CASA 시스템의 특징 추출은 시간의 연속성과 채널 간 유사성을 이용하여 청각 요소의 상관지도를 구성하여 사용한다. 채널 간 유사성을 교차 상관 계수를 이용하여 특징 추출 할 경우 상관성을 정량적으로 나타내기 위해 계산량이 많은 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 특징 추출 시 계산 량을 줄이기 위한 방법으로 비모수적 상관 계수를 이용한 특징 추출 방법을 제안하고 이를 CASA 시스템을 통하여 목적 음성을 분리하는 실험을 수행하였다. 목적 음성의 분리 성능을 평가하기 위하여 신호 대 잡음비를 측정한 결과, 제안 방식이 기존 방식에 비해 평균 0.14 dB의 미세한 성능 개선을 보였다.
생약의 수요 증가와 더불어 면적이 확대되고 있는 강활은 남장활과 북강활로 나누어 재배되고 있으며 최근에는 생산성이 다소 높은 북강활 재배면적이 점차 증가하고 있어 품종 육성과 재배기술 체계 확립이 시급한 실정이다. 강활의 품종육성의 기초 자료를 마련하고자 RAPD를 이용하여 8계통의 지방수집종간 유연관계를 분석하고 생육특성을 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 수집된 지방재래종 강활 8종에 대한 RAPD분석을 실시한 결과 primer 당 평균 6.9개의 PCR밴드가 얻어졌으며 Polymorphism 비율이 평균 49.1%를 나타내어 객관적인 다형현상분석이 가능하였다. 2. 유사도 0.71를 기준으로 8개의 강활 지방수집종을 구분한 결과 3개의 group으로 분리되었는데 group I은 유사도 0.71이하에서 남강활의 영양, 정선 영월 지방수집종이 었고, group ll는 남강활 춘양 수집종이며, group Ill은 모두 북강활 수집종 으로 0.94 이상 논은 유사도를 보였는데 정선, 상운, 태백, 춘양 수집종이었다. 3. 강활의 생육특성은 남강활이 북강활에 비해 개화기가 $18{\sim}26$일 늦고 추대율이 높으며 엽병은 길고 작은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 실 도로 환경에서 획득한 영상으로부터 도로 영역을 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 이전 처리 결과로부터 미리 알려진 정보를 이용하여 현재 영상에서 도로를 검출하고 추적하는 방법이다. 제안된 방법은 시스템의 효율을 위해 연속적인 입력 영상에서 하위 60%이내에 도로가 있다고 가정하여 관심의 대상이 되는 영역(Region of Interest, ROI)을 설정하고 이 영역에서만 도로를 검출하고 추적한다. 최초 분할은 플러드필 알고리즘(Flood-fill algorithm)을 수행한 결과로부터 주위 영역과의 유사성을 평가한 후 병합하여 분할한다. 사전 정보로 사용되는 이전 영상에서 분할 결과에서 시드점(Seed Point)을 추출하고 이 시드점을 기준으로 현재 영상을 분할한다. 이전 영상에서 분할된 도로 영역과 현재 영상에서 분할된 결과를 변형된 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용한 유사도 측정 결과에 따라 다음 영상에서 도로영역을 정제하고 추적한다. 연속적인 입력 영상을 대상으로 실험한 결과는 잡음이 존재하는 영상에서도 도로를 추적하는데 효과적임을 보여준다.
In this study, we investigated the genetic variation in the general of monocot model plant (rice) in response to various ionizing irradiations including gamma-ray, ion beam and cosmic-ray. The non-irradiated and three irradiated (200 Gy of gamma-ray and 40 Gy of ion beam and cosmic-ray) plants were analyzed by AFLP technique using capillary electrophoresis with ABI3130xl genetic analyzer. The 29 primer combinations tested produced polymorphism results showing a total of 2,238 bands with fragments sizes ranged from 30 bp to 600 bp. The number of polymorphism generated by each primer combinations was varied significantly, ranging from 2 (M-CAC/E-ACG) to 158 (M-CAT/E-AGG) with an average of 77 bands. Polymorphic peaks were detected as 1,269 with an average of 44 per primer combinations. By UPGMA (Unweighted Pair Group Method using Arithmetic clustering) analysis method, the clusters were divided into non-irradiated sample and three irradiated samples at a similarity coefficient of 0.41 and three irradiation samples was subdivided into cosmic-ray and two irradiation samples (200 Gy of gamma-ray and 40 Gy of ion beam) at similarity coefficient of 0.48. Similarity coefficient values ranged from 0.41 to 0.55.
Recently, research using image-based deep learning is being conducted to determine similar fonts or recommend fonts. In order to increase the accuracy in judging the similarity of Hangul fonts, a previous study was conducted to calculate the similarity according to the combination of stroke elements. In this study, we tried to solve this problem by designing an integrated model that reflects the weights for each stroke element. By comparing the results of the user's font similarity calculation conducted in the previous study and the weighted model, it was confirmed that there was no difference in the ranking of the influence of the stroke elements. However, as a result of comparison by letter sizes, it was confirmed that there was a difference in the ranking of the influence of stroke elements. Accordingly, we proposed a weighted model set separately for each font size.
최근 다양한 분야에서(웹 포털, 유료 음원서비스 등) 디지털 음악의 검색이 사용되고 있다. 기존의 디지털 음악의 검색은 음악 데이터에 포함된 자체 메타 정보를 이용하여 이루어진다. 하지만 메타 정보가 다르게 작성되었거나 작성되지 않은 경우 정확한 검색은 어렵다. 요즘 이러한 문제의 보완 방안으로 음악자체를 이용하는 내용기반정보 검색 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보간의 유사도 측정을 통하여 동일음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 디지털 음악의 특징 정보는 단순화시킨 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 음악의 파형으로부터 추출하였다. 디지털 음악간의 유사도는 Vision 및 Speech Recognition 분야에서 사용되던 DTW (Dynamic Time Warping) 기법을 활용하여 측정하였다. 제안된 동일 음원 인식 방법의 검증을 위한 같은 장르에서 무작위 추출된 1000곡에서 시행한 500번의 검색은 모두 성공했다. 검색에 사용된 500개의 디지털 오디오는 60개의 디지털음원을 압축방식과 비트율을 다르게 조합하여 만들었다. 실험의 결과로 DTW을 이용한 유사도 측정법이 동일음원을 인식할 수 있음을 증명하였다.
유사문장의 식별 및 통합을 위하여 문장의 구성성분, 품사, 절유형, 위치 등이 미치는 영향을 조사하고 유사도측정 공식과 통합방안을 모색하였다. 문법적 요인보다는 문장간에 일치하는 단어의 수가 유사성에 영향을 미치며 표제어와 기능절도 관여되었다. 문장간의 유사도 측정 공식은 설튼의 유사도 측정식과 코싸인계수를 혼합하여 사용하였다. 유사문장들의 통합에서 절들의 대체 방법을 사용하였는데 앞으로는 단어들의 대체 방법으로 전환하여야 할 것이다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환 알고리듬을 이용하여 영상을 다해상도 변환하고, 중간주파대역의 중요한 계수에 각종 워터마크 시퀀스를 삽입 후 이의 강인성을 유사도 비교를 통하여 측정한다. 웨이브릿 변환은 주파수 영역 특성과 공간 영역의 특성을 함께 갖고 있는 장점을 가지고 있다. 다양한 공격에 대하여 실험한 결과 카오스 시퀀스가 다른 시퀀스들에 비해 높은 유사도를 보임으로써 향후 워터마크 시퀀스로 사용하기에 적합함을 보인다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권1호
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pp.27-32
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2012
Twitter can spread and share all kinds of information such as facts, opinions, and ideas in real time. In this paper, we empirically compare and analyze the topic categories in Twitter with all top 100 users in each of geographic region. We mainly consider the relationships among regions and selected four regions: Global, Seoul, Tokyo, and Beijing. Each of the top 100 users in Twitter is classified into a specific category and then statistical analysis is conducted. Among eight topic categories, the "Arts" category is the largest and the second is "Life". The correlation between global and Seoul groups has the lowest value among the six pairs of relationships between regional groups, and this difference is statistically significant. We find that the Seoul, Tokyo, and Beijing regional Twitter groups, all in East Asia, have high topical similarity. Based on the correlation analysis, Seoul and Tokyo saliently show a sticky trend. The correlation coefficient presents very a strong positive correlation between Seoul and Tokyo. The correlation between the global group and the East Asian groups is relatively lower than that among the East Asian groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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