본 논문에서는 V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space Time) 복호 알고리즘의 ordering과 slicing 과정에 MAP(Maximum A Posteriori) 디코더의 외부 정보 (extrinsic information)를 이용한 최적의 터보 부호화된 (Optimal Turbo Coded) V-BLAST 적응 변조 시스템을 제안 후 성능을 관찰한다. 또한, 적응 변조 시스템에서 간단하게 V-BLAST 시스템과 터보 부호화 (Turbo Coding) 기법이 결합된 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우와 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법에서 V-BLAST 디코딩 알고리즘 대신 ML (Maximum Likelihood) 디코딩 알고리즘을 적용한 경우에 비교하여 전송률 (throughput) 성능과 복잡도를 살펴본다. 게다가, MIMO (Multiput-Input-Multiple-Output) 기법을 적용하여 제안된 시스템의 성능 개선을 확인한다. 모의 실험 결과, 제안된 디코딩 알고리즘은 ML 디코딩 알고리즘에 비해 복잡도가 낮으나, 기존의 시스템에 비해 복잡도가 높다. 하지만, 성능 개선 측면에서 제안된 시스템의 전송률 성능은 기존의 시스템에 비하여 전신호 대 잡음 비(SNR: Signal to Noise Ratio) 구간에서 우수하고, ML 디코딩 알고리즘을 적용한 기존 시스템의 전송률 성능에 거의 근접함을 보인다. 특히, 실험 결과는 각 MIMO 기법에서 제안된 시스템이 기존의 시스템에 비하여 각각 최대 350kbps, 460 kbps, 740 kbps의 전송률 성능 개선을 보여주고, 이것은 제안된 디코딩 알고리즘의 효과가 송 수신안테나의 수가 증가할수록 커진다는 것을 의미한다.
대부분의 기계학습 방법들은 특정한 방법을 중심으로 연구되어 왔다. 하지만 두 가지 이상의 기계학습방법을 효과적으로 통합할 수 있는 방법에 대한 요구가 증가하며, 이에 따라 본 논문은 귀납법칙 (rule induction) 방법과 개체위주 학습방법 (instance-based learning)을 통합하는 시스템의 개발을 제시한다. 귀납법칙 단계에서는 엔트로피 함수의 일종인 Hellinger 변량을 사용하여 귀납법칙을 자동 생성하는 방법을 보이고, 개체위주 학습방법에서는 기존의 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 개체위주 학습방법을 제시한다. 개발된 시스템은 여러 종류의 데이터에 의해 실험되었으며 다른 기계학습 방법과 비교되었다.
최근의 컴퓨터 연산 성능의 향상과 전산유체역학 분야의 이론적 발전은 완전한 Navier-Stokes 방정식을 이용한 파랑의 수치모의를 가능하게 하였다. 본 연구에서는 질량원천함수를 이용한 내부조파 기법을 레블셋 유한요소법과 결합하였다. 수치모형은 먼저 2차원 파랑 조파와 전파에 적용되었다. 다음에 같은 문제의 3차원 파랑 모의에 적용되었다. 컴퓨터 자원의 효율적 활용과 연산속도 향상을 위하여 3차원 문제에는 병렬 계산 알고리즘이 고안되어 적용되었다. 수치모의에 의한 계산 결과를 이론적인 값과 비교하였으며, 잘 일치함을 확인할 수 있었다.
In recent years alternative navigation system such as a DBRN (Data-Base Referenced Navigation) system using geophysical information is getting attention in the military navigation systems in advanced countries. Specifically TRN (Terrain Referenced Navigation) algorithm research is important because TRN system is a practical DBRN application in South Korea at present time. This paper presents an integrated navigation algorithm that combines a linear profile-based TRN and INS (Inertial Navigation System). We propose a correlation analysis method between TRN performance and terrain roughness index. Then we propose a conditional position update scheme that utilizes the position output of the conventional linear profile type TRN depending on the terrain roughness index. Performance of the proposed algorithm is verified through Monte Carlo computer simulations using the actual terrain database. The results show that the TRN/INS integrated algorithm, even when the initial INS error is present, overcomes the shortcomings of linear profile-based TRN and improves navigation performance.
본 논문에서는 DVB-RCS NG 규격에서 제시되고 있는 연판정 e-BCH 부호를 반복복호기반의 e-BCH 복호방법에 대한 성능을 분석하였다. 그러나 선형 변조와 결합한 e-BCH 부호화 방식은 성능 분석 결과 반복에 대한 성능의 차이가 보이지 않아 본 논문에서는 가로 세로 부호화 과정을 하는 TPC 부호화 기법을 응용하여 적용하였다. DVB-NG 규격에서는 다양한 부호화율을 제시하므로 본 논문에서는 가로와 세로의 부호화 과정에서 zero padding 하여, 부호화 후 단축 시키는 방식으로 rate-compatible 한 TPC 방식을 제안하며, 선형 변조에서 반복에 의한 효과가 나타나 e-BCH 보다 성능이 향상됨을 알 수 있다.
본 논문은 연속음 인식에 관한 연구로써, 구문 분석을 이용한 One-Stage DMS/DP에 의한 음성 인식 방법을 사용한다. 인식 실험을 위해 우선 구간 구분화 알고리즘을 이용하여 DMS(dynamic Multi-Section) 모델을 만들며, 구문 분석을 이용한 One-Stage DMS/DP 방법으로 연속음 데이터를 인식하게 하였다. 제안된 방법에 의한 인식 실험을 수행하는 것 외에도 비교를 위해 전통적인 One-Stage DP 방법을 같은 조건 같은 데이터를 가지고 수행하였다. 인식 실험 결과, 기존의 방법보다 구문분석을 이용한 One-Stage DMS/DP 방법이 우수한 것으로 나타났다.
변경의 Parameter를 제어 함으로써 임의의 조합논리함수를 이차원가변논리회로로 실현하는 일반적이고 조직적인 방법을 개발하였다. n변수-n출력 조합논리회로의 진리치표를 상태할당에 의해서 상태가의 변환으로 포착하여 이를 다치일변수 영리수수의 실현문제로 취급하였다. 이 다위일변수 함수집합이 정규결합연산에 환하여 반군을 이룬다는 사실에 착안하여 3개의 기저함수를 정의하고 이 기저함수에 의하여 임의의 다치일변수함수를 생성하는 기저함수렬의 조직적 구성법을 구하였다. 기저함수를 실현하는 기본회로를 단위회로의 일차원 배열로 구성하고 오직 하나의 기본회로만으로 3개의 기저함수외에도 몇개의 기저함수의 계열과 또 기저함수의 역함수를 실현하도록 하였다. 이 기본회로를 이차원으르 배열하고 변경의 parameter만을 적절히 설정 함으로써 임의의 조합논리회로를 실현하는 알고리즘을 구성하였다.
본 논문에서는 지도학습 알고리즘에 기반한 한국어 타동사의 어의 애매성 해결을 위한 통계적방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 어의 애매성 해결 방법은 주어진 동사와 문맥 내에서 이들 동사의 주변 단어들과의 구문적 관계에 기반한 지시자들을 결합한 방법이다. 비교적 애매성이 심한 한국어 타동사 10개에 대한 어의 애매성 해결 실험 결과, 구문 관계에 기반한 지시자를 사용한 어의 애매성 해결 방법이 기준 정확도 성능 평가보다 27%의 정확도 성능 개선을 보였으며, 지시자 유형에 대해 가중치를 부여한 방법이 문맥 내에 무순서적인 주변 단어에 대한 정보만을 사용하는 방법에 비해 12% 정확도 성능 개선을 보였다.
외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.
다상 유체 시스템에 적용할 수 있는 다중스케일 입자 시뮬레이션 기법을 개발하였다. 거시 모델과 미시모델이 만나는 경계영역에서 세가지로 구별되는 기능을 수행하도록 하였다. 먼저, 기상과 액상을 분리하여 연결하기 위해 벽을 설정하였다. 또 경계영역을 근처에서 경계의 위치를 측정하고 이것에 벽의 각도와 위치가 연동하여 접촉각 값을 미시모델에서 거시모델로 전달하게 하였다. 마지막으로, 입자의 삽입과 제거를 통해 경계영역의 질량과 온도를 거시적 조건에 맞추도록 하였다. 이 알고리즘들을 적용한 완전습윤과 부분습윤시스템들은 좋은 결합 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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