오늘날 다양한 생명현상을 다루고있는 질병연구와 같은 효율적인 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 빅데이터를 처리하여 효과적인 현실적 가치를 부여할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안한 MKSV알고리즘은 최적의 확률분포를 추정하여 입력패턴을 결정 한 후 데이터마이닝 기법으로 분류한 결과 효율적인 계산량과 인식률을 획득할 수 있었다. MKSV 알고리즘은 유전자 데이터의 확률적 흐름을 시뮬레이션하여 빅데이터의 데이터마이닝 과정을 통해 데이터를 분류하여 빠르고 효과적인 성능 향상을 보임으로써 현 사회에 급증하는 질병과 유전자의 관련성을 연구하는 데 유용할 것이다.
웹에서 정보 접근에 대한 폭발적인 주문으로 웹 사용자의 다음 접근 페이지를 예측하는 필요성이 대두되었다. 웹 접근 예측을 위해 마코브(markov) 모델, 딥 신경망, 벡터 머신, 퍼지 추론 모델 등 많은 모델이 제안되었다. 신경망 모델에 기반한 딥러닝 기법에서 대규모 웹 사용 데이터에 대한 학습 시간이 엄청 길어진다. 이 문제를 해결하기 위하여 딥 신경망 모델에서는 학습을 여러 컴퓨터에 동시에, 즉 병렬로 학습시킨다. 본 논문에서는 먼저 스파크 클러스터에서 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 중요한 데이터 분할, shuffling, 압축, locality와 관련된 기본 파라미터들이 얼마만큼 영향을 미치는지 살펴보았다. 그 다음 웹 접근 예측을 위해 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 성능을 높이기 위하여 이들 스파크 파라미터들을 튜닝 하였다. 실험을 통하여 논문에서 제안한 스파크 파라미터 튜닝을 통한 웹 접근 예측 모델이 파라미터 튜닝을 하지 않았을 경우와 비교하여 웹 접근 예측에 대한 정확성과 성능 향상의 효과를 보였다.
신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.
본 논문은 국내 ATM망을 대상으로 실시간 VBR 트래픽을 측정하고 그의 특성을 분석하여 기존의 연구에서 ATM VBR 특성이 2-상태 MMPP 모델 기반의 On-Off 특성을 갖는다는 이론의 적합성을 검증한 것으로 분석 결과 국내 ATM 망의 VBR 트래픽 특성은 2-상태 MMPP 모델을 따르지 않으며 On 구간의 도착율 (λ$_1$)은 협약 대역폭 주기 중심에서 0.93~0.96의 확률로 도착하는 거의 결정적(Deterministic) 특성을 가지고, On 구간에서 Off 구간의 천이율 (T$_1$) 및 Off 구간에서 On구간의 천이율(T$_2$)은 마코브 체인의 특성을 따르지 않는 단순 랜덤 변수의 특성을 갖는 것으로 검증되었다. 따라서, 국내 ATM망의 VBR 특성은 MMPP 모델로 표현할 수 없으며 일반적인 On-Off 모델로 표현되어야 함을 확인하였다. 본 연구 결과는 실질적인 ATM망 서비스 회선 트래픽을 대상으로 측정, 분석, 검증한 것이므로 국내 ATM망에 적용하기 위한 모든 장치 및 네트워크 설계에 이 결과가 사용될 수 있으며 국내 ATM망에 적용된 트래픽 관리 기능을 사용하는 모든 ATM망의 트래픽 모델로 사용할 수 있다.
MFCC는 음성 신호 처리에서 귀중한 특징 벡터들 중 하나이다. MFCC에서 명백한 결점은 푸리에 변환의 크기를 취함에 의해 위상 정보가 손실된다는 것이다. 이 논문에서 우리는 푸리에 변환의 실수부와 허수부 크기를 따로 취급함으로써 위상 정보를 활용하는 방법을 생각한다. 퍼지 벡터 양자화와 은닉 마코브 모델을 이용한 음성인식에 이 방법을 적용함으로써, 종전 방법에 비해 음성 인식 오류율을 줄일 수 있음을 보인다. 우리는 또한 수치해석을 통하여, FFT의 실수부와 허수부 각각에서 6개의 성분을 취하여 모두 12개의 MFCC 성분을 사용하는 것이 음성인식에 최적임을 보인다.
특징벡터의 분류를 개선시켜 화자독립 음성인식의 오류율을 줄이려는 노력의 일환으로서, 우리는 MFCC의 추출에 있어서 푸리에 스펙트럼을 기울이는 방법이 미치는 효과를 연구한다. 음성신호에 FIR 필터링을 적용하는 효과의 조사도 병행된다. 제안된 방법은 두 가지 독립적인 방법에 의해 평가된다. 즉, 피셔의 차별함수에 의한 방법과 은닉 마코브 모델 및 퍼지 벡터양자화를 사용한 음성인식 오류율 조사 방법이다. 실험 결과, 적절한 파라미터의 선택에 의해 기존의 방법에 비해 10% 정도 낮은 인식 오류율이 얻어짐을 확인하였다.
음성 신호의 특성은 인접한 프레임에서 크게 변화하지 않는다. 따라서 비슷한 특징벡터들에 내재된 중복성을 줄이는 것이 바람직하다. 본 논문의 목적은 음성인식에 있어서 음성 특징벡터가 최소의 중복성과 최대의 유효한 정보를 갖는 조건을 찾는 것이다. 이를 이하여 우리는 하나의 감시 파라미터를 통하여 중복성 저감을 실현하고, 그 결과가 FVQ/HMM을 사용한 화자독립 음성인식에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과, 인식률을 저하시키지 않고 특징벡터의 수를 30% 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 신뢰성을 명가하는 데 있어서 소프트웨어 및 하드웨어 측면을 고려한 통합된 마코브 모델링(Markov modeling)으로 AVTMR(AlI Voting Triple Modular Redundancy) 시스템의 신뢰성을 분석한다. 본 시스템의 모델링은 하드웨어의 경우에 고장율이 시불변 특성을 가지며, 소프트웨어 경우에는 시 가변 특성으로 모델링되어 AVTMR 시스템과 단일 시스템에 대한 신뢰성 비교를 한다. 특히, 소프트웨어적인 특성은 G-O/NHPP 기법을 이용하여 분석이 되며, AVTMR 시스템의 전체적인 특성을 소프트웨어 및 하드웨어적인 관점에서 고장율 따른 특성을 이해할 수 있게 된다. 평가된 AVTMR 은 엄베디드 통신 시스템, 항공기 등의 결함 허용 시스댐에 요구되는 스팩에 맞도록 설계를 하기 위한 기반을 제시한다.
본 논문은 모바일 애드 혹 네트워크에서 실시간 서비스를 지원하기 위한 새로운 매체 접속 기법 time-slot reservation coordination function(TRCF)과 이를 평가하기위한 수학적 모델을 제시한다. 모바일 애드 혹 네트워크에서 실시간 서비스 지원을 위한 연구는 대부분 DCF를 활용해 왔다. 그러나 이런 연구들은 지연에 민감한 실시간 트래픽을 지원할 수 없다. 우리의 프로토콜은 TRCF와 DCF 두 부분으로 구성되어진다. TRCF는 실시간 서비스를 위해 예약 기법이 적용된 TDMA 기반 모드(MODE)이고 DCF는 best effort 트래픽 지원을 위해 IEEE 802.11 표준의 기능이 그대로 유지된다. 그리고 실시간 서비스를 위해 64Kbps 음성 전화 서비스를 고려한다. 본 논문은 또한 제안된 MAC을 평가하기 위해 마코프 체인을 사용한 성능 분석 모델을 제시한다. TDMA의 특성을 고려하여 시간변화에 따른 마코브 체인의 상태와 천이 확률이 유도된다. 제안된 성능 평가 모델을 통해 음성 전화 서비스가 연결되어지기까지 소요되는 평균대기 시간, 처리량, 지연과 같은 성능 측정값을 도출한다.
본 논문에서는 결함 및 마스크, 스위칭 기능을 포함한 결함에 대한 동적 구조를 갖는 결함 허용 시스템에 대하여 신뢰도 평가를 할 수 있는 동적 결함 트리 알고리듬(Dynamic Fault Tree Algorithm)을 제안한다. 본 알고리듬에서는 동적 특성을 표현할 수 있는 FDEP, CSP, SEQ, PAG 게이트 정의로부터 출발한다. 이러한 게이트의 정의는 시스템의 동적 특성을 만족시키기 위해 시스템의 상태증가를 유발하는 기존의 마코브 모델과 시스템의 정적 특성에 대해서만 평가 가능했던 결함 트리 모델에 대한 제약조건을 해결할 수 있었다. 본 논문에서는 제시한 알고리듬의 장점을 입증하기 위하여 동적 특성을 가지는 TMR(Triple Modular Redundancy) 시스템과 이중화 중복 시스템(Dual Duplex System)에 대해 기존의 알고리듬과 제시하는 알고리듬을 적용하여 신뢰성 평가를 수행한 후 이를 통해 제시하는 알고리듬이 동적 여분을 사용하는 시스템이나 순차 종속 고장들을 가지는 시스템, 결함과 오류의 복구 기술을 가지는 시스템들에 대해 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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