The method of vocal tract normalization has been known as a successful method for improving the accuracy of speech recognition. A frequency warping procedure based low complexity and maximum likelihood has been generally applied for vocal tract normalization. In this paper, we propose a new power spectrum warping procedure that can be improve on vocal tract normalization performance than a frequency warping procedure. A mechanism for implementing this method can be simply achieved by modifying the power spectrum of filter bank in Mel-frequency cepstrum feature(MFCC) analysis. Experimental study compared our Proposal method with the well-known frequency warping method. The results have shown that the power spectrum warping is better 50% about the recognition performance than the frequency warping.
Purpose: To propose improved method for normalization, compare to the de facto international standard which is IESNA TM-21 or conventional normalization methods. Methods: Firstly, we analysed conventional methods and specified the problem of normalization method which is based on first measured data. Secondly, we proposed our approach which is based on the design specification. Lastly, we studied a real degradation data which is conducted for 15,000 hours. Conclusion: Proposed normalization method is better approach because it can reflect real data and design specification, and reduce distortion when analysing degradation data. Also, It is appliable to other long-life reliability items.
In this paper, a novel codebook generation strategy is proposed. With the given codebooks, two codeword selection procedures are proposed and analyzed for generating the quantized multiple-input multiple-output (MIMO) channel state information (CSI). Furthermore, three different quantization and normalization strategies are analyzed. The simulation results suggest that the proposed 'quantized channel generation method 2' is the best strategy to reduce the quantization and normalization errors to generate the final quantized MIMO CSI.
다중시기의 위성영상에 대해 일관성 있는 변화탐지 결과를 획득하기 위해서는 전처리 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 특히, 분광값과 관련된 전처리 과정은 방사보정으로 수행될 수 있으며, 일반적으로 상대 방사보정이 활용되고 있다. 하지만, 대부분의 상대 방사보정은 두 영상간의 관계를 선형으로 가정하며, 생태학적 차이와 같은 비선형적인 분광특성은 고려되지 않는다. 따라서, 본 연구에서는 방사 및 생태학적 특성에 대한 복합적인 보정을 수행할 수 있는 비선형적인 관계를 가정한 상대 방사보정을 제안하였다. 제안된 방법은 입력영상 및 참조영상을 선정하고, no-change method를 통해 radiometric control set samples를 추출하였다. 또한, 충분한 정보를 고려하기 위하여 화소값뿐만 아니라 분광지수들이 추출되었고, 비선형적인 관계의 모델링은 다층 퍼셉트론을 통해 수행되었다. 최종적으로 기존의 상대 방사보정기법과 비교 분석을 수행하였고, 시각적 및 정략적으로 평가한 결과 제안된 방법이 기존의 상대 방사보정보다 우수한 것을 확인하였다.
Edit distance metrics are widely used for many applications such as string comparison and spelling error corrections. Hamming distance is a metric for two equal length strings and Damerau-Levenshtein distance is a well-known metrics for making spelling corrections through string-to-string comparison. Previous distance metrics seems to be appropriate for alphabetic languages like English and European languages. However, the conventional edit distance criterion is not the best method for agglutinative languages like Korean. The reason is that two or more letter units make a Korean character, which is called as a syllable. This mechanism of syllable-based word construction in the Korean language causes an edit distance calculation to be inefficient. As such, we have explored a new edit distance method by using consonant normalization and the normalization factor.
웹에서는 문법적으로 서로 다른 문자열의 URL들이 동일 자원을 나타낼 수 있다. URL 정규화는 동일 자원을 나타내는 서로 다른 URL들을 통일된 형태로 변환하는 과정이다. 현재 URL 정규화에 대한 표준화가 진행 중에 있다. 표준 URL 정규화는 "잘못된 긍정"을 허용하지 않으며 "잘못된 부정"을 최소화하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 표준 URL 정규화에서 고려되지 않은 네 가지 정규화 요소를 고려한다. 본 논문은 "잘못된 긍정"을 부분적으로 허용하여 표준 URL 정규화에서 빈번히 발생하는 "잘못된 부정"을 제거하는 것을 목적으로 한다. 또한, 제안된 정규화 고려 요소의 효과를 평가하기 위하여 두 개의 척도가 정의되었다. 마지막으로, 본 논문은 실제 웹 문서 중에 발견된 약 1억 7천만 개의 URL에 대하여 실험을 수행하고 결과를 기술한다.
본 논문에서는 디지털 방송시스템의 전송방식에서 널리 사용 되고 있는 계층 변조 (Hierarchical Modulation)를 고려한다. 계층 변조기법은 다수의 독립적인 데이터 스트림의 송신 신호 전력을 조절하여 변조 심볼로 매핑하기 때문에 종래의 M-QAM에서 사용하는 정규화 인수 (Normalization Factor)를 사용할 수 없다. 본 논문에서는 3-level 계층 64QAM 기법의 정확한 정규화 인수를 구하기 위한 방법과 과정을 유도하여 제시한다.
Radiometric normalization with multi-temporal satellite images is essential for time series analysis and change detection. Generally, relative radiometric normalization, which is an image-based method, is performed, and histogram matching is a representative method for normalizing the non-linear properties. However, since it utilizes global statistical information only, local information is not considered at all. Thus, this paper proposes a histogram matching method considering local information. The proposed method divides histograms based on density, mean, and standard deviation of image intensities, and performs histogram matching locally on the sub-histogram. The matched histogram is then further partitioned and this process is performed again, iteratively, controlled with the wasserstein distance. Finally, the proposed method is compared to global histogram matching. The experimental results show that the proposed method is visually and quantitatively superior to the conventional method, which indicates the applicability of the proposed method to the radiometric normalization of multi-temporal images with non-linear properties.
QA 과정을 통해 30개의 정규화 보정값을 얻고, 1개의 기준 데이터 설정 후 29개의 정규화 보정값과 비교하였다. 또한 각 정규화 보정값을 PET raw data 에 적용시켜 재구성된 영상을 동일한 ROI를 그려 SUV 와 count 로 비교평가 하였다. 30개의 정규화 보정값은 차이가 발생하지 않았으며, 각각의 정규화 보정값을 적용시킨 PET 영상도 크게 차이가 없었다. 핵의학 영상은 정량분석을 위해 불감시간 보정 및 광자의 감쇠 및 산란 등 물리적 현상에 대한 보정이 필요하고, 정규화 보정 또한 무시할 수 없는 보정 과정이다. 따라서 이런 과정을 통해 PET 장비의 균일성이 유지되고 여러 디텍터의 효율도 균등해야 영상의 왜곡을 방지할 수 있고, 질 좋은 영상을 만드는데 꼭 필요한 과정이므로 매일 QA 과정이 필요하다고 사료된다.
DNA마이크로어레이 기술은 수천 개 또는 수만 개의 유전자의 발현을 동시에 탐색할 수 있는 새로운 과학 기술이다. 표준화(normalization)는 마이크로어레이 실험에서 다양한 원인에 의해 발생하는 잡음(noise)을 줄이거나 제거하는 과정을 나타낸다. print-tip의 변동은 잡음의 주요 요인으로 인지되어 왔다. 본 논문에서는 잡음의 주요 발생요인이 되는 print-tip의 변동을 조절하기 위한 print-tip 표준화 작업에 대한 객관적인 비교 및 그 타당성 평가를 하였다. 먼저 그동안 제안된 여러 표준화 방법들 중에서 가장 널리 사용되고 있는 방법들을 정리해서 소개한 후에, 잡음이 많이 포함된 실제 cDNA 실험자료를 이용하여 각 표준화 방법의 특성을 비교해 보았다. 또한 실험자료와 유사한 모의분포를 생성한 후에 print-tip 표준화 작업에 대한 체계적인 비교를 해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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