이미지에서 문자 추출은 영상을 이해하기 위한 가장 기초적이고 중요한 문제이다. 본 논문에서는 문자의 획 특징을 이용하는 통계적인 방법으로 문자 영역을 검증하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 $16\times16$ 크기의 텍스트와 비텍스트 이미지를 웨이블릿(wavelet) 변환하여 문자의 획과 방향성을 표현하는 35차원의 특징을 추출한다. 추출된 특징 중 변별력이 높은 특징만을 선택하여 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 구성한다. 분류기론 이용하여 $16\times16$크기의 윈도우로 검증 영역을 스캔하면서, 각각의 윈도우를 텍스트와 비텍스트로 분류하고 최종적으로 검증 영역의 텍스트 여부를 결정한다. 제안한 방법을 적용함으로써 텍스트와 유사하여 구별하기 어려운 비텍스트 영역을 검증할 수 있었다.
Eigenvoice 방법은 고속화자적응에 적합하다고 알려져 있지만, 이 방법은 발화수가 증가하더라도 추가적인 인식성능향상이 이루어지지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 음성 특징벡터의 차원별로 eigenvoice의 가중치를 구하여 적응시키는 방법과 또한 적응 데이터 수에 따라 높은 인식률을 얻는 적응 방식을 선택하는 방식을 제안한다. 화자독립모델 및 eigenvoice들을 구성하기 위해 POW (Phonetically Optimized Words)데이터베이스를 사용하였으며, PBW(Phonetically Balanced Words) 452단어 중50개까지 발화 수를 변화시키면서 교사방식 (Supervised mode)로 적응에 사용하고 나머지 중 400개를 인식실험에 사용하였다. 차원별 eigenvoice 방법이 발화수가 증가함에 따라 기존의 eigenvoice 나 MLLR 방법보다 높은 성능을 보였으며, eigenvoice와 차원별 eigenvoice방법 사이의 적응 모드 선택을 통해 기존의 eigenvoice 방식에 비해 최고 26%의 단어 오인식률 감소를 얻었다.
This study was intended to computerize the structural analysis of two-dimensional continuum by finite element method, and to provide a preparatory basis for more sophisticated and more generalized computer programs of this kind. A computer program, applicable to any shape of two-dimensional continuum, was formulated on the basis of 16-degree-of- freedom rectangular element. Various computational aspects pertaining to the implementation of finite element method were reviewed and settled in the course of programming. The validity of the program was checked through several case studies. To assess the accuracy and the convergence characteristics of the method, the results computed by the program were compared with solutions by other methods, namely the analytical Navier's method and the framework method. Through actual programming and analysis of the computed results, the following facts were recognized; 1) The stiffness matrix should necessarily be assembled in a condensed form in order to make it possible to discretize the continuum into practically adequate number of elements without using back-up storage. 2) For minimization of solution time, in-core solution of the equilibrium equation is essential. LDLT decomposition is recommended for stiffness matrices condensed by the compacted column storage scheme. 3) As for rectangular plates, the finite element method shows better performances both in the accuracy and in the rate of convergence than the framework method. As the number of elements increases, the error of the finite element method approaches around 1%. 4) Regardless of the structural shape, there is a uniform tendency in convergence characteristics dependent on the shape of element. Square elements show the best performance. 5) The accuracy of computation is independent of the interpolation function selected.
본 논문에서는 여객용 선박에서 사람의 출입을 편리하게 관리할 수 있는 손등 정맥 패턴을 이용한 생체인식시스템에 관한 연구를 하였다. 선박USN 환경에 적용 가능한 방법으로 손등 정맥패턴을 이용한 생체인식 방법을 선택하였고 2차원 Gabor 필터를 사용하여 전처리과정의 성능을 크게 향상시켰다. 패턴 정합을 이용하여 측정한 FAR(False Acceptance Rate)과 FRR(False Rejection Rate)로 성능을 비교한 결과 기존의 고역통과 방법에 비해 오류 발생 확률을 크게 낮추었다. 그로 인하여 정맥 인식을 사용하는데 있어서 보다 높은 보안과, 오류로 인한 사용상의 불편함을 줄일 수 있었기 때문에 선박USN 환경에서 사람의 출입을 관리하는데 적용 타당성을 검증하였다.
분리막 생물반응기에서 산기량 제어는 반응기 내 유체흐름과 특히 막표면 근방에서의 전단응력을 변화시켜 막오염 감소 및 에너지 절약을 구현하는 중요 독립변수 중 하나이다. 본 연구에서는 원통형 생물 반응기 중심에 침지형 평막을 장착하고 하부에서 공기가 공급되는 3차원적 시스템에 대하여 "COMSOL"프로그램을 사용하여 수치해석하였다. 용액의 점도, 온도는 일정하다고 가정했으며 투과액 부피와 산기량의 비인 $SAD_p$를 변수로 사용하였다. 유속센서, 동영상 이미지분석으로 측정한 유속과 수치해석 결과는 11% 이내에서 일치함을 확인하였다. 반응기 내 유체의 흐름은 산기관과 막모듈 구간에서 급격하게 증가하였으나 막모듈을 지나면서 감소하였으며 반응조 벽에서 중심축 방향으로 갈수록 유속이 증가하는 경향을 보였다. 막 표면에서 계산된 전단응력은 하단 중앙부가 가장 크게 나타났으며 산기량이 증가할수록 전단응력이 증가하였다. 특히 산기량을 0.15에서 0.25 L/min로 증가할 경우 크게 증가함을 확인할 수 있었다.
Namsrai, Erdenetuya;Munkhdalai, Tsendsuren;Li, Meijing;Shin, Jung-Hoon;Namsrai, Oyun-Erdene;Ryu, Keun Ho
Journal of Information Processing Systems
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제9권1호
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pp.31-40
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2013
In this paper, a novel method is proposed to build an ensemble of classifiers by using a feature selection schema. The feature selection schema identifies the best feature sets that affect the arrhythmia classification. Firstly, a number of feature subsets are extracted by applying the feature selection schema to the original dataset. Then classification models are built by using the each feature subset. Finally, we combine the classification models by adopting a voting approach to form a classification ensemble. The voting approach in our method involves both classification error rate and feature selection rate to calculate the score of the each classifier in the ensemble. In our method, the feature selection rate depends on the extracting order of the feature subsets. In the experiment, we applied our method to arrhythmia dataset and generated three top disjointed feature sets. We then built three classifiers based on the top-three feature subsets and formed the classifier ensemble by using the voting approach. Our method can improve the classification accuracy in high dimensional dataset. The performance of each classifier and the performance of their ensemble were higher than the performance of the classifier that was based on whole feature space of the dataset. The classification performance was improved and a more stable classification model could be constructed with the proposed approach.
이 논문에서는 적분형 르장드르 다항식을 사용한 3차원 계층적 고체요소의 유한요소 정식화를 보여준다. 제안하는 육면체 고체요소는 절점, 변, 면, 그리고 내부모우드를 포함한은 4개의 서로 다른 모우드로 구성되어 있다. 영에너지 모우드와 일정변형률 조건을 확인하기 위해 고유치 시험과 조각시험이 수행되었다. 여기에 추가되어, 적응적 p-유한요소해석을 위해 유한요소해석으로부터 구한 후처리 응력값의 평활화에 기초를 둔 사후오차평가 기법이 연구된다. 자유도가 증가함에 따라 수렴속도측면에서 균등 p-분배와 불균등 p-분배에 의한 유한요소해의 차이점이 비교된다. 제안된 요소의 성능을 보이기 위해 간단한 캔틸레버보가 테스트되었다.
음원의 위치를 찾는 SSL(Sound Source Localization)은 로봇과의 인터페이스, 화상회의, 스마트 자동차 등 여러 분야에서 꼭 필요한 기술이다. 일반적으로 음원의 위치 정보를 활용하는 기술들은 주로 측정 장치에 대한 음원의 각도 정보를 찾아서 이용하고 있다. 그러나 음원의 위치에 대한 각도를 추정할 때 이용하는 사인 역함수의 비선형적인 특성으로 추정된 각도에 오차가 발생하며, 이에 대한 방안으로 마이크가 담당하는 영역을 분할하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 마이크 어레이 패턴에 따른 영역분할 방법을 제안하고 음원의 위치를 2차원상의 평면 좌표로 특정하는 방법으로 위치 추정 성능을 평가하였다. 실험에서 잡음에 강인한 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation Phase Transform) 방법을 사용했으며, 마이크 어레이의 패턴은 마이크 3개와 4개로 삼각형과 사각형 두 종류로 구성하였으며, 100개의 음성 데이터로 실험한 결과 실제 환경에서는 3개의 마이크 어레이를 사용해서는 영역 분할 해상도가 낮아서 음원의 위치를 정해진 특정 범위내로 추정하는데 실패했으나, 4개 마이크를 이용하여 해상도를 높였더니 위치추정 성공률이 67 %로 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.
실현 변동성은 강한 종속성을 가짐이 잘 알려져 있으며, 글로벌 금융 시장과 유기적으로 연관이 되어 있을 뿐만 아니라 환율, 유가, 이자율 등의 거시적인 지표와도 밀접한 관계가 있다. 본 논문은 이러한 실현 변동성의 효과적인 예측을 위해서 오토인코더를 이용한 FAHAR (autoencoder factor-augmented heterogeneous autoregressive, AE-FAHAR) 모형을 제안한다. AE-FAHAR 모형은 강한 종속성을 HAR 구조로 반영하고, 외부 효과에 대한 영향을 오토인코더를 사용하여 몇 개의 요인으로 추출하여 이를 반영한다. 오토인코더는 비선형 방법으로 요인을 추정하기에 많은 계산 시간이 필요하지만 복잡하고 비정상성을 가질 수 있는 고차원 시계열 자료의 요약에 더 적합하다. 이는 곧 실증 자료 분석을 통해 AE-FAHAR 모형이 예측 오차를 줄임을 확인할 수 있었다. 또한 계산 시간을 줄이고 추정 오차를 줄이기 위해 오토인코더에 사전학습 및 앙상블을 적용하는 등의 방법에 대해서도 논의하였다.
Conductive rubber material was molded in a belt shape to measure respiration. Its resistivity was approximately $0.03{\;}{\Omega}m$ and the resistance-displacement relationship showed a negative exponent. The temperature coefficient was approximately $0.006{\;}k{\Omega}/^{\circ}C$ negligible when practically applied on the abdomen. The conductive rubber belt was applied on a normal male's abdomen with the dimensional change measured during resting breathing. The abdominal signal was differentiated ($F_{m}$) and compared with the accurate standard air flow rate signal ($F_{s}$) obtained by pneumotachometry. $F_{m}$ and $F_{s}$ differed in waveform, but the start and end timings of each breaths were clearly synchronized, demonstrating that the respiratory frequency could be accurately estimated before further processing of $F_{m}$. $F_{m}-F_{s}$ loop showed a nonlinear hysteresis within each breath period, thus 6 piecewise linear approximation was performed, leading to a mean relative error of 14 %. This error level was relatively large for clinical application, though customized calibration seemed feasible for monitoring general variation of ventilation. The present technique would be of convenient and practical application as a new wearable respiratory transducer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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