• 제목/요약/키워드: DTW (Dynamic Time Warping)

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Trajectory Distance Algorithm Based on Segment Transformation Distance

  • Wang, Longbao;Lv, Xin;An, Jicun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제16권4호
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    • pp.1095-1109
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    • 2022
  • Along with the popularity of GPS system and smart cell phone, trajectories of pedestrians or vehicles are recorded at any time. The great amount of works had been carried out in order to discover traffic paradigms or other regular patterns buried in the huge trajectory dataset. The core of the mining algorithm is how to evaluate the similarity, that is, the "distance", between trajectories appropriately, then the mining results will be accordance to the reality. Euclidean distance is commonly used in the lots of existed algorithms to measure the similarity, however, the trend of trajectories is usually ignored during the measurement. In this paper, a novel segment transform distance (STD) algorithm is proposed, in which a rule system of line segment transformation is established. The similarity of two-line segments is quantified by the cost of line segment transformation. Further, an improvement of STD, named ST-DTW, is advanced with the use of the traditional method dynamic time warping algorithm (DTW), accelerating the speed of calculating STD. The experimental results show that the error rate of ST-DTW algorithm is 53.97%, which is lower than that of the LCSS algorithm. Besides, all the weights of factors could be adjusted dynamically, making the algorithm suitable for various kinds of applications.

DTW 최소누적거리를 이용한 심전도 이상 검출 알고리즘 구현 및 평가 (Implementation and Evaluation of Abnormal ECG Detection Algorithm Using DTW Minimum Accumulation Distance)

  • 노윤홍;이영동;정도운
    • 센서학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.39-45
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    • 2012
  • Recently the convergence of healthcare technology is used for daily life healthcare monitoring. Cardiac arrhythmia is presented by the state of the heart irregularity. Abnormal heart's electrical signal pathway or heart's tissue disorder could be the cause of cardiac arrhythmia. Fatal arrhythmia could put patient's life at risk. Therefore arrhythmia detection is very important. Previous studies on the detection of arrhythmia in various ECG analysis and classification methods had been carried out. In this paper, an ECG signal processing techniques to detect abnormal ECG based on DTW minimum accumulation distance through the template matching for normalized data and variable threshold method for ECG R-peak detection. Signal processing techniques able to determine the occurrence of normal ECG and abnormal ECG. Abnormal ECG detection algorithm using DTW minimum accumulation distance method is performed using MITBIH database for performance evaluation. Experiment result shows the average percentage accuracy of using the propose method for Rpeak detection is 99.63 % and abnormal detection is 99.60 %.

음성 질의 기반 디지털 사진 검색 기법 (A Query-by-Speech Scheme for Photo Albuming)

  • 김태성;서영주;이용주;김회린
    • 대한음성학회지:말소리
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    • 제57호
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    • pp.99-112
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    • 2006
  • In this paper, we introduce two retrieval methods for photos with speech documents. We compare the pattern of speech query with those of speech documents recorded in digital cameras, and measure the similarities, and retrieve photos corresponding to the speech documents which have high similarity scores. As the first approach, a phoneme recognition scheme is used as the pre-processor for the pattern matching, and in the second one, the vector quantization (VQ) and the dynamic time warping (DTW) are applied to match the speech query with the documents in signal domain itself. Experimental results show that the performance of the first approach is highly dependent on that of phoneme recognition while the processing time is short. The second method provides a great improvement of performance. While the processing time is longer than that of the first method due to DTW, but we can reduce it by taking approximated methods.

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Himawari-8/AHI 기반 반사도 분광 라이브러리를 이용한 해양 구름 탐지 (Cloud Detection Using HIMAWARI-8/AHI Based Reflectance Spectral Library Over Ocean)

  • 권채영;서민지;한경수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권5_1호
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    • pp.599-605
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    • 2017
  • 위성 영상의 정확한 구름 판별 여부는 이를 활용하여 생산되는 다른 산출물들의 정확도에 민감한 영향을 미치므로 매우 중요하다. 특히 해양에서 구름에 오염된 화소는 해수면 온도(Sea Surface Temperature: SST), 해색(ocean color), 클로로필-a(chlorophyll-a) 등 다양한 해양 기반산출물의 주된 오차 요인으로써 해양에서의 정확한 구름 탐지는 필수적이며 이는 해양 순환을 이해하는데 기여한다. 그러나 현재 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Advanced Himawari Imager (AHI) 등 대부분 실시간 운영을 위한 알고리즘에서 사용되고 있는 고정 경계값 검사 방법은 태양-해양-센서의 상대적인 위치에 따라 변화하는 해양의 분광 특성을 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 NOAA의 Himawari-8 구름 산출물을 이용하여 Himawari-8/AHI 반사도 채널에서의 태양 천정각(Solar Zenith Angle: SZA), 위성 천정각(Viewing Zenith Angle: VZA) 변화에 따른 청천 해양 표면 화소의 반사도를 수집하여 분광 라이브러리를 구축하였고 이를 이용하여 동적 경계값 방법인 Dynamic Time Warping (DTW)기법에 적용하여 구름탐지를 수행하였다. 본 연구의 구름탐지 결과를 Japan Meteorological Agency (JMA)의 구름 산출물과 정성적 비교한 결과 JMA 구름 산출물은 청천 화소를 불확실(unknown)으로 오탐지 및 과대탐지 하는 경향을 보였다. 이에 반해 본 연구에서는 태양 천정각이 고각인 지역에서 과대 탐지 및 오탐지되는 문제점을 개선하였다.

SOLA를 이용한 더빙 신호의 시간축 동기화 (Time-Synchronization Method for Dubbing Signal Using SOLA)

  • 이기승;지철근;차일환;윤대희
    • 방송공학회논문지
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    • 제1권2호
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    • pp.85-95
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    • 1996
  • 본 논문에서는 음성 신호의 시간축 변화에 널리 사용되고 있는 SOLA(Synchronized Over-Lap and ADD)기법을 사용하여 더빙된 신호를 본래의 음성 신호와 시간적으로 일치시키는 기법을 제안하였다. 방송 녹음의 경우, 큰 레벨의 배경 잡음등으로 인하여 스튜디오에서의 재녹음이 필요한 경우가 발생하게 된다. 이러한 재녹음 신호는 원래의 녹음 시간과 비교하여 대략 200msec의 시간차이를 갖게 되며, 이러한 시간차이는 화면과 음성과의 합성시 입모양이 서로 불일치하는 현상을 야기시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 먼저 에너지궤적을 통해 원녹음 신호와 더빙 신호간의 어절 시작점을 서로 일치시키고, 어절내의 음소 위치를 동기화시키기 위하여 LPC 켑스트럼 분석과 DTW(Dynamic Time Warping)을 적용하였다. 음소가 서로 일치하는 지점은 원래의 녹음 신호와 더빙된 신호간의 LPC켑스트럼 자승 오차가 취소로 되는 지점을 탐색함으로서 결정된다. 음성의 합성시에는 인접 프레임간의 위상 관계가 서로 일치하도록 SOLA 방법을 사용하였다. 컴퓨터를 이용하여 모의 실험을 수행한 결과, 제안된 알고리즘을 통해 시간축 보정된 음성 신호는 음성 파형, 스펙트로그램 및 청취상으로 원래의 녹음 신호와 시간적으로 서로 일치함을 확인할 수 있었다.

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COVID-19 전후 도시철도 승차인원 시계열 군집분석을 통한 역세권 군집별 대응방안 고찰 (A Study on the Response Plan by Station Area Cluster through Time Series Analysis of Urban Rail Riders Before and After COVID-19)

  • 리청시;정헌영
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권3호
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    • pp.363-370
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    • 2023
  • COVID-19 (Coronavirus disease 2019) 확산으로 2020년 초부터 도시철도 등 대중교통수단의 이용량이 크게 변동하였다. 이에 본 연구에서는 COVID-19 이전과 COVID-19 확산 이후, 3년 동안 도시철도 역별 일별 시계열 자료를 수집하여 DTW (Dynamic Time Warping) 거리법을 통해 시계열 군집분석 유사도를 평가하여 군집 별 회귀 중앙치를 도출하고, COVID-19 등 여러 외부 사건이 이용객 수의 변동에 미치는 영향을 시계열 충격 탐지 함수(Outlier Detection)로 진단하였다. 또한 도시철도 역의 군집 별 이용 특성을 분석하고 또한 외부 충격에 따른 승객량의 변동을 파악하였다. 향후 COVID-19 재확산 시 이용량의 유지와 회복에 대한 방안을 검토하는 데 목적을 두었다.

DTW-kNN 기반의 유망 기술 식별을 위한 의사결정 지원 시스템 구현 방안 (Implementation of DTW-kNN-based Decision Support System for Discriminating Emerging Technologies)

  • 정도헌;박주연
    • 산업융합연구
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    • 제20권8호
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    • pp.77-84
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    • 2022
  • 본 연구는 기계 학습 기반의 자동 분류 기법을 적용함으로써 유망 기술의 선정 과정에 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 수행을 위해 전체 시스템의 아키텍처를 구축하고 세부 연구 단계를 진행하였다. 우선, 유망 기술 후보 아이템을 선정하고 빅데이터 시스템을 활용하여 추세 데이터를 자동 생성하였다. 기술 발전의 개념 모델과 패턴 분류 체계를 정의한 후 자동 분류 실험을 통해 효율적인 기계 학습 방안을 제시하였다. 마지막으로 시스템의 분석 결과를 해석하고 활용 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 동적 시간 와핑(DTW) 기법과 k-최근접 이웃(kNN) 분류 모델을 결합한 DTW-kNN 기반의 분류 실험에서 최대 87.7%의 식별 성능을 보여주었으며, 특히 추세의 변동이 심한 'eventual' 정의 구간에서는 유클리디언 거리(ED) 알고리즘 대비 39.4% 포인트의 최대 성능 차이를 보여주어 제안 모델의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 시스템이 제시하는 분석 결과를 통해, 대량의 추세 데이터를 입력받아 유형별로 자동 분류하고 필터링하는 과정에 본 의사결정 지원 시스템을 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

A Study on Design and Implementation of Embedded System for speech Recognition Process

  • Kim, Jung-Hoon;Kang, Sung-In;Ryu, Hong-Suk;Lee, Sang-Bae
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.201-206
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    • 2004
  • This study attempted to develop a speech recognition module applied to a wheelchair for the physically handicapped. In the proposed speech recognition module, TMS320C32 was used as a main processor and Mel-Cepstrum 12 Order was applied to the pro-processor step to increase the recognition rate in a noisy environment. DTW (Dynamic Time Warping) was used and proven to be excellent output for the speaker-dependent recognition part. In order to utilize this algorithm more effectively, the reference data was compressed to 1/12 using vector quantization so as to decrease memory. In this paper, the necessary diverse technology (End-point detection, DMA processing, etc.) was managed so as to utilize the speech recognition system in real time

시계열 내부 구조 기반 그래프 생성을 통한 행동 분류 모델 (Behavior Classification Model Based on Graph Generation Using Time Series Structural Feature)

  • 최혁순;양진환;김시웅;김성식;문남미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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    • pp.37-40
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    • 2024
  • 본 연구에서는 웨어러블 디바이스로부터 수집된 다변량 반려동물 행동 데이터를 처리하기 위해, GCN(Graph Convolutional Network)과 GRU(Gated Recurrent Unit)를 결합한 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시계열 내부 구조를 활용하여 그래프 구조로 변환하고, DTW(Dynamic Time Warping) 유사도 분석을 통해 노드 간의 시간적 유사도를 기반으로 엣지를 생성한다. 실험결과로 DTW 기반 엣지 생성 방식이 유클리드 거리 및 선형 방식에 비해 더 높은 성능을 나타냈다. 본 연구는 반려동물의 행동을 정확히 분류하기 위한 효과적인 방법론을 제공한다.

개선된 MSVQ 인식 시스템을 이용한 단독어 인식에 관한 연구 (A Study on Isolated Word Recognition using Improved Multisection Vector Quantization Recognition System)

  • 안태옥;김남중;송철;김순협
    • 한국통신학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.196-205
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    • 1991
  • 본 논문은 화자 독립의 단독이 언직에 관한 연구로 기존의 MSVQ(multisection vector quantization) 일질시스템을 개선한 새로운 MSVQ 시스템을 제안한다. 제안된 내용은 기존의 시스템과는 달리 인식시 시험패턴의 구간 수를 표준패턴의 구간 수보다 한 구간 더 늘리는 것이다. 이 방법에 의한 실험시 인식 대상으로는 146개의 DDD 지역망을 선택했으며, 특징 파라베타로는 12사 LPC 스트럼(cepstrum) 계수를 사용했고 코드북 지정석 중심점 구하는 방법으로 MINSUM과 MINIMAX기법을 사용하였다. 실험 결과에 의하면 DTW(dynamic time warping) 패턴 매칭 방법, VQ(vector quantization)에 의한 방법은 물론 기존의 MSVQ 방법보다 계산량이 감소함과 동시에 더 높은 인식율을 얻을 수 있었다. 수 있었다.

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