본 논문에서는 가변템포를 반영한 단일음악 채보의 정확성을 증가시키기 위한 기존의 방법을 개선하는 세 가지 방안을 제시하였다. 첫째는 TV 필터를 활용한 음정 데이터의 평활화로 음정분할 결과의 파편화 현상이 줄어들게 하였다. 또한 음정과 에너지, 규칙기반 방법을 융합한 마디탐색 방법으로 마디 탐색결과의 안정성을 향상시켰다. 뿐만 아니라 마디 내에서 음표의 합이 박자수와 같으면서 양자화 오차의 합을 최소화하는 최적의 방법으로 임시 음길이 부호화 결과를 보정하였다. 그 결과 16개의 동요 음원에서 완벽한 마디위치를 탐색하였으며, 음길이 부호의 정확도 약 91.3%, 음정 부호화 정확도는 약 86.7%의 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
최근 몇 년 동안 사람들의 고유한 생리적인 특징을 이용한 생체 인식은 새로운 학문으로서 연구 및 개발이 활발하게 진행되고 있다. 지금까지, 오로지 지문 인식만이 다른 생체 인식에 비해 확인과 식별 시스템들이 더 정교하고, 비싼 취득 인터페이스들과 인식 과정을 필요로 하기 때문에 온라인 보안 검사를 위하여 한정된 성공을 보았다. Hand-Geometry는 생체 인식의 확인 그리고 취득의 편리 때문에 식별 그리고 확인을 위하여 사용되고 있다. 그러므로, 본 논문은 이러한 특징을 가지는 손의 기하학적인 Hand-Geometry 인식 시스템을 제안하고자 한다. 해부학적인 관점에서, 인간의 손은 길이, 폭, 두께, 기하학적인 모양, 손바닥의 모양, 그리고 손가락들의 기하학적인 모양까지 특성으로 나타내어질 수 있다. 본 논문에서 제안한 Hand-Geometry 인식 시스템은 30개의 특징 데이터를 가진다. 그러나 특징 데이터 가운데 사용자의 Hand-Geometry의 특징에 따라 길이 데이터가 변하는 것을 실험적으로 발견하였다. 따라서 이와 같은 가변적인 길이 데이터를 안정화시키기 위하여 본 논문에서는 길이 데이터의 기준점을 손톱 아래 점으로 정하고, GA를 적용하여 보다 안정된 특징점을 추출하였다.
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발전으로 빅데이터가 출현하였고, 이를 분석하기 위한 분산 병렬 플랫폼으로 하둡이 개발되었다. 하둡을 사용하는 기업은 개인적인 정보가 포함된 데이터를 분석하여 마케팅 등에 활용하고 있다. 이에 따라, 하둡에 저장된 센서티브(sensitive) 데이터의 유출을 방지하기 위한 데이터 암호화 연구가 수행되었다. 하지만 기존 데이터 암호화에 대한 연구는 국외 표준인 AES 암호화 알고리즘만을 지원하는 한계점이 존재한다. 한편 정부에서는 데이터 암호화 알고리즘으로 ARIA 알고리즘을 국내 표준으로 지정하였다. 본 논문에서는 하둡 상에서 ARIA 알고리즘을 이용한 HDFS 데이터 암호화 기법을 제안하였다. 첫째, 제안하는 암호화 기법은 하둡의 분산 컴퓨팅 환경에서 ARIA 암호화 및 복호화를 수행하는 HDFS 블록 분할 컴포넌트를 제공한다. 둘째, 제안하는 암호화 기법은 데이터의 마지막 블록이 128비트 단위의 데이터가 아닐 경우, 더미(dummy) 데이터를 추가하여 암호화 및 복호화를 수행하는 가변길이 데이터 처리 컴포넌트를 제공한다. 마지막으로 성능 평가를 통해, 제안하는 ARIA 기반 암호화 기법이 텍스트 문자열 처리 응용 및 과학 데이터 분석 응용에서 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.
파장 분할 다중화 (WDM) 기반의 다중 채널 망에서는 송신 노드와 수신 노드가 메시지 전송 기간동안 동일한 파장으로 동조될 수 있도록 하는 효율적인 프로토콜이 필수적이다. 이 논문에서는 서로 다른 QoS를 요구하는 가변 길이의 메시지를 우선순위 기반으로 전송할 수 있는 메시지 예약 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜에서는 높은 우선순위를 갖는 트래픽이 우선적으로 데이터 채널을 점유한다. 그렇지만 일단 송신 노드가 하나의 데이터 채널을 점유하면, 그 노드는 자신의 우선순위에 상관없이 점유한 데이터 채널을 독점적으로 사용할 수 있다. 또한 제안된 프로토콜은 망에 접속되어 있는 노드의 수의 변화에 무관하게 동작하며 어떠한 새로운 노드도 망의 초기화 요구 없이 언제든지 망에 접속할 수 있다. 제안된 프로토콜은 유한 노드 수의 모델에서 분석되었으며 처리율-지연 특성이 성능 측정을 위한 파라미터로서 조사되었다.
본 논문에서 설계한 CSIX 모듈은 ATM, IP, MPLS, Ethernet과 같은 데이터 통신의 응용을 위해 트래픽 매니저와 스위칭 패브릭 사이의 표준화된 인터페이스 규격인 CSIX-L1(Common Swithch Interface-Level1)을 따른다. 이 모듈은 전달하고자 하는 데이터를 CSIX 정보 유닛인 CFrame으로 생성하고 수신측에서는 수신한 CFrame에서 데이터를 추출하는데 사용된다. CSIX 모듈은32, 64, 96, 128-bit interface를 지원하며, 가변길이의 CFrame 및 Idle CFrame을 생성하고, Padding byte를 생성하며, Vertical parity를 지원한다. Xilinx ISE 4.1i를 사용하여 전체적인 작업이 이루어 졌으며, 설계된 모듈에 대한 테스트를 수행한 후, Xilinx FPGA XCV1000EHQ240C 칩에 다운로드하여 기능을 검증하였다. 합성된 CSIX모듈은 27MHz에서 동작한다.
무선 센서 네트워크는 소형의 무선 센서노드들로 구성된 네트워크이다. 무선으로 구성된 센서 네트워크는 사물과 환경의 변화를 감지하여 싱크로 전송하게 된다. 무선 센서 네트워크에서 센서노드는 무선으로 데이터를 전송할 때 가장 많은 에너지를 소모한다. 한정된 에너지 자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 데이터 전송에 이용하는 라디오모듈의 사용을 최소화하여 네트워크 전체의 데이터 전송량을 감소시켜야 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 에너지 소모를 줄이기 위해 DPCM, 웨이블릿, 양자화, 가변 길이 부호화를 사용하여 전송되는 데이터의 양을 줄여 라디오모듈을 통한 데이터 전송 횟수를 줄였고, 결과적으로 센서 네트워크의 트래픽을 감소시켜 에너지 소모를 줄였다.
본 논문은 고창의 전력품질 실증시험장에서 계통에 연계된 풍력발전 시뮬레이터를 이용하여 풍력발전기의 특성을 파악하기 위해, 가변 풍속에서 이중여자 풍력발전기의 회전속도와 유효전력의 변화가 계통에 미치는 영향을 분석하였다. 선로의 길이를 40km로 가정하고, 기상청 자료를 근거로 풍속데이터를 이용한 가변풍속 패턴을 설정하여 풍력발전기의 회전속도에 대한 출력특성을 확인하였다.
고창의 전력품질 실증시험장에서 계통에 연계된 풍력발전 시뮬레이터를 이용하여 풍력발전기의 특성을 파악하기 위해, 가변 풍속에서 이중여자 풍력발전기의 회전속도와 유효전력의 변화가 계통에 미치는 영향을 분석하였다. 고창의 전력품질 실증시험장은 22.9kV 계통에 전력품질 향상기기(DVR, STATCOM, SSTS)와 전력품질 외란 발생장치 등이 구축되어 있다. 모터와 VVVF를 이용하여 풍력발전기의 블레이드를 구현하고, 유도형과 이중여자 유도형 풍력발전기를 모의할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 선로의 길이를 20 kM로 가정하고, 덕적도의 풍속데이터를 이용한 가변풍속 패턴을 설정하여 풍력발전기의 회전속도에 대한 출력특성을 확인하였다.
본 논문에서는 8kbps의 전송율을 가진 ITU G.729 보코더와 PSOLA(Pitch Synchronized Overlap -Add) 알고리즘을 적용하여 전송율을 6kbps와 4kbp까지 낮출 수 있는 가변 전송율 보코더를 구현하였다. 제안한 방법은 4kbps일 경우에 G.729의 부호화전에 PSOLA를 적용하여 피치의 주기를 반으로 줄여 부호화한다. 이렇게 부호화된 데이터는 G.729의 복호화를 거치고 다시 PSOLA를 통해 음성의 피치 주기를 2배로 늘려주어 원음성을 합성하게된다. 기존의 Bkbp의 전송율을 갖는 G.729는 음성의 크기가 반으로 줄어 부호화되므로 전송율이 4kpb로 줄어들게 된다. 실험의 평가는 MOS 테스트를 통해 수행되었으며 4kbp에서 MOS값이 3.37정도로 측정되었다. 또한 처리해야할 음성의 길이가 줄어들게 되므로 계산시간도 줄어들게 된다.
본 논문에서는 한국과학기술원(KAIST) 통신연구실에서 개발한 한국어 음성 데이터베이스의 개발에 관하여 기술한다. 음성 데이터베이스의 구축을 위하여 사용된 절차와 환경, 및 데이터베이스의 음성학적, 언어학적 성질들이 상세히 기술된다. 데이터베이스는 음성인식 알고리듬의 개발 및 평가를 위하여 사용되도록 고안되었다. 데이터베이스는 5종류의 음성 데이터, 즉 3천단어 규모의 무역관련 연속음성, 가변길이 연결 숫자음, phoneme-balanced75 고립단어, 지역명 관련 500 고립단어, 한국어 아-세트로 구성되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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