본 논문은 화자 독립의 음성인식을 위한 연구로서, DMS(Dynamic Multi-Section) 모델에 의한 DMSVQ(Dynamic Multi-Section Vector Quantization) 코드북과 퍼지 개념을 이용한 HMM(Hidden Markov Model) 음성인식 방법을 제안한다. 제안된 인식 방법에서는 학습 데이터를 동적으로 몇 개의 구간(section)으로 분할한 후, 각 구간마다 DMSVQ 코드북(codebook)으로 부터 거리값이 작은 순으로 퍼지 법칙을 적용함으로써 적당한 확률값을 준 다중 관측열(multi-observation sequences)을 구한다. 그런 다음, 이 다중 관측열을 이용하여 HMM을 작성하고, 인식시에는 관측 확률값이 가장 높은 것을 인식된 것으로 선택한다. 제안된 방법에 의한 인식 실험은 기존의 다양한 인식 실험들과 비교를 위해 동일한 조건하에서 같은 데이터로 수행 하였다. 실험 결과로서, 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수한 방법임을 입증하였다.
본 연구는 동적 베이스 망을 이용하여, 사람의 보행 동작을 보행 방향과 보행 자세로 분리하여 계층적으로 분석하는 방법을 제안한다. DBN의 일종인 FHMM을 기본 바탕으로 하여, 걸음걸이 동작 특성을 고려하여 순환 고리형 상태 공간 구조로 '보행 동작 디코더'(Gait Motion Decoder, GMD)를 설계한다. 기존 연구에는 보행자의 식별에만 치중을 하고 보행 방향의 변화, 관찰 각도에 제한적이거나 보행 동작에 대한 분석이 없었다. 반면에 본 연구에서는 동작과 자세를 적극적으로 표현하여 임의 방향의 보행, 방향의 변화, 보행 자세까지 인식할 수 있도록 하였다. 실험 결과 동작과 자세의 관점에서 걸음걸이 방향을 분석한 결과 96.5%의 방향 인식률을 기록하였다. 본 연구는 보행 동작을 방향과 보행 자세로 계층적으로 분석하는 최초의 방법 및 시도이며 향후 상황별 휴먼 동작 분석에 크게 활용할 수 있을 것이다.
Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.
멀티미디어 서비스를 위한 ATM 망에서 다양한 트래픽 클래스의 Qos 요구를 만족하기 위한 최적화된 대역폭의 알고리즘 설계가 필요하다. ATM망은 다양한 트래픽 성질 즉, 버스트 비트율과 버스트 길이로 분류되는 트래픽의 Qos 요구를 보장하여야 한다. QoS는 셀손실 가능성과 최대 셀 대기에 의하여 측정되는데, 본 논문에서는 가상경로에서 MMDP 방법을 적용하여 On-Off 자원의 다중 클래스가 하나의 가상경로 망에서 다중 송신할 때 모든 QoS 필요성을 만족하게 요구하는 최소 용량을 계산한다. 위 결과를 이용해서 개별적인 QoS를 요구하는 총 용량에서 가장 최적에 이르는 가상경로를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 동일하게 다중 전송되는 트래픽 클래스가 최대 대역폭 효율에 따라 요구되는 최적의 용량과 비교하여 제안된 알고리즘 성능이 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 망 노드에서의 폭주를 B-ISDN UNI에서 예방하기 위해 B-NT에서 일시적인 셀 저장 및 선택적 셀 폐기를 수행하는 트래픽 흐름 제어를 제안하였다. 제안된 구조는 B-NT 시스템에서 T 접속을 향하는 출력 셀 흐름을 감소 또는 억제시키도록 구성하고, 인접 망 노드의 상태를 정상, 준폭주, 폭주의 세상태로 정의하였다. 준폭주 상태에서는 손실에 민감한 트래픽은 일시적으로 저장되어 출력 셀 흐름의 속도를 저하시키고, 폭주 상태에서는 손실에 민감한 트래픽의 셀 저장과 더불어 지연에 민감한 트래픽의 셀이 선택적으로 폐기되어 최대한 출력 트래픽 흐름을 억제시킨다. 입력 셀 흐름과 망 노드 상태의 변화를 IBP와 3 상태 마르코프 체인으로 모델링하여 B-NT 시스템에서 제안된 구조의 성능 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하여 적당한 버퍼 사이즈를 구하고 망 노드의 상태에 따른 제안한 구조의 성능 변화를 조사한 결과 망 노드에서의 폭주 정도가 극심한 경우에는 제안한 방법으로 제어가 거의 불가능하지만, 그 외의 경우에는 2,000셀 이상의 버퍼 사이즈로 제어가 가능함을 알 수 있었다.
B-ISDN과 같은 초고속 네트워크에서 전송오류의 주요원인은 과잉밀집 상태에 있어서의 버퍼 오버플로우이며 이로 인해 셀손실을 야기한다. 기존의 통신 프로토콜은 손실된 패킷이나 전송에러들을 다루기 위해 ARQ와 같이 오류탐지와 재전송 기법을 사용하고 있으나 이러한 ARQ 방법들은 재전송으로 인한 전송 지연시간이 매우 크기 때문에 초고속 네트워크에서는 적합하지 않다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 줄이기 위하여 B-ISDN에서 Forward Error Correction(FEC)를 이용하여 셀손실 회복방법의 셀손실율을 수치적으로 분석하였다. FEC 기법은 Two-state Markov 모델인 셀손실 프로세스 모델을 기초한 성능평가에서 상당한 낮은 셀손실율을 나타내었으며 ATM 네트워크에 인터리빙의 적용은 버스티한 트래픽을 랜덤(random)하게 배열하게 함으로서 셀손실율을 개선할 수 있음을 보이고 있다. 이러한 요소들은 향후 오류제어 기법 설계시 고려해야 할 주요요소로 사용될 수 있다. 또한 IP-over-ATM 네트워크에서 신뢰성 있는 IP 패킷의 전달을 위하여 FEC 기법의 효과에 관한 성능을 분석하고 평가하였다. 본 성능평가의 결과로 FEC 기법은 IP-over-ATM 환경에\ulcorner 신뢰성이 있는 IP 전달을 위한 해결책을 제시한다.
재무 데이터 관리를 위한 자동화된 비지니스 서류 영상 처리 시스템에서 숫자 정보 검색 중 발생한 오류는 심각하여 그 시스템의 가용성 및 성능을 결정한다. 그 동안 자동 맞춤법 교정에 관한 방법론들이 개발되어 정보 검색 시스템 개발에 중요한 역할을 해왔으나 이러한 맞춤법 교정은 알파벳 등 기계학습이 가능하고 사전 형태로 보관이 가능한 기호에 한정되어왔다. 반면에 순수한 마코프 수열에 불과한 숫자들의 순열들은 맞춤법 교정을 위하여 사전적 형태로 보관하여 활용하는 것이 불가능 하다. 본 논문에서는 확률론적 정보 검색 알고리즘의 토대위에 제한적 문맥 인식과 복수의 스트림을 적용한 새로운 형태의 숫자 정정 OCR 모델을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 숫자 정정 모델은 기존의 송장 문서 처리 시스템에 구현하였으며 제안된 숫자 정정 모델의 효과를 확인하기 위해 비교 테스트를 실행하였고 테스트 결과 상당한 성능이 개선되었음을 보여 주었다.
열차제어시스템의 소프트웨어 발전에 의해 PES가 사용되고 있다. PES는 현재 세계적으로 널리 사용하고 있고, 하드웨어, 펌웨어, 응용 소프트웨어로 구성되어 있다. PES의 실행이 높은 유연성을 가지고 있기 때문에 PES는 많은 응용분야에 쉽게 적용할 수 있다. 많은 안전 필수 기능들은 소프트웨어를 통해 수행되고 있다. 보통 PES는 매우 복잡하여 결함의 근원을 발견하기 쉽지 않다. 그래서 소프트웨어 결함허용 기법을 이용한 신뢰도 해석이 필요하다. 현재 소프트웨어 결함허용 기법에는 복구블록, 분산 복구 블록, N-버전 프로그래밍, N 자기검사 프로그램이 있다. 본 논문에서는 마르코프 모델을 이용하여 소프트웨어 결함허용 기법 중에 복구 블록과 N-버전 프로그래밍의 모델을 제시하였다. 또한 열차제어시스템의 신뢰도를 시간 변화에 따라 분석하였다. 프로그램의 결함 발생률, 수용테스트 결함발생률, 보터의 결함발생률은 고정시켰다. 그래서 시간과 신뢰도 사이의 관계를 Matlab 프로그램을 이용하여서 제시하였다. 같은 수의 대체블록이 있는 경우에 신뢰도 분석결과 복구 블록의 신뢰도는 N-버전 프로그래밍의 신뢰도보다 높게 해석되었다.
본 연구에서는 2004년 기상청 집중관측기간(KEOP)에 수집된 지상관측자료를 사용하여 한반도 남서지방의 지역별(해남 외 7개 지역) 기상인자들의 주기성과 이들이 강수현상에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 기술통계와 스펙트럴분석을 사용하여 주기성을 분석하고, 관측기간 및 지역별 랜덤효과를 반영할 수 있는 일반화 선형모형을 제시하여 강수현상에 미치는 기상인자들의 영향을 분석했다. 분석결과에 의하면 기상인자들과 강수현상은 연관성을 가지며 특정주기에 따라 변동하는 것으로 나타났으며, 기상인자들은 지역에 따라 상이한 패턴으로 강수현상에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
0이 과도하게 많이 나타나는 자료는 여러 다양한 분야에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 자료들을 분석할 때 대표적으로 영과잉 포아송 모형이 사용된다. 특히 반응변수들 사이에 상관관계가 존재할 때에는 랜덤효과를 영과잉 포아송 모형에 도입해서 분석해야 한다. 이러한 모형은 주로 빈도론자들의 접근방법으로 분석되어왔는데, 최근에는 베이지안 기법을 사용한 분석도 다양하게 발전되어 왔다. 본 논문에서는 반응변수들 사이에 상관관계가 존재하는 경우 랜덤효과가 포함된 영과잉 포아송 회귀모형을 베이지안 추론 방법을 토대로 제안하였다. 이 모형의 적합성을 판단하기 위해 모의 실험을 통해 랜덤효과를 고려하지 않은 모형과 비교 분석하였다. 또한, 실제 지역사회 건강조사 흡연 자료에 직접 응용하여 그 결과를 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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