동영상 비디오 시퀸스에서 필요로 하는 장면을 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 해주는 내용 기반 검색에 대한 연구가 활발히 이루어져 오고 있다. 특히, 내용 기반 검색 시스템의 기초 기술인 비디오 데이터의 샷(shot)에 따른 분할 연구는 다양한 방법으로 소개되었으나 정확도가 높은 분할 알고리즘이 아직 개발되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비압축 비디오에서 컷(cut) 검출의 효율성을 향상시키기 위해 기존의 히스토그램 비교법과 시공간 영상을 활용하는 계층적인(hierarchical) 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 동영상의 각 프레임에서 한 행(row)씩 추출하여 동영상 전체를 대표하도록 시공간 영상을 생성하고, 생성된 시공간 영상에서 수평 에지(edge)를 이용한 프레임(frame) 특징값으로 장면 전화의 후보 영역을 선택하였다. 그리고 선택된 후보 영역을 히스토그램 비교법으로 분석하게 된다.
본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용한 가우시안 저역필터, 위상적분회로, D/A변환기와 보조회로를 사용하여 GMSK변조기를 구현하였다. 가우시안 기저대역 필터의 차단주파수 BbT를 변화시켜 비교적 좁은 전력스펙트럼을 관측하였다. 복조방식은 변별기방식을 사용하였고, Rayleigh fading조건과 가산성 백색 가우시안 잡음 조건에서 16Kbps의 의사랜덤 신호를 전송했을 때 BER 값의 이론치와 실험치를 비교하였다.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.963-970
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1994
In speech signal processing, it is very important to detect the pitch exactly. The algorithms for pitch extraction that have been proposed until now are not enough to detect the fine pitch in speech signal. Thus we propose the new algorithm which takes advantage of the G-peak extraction. It is the method to find MZCI(maximum zer-crossing interval) which is defined as cut-off bandwidth rate of LPF (low pass filter)and detect the pitch period of the voiced signals. This algorithm performs robustly with a gross error rate of 3.63% even in 0 dB SNR environment. The gross error rate for clean speech is only 0.18%. Also it is able to process all course with speed.
동영상 검색 시스템은 사용자가 전체 동영상 정보를 한눈에 파악할 수 있어야 한다. 필요한 경우 원하는 지점부터 직접 재생할 수 있도록 해야 한다. 이에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 그러나 데이터를 처리하는데 시간이 오래 걸리는 등의 몇가지 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면전환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 프레임의 수평방향, 수직방향 또는 대각선 방향으로 나누어 일정한 픽셀 값을 추출하여 정지영상으로 변환하였다. 각각의 프레임에서 추출한 픽셀의 칼라값을 저장하고 MSE(Mean Square Error)를 이용하여 일정한 임계값에 도달하지 못한 프레임을 장면전환점으로 검출하였다. 검출된 장면전환점을 이용하여 변화된 프레임의 장면전환을 검색하는 시스템을 구현하였다.
The purpose of this paper is to introduce the concept of worst practice DEA, which aims at identifying worst performers by placing them on the efficient frontier. This is particularly relevant for our application to credit risk evaluation, but this also has general relevance since the worst performers are where the largest improvement potential can be found. The paper also proposes to use a layering technique instead of the traditional cut-off point approach, since this enables incorporation of risk attitudes and risk-based pricing. Finally, it is shown how the use of a combination of normal and worst practice DEA models enable detection of self-identifiers. The results of the empirical application on credit risk evaluation validate the method which is proposed in this paper.
대용량의 동영상 데이터 이용에 있어 효과적인 동영상 검색을 위해서는 동영상 데이터의 색인과정이 필요하다. 본 논문은 AVI 영상에서의 내용기반 색인에 기초가 될 동영상의 장면 변환점 검출에 관한 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 프레임을 블록화 시켜 대각선 방향으로 블록간의 ALH(Average of Luminance Histogram)를 비교하여 일정한 임계치에 도달하지 못할 경우 이 프레임을 장면 변환점으로 검출하게 된다. 점진적 장면의 변화에 대비하기 위해 장면 변환점이 추출될 때까지 임계치 값을 낮춰줌으로서 정확한 장면 전환 지점을 검출하고자 한다.
The shaft surface machining is a popular machine for studying descale machine design and process in automobile industry. In this study, the descale design machine of cutting shaft surface was conducted for the detection of a tool failure in surface process. Induction harden surface is used as analyzing function to detect a sudden change in cutting process level. A preliminary stepped workpiece which had a hard condition was cut by the surface tool and a tool process obtained cutting force machine. At machine failure, the results were suddenly increased and the detailed surfaces were extremely obtained.
The wavelet transform is a popular tool for studying intermittent and localized phenomena in signals. In this study the wavelet transform of cutting force signals was conducted for the detection of a tool failure in turning process. We used the Daubechies wavelet analyzing function to detect a sudden change in cutting signal level. A preliminary stepped workpiece which had intentionally a hard condition was cut by the inserted cermet tool and a tool dynamometer obtained cutting force signals. From the results of the wavelet transform, the obtained signals were divided into approximation terms and detailed terms. At tool failure, the approximation signals were suddenly increased and the detailed signals were extremely oscillated just before tool failure.
In this paper, we designed and fabricated a partial discharge (PD) detector to diagnose the soundness of CNCV cables by analyzing PD pulses and to predict discharge locations. The PD detector is consisted of a coupling network with a discharge free capacitor and a detection impedance, a voltage follower and a low noise amplifier. Lower cut-off frequency of the detector is adjusted at 175kHz to block AC voltage and to pass discharge pulse only. The discharge location could be obtained by the time of arrival method using travelling wave propagation theory. In a laboratory test on an eighty meter CV cable, we could position the discharge location within a two meter error.
Current test has recently been known to be a promising testing method in CMOS VLSI because conventional voltage test can not make sure of the complete detection of bridging, gate-oxide shorts, stuck-open faults and etc. This paper presents a new BIC(built-in current sensor) for the internal current test in CMOS logic circuit. A single phase clock is used in the BIC to reduce the control circuitry of it and to perform a self- testing for a faulty current. The BIC is designed to detect the faulty current at the end of the clock period, so that it can test the CUT(circuit under test) with much longer critical propagation delay time and larger area than conventional BICs. The circuit is composed of 18 devices and verified by using the SPICE simulator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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