구에서는 겨울철 특별관측기간(2012년 1월 5일에서 2월 29일)동안 강원지방기상청에 설치된 GPS 자료를 이용하여 가강수량을 산정하고 이를 라디오존데 가강수량 자료와 비교 분석하였다. GPS 자료를 후처리하기 위하여 Bernese 5.0 소프트웨어를 사용하였다. GANG 단독측위와 GANG, DAEJ의 비교적 짧은 거리의 두 지점만을 이용한 상대측위 결과에 따른 가강수량은 시간에 따른 변동폭이 크고 실제 환산된 가강수량에 비해 5배 정도 크게 나타났다. 이러한 대류권 절대 오차에 의한 오류를 제거하기 위한 방법으로 Xian Dao (BJFS), Ibaraki-ken (TSKB) 국제 IGS 사이트의 장거리 기선설정으로 GPS 후처리를 실시한 결과 라디오존데 관측값과 상관이 0.93, 평균편의오차가 0.67, 평균제곱근오차가 6.40 수준으로 나타났다. 또한 GPS 수신기 고도 차이로 발생할 수 있는 대류권 상대 오차를 제거하기위해 강원지방기상청과 아주 가까운 지점인 강릉 원주대학교에 설치된 GPS 자료를 추가하여 후처리한 결과 상관이 0.93, 평균편의오차가 0.61, 평균제곱근오차가 5.79로 보다 개선된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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