Because of their human-like synthesized speech quality, recently Corpus-Based Text-To-Speech(CB-TTS) have been actively studied worldwide. However, due to their large size speech database (DB), their application is very restricted. In this paper we propose and evaluate three DB reduction algorithms to which are designed to solve the above drawback. The first method is based on a K-means clustering approach, which selects k-representatives among multiple instances. The second method is keeping only those unit instances that are selected during synthesis, using a domain-restricted text as input to the synthesizer. The third method is a kind of hybrid approach of the above two methods and is using a large text as input in the system. After synthesizing the given sentences, the used unit instances and their occurrence information is extracted. As next step a modified K-means clustering is applied, which takes into account also the occurrence information of the selected unit instances, Finally we compare three pruning methods by evaluating the synthesized speech quality for the similar DB reduction rate, Based on perceptual listening tests, we concluded that the last method shows the best performance among three algorithms. More than this, the results show that the last method is able to reduce DB size without speech quality looses.
ADSL, Metro Ethernet등 가입자에게 넓은 대역폭을 할당하는 기술이 서비스 영역에 적용되고 있음에 따라 이를 원활히 수용할 수 있는 초고속 대용량 기간망 구축기술이 필요하다. 현재 사용되는 기술로는 2.5Gbps 또는 10Gbps의 전송속도를 갖는 수 십 채널을 각각 파장이 다른 광반송파(optical carrier)에 실어 광학적으로 다중화한 뒤 한 가닥의 광섬유를 통해 전송시키는 파장분할 다중화(Wavelength Division Multiplexing: WDM) 기술이 있다. 본 논문에서는 채널 당 전송 속도를 40Gbps로 증가시키거나, 증폭기 이득 대역폭을 확장시켜 채널 수를 증가시켜 수 THz의 전송용량을 수 천 km 전송시키는데 필요한 라만 광증폭기 기술, FEC 기술, 변조포맷, 분산관리(Dispersion management)기술 등의 핵심기술을 소개한다.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2011.11a
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pp.282-285
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2011
클라우드 컴퓨팅에 있어서 이질적 컴퓨팅 자원들을 소프트웨어에 의해 논리적 방법으로 제어할 수 있도록 하는 가상화와 대용량 데이터의 분산병렬처리가 핵심적인 기술이다. 재난의 예방 및 대응을 위해 다양한 센서들이 개발되고 있으며, 재난관리 어플리케이션들은 센서들에 의해 획득된 대용량의 데이터를 상호 관련성에 따라 신속하게 처리할 것이 요구된다. 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용한 재난관리시스템 구축을 위해 다양한 이질적 센서들을 가상화하여 센서 클라우드 환경을 구성하는 방안을 제시한다.
Lee Yong-Doo;Choi Seong-Man;Yoo Cheol-Jung;Chang Ok-Bae
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.517-519
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2005
전력설비의 증가 및 전력감시제어설비의 대용량 및 통합화에 따른 데이터처리 및 데이터통신에 대한 정보 요구량 증가와 이기종 컴퓨터간 및 네트워크 상호간의 높은 데이터처리 속도를 요구하고 있는 실정이다. 이러한 전력설비의 증가로 인하여 전력감시제어설비 또한 새로운 변화와 시스템 개선이 필요하다고 본다. 이에 따라 EMS의 부담을 경감시키고 공급신뢰도의 향상을 위하여 변전소들이 점차 무인화되면서 원격소장치의 프로토콜 변경으로 인한 트래픽의 발생정도 및 트래픽량에 의한 응답처리속도에 대하여 알아 보았다. 이러한 결과 고속 대용량화의 한계에 대비하는 대처방안임을 확신하고 전력감시제어설비 시스템의 안전성을 극대화할 수 있는 계기를 마련하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.221-222
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2014
빠른 웹의 성장으로 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 플랫폼 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, HDFS는 이상적인 분산 파일 시스템으로 각광받고 있으며 대용량 파일의 처리를 목적으로 개발되었다. 하지만, 실제 파일들의 집합에서 소용량 파일이 차지하는 비중은 높은 편이다. 많은 수의 소용량 파일은 HDFS 성능 감소에 치명적인 원인이 된다. 많은 수의 소용량 파일들이 HDFS에 저장된다면 NameNode의 메모리 소비량이 증가하게 되며 많은 수의 소용량 파일은 많은 수의 DataNode와 NameNode를 요구하므로 상대적으로 처리시간이 많이 소모된다. 따라서 본 논문에서는 HDFS에서 소용량 파일의 저장과 액세스 효율성을 향상시키기 위하여 나이브 베이지안 분류기 알고리즘을 적용한 파일 그룹화 시스템을 설계하였다.
Kim, Young-Ho;Ahn, Shin-Young;Lim, Eun-Ji;Cha, Gyu-Il
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.95-98
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2014
본 논문에서는 고속 저지연 네트워크로 연결된 다수의 분산 메모리 공여 노드를 통해 분산 통합 메모리 서비스를 제공하는 메모리 가상화 시스템에서, 대용량 메모리와 다수의 호스트 채널 어댑터(HCA)를 장착한 공여 노드의 프로세서, 물리 메모리, 그리고 HCA의 연결구조와 정보로부터 토폴로지 구조를 추출하고, 프로세서 중심으로 자원 연관성 정보를 나타내는 토폴로지 맵을 생성한다. 토폴로지 맵을 기반으로 공여 메모리의 초기화, 등록, 할당 및 메모리 데이터 전송 등을 수행하는 공여 메모리 관리 메커니즘을 제안한다. 이를 통해 대용량 분산 통합 메모리를 이용하는 빅데이터 처리 환경에서 참조 데이터 대한 메모리의 응답 시간 및 접근 지연 시간을 최소화시킬 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.151-153
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2012
최근 고속 네트워크와 저장 기술의 발전으로 인하여 대용량 데이터 분산 처리 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 그러나 가상 머신 환경에서 대용량 데이터 분산처리 시스템을 구성할 경우 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 가상 머신 환경에서 Hadoop 클러스터를 활용할 때 가상 데이터 노드의 개수에 따른 I/O 대역폭 최적화에 대한 실험을 하고 평가를 한다. 본 논문에서 수행한 실험 결과는 가상 머신 환경에서 I/O 대역폭 밸런싱(balancing)을 지원하는 Hadoop Scheduler의 개발 연구에 사용될 것이다.
Recently, the Internet-based distributed/parallel computing using many of idle hosts has been demonstrated its usefulness for processings of a large-scale task and involving several important issues. While executing a large-scale task, the realtime monitoring is required for adaptive strategy of the performance and state change of host. This paper provides the realtime monitoring and visualization on global computing infrastructure called PDP(Parallel Distributed Processing) which is a parallel computing framework implemented with Jana for parallel computing on the Internet.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.491-493
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2015
사이버전의 위협은 종전에는 정보체계와 인터넷망에 국한되는 것으로 여겨졌으나 현재에는 망분리 환경이나 정보체계가 아닌 소프트웨어에 대해서도 위협이 실제하고 있으며, 그 공격 양상이 다양화 복합화 되는 경향을 보이고 있다. 향후 사이버전은 융복합 무기체계가 포함하고 있는 다양한 내장형 소프트웨어에 공격으로 확대될 것이며, 이에 따라 무기체계 내장형 소프트웨어에 대한 사이버전 대용 준비가 필요하다. 본 논문에서는 무기체계 내장형 소프트웨어의 사이버전 대용을 위한 방안으로 무기체계 내장형 소프트웨어의 보안성 강화를 위한 보안강화코딩(시큐어 코딩)을 적용 보안 프레임워크를 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.52-53
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2018
본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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