본 논문에서는 실제 환경에서 인접 배치된 무지향성 스테레오 마이크로폰을 활용하여 녹음받은 스테레오 오디오 신호를 양이간 강도차에 기반하여 원하는 방위각에 존재하는 음원을 추출하는 음원 분리 기법을 제안한다. 먼저, 최소 분산 무손실 응답빔형성기를 활용하여 스테레오 오디오 신호의 양이간 강도차를 극대화하고, 강도차 기반의 음원 분리 기법을 적용한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위하여 stereo audio source separation evaluation campaign (SASSEC)에서 제공하는 객관적 성능평가 지표인 source-to-distortion ratio (SDR), source-to-interference ratio (SIR), sources-to-artifacts ratio (SAR)을 측정하였다. 측정한 결과, 음원 분리 기법에 빔형성기까지 적용한 결과가 높은 성능을 보인 것으로 평가되었다.
SAR (Synthetic Aperture Radar) is an effective tool for monitoring areas damaged by disasters. Full PolSAR (Polarimetric SAR) enhances SAR's capabilities by providing specific scattering mechanisms. Thus, full PolSAR data have been widely used to analyze the situation when disasters occur. To interpret full PolSAR data, model-based decomposition methods are frequently used due to its easy physical interpretation of PolSAR data and computational efficiency. However, these methods present problems. One of the key problems is the overestimation of the volume scattering component. To minimize the volume scattering component, the OA (Orientation Angle) compensation method is widely utilized. This paper shows that the effect of the OA compensation was analyzed over landslide affected areas. In this paper, the OA compensation is applied by using the OA estimated from the maximum relative Hellinger distance. We conducted an experiment using two full polarimetric ALOS/PALSAR (Advanced Land Observing Satellite/Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar)-2 data collected over Mocoa, Colombia which was seriously damaged by the 2017 Mocoa landslide. After OA compensation, the experimental results showed volume scattering power decreased, while the double-bounce and surface scattering power increased. Particularly, significant changes were noted in urban areas. In addition, after OA compensation, the separability of the double-bounce and surface scattering components are improved over the damaged building areas. Furthermore, changes in the OA can discriminate visually between the damaged building areas and undamaged areas. In conclusion, we demonstrated that the effect of OA compensation improved the influence of the double-bounce and surface scattering components, and OA changes can be useful for detecting damaged building areas.
In order to evaluate the Capability of ETM+ remotely- sensed data to provide 'Forest-shrub land-Rangeland' cover type map in areas near the timberline of northern forests of Iran, the data were analyzed in a portion of nearly 790 ha located in Neka-Zalemroud region. First, ortho-rectification process was used to correct the geometric errors of the image, yielding 0/68 and 0/69 pixels of RMS. error in X and Y axis, respectively. The original and panchromatic bands were fused using PANSHARP Statistical module. The ground truth map was made using 1 ha field plots in a systematic-random sampling grid, and vegetative form of trees, shrubs and rangelands was recorded as a criteria to name the plots. A set of channels including original bands, NDVI and IR/R indices and first components of PCI from visible and infrared bands, was used for classification procedure. Pair-wise divergence through CHNSEL command was used, In order to evaluate the separability of classes and selection of optimal channels. Classification was performed using ML classifier, on both original and fused data sets. Showing the best results of $67\%$ of overall accuracy, and 0/43 of Kappa coefficient in original data set. Due to the results represented above, it's concluded that ETM+ data has an intermediate capability to fulfill the spectral variations of three form- based classes over the study area.
청각기관인 달팽이관에 존재하는 기저막의 중요한 기능은 등자뼈로부터 전달되는 진동에너지를 주파수별로 분리하는 것이다. 본 연구에서는 인간 기저막의 형상을 모사하여 설계한 매크로 스케일의 폴리머 박막을 사용하여 주파수 분리 특성을 연구하였다. 각각의 폴리머 박막상의 위치에 따른 변위 분포는 LDV (laser Doppler vibrometer) 스캐닝 기법을 이용하여 측정하였고, 측정된 결과는 후처리 과정을 거쳐 주파수별로 분리하였다. 인가된 주파수에 따른 최대 변위 발생 위치를 추출하여 각 박막에 대한 주파수-최대 변위 발생 위치 관계를 도식화하였다. 아울러 박막 두께 및 물성치가 주파수-최대 변위 발생 위치 관계에 미치는 영향에 대해서도 논하였다.
클래스들 간의 거리를 최대화시키는 사영 방향을 구하는 감독차원감소 방법인 선형판별분석법(LDA)은 클래스 정보를 가진 데이터의 수가 매우 적을 때 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이러한 경우 상대적으로 저렴한 비용으로 얻을 수 있는 클래스 라벨 정보가 없는 데이터를 활용할 수 있는 반감독 차원 감소법이 사용될 수 있다. 그러나 통계적 차원 감소법에서 흔히 사용되는 행렬연산은 많은 양의 데이터를 사용하는데 메모리와 처리시간에서 한계가 있고, 적은 수의 라벨드 데이터(labeled data)에 비해 너무나 많은 언라벨드 데이터(unlabeled data)의 사용은 처리 시간의 증가에 비해 오히려 성능감소를 가져올 수 있다. 이러한 문제들을 극복하기 위해 앙상블 접근법을 이용한 반감독 차원 감소 방법을 제안한다. 문서분류 문제에서의 실험결과를 통해 제안한 방법의 성능을 입증한다.
가스크로마토그라프법으로 마요네즈 중의 스테롤을 정량하는데 있어서 충전컬럼과 모세관 컬럼을 사용하여 비교 연구하였다. 두 컬럼의 경우 4종의 스테롤(cholesterol, campesterol, stigmasterol, ${\beta}-sitosterol$)이 모두 뚜렷히 분리되었으나 모세관 컬럼이 신속성, 재현성, 분리능 면에서 우수하였다. 한편, 제품에 적용하여 분석한 결과, 측정된 cholesterol 함량으로부터 추정한 시판 마요네즈 난황사용량은 충전컬럼의 경우 $2.69{\sim}7.11%$, 모세관 컬럼의 경우 $2.42{\sim}6.08%$ 범위이었으며, 스테롤 조성으로부터 마요네즈 제조에 사용된 식용유는 대두유 및 면실유임을 알 수 있었다.
모바일 기기를 사용한 실시간 비디오 영상처리분야의 중요 객체탐색 및 추적의 문제에 있어서 난제는 복잡한 배경속에서 전경을 구분해 내는 일이다. 본 논문에서는 기계학습을 위한 특성벡터 선정의 문제를 위한 문맥인식 모델을 제시하여 잡음제거를 위한 기계학습기반의 구분자를 구현하였다. 수학적으로 NP-hard로 알려진 가장 가까운 이웃을 사용한 문맥인식 특성벡터 선정 알고리즘의 구현에 있어서, 본 논문은 연산횟수를 줄인 유사방법론에 대해 자세히 거론하였다. 또한, 문맥인식 성격을 가미한 특성벡터 선정을 통해 얻어진 특성 공간에서의 향상된 분리성에 대해 주성분 분석을 통해 엄밀한 분석결과를 제시하였다. 전반적인 성능 향상의 정도를 계측하기 위해 다양한 기계학습 방법론, 예를 들어, 다층신경망, 지원벡터기계, 나이브베이지안, 회귀분석 등을 사용해 비교결과를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 방법론의 성능과 계산상 자원사용에 대한 내용을 결론으로 서술하였다.
본 논문에서는 걸음걸이 실루엣 영상을 이용한 걸음걸이 인식 방법을 제안한다. 걸음걸이 특징 정보는 걸음걸이의 방향 변화에 많은 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 평면 호모그래피를 이용하여 실루엣을 고유시점으로 재구성함으로써 방향변화의 영향을 줄이고자 한다. 이때, 평면 호모그래피는 카메라 보정과 같은 복잡한 계산과정 없이 걸음걸이 시퀀스 정보만을 이용하여 추정된다. 동일인의 걸음걸이 실루엣이라 하더라도 배경 제거시의 에러 등으로 인해 공통적인 특성에서 벗어나는 영역이 존재한다. 각 개인의 동일 특성에서 벗어나는 특성을 분석하기 위하여, 본 논문에서는 주성분 분석 기법을 사용한다. 그러나 일반적인 패턴 분류에 적용되는 주성분 분석 기법과는 달리 본 논문에서는 공통적인 특성에서 벗어나는 정도의 판단과 그에 따르는 가중치 부여 기준으로써 사용한다. 실험결과 제안하는 걸음걸이 인식 기법은 걸음걸이 방향 변화에 강인하고, 분별력을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
Kilpatrick(1992)은 수학교육이 전통적으로 수학 학습에 대한 연구의 이론적 근거를 주로 심리학에서 찾아왔음을 지적하고 있다. (Williams et at., 2000, 재인용). 이는 기존의 수학교육 연구가 대체적으로 실증적이고 경험적인 교수공학적 측면에서 접근하여 왔음을 시사한다. Williams et al. (2000)은 최근의 수학교육 연구가 기존의 연구 틀에서 벗어나 다양한 영역으로 확장되고 있음을 지적하면서, 이를 학문으로서의 수학교육으로 특징짓고 있다. 본고는 학문으로서의 수학교육 연구라는 측면에서 현재 수학교육 연구에 이론적 틀을 제공하고 있는 체험주의의 인식론적 성격을 밝히고자 하였다. 그 결과, 체험주의가 Dewey나 Merleau-Ponty와 같은 인식론적 가정을 공유하는 철학으로서 Hamlyn의 사회적 인식론이나 사회적 구성주의에 비해 수학적 지식의 보편성을 폭넓게 인정하고 있음이 드러났다.
Landsat data incorporated with additional bands-normalized difference vegetation index (NDVI) and band ratios were used to assess the extent and rate of deforestation in the Gunung Mutis Nature Reserve (GMNR), a mountainous tropical forest in Eastern of Indonesia. Hybrid classification was chosen as the classification approach. In this approach, the unsupervised classification-iterative self-organizing data analysis (ISODATA) was used to create signature files and training data set. A statistical separability measurement-transformed divergence (TD) was used to identify the combination of bands that showed the highest distinction between the land cover classes in training data set. Supervised classification-maximum likelihood classification (MLC) was performed using selected bands and the training data set. Post-classification smoothing and accuracy assessment were applied to classified image. Post-classification comparison was used to assess the extent of deforestation, of which the rate of deforestation was calculated by the formula suggested by Food Agriculture Organization (FAO). The results of two periods of deforestation assessment showed that the extent of deforestation during 1989-1999 was 720.72 ha, 0.80% of annual rate of deforestation, and its extent of deforestation during 1999-2009 was 1,059.12 ha, 1.31% of annual rate of deforestation. Such results are important for the GMNR authority to establish strategies, plans and actions for combating deforestation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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