본 논문에서는 TCP/IP 프로토콜을 기반으로 하는 인터넷에서 SNMP의 MIB-II를 활용하여 분석 파라미터를 정의하고 이를 계산하는 알고리즘을 제안하고자 한다. TCP/IP 망의 사용자에게 적절한 QoS를 제공하기 위해서는 성능과 장애에 관련된 파리미터를 기반으로 한 망 관리 행위를 수행해야 한다. 이를 위해서 인터넷 관리 표준을 정의된 MIB-II의 관리 정보를 기반으로 분석 파라미터를 정의하고 이를 계산하기 위한 알고리즘을 제시하고자 한다. MIB-II에서 system, interface, ip, snmp 그룹의 관리 변수를 Case 다이어그램에 따라 분석하여 선로 이용률, 에러 수신율, 인터페이스 패킷 송수신율, 인터페이스 패킷 송수신 손실률, 입출력 트래픽률, 방송형 송수신 트래픽 비율, 시스템 패킷 입출력률, 시스템 패킷 송수신 손실률, 시스템 자원 부하율, 패킷 전달률, 경로 설정 실패율, 관리 트래픽 이용률 등의 분석 파라미터와 계산 알고리즘을 제안한다. 분석 파라미터 계산 알고리즘에 대한 적용성을 실험하기 위해서 실존하는 라우터를 대상으로 분석 결과를 제시하고 진단하였다. 이러한 인터넷 분석 파라미터 계산 알고리즘은 망 관리자가 전체 TCP/IP 통신 네트워크를 진단하고 분석할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 인터넷 사용자에게 QoS를 제공하루 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환에서 구해진 파라미터와 신경회로망을 이용하여 후두의 양성종양과 정상상태를 구분하는 실험을 행하였다. 식별 파라미터로는 웨이브렛변환으로부터 도출된 ECS 파라미터와 jitter, shimmer를 이용하였으며 신경회로망은 한 개의 은닉층을 갖는 다층구조 신경망을 이용하였다. 신경망의 입력으로는 세가지 파라미터의 조합을 두 개 또는 세 개를 입력하여 각각의 경우의 식별율을 조사하였다. 실험결과 75%에서 93%에 이르는 식별율을 얻었다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모델에 기반한 음성인식에 있어서 특징 파라미터의 인식 성능에 미치는 영향의 차이를 인식 시스템에 반영하여 인식성능을 향상시키기 위한 방 법을 제안하였다. 특징 파라미터별 가중치를 유도하기 위해서 우선 상태별 특징 파라미터의 인식율에 대한 기여도를 가중치로 변환하고, 이를 특징 파라미터 각각의 상태에서의 출력확 률에 곱하여 상태별 출력확률을 재 추정하게 된다. 실험결과, "가변가중"방법이 "고정가중" 방법에 비해서 단어 인식의 경우 3.3%, 그리고 문장 인식율의 경우 5.3%의 성능향상을 보 임으로써 상태별 특징 파라미터의 가중이 인식 성능 향상에 유효함을 알 수 있었다.
목적: 이 연구의 목적은 한국인 성인 환자를 대상으로 아미카신 1일 1회 요법을 시행하였을 때의 약동학적 파라미터를 평가하고, 신기능에 따른 아미카신의 약동학적 파라미터를 비교함으로써 최적의 개인화 약물요법을 설계할 수 있도록 하는 것이다. 방법: 그람 음성균 감염에 대해 1일 1회 요법으로 아미카신을 투여 받았던 353명의 한국 성인 환자를 대상으로 항정상태에서 아미카신의 농도를 2회(약물 투여 전 1시간 이내, 약물투여 종료 후 0.5~1시간 이내) 측정하였다. 각 환자의 약동학적 파라미터(분포용적, 청소율, 반감기) 및 혈중 최고 농도, 최저 농도는 환자의 나이, 체중, 신장, 성별, 혈중 크레아티닌 농도, 투여된 약물용량, 측정된 약물의 혈중농도, 감염의 종류 등을 감안하여 산출하였다. 크레아티닌 청소율에 따라 환자를 4군으로 분류하여 아미카신의 약동학적 파라미터를 비교분석하였다. 결과: 본 연구에서 아미카신 혈중 최저, 최고 농도의 평균 ${\pm}$ 표준편차는 각각 $1.14{\pm}1.95mg/L$, $26.35{\pm}9.28mg/L$이며, 청소율, 분포용적 및 반감기의 평균 ${\pm}$ 표준편차는 각각 $55.40{\pm}23.72mL/hr/kg$, $0.35{\pm}0.12L/kg$, 그리고 $5.22{\pm}3.34hrs$로 산출되었다. 크레아티닌 청소율에 따른 아미카신의 청소율, 분포용적 및 반감기의 유의한 차이가 관찰되었다. 종합적으로 아미카신의 혈중 최저 농도는 크레아티닌 청소율이 40 mL/min 미만인 경우 40 mL/min 이상인 경우에 비해 유의하게 증가하였다. 결론: 아미카신의 약동학적 파라미터들은 신기능에 따라 유의한 차이가 있으므로 최적의 치료효과를 위해서는 환자의 크레아티닌 청소율에 따른 개인화 약물요법이 필요하다.
본 논문에서는 동영상의 화질을 일정하게 하기 위한 실시간 비트율 제어 기법을 제안한다. 일정 화질을 만족하기 위한 기존의 비트율 제어 알고리즘은 프레임의 부호화 복잡도를 잔여 신호인 MAD(mean absolute of difference)로 추정하여 비트 할당을 수행하였다. 그러나 MAD는 영상의 특성이나 부호화 파라미터에 따라 동일한 MAD라도 다른 비트를 생성하므로 영상의 부호화 복잡도를 적절히 나타내기 어렵다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 비트와 MAD사이의 기울기인 모델 파라미터를 프레임의 복잡도의 측도로 보고 이전 프레임과 현재 프레임의 모델 파라미터의 비율로 비트 할당을 수행한다. 또한 기존의 비트-복잡도 모델에서 구한 모델 파라미터는 양자화 파라미터가 변함에 따라 그 값이 크게 변하여 영상의 내재적 복잡도를 나타내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비트-복잡도 모델에 양자화 파라미터를 추가하여 양자화 파라미터가 변하더라도 영상의 복잡도의 측도인 모델 파라미터는 변하지 않게 하였다. 광범위한 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 비슷한 평균 화질을 유지하면서 화질의 변동을 큰 폭으로 줄였음을 보여준다.
본 논문은 프레임간의 특성 변화를 이용한 균등 비트 할당 기법을 제안한다. 모델 기반 비트율 조정 알고리즘에 대한 기존의 연구는 양자화 파라미터와 비트율 및 왜곡 모델간의 관계를 찾는 것에 초점을 맞추어 진행해 왔다. 본 논문에서는 비트율-왜곡 모델을 새로이 설정하는 것 대신에 모델 기반 접근 알고리즘 내에서 프레임 특성 변화에 따라 모델 파라미터를 조절하여 모델 기반의 비트율 조정 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 모델 기반 접근의 성능은 비트율-왜곡 모델 자체의 정확성과 프레임 간의 비트율-왜곡 특성 차이를 보상하는 모델 파라미터의 정확한 설정이 알고리즘의 성능을 좌우한다. 제안 알고리즘은 프레임의 특성 변화를 모델 파라미터에 의해 파악하고 모델 파라미터를 현재 프레임에 맞도록 조정한다. 제안 알고리즘은 MPEG-4 비디오 부호를 이용하여 설계하고, 성능은 모델 기반 접근의 대표적인 방법인 TMN8과 비교하여 0.6dB 정도의 성능 향상을 나타낸다.
초고속 통신의 실현과 다양한 멀티미디어 서비스를 위한 TCP/IP 통신의 전송 메카니즘으로서 ATM이 널리 사용되고 있다. TCP층과 ATM층의 상호작용이 TCP층 뿐만 아니라 ATM층에도 영향을 미쳐 처리율과 공정성의 성능이 저하되므로, ATM상의 TCP 트래픽 파라미터, 즉 TG(timer granularity)와 윈도우 크기를 적절하게 조정함으로써 TCP 흐름제어가 ABR 율제어와 상호작용하지 않는다. 그 결과로 상호작용의 영향을 최소화할 수 있으며, TCP의성능향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 윈도우 크기와 TG와 같은 TCP 파라미터를 조절하여 VBR서비스상에서의 TCP 트랙픽의 성능평가를 통해 높은 처리율과 공정성을 나타내었다.
최근 음성인식을 위한 대표적인 방법으로써 은닉 마르코프 모델이 사용되고 있으며, 이러한 방법은 음성의 특성을 잘 표현하도록 하는 음향적인 모델링 방법에 따라서 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 상태에서의 출력확률은 견고히 추정하기 위한 방법으로 상태에서 의 출력활률을 소스들의 분포와 그들의 빈도로 가중한 출력분포로 표시하는 상태 의존 소스 양자화 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 한 상태 내에서 특징 파라미터들이 유사한 특성 을 가지며, 그들의 변이가 다른 상태에 있는 특징 파라미터들에 비해서 작다는 사실에 기반 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 baseline시스템보다 단어 인식율의 경우는 2.7%, 문장 인식율의 경우 3.6%의 향상을 보였다. 이러한 결과로부터 제안된 SDSQ-DHMM이 인식율 향상면에서 유효하며, HMM에 있어서 상태별 출력확률의 견고한 추정을 위한 대안으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 짧은 시간에 계산이 가능하며, 음성을 특징 지울 수 있는 파라미터로서 영 교차율(zero crossing rate), 단 구간 에너지(short-term, energy) 그리고 포만트(formant)를 사용하였다. 특정 화자의 음성을 입력 받아서 단모음인 'ㅏ, ㅐ, ㅓ, ㅔ, ㅗ, ㅜ, ㅡ. ㅣ'에 대한 인식을 위해 위의 세가지 파라미터를 측정하였다. 영 교차율과 단 구간 에너지 파라미터는 유성음과 무성음의 구별과 음성인지 아닌지를 판별하는데 사용하였다. 포만트 파라미터는 10차 켑스트럼(cepstrum)을 이용하여 구하였으며, 각 단모음을 판별하기 위해서 사용하였다. 하나의 단모음을 입력받아 처리하여 텍스트로 출력하는데 평균 0.065sec에 처리하며, 각각의 단모음에 대해 93%, 10개의 테스트 문장에 대해 72%의 인식률을 보이고 있다.
다양한 형태의 유무선 네트워크 환경에서의 비디오 서비스를 위해 컨텐츠의 비트율을 각 환경에 맞게 조절하는 트랜스코딩 기술이 필수적인 요소로 대두되고 있다. 본 논문에서는 MPEG 비트스트림의 효율적인 트랜스코딩을 위한 적응적 재양자화 기법을 제안한다. 압축된 비트스트림 상에서 비트율 변화를 위해서는 양자화 파라미터를 변화시켜야 하는데 이 과정에서 재양자화 에러가 발생하여 화질 및 비트율 조절에 큰 문제가 되고 있다 본 논문에서는 다양한 테스트 영상에 대해서 비트율 변화에 대한 왜곡 정도를 테스트한 결과 특정 양자화 파라미터 비율 구간에 대해서 왜곡 현상이 심해지는 현상에 따라 이를 효율적으로 모델링하는 기법을 제안한다. 또한 제안한 모델에 근거하여 영상에 적응적인 재양자화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 적은 비트율을 가지면서 화질을 유지하고 간단한 조건 및 연산에 기반하여 실시간 구현이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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