MLP(multilayer perceptron)는 화자증명에 대한 응용에 있어 우수한 특질을 지니고 있지만 동시에 느린 학습속도의 문제를 안고 있다. 편리한 사용을 위해 MLP에 기반한 화자증명 시스템에서는 신속한 화자등록이 요구되며 이 문제는 MLP의 빠른 학습속도에 전적으로 의존한다. 이러한 시스템에서 실시간 등록을 달성하기 위해 지금까지 두 가지 측면에서 연구가 시도되었으며 각기 의도한 목적을 달성하였다. 본 논문에서는 이 두 방법이 상이한 최적화 원리에서 동작한다는 가정 하에 이들을 결합하고 이를 MLP 기반 화자증명 시스템에 적용한다. 이러한 결합이 화자등록 속도를 더욱 향상시킬 수 있다는 사실은 한국어 음성 데이터베이스를 이용한 실험결과에서 입증된다.
다층신경망 (multilayer perceptron)이 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 이점을 제공하지만 다층신경망에 기반한 화자증명 시스템은 낮은 증명오류를 달성하기 위한 대규모 배경화자로 인한 느린 등록속도의 문제를 안는다. 이 문제를 해결하기 위해 QnDCS(quantitative discriminative cohort speakers) 방법에서 화자군집 방법을 다층신경망 기반화자증명 시스템에 도입하여 화자등록에 필요한 배경화자의 수를 줄이려는 시도가 있었다. QnDCS 방법이 목적을 어느 정도 달성하긴 했지만 등록속도의 향상률이 만족할만한 수준이지 못했다. 본 논문에서는 보다 높은 등록속도 향상률을 달성하기 위한 방법으로서, 선택되는 배경화자의 수를 더욱 낮추는 정질에 기반한 기준을 도입한 QlDCS (qualitative discriminative cohort speakers) 방법을 제안한다. 두 방법에 대한 성능평가를 위해 다층신경망과 지속음에 기반한 화자증명 시스템과 음성 데이터베이스를 사용한 실험을 실시한다 그 결과 제안한 방법이 QlDCS에 비해 온라인 방식의 EBP (error backpropagation)에 대한 학습속도 향상률 면에서 2배 이상 더 짧은 시간 내에 화자를 등록하는 것으로 나타나 보다 높은 효율을 지녔음을 증명한다.
MLP(multilayer perceptron)는 기존의 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점을 제공하지만 학습에 비교적 많은 시간을 요구한다. 이 점은 화자증명 시스템의 인식방법으로서 MLP를 사용할 경우 등록시간이 길어지는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 시스템에서 채택한 화자군집 방법을 응용하여 MLP 학습에 필요만 배경화자 수를 줄임으로써 화자등록 시간을 단축하는 방법을 제안한다.
MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 유리한 이점을 지니고 있어 화자증명 시스템의 화자학습 및 인식 방법으로서 사용이 기대된다. 그러나 MLP의 학습은 학습에 이용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘의 저속 때문에 상당한 시간을 소요한다. 이 점은 화자증명 시스템에서 높은 화자인식률을 달성하기 위해서는 많은 배경화자가 필요하다는 점과 맞물려 시스템에 화자를 등록하기 위해 많은 시간이 걸린다는 문제를 낳는다. 화자증명 시스템은 화자 등록후 곧바로 증명 서비스를 제공해야 하기 때문에 이 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 EBP의 학습속도를 개선하는 방법과, 기존의 화자증명 방법에서 화자군집 방법을 도입한 배경화자 축소방법을 사용하여 MLP 기반 화자증명 시스템에서 화자등록에 필요한 시간의 단축을 시도한다.
스팸메일로 인한 피해가 크게 늘어나고 있어 스팸 필터링과 차단에 관한 연구가 활발하다. 스팸메일 차단에 이메일 주소 대신 userID(사용자아이디)를 비교하여 처리 속도를 빠르게 하는 방법을 제안한다. userID가 중복되어 스팸메일이 통과하는 경우가 2% 정도 발생하는데 해당 도메인을 불량 도메인 목록에 등록해서 차단한다. 제안된 방법은 이메일 주소를 비교하는 방법 보다 DB용량도 줄어 들고, 문자의 비교에서 약 3.7배 속도가 향상된다. userID의 자동등록을 위해 등록되지 않는 메일이 수신되면 비밀단어를 반송하는 방법을 적용하였다.
본 연구에서는 2001년 개발을 시작으로 학교도서관의 자료 관리를 해결하고, 자료의 공동 활용을 위한 데이터 구축을 지원해 온 DLS의 근본적인 문제점을 조사하고, 이를 해결할 수 있는 개선방안을 모색하고자 한다. 연구방법으로 DLS 전문위원 9명을 대상으로 자료선정, 자료등록, 대출반납, 장서점검, 통계, 이용자검색의 6가지 영역에서 DLS의 사용현황과 문제점을 조사하고 이를 해결할 개선방안을 제안하였다. 자료선정 측면에서는 수서시스템 도입 및 온라인 희망도서 구입신청 기능 추가가 필요하다. 자료등록 측면에서는 데이터 품질 관리 향상과 검색기능 향상을 위한 색인어의 체계적 입력 및 어휘통제가 필요하다. 대출반납 측면에서는 대출속도 향상이, 장서점검 측면에서는 폐기자료의 복원 기능이, 통계 측면에서는 정확한 통계자료 생성이 필요하다. 이용자검색에서는 검색속도 향상 및 이용자 인터페이스 기능 향상이 필요하다. 본 연구는 앞으로 DLS 시스템 개선에 많은 기여를 할 것이며 이에 따라 DLS 이용도 향상될 것이다.
최근 웹툰이나 웹소설처럼 저작물로 보호되어야 할 디지털 콘텐츠들이 손쉽게 복제되어 유포되면서 불법 복제가 사회적인 이슈로 떠오르고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 블록체인을 적용하여 저작물 위변조 방지, 보안성 향상, 거래 속도 향상, 비용 절감, 가시성을 향상시킬 수 있는 저작권 관리시스템을 제안하였다. 시스템은 기존과 같이 공식적으로 저작권을 등록할 수 있고 더불어 단순한 아이디어 수준의 저작물도 시스템에 등록할 수도 있다. 후자의 경우는 창작 아이디어가 떠오르면 언제든지 시스템에 등록하여 추후에 자신의 독자적인 저작물이라는 것을 증명할 수 있는 수단으로 활용할 수 있다. 시스템은 특히, 용량이 큰 콘텐츠의 경우, 트랜잭션에 콘텐츠의 해시 결과 값만을 포함시키고 원본 콘텐츠는 별도로 관리하여, 네트워크 참여 노드들이 처리해야 할 데이터의 양을 줄이고 스토리지 용량을 대폭 감소시킨다.
본 논문에서는 기존 Mobile IP 및 지역 등록 기법이 갖는 등록 지연시간 증가에 따른 패킷 손실의 문제점을 개선하여, 특히 지연시간과 패킷 손실에 민감한 실시간 데이터 서비스를 효율적으로 지원하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 Mobile IP 지역 내 사전 등록 기법은 이동 노드가 영역간을 이동하기 전에, 경계 셀의 핸드오프 존에서 링크 계층 정보인 ANID(Access Network Identifier)를 이용하여 미리 이동할 영역에 대한 사전 등록을 행함으로써, 영역을 이동한 후에 발생하는 등록 지연 시간을 줄였다. 비용분석과 시뮬레이션을 통하여 제안하는 기법이 Mobile IP 및 지역 등록 기법에 비해 이동 노드의 속도, 홈 네트워크까지의 거리, 영역 내 이동비율 등의 요소에 따른 패킷 손실 측면에 있어 향상된 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 접근 방법으로서, 웨이블릿 기반의 다해상도 분석 기법을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 입력장치인 카메라로부터 획득된 사람의 눈 영상에서 처리 대상인 홍채영역 만을 분리 추출한 후, 홍채 특징을 압축적이고 효과적으로 표상하기 위하여 2D 다해상도 웨이블릿 변환을 홍채영상에 적용하는 기법과 실제적인 응용을 위하여 등록된 데이터와 미지의 데이터 사이의 유사도를 측정하는 효율적인 기법을 연구한다. 이러한 기법들을 홍채 인식 시스템에 적용함으로써 처리속도 및 인식률 향상 등으로 고성능의 홍채인식시스템을 구현할 수 있었다.
분산가상서버 구조는 인터넷에서 멀티미디어 통신 제어를 위해 개발된 SIP를 이동 애드혹 네트워크(MANET)에 적용하기 위하여 SIP의 프락시서버, 등록서버(Registrar)를 도메인이름을 기반으로 각 노드들로 분산하여 관리하고 탐색하는 방법을 제공한다. 가상 서버를 통해 이동 단말들은 SIP의 응답속도와 서비스 가용도를 향상시키고, 인터넷에서 사용하던 SIP에 기반한 서비스를 MANET에서 자유롭게 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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