기존의 인터넷 익스플로러는 높은 보급률의 이점을 지니고 있지만 인터넷을 이용하기 위한 기본지식의 필요성과 키보드, 마우스와 같은 장치를 이용한 입력방식은 장애인 및 고령층의 사용자들이 이용하기에는 불편하다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 웹 서비스 기술을 이용하여 기존의 음성인식 시스템을 웹 서비스로 재구성하고 클라이언트가 음성인식 웹 서비스를 요청하고 음성명령이 가능하도록 인터넷 익스플로러에 음성명령이 가능한 Navigaotr를 Toolbar 형태의 프로그램을 구현하였다. 본 시스템은 클라이언트가 사용하는 음성 Navigator Toolbar와 웹 서비스를 통해서 음성 서비스를 제공하는 음성 서비스 프로바이더로 구성된다. 음성 Navigator Toolbar는 인터넷 환경에서 음성데이터를 바이너리 포맷형식인 DIME을 이용하여 음성 서비스 프로바이더로 전송하고 반환 결과를 가지고 URL Navigator를 통해 인터넷 페이지를 이동시킨다. 음성 서비스 프로바이더는 사용자가 전송한 음성데이터를 인식기를 통해 인식하고 결과를 가지고 정보 Database를 검색하여 실제 인터넷 주소를 사용자에게 반환한다.
최근 음성인식 분야에서는 발화된 음성의 단순한 신호 처리위주의 인식 결과로부터 좀 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위하여 여러 가지 후처리 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 개인 사용자를 위한 음성 명령어 인식 환경에서 사용자의 발화 정보를 후처리에 적용함으로써 사용자 정보를 고려한 음성인식 후처리 기법을 제안한다. 먼저 이전에 사용했던 음성 명령어들로부터 명령어 발화 순차 패턴 규칙을 추출 한 후 사용자가 사전에 발화한 명령어를 바탕으로 구성된 순차 패턴을 비교하여 순차 규칙상 얻어 질 수 있는 단어를 결정한다. 이렇게 얻어진 단어를 고려하여 음성인식기 인식단어 후보들의 확률값을 적절히 보정한 후 최종 인식 단어를 재결정한다. 이러한 과정에서 적절한 보정을 위하여 발화 순차 패턴의 신뢰도와 인식기의 결과단어를 고려한 보정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 후처리를 이용한 음성인식이 HMM을 이용한 기본 음성인식에 비해 오류율을 $15\%$이상 낮추어 인식률에 상당한 기여를 하였음을 확인할 수 있다.
본 논문은 물류 작업을 위한 지상 보행이 가능한 드론의 제어기를 개선시키기 위한 방법 중 하나로 비선형 자세제어기를 적용한 결과를 보여준다. 로봇은 물류 작업을 위하여 설계되었는데, 페이로드의 변화에 따라서 모델 파라미터가 변하기 때문에 특별한 제어기가 필요하다. 따라서 기존 연구에서 제안되었던 비선형 적응제어기를 채택하여 실험 모델에 적용시켰다. 실험은 실내에서 진행되었고 초기 조건에서 30초 간 자세 안정화 명령의 응답 특성을 확인하는 방식으로 진행되었고, 제어기의 실효성과 안정성을 입증했다.
딥러닝을 기반으로 한 음성 인식 기술이 상용 제품에 적용되기 시작했지만, 음성 인식으로 분석된 텍스트를 효율적으로 처리할 방법이 없기 때문에 VR 컨텐츠에서 그 적용 예를 찾아 보기는 쉽지 않다. 본 논문은 문장의 형태소를 분석하는 형태소 분석기와 챗봇 개발에 주로 이용되는 검색 기반 모델(Retrieval-Based Model)을 활용하여 명령어를 효율적으로 인식하고 대응할 수 있는 한국어 텍스트 명령 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 제안한 시스템은 문자열 비교 방식과 같은 동작을 하기 위해 16%의 명령어만 필요했으며, Google Cloud Speech와 연동하였을 때 60.1%의 성공률을 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 문자열 비교 방식보다 효율적이라는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 클라이언트/서버 형태로 긴급 이벤트 자동 호출 기능을 처리할 수 있는 원격제어 시스템을 설계하고 구현하였다. 웹 애플릿을 기반으로 구현된 클라이언트 시스템은 상황실에 위치하여 직접적으로 제어를 담당하는 서버에게 원격제어 명령을 내린다. 제어 명령은 서버시스템으로 전달되며, 서버시스템에 존재하는 구동기가 실질적으로 컨베이어 시스템을 제어하는 기능을 가진다. 여기서 컨베이어 시스템은 승용차 조립라인을 시뮬레이션 한 것이다. 이러한 원격제어 시스템에 이동 통신의 문자서비스를 이용하여 긴급한 상황을 자동으로 원격지에 있는 관리자에게 알려주는 기능까지 확대시켰다. 관리자는 원격 시스템을 항상 감시할 필요가 없이 어느 장소에서나 상황보고를 받을 수 있다.
모바일 기기와 같이 배터리에 의존적인 시스템에서 사용되는 임베디드 프로세서는 총 소모 전력의 많은 부분을 캐시에서 소모한다. 본 논문에서는 임베디드 프로세서용 고성능 선인출 데이터캐시의 저전력화 방안을 연구하였다. 고성능 선인출 데이터캐시에서 메모리 참조명령의 수행에 앞서 참조예측의 결과로 발생하는 선인출 명령은 캐시 적중률을 높여 메모리 참조 시간을 단축하는 반면 선인출 명령의 수에 비례하여 전력 소모가 증가한다. 본 논문에서는 선인출 데이터캐시에 태그이력표(tag history table)를 구비하여 병렬태그탐색을 최소화함으로써 전력 소모를 줄이는 캐시 구조를 제안하였다. 실험을 통해 확인한 결과 제안한 데이터캐시 구조가 기존 데이터캐시 구조에 비하여 수행 시간과 전력 소모를 모두 줄일 수 있음을 확인하였다.
명령어간의 데이터 종속 관계는 동적으로 스케줄 되는 파이프라인 프로세서의 병렬 처리에 중요한 장애로 남아 있다. 마이크로프로세서의 데이터 종속에 기인한 파이프라인 대기 시간을 줄일 대표적인 두 가지 방법으로 생성 값의 지역성에 기초를 둔 데이터 값 예측과 공간 지역성에 기반으로 예측하는 주소 예측이 있다. 본 논문에서는 성능 개선을 위해 이 두 가지 기술을 독립적으로 수행하는 것 보다 혼합한 형태의 예측이 더 좋은 예측 정확성이 나타나는 것을 보인다.
본 논문에서는 포맷 변환기를 사용하여 여러 가지 화상처리 필터링을 구현하였다. 이러한 설계 기법은 집적회로를 이용한 대규모 화소처리 배열을 근거로 하여 실현하였다. 집적구조의 두가지 형태는 연산병렬프로세서와 병렬 프로세스 DRAM(또는 SRAM) 셀로 분류할 수 시다. 1비트 논리의 설계 피치는 집적 구조에서의 고밀도 PE를 배열하기 위한 메모리 셀 피치와 동일하다. 이러한 포맷 변환기 설계는 효율적인 제어 경로 수행 능력을 가지고 있으며 하드웨어를 복잡하게 할 필요 없이 고급 기술로 사용 될 수 있다. 배열 명령어의 순차는 프로세스가 시작되기 전에 주 컴퓨터에 의해 생성이 되며 명령은 유니트 제어기에 저장이 된다. 주 컴퓨터는 프로세싱이 시작된 후에 저장된 명령어위치에서 시작하여 화소-병렬 동작을 처리하게 된다. 실험 결과 1) 단순한 평활화는 더 높은 공간의 주파수를 억제하면서 잡음을 감소시킬 뿐 아니라 에지를 흐리게 할 수 있으며, 2) 평활화와 분할 과정은 날카로운 에지를 보존하면서 잡음을 감소시키고, 3) 메디안 필터링기법은 화상 잡음을 줄이기 위해 적용될 수 있고 날카로운 에지는 유지하면서 스파이크 성분을 제거하고 화소 값에서 단조로운 변화를 유지 할 수 있었다.
슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되고 있다. 결과 값 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 하이브리드해서 사용하는 방법은 각각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 종전의 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨어 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상하기 어려운 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상한 misprediction 페널티를 줄이고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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