DTW는 길이가 서로 다른 시퀀스 사이의 간격을 제거하고 패턴의 유사성을 알아낼 수 있지만, 시공간 복잡성 때문에 대규모 데이터셋에서 많은 계산 비용이 필요로 한다. 본 논문에서는 계산 비용을 줄일 뿐만 아니라 결괏값의 오차도 없는 DDTW 알고리즘을 제안한다. 그리고 시퀀스의 길이에 따른 연산 시간을 측정하여 DTW와 DDTW의 알고리즘 복잡도를 비교한다. 시뮬레이션 결과 DTW에 비해 DDTW에서 연산 시간이 눈에 띄게 줄어듦을 확인하였다.
본 논문은 필터링 수행율을 향상시키기 위해, DTW 알고리즘을 제시한다. 여기에서 말하는 컨텐츠 필터링은 음성의 특징을 사용해서 컨텐츠를 구분하는 것을 확인하는 기술이다. 즉, 이 방법이 일반 컨텐츠와 성인 컨텐츠를 구분한다. 음성에 대한 정보를 추출하는 방법이 컨텐츠를 필터링하는데 있어서 기여를 할 수 있다. 즉, DTW 알고리즘을 사용하여 필터링 인식률을 향상하는 방법이라고 제안을 한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 적용 가능성과 일반성을 평가하기위하여 수치적인 예를 적용한다. 제안하는 성질의 정확도를 시험하기 위해서 실험을 제공하였다. 결과적으로 일반 컨텐츠와 성인 컨텐츠 특성의 차이를 알았다. 추후에 이 성질을 필터링 성능 향상에 응용할 수 있다.
센서네트워크에서 목표물 탐지하는데 있어 높은 샘플링이 수반되어야 하는 주파수 분석을 피하기 위하여, 낮은 샘플링 데이타를 이용하더라도 목표물 식별이 가능한 시계열(Time-series) 분석 기법으로서 시간 정합 유사도 측정 알고리즘을 소개하고 그 중에 가장 우수한 DTW-Cosine 알고리즘을 제안한다. 시계열 분석 기법을 이용하여 패턴을 비교하기 위해서는 지역 시간 이동 문제와 공간 신호 변이 문제를 극복해야 하는데 DTW-Cosine 알고리즘은 이를 효과적으로 극복함과 동시에 Smoothing 기법을 통하여 다른 시간 정합 유사도 측정 알고리즘들에 비해 전체적으로 최소 10.31% 이상의 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 최근 새롭게 발견된 low-rate TCP (LRT) 공격과 이 공격을 감지하기 위한 DTW (Dynamic Time Warping) 알고리즘을 분석하고 공격 검출에 대한 성능 향상을 위한 스케일링 기반 DTW (Scaling based DTW; S-DTW) 알고리즘을 소개한다. Low-rate TCP 공격은 대용량 트래픽을 사용한 기존 서비스 거부 공격과는 다르게 공격 트래픽의 평균 트래픽 양이 적어서 기존 DoS 공격에 대한 감지 방식으로는 검출되지 않는다. 그러나 LRT 공격은 주기적이고 짧은 버스트 트래픽으로 TCP 연결의 최소 재전송 타임아웃 (Retransmission Timeout; RTO)에 대한 취약성을 공격하기 때문에 패턴 매칭으로 공격 감지가 가능하다. 기존 메커니즘에 의한 감지 기법은 공격 패턴의 입력 샘플 템플릿을 기준으로 입력 트래픽이 정상 트래픽인지 또는 공격 트래픽인지를 판별한다. 이 과정에서 입력 트래픽의 특성에 따라서 DTW 알고리즘은 정상 트래픽을 공격 트래픽으로 오판하는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오판을 줄이기 위하여 기존 DTW 알고리즘의 전처리 과정인 자기상관 (auto-correlation) 처리를 분석하여 오판을 규명한다. 또한 스케일링 기반으로 자기상관 처리 결과를 수정하여 공격 트래픽과 정상 트래픽의 특성의 차이를 증가시킴으로써 DTW 알고리즘에 의한 공격 감지 능력을 향상시킨다 마지막으로 다양한 스케일링 방식과 표준편차에 의한 트래픽 분석 방법도 논의된다.
본 논문에서는 핵심어 검출 시스템을 실시간 적용이 가능한 하드웨어로 구현하기 위해 연산량이 적고 구조가 간단한 단일 끝점 DTW 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반적 DTW가 양쪽 끝점을 요구하는데 비하여 단지 한쪽 끝점만 필요하므로 이용하기에 편리하며, 국부 검색의 연속이 전역 경로를 이루게 되므로 매우 적은 연산량을 가진다. 그리고, 제안한 단일 끝점 DTW가 보다 나은 성능을 지니도록 하기 위해 새로운 경사 가중치와 거리 측정법을 가지도록 하였다. 이외에도, 단일 끝점 DTW는 특징벡터 정규화를 적용하여 특징벡터 각각의 차원에서 데이터들이 같은 표준편차를 가지게 하며 모든 프레임이 같은 에너지를 가지도록 정규화 되었다 또한, 주어진 학습 패턴들에 클러스터링을 적용한 후, 각 클러스터 내에서 평균을 계산하여 구한 패턴을 해당 핵심어를 대표하는 여러 개의 기준패턴으로 삼았다. 이러한 기준패턴들과 입력 음성의 특징벡터가 이미 정해진 문턱값 보다 작은 거리 내에 있을 때 핵심어는 검출된다. 제안된 알고리즘을 고립단어 음성인식과 핵심어 검출 실험에 적용하여 다른 방법을 이용한 결과보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.
초기 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용한 화자인식 방법은 인식률이 시간이 지남에 따라 저하된다는 단점이 있었다[1][3][4]. 따라서 이를 보완하기 위한 새로운 알고리즘이 많이 제안되었다. 본 논문에서는 DTW방법을 이용한 화자 인식 시스템의 사용자 등록시기에 화자에 대한 불충분한 음성특징을 보충하고 시간이 지남에 따라 발생하는 오인식률의 증가를 줄이기 위해 사용자 등록시 기준패턴의 정규화를 수행하고 시스템 사용시 기준패턴을 변경하는 방법이다. 본 논문에서 사용된 핵심적인 알고리즘은 VQ(Vector Quantization)와 DTW 방법이다. 본 논문의 알고리즘을 이용한 모의 실험 결과 기존의 방법에 비해 $3.3\%$ 인식률 향상되어 $97.5\%$의 인식률을 얻을 수 있었다.
동적계획법이 기반인 Dynamic Time Warping은 두 패턴의 유사도를 비교하기 위해 널리 사용되는 방법이다. DTW알고리즘에는 2가지 알려진 문제점이 있다. 첫 번째 문제는 DTW알고리즘은 2개의 패턴의 대응경로를 계산하면서 특이점이 발생하는 문제가 발생하게 된다. 두 번째 문제는 동적패턴의 대응경로가 올바른지 알 수 없다는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 DTW알고리즘의 문제에 대한 효과적인 해결을 위하여, 2차 미분 연산자를 적용한 DTW알고리즘을 제안 한다. 2차 미분 연산자의 하나인 "라플라시안오브가우시안" 연산자를 적용하여, 효과적으로 특이점에 대한 문제를 해결하고, 올바른 대응경로를 가질 수 있는 방법에 대하여 제안하고, 실험의 결과로 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명한다.
본 논문에서는 스마트 TV, 스마트폰으로 대표되는 스마트 장치에서 비접촉식 전위계차 센서(CEPS)로부터 추출된 동작신호를 k-NN과 DTW 알고리즘을 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 CEPS 신호는 칼만 필터를 이용해서 잡음을 제거해주고 정규화를 시켜준다. 다음 인식 속도를 향상시키고 분류에 방해되는 성분제거 하기 위해 PCA 알고리즘을 사용해서 신호의 차원을 축소시켰다. 그리고 k-NN과 DTW 알고리즘을 사용하여 인식 작업을 수행하였다. 실험 결과에서는 앞서 언급된 2개의 스마트 장치 환경 셋팅에 대해서 설명하고 각각의 환경에서 추출된 신호를 제안된 알고리즘에 의해서 인식을 하였다. 기존 인식 알고리즘의 결합과 분해를 통해 다양한 결과를 비교 분석함하고 90% 이상의 인식률을 달성함으로써 제안된 방법의 우수성을 증명하였다.
본 논문에서는 화자인식의 성능향상을 위한 dynamic time warping (DTW) 기반의 문맥 제시형 화자인식에 대해 연구하였다. 화자인식에 있어 중요한 요소인 화자의 특성을 잘 반영할 수 있는 참조패턴을 생성하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하였다. 또한, 문맥 종속형과 문맥 독립형 화자인식의 단점을 개선하기 위해 문맥 제시형 화자인식을 수행하였다. Clos set에서 화자식별과 open set에서 화자확인 실험을 하였으며 실험결과 기존 방법의 참조패턴을 이용하였을 경우보다 유전자 알고리즘에 의한 참조패턴이 인식률과 인식속도 면에서 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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