• 한국음향학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.210-216
• /
• 2005

본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

• 전기학회논문지
• /
• 제63권1호
• /
• pp.99-107
• /
• 2014

In this paper, a landmark based localization system using a Kinect sensor is proposed and evaluated with the implemented system for precise and autonomous navigation of low cost robots. The proposed localization method finds the positions of landmark on the image plane and the depth value using color and depth images. The coordinates transforms are defined using the depth value. Using coordinate transformation, the position in the image plane is transformed to the position in the body frame. The ranges between the landmarks and the Kinect sensor are the norm of the landmark positions in body frame. The Kinect sensor position is computed using the tri-lateral whose inputs are the ranges and the known landmark positions. In addition, a new matching method using the pin hole model is proposed to reduce the mismatch between depth and color images. Furthermore, a height error compensation method using the relationship between the body frame and real world coordinates is proposed to reduce the effect of wrong leveling. The error analysis are also given to find out the effect of focal length, principal point and depth value to the range. The experiments using 2D bar code with the implemented system show that the position with less than 3cm error is obtained in enclosed space($3,500mm{\times}3,000mm{\times}2,500mm$).

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제37권1호
• /
• pp.10-18
• /
• 2000

본 논문에서는 2축 서보시스템에 적용하기 위한 새로운 윤곽 모델링을 이용하여 퍼지논리형 상호결합제어기를 제안한다. 일반적인 각 축 독립제어기는 각 축의 동적 변수와 루프 이득의 불일치로 인해 윤곽 성능을 감소시킨다. 실제적으로 이러한 시스템은 많은 불확실성도 보유하고 있다. 상호결합제어기는 정확한 윤곽을 구하기 위해 모든 축의 위치 오차 정보를 동시에 이용한다. 그러나 일반적인 상호결합제어기는 마찰, 백래쉬 그리고 매개변수 변화를 극복하지 못한다. 또한 정확한 다축 시스템의 수학적 모델을 얻기 힘들기 때문에 서보시스템의 퍼지논리형 상호결합제어기를 제안한다. 이와 더불어 새로운 윤곽 오차 벡터 계산법을 제시한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실험결과를 나타낸다.

• 한국음향학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.188-193
• /
• 2003

이전의 여러 가지 화자 적응을 위한 모델 적응 방법은 훈련 환경과 테스트 환경의 불일치를 보상하기 위한 방법으로 적응데이터의 테스트 환경에서의 분포를 고려하지 않은 보상 방법이었다. 적은 적응 데이터에 대해서 보상을 극대화하기 위한 파라미터 변환 방법들은 고르지 못한 적응 데이터에 의해 시스템의 성능이 저하 될 가능성이 있다 즉, 데이터가 적을 경우에는 적응 데이터의 분포가 적응 결과에 중대한 영향을 미치게 된다. 적은 데이터에 대해서도 높은 인식률 향상을 가져오기 위한 supervised 훈련과정을 구조적 사후확률 최대화(SMAP: Structural Maximum a Posterior) 알고리듬에 적용하였다. 제안된 가중치 SMAP (Weighted SMAP) 알고리듬과 SMAP알고리듬을 TIDIGITS 코퍼스를 사용해서 비교해 보았다. 제안된 WSMAP은 적은 양의 데이터에 대해서 SMAP보다 좋은 성능을 나타내었다. 환경 적응에 적응 데이터의 분포를 고려하는 이와 같은 방법은 다른 적응 알고리듬에도 적용될 수 있다.

• 한국실천공학교육학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.110-115
• /
• 2012

IPP (Industry Professional Practice)는 학부교육(academic study)과 산업체 근무(industrial work)를 결합시킨 산학협력 교육모델로 학생들에게 학업과 현장업무를 교대로 경험하게 하여 실용교육의 효과를 극대화 시키고 또한 본인의 적성과 전공에 맞는 진로를 스스로 결정하도록 하여 궁극적으로는 대학 졸업생의 취업역량을 강화하고, 국가적으로는 청년실업 문제의 해소 및 대학과 산업체간의 인력수급 불일치 현상 등을 해소하기 위한 제도이다. 본 논문에서는 IPP 제도의 성공적인 운영을 위해 체계적이고 구체적으로 고려해야 할 학사-운영방안에 대해 검토하고 제안한다. 주요 내용은 학제개편(semester-based quarter제) 방안, 교과과정 개편방안, 학점인정(15학점) 및 성적평가 방안, 공학설계/졸업설계 운영방안, 산학연계 교과목 운영방안 및 경과조치 방안 등이다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제17권6호
• /
• pp.939-946
• /
• 2005

비균질 재료인 콘크리트의 강성 특성과 성능저하 현상을 웨이블릿 변환을 이용한 다중해상도해석을 통해 각 관찰 규모에 따라 동질화 과정의 적용성 및 거시적 손상지수의 평가 등을 연구하였다. 연속적인 Haar 웨이블릿 변환은 기존 강성행렬의 특성을 연속적인 축소규모로의 복제를 통해 미세규모로부터 거시규모로의 축소 또는 복원 과정을 나타내었고 이는 선형구조계의 크기별 스펙트럼 특성의 보존, 즉 타원성, 철면성 그리고 양의 정부호성을 보존하여 각 규모별 해의 유효성을 확인하였다. 웨이블릿 계수를 이용한 기존 강성의 평균은 거시단계의 변형에너지와 상호관계를 가지고 아래 단계로의 축소, 윗 단계로의 복원을 자유롭게 할 수 있는 장점이 있다. 이러한 다중해상도해석의 예제로서 1차원 및 2차원 2상복합체를 가지고 유한요소해석을 통해 기존 이론의 검증과 최소고유치의 각 크기단계별 변화 과정, 원 축소 구조계의 해의 유일성 그리고 국부적 손상지수의 동질화 여부 등을 검사하였다. 이러한 동질화 축소 과정은 자유도가 큰 비선형 구조계로의 적용의 첫 단계를 제공하였다.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제16권4호
• /
• pp.447-457
• /
• 2014

In this paper, we investigate the frequency domain channel estimation for multiple-input multiple-output (MIMO) single-carrier frequency-division multiple-access (SC-FDMA) systems. In MIMO SC-FDMA, code-division multiplexed (CDM) pilots such as cyclic-shifted Zadoff-Chu sequences have been adopted for channel estimation. However, most frequency domain channel estimation schemes were developed based on frequency-division multiplexing of pilots. We first develop a channel estimation error model by using CDM pilots, and then analyze the mean-square error (MSE) of various minimum MSE (MMSE) frequency domain channel estimation techniques. We show that the cascaded one-dimensional robust MMSE (C1D-RMMSE) technique is complexity-efficient, but it suffers from performance degradation due to the channel correlation mismatch when compared to the two-dimensional MMSE (2D-MMSE) technique. To improve the performance of C1D-RMMSE, we design a robust iterative channel estimation (RITCE) with a frequency replacement (FR) algorithm. After deriving the MSE of iterative channel estimation, we optimize the FR algorithm in terms of the MSE. Then, a low-complexity adaptation method is proposed for practical MIMO SC-FDMA systems, wherein FR is performed according to the reliability of the data estimates. Simulation results show that the proposed RITCE technique effectively improves the performance of C1D-RMMSE, thus providing a better performance-complexity tradeoff than 2D-MMSE.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권9호
• /
• pp.23-29
• /
• 2019

본 연구에서는 영상의 분위기를 심층 합성곱 신경망을 통해 8 가지로 분류하고, 이에 맞는 배경 음악을 적용하여 동영상을 자동적으로 생성하였다. 수집된 이미지 데이터를 바탕으로 다층퍼셉트론을 사용하여 분류 모델을 학습한다. 이를 활용하여 다중 클래스 분류를 통해 동영상 생성에 사용할 이미지의 분위기를 예측하며, 미리 분류된 음악을 매칭시켜 동영상을 생성한다. 10겹 교차 검증의 결과, 72.4%의 정확도를 얻을 수 있었고, 실제 영상에 대한 실험에서 64%의 오차 행렬 정확도를 얻을 수 있었다. 오답의 경우, 주변의 비슷한 분위기로 분류하여 동영상에서 나오는 음악과 크게 위화감이 없음을 확인하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
• /
• 제9권2호
• /
• pp.1-17
• /
• 2021

Pseudo relevance feedback (PRF) is a powerful query expansion (QE) technique that prepares queries using the top k pseudorelevant documents and choosing expansion elements. Traditional PRF frameworks have robustly handled vocabulary mismatch corresponding to user queries and pertinent documents; nevertheless, expansion elements are chosen, disregarding similarity to the original query's elements. Word embedding (WE) schemes comprise techniques of significant interest concerning QE, that falls within the information retrieval domain. Deep averaging networks (DANs) defines a framework relying on average word presence passed through multiple linear layers. The complete query is understandably represented using the average vector comprising the query terms. The vector may be employed for determining expansion elements pertinent to the entire query. In this study, we suggest a DANs-based technique that augments PRF frameworks by integrating WE similarities to facilitate Arabic information retrieval. The technique is based on the fundamental that the top pseudo-relevant document set is assessed to determine candidate element distribution and select expansion terms appropriately, considering their similarity to the average vector representing the initial query elements. The Word2Vec model is selected for executing the experiments on a standard Arabic TREC 2001/2002 set. The majority of the evaluations indicate that the PRF implementation in the present study offers a significant performance improvement compared to that of the baseline PRF frameworks.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권11호
• /
• pp.1210-1215
• /
• 2016

스마트 기기의 발달로 많은 사람들이 인터넷 신문기사를 이용하고 있다. 하지만 인터넷 언론사간의 치열한 경쟁으로 조회수를 올리기 위한 낚시성 기사가 범람하고 있다. 낚시성 신문기사는 제목을 통해 올바른 기사의 줄거리가 제공되지 않았을 뿐만 아니라, 독자로 하여금 잘못된 내용을 떠올리게 한다. 낚시성 신문기사는 핵심에서 벗어난 유명인사 인용, 애매한 문장의 마무리, 제목과 내용의 불일치 등의 특징을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 낚시성 기사를 분류하기 위한 특징을 추출하고 성능을 검증해 본다. 기사에 달린 댓글의 키워드를 활용하여 대용량 학습데이터를 생성하고 이를 기반으로 다섯 가지 분류 특징을 추출하였다. 추출된 특징들은 서포트 벡터 머신 분류기를 이용한 실험에서 92%의 정확도를 보여 낚시성 인터넷 신문기사를 분류하는데 적합하다고 판단된다. 뿐만 아니라 제목과 본문의 일관성을 측정하기 위한 전처리 방법으로 고안한 선택적 바이그램 모델은 낚시성 인터넷 신문기사 분류 외에도 일반적인 단문 분석을 위한 전처리 방법으로 유용할 것으로 기대된다.