딥러닝 기술은 수많은 입력 데이터에 내재하고 있는 특징을 추출 및 합성함으로써 복잡한 특징공간을 모델링할 수 있는 강점을 가지지만, 테스트 환경에서 나타날 수 있는 특정 데이터 분포에 대하여 일반화가 잘 되지 않을 경우에는 해당 데이터를 이용하여 주어진 환경에 모델을 적응시킬 수 있는 기술을 필요로 한다. 이 글에서는 DNN 모델의 adaptation 기술 연구가 가장 활발하게 진행되고 있는 음향모델링에서의 다양한 adaptation 기술을 통해 연구 동향을 알아본다.
본 논문에서는 공유 모델링의 대표적인 방법인 결정트리 기반 상태공유 모델을 기반으로 하여 그 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄임으로써 모델을 최적화하고자 하였다. 결정트리 기반의 상태공유 모델링은 일반적인 방법을 따랐으며 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안을 클러스터링하여 그 수를 줄였다. 클러스터링 시에 필요한 거리 측정 방법이나 가까운 두 가우시안의 합성 방법을 여러 기법을 실험하였다. 이때 인식률은 클러스터링 이전인 97.2%를 유지하였으며 총 혼합 가우시안의 감소율은 1.0%를 보임으로써 모델을 최적화할 수 있었다.
본 연구에서는 이산사건 동적 시스템을 모델링하고 성능을 분석하기 위한 통합 소프트웨어를 개발하였다. 소프트웨어는 페트리네트를 기반으로 비쥬얼 C++와 비쥬얼 베이직을 이용하여 개발되었으며 윈도우즈 환경 하에서 동작하는 범용 그래픽도구를 내장하고 있다. 본 소프트웨어를 이용하면 사용자는 마우스의 드래그 앤 드롭만으로 페트리네트 모델을 작성할 수가 있으며 모델이 작성되면 수리적 분석과 시뮬레이션을 통하여 시스템의 성능분석을 자동으로 수행하여 준다. 또한 시스템의 논리적인 특성을 분석하기 위하여 coverbility tree와 reachability tree를 지원한다. 이외에도 deadlock을 탐지하고 이를 해소하는 기능과 정교한 세부 모델링이 가능하도록 다양한 활성화 함수와 분포를 지원하며 시스템의 성능척도와 관련된 다양한 통계치를 제공해준다.
인터넷의 민감한 트래픽 특성으로 인해 기존의 트래픽 모델링 분석법으로 최적화된 네트워크 환경을 구성하기에는 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 트래픽의 버스트 특성을 정확히 예측하고 모델링 하기 위한 방법으로 자기 유사 특성에 대해 분석하고자 한다. 실제 인터넷 네트워크에서의 RTT(Round-Trip Time)를 측정함으로써 계층, 거리별 링크간의 LRD(Long-Range Dependence) 와 노드 큐의 특성, 자기유사성 정도를 구하고 측정된 데이터의 확률 분포를 통해 실제 트래픽의 특성에 대해 분석하였다
본 논문에서는 분절 특징을 모수적 궤적 모델을 이용하여 표현하고, 이 특징을 분절 HMM(segmental HMM)의 입력으로 하는 음성 신호의 모델링 방식을 제안한다. 분절 특징은 음성의 경향을 나타내는 궤적으로 표현되고, 그 궤적은 연속되는 프레임 상에서 전이 정보를 포함하도록 디자인 행렬과 다항식의 회귀 함수를 이용하여 구해진다. 이 궤적을 분절 HMM에 적용하기 위하여, 외적 분절 변이와 내적 분절 변이에 대한 확률 분포 표현을 개선하였다. 제안된 방법의 효과를 살펴보기 위하여 TIMIT 데이터 베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안된 분절 특징은 음성 신호의 인접한 프레임간의 상관관계를 표현하는 동적 특징과 같은 효과를 보였으며, 1차 미분계수를 포함하여 분절 특징을 구한 경우에는 기존의 특징 표현보다 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 비디오 데이터에서 비디오 셧이 가지는 저급 특징들로부터 감정에 관련된 특징을 검출하기 위하여 비디오 셧의 특성을 확률적 분포를 이용하여 모델링 하는 방식을 제안한다. 제안한 방법을 통해 감상자가 감정을 느끼게 하는 부분의 비디오 셧을 검출할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 특징값과 감정과의 관계, 시간의 흐름과 감정과의 관계를 통계적으로 분석하여 모델링 함으로써 감정 검출이 가능하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 2007년도 유네스코 지정 세계자연유산으로 등재되어 많은 내외국인 관광객이 찾는 유명 관광지로 각광받고 있는 성산 일출봉 조명설비의 해석 및 모델링에 대하여 연구하였다. 정상으로 오르는 보행자도로 중에서 경사도가 완만한 잔디광장부분에서의 조명 기구 실태 파악하고 조도분포에 대하여 실측하였다. 적합한 관광지 조명 모델링을 위한 시뮬레이션을 통하여 쾌적하고 안전을 도모할 수 있는 설계안을 제시하였다.
본 연구에서는 넓은 지형에 분포하는 많은 수의 나무를 사실적이면서 효율적으로 표현하는 나무 모델 방법을 제안한다. 나무 가지의 재귀적 계층 구조와 싹으로부터 자기조직화를 통한 가지 생성 과정을 결합하여 단순화시킴으로써 보다 직관적이고 효율적으로 나무를 생성한다. 이러한 생성 과정은 사용자가 단계별 구조와 가지 길이, 분포, 방향과 같은 외형 조절을 인터랙티브하게 제어할 수 있도록 한다. 또한 많은 수의 나무를 동시에 제어하여 다양하게 성장시킬 수 있도록 하는 환경 적응형 모델을 설계하고 이를 효과적으로 처리하는 성장 환경 적용 방법을 제안한다. 여기에 넓은 지형위에 분포하는 복잡한 나무 모델의 실시간 시뮬레이션을 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 통한 렌더링 과정과 가지 표면의 연속적 세분화단계, 그리고 인스턴싱 기법을 도입한다. 제안한 나무 모델을 통해 넓은 지형에 다양한 나무를 사실적이고 효율적으로 표현할 수 있는지 여부를 시뮬레이션을 통해 확인한다.
Part-I과 II를 포함하는 본 연구에서는 하향링크 직교 주파수분할 다중접속(OFDMA) 방식을 위한 실제적인 동적 채널할당 방법에 대해 논의한다. OFDMA 시스템은 채널의 상태정보 궤환을 위한 상향링크에서의 오버헤드를 줄이기 위해 부반송파들의 집합을 하나의 부채널로 정의하고 이를 채널의 상태정보 궤환, 사용자 다중화 및 전력/부호화율 할당의 단위로 사용하는데 본 논문(part-I)에서는 부채널의 일반화된 형태로 연속구조와 분산구조를 정의하고 이들 각 부채널구조의 통계적 특성을 살펴본다. 특히, 각 구조에 대해 부채널상에서의 신호대 잡음비(SNR) 분포를 라이스 분포로 모델링함으로써 각 부채널의 채널 상태를 채널이득의 순시 평균 및 분산의 1, 2차 모멘트로 나타내고 주어진 다중경로 채널 모델에 대해 이 두 파라미터 값의 확률 분포를 유도한다. 본 논문의 결과는 part-II에서 라이스 모델링에 기초한 일반화된 동적자원할당 알고리즘을 제시하고 성능분석을 수행하는데 사용된다.
반도체 및 디스플레이 산업은 많은 공정들에서 저온 플라즈마 반응을 이용한다. 특히 소자 제작을 위한 실리콘 박막의 증착은 저온 플라즈마 공정의 주요 공정이다. 하지만 실리콘 박막을 합성하는데 있어서 저온 플라즈마에서 형성되는 실리콘 나노 입자는, 오염입자로써 박막의 특성을 악화시켜 소자생산 수율을 악화시키는 주요 원인이 되고 있다. 따라서 플라즈마에서 입자 형성의 원인이 되는 화학반응 및 입자들의 성장 매커니즘에 대한 연구는, 1980년대 플라즈마 공정에서 입자 합성이 보고된 이래 공정의 최적화를 위해 꾸준히 연구되어왔다. 이러한 매커니즘의 연구들은, 플라즈마 화학반응에 의해 실리콘 입자 핵을 만들어 내는 과정과 입자들이 충돌에 의해 성장해가는 과정으로 나눠진다. 플라즈마 화학 반응 과정은 아레니우스 방정식에 의해 정의된 반응계수를 이용하여 플라즈마 내 전자와 이온, 중성 화학종들이 전자 온도와 전자 밀도, 챔버 온도 등에 의해 결정되는 현상을 모사한다. 또한 이 과정에서 실리콘을 포함하는 화학종들의 반응에 의해 핵이 생성 되가는 양상을 모사한다. 생성된 핵은 충돌에 의해 입자가 성장해 가는 과정의 가장 작은 입자로써 이용된다. 입자들이 성장해가는 과정은 입자들이 서로 충돌하면서 다양한 입경의 입자로 분화되어가는 현상을 모사한다. 이 과정에 의해 다양한 입경분포로 분화된 입자들은 플라즈마 내 전자에 의해 하전되며, 이러한 하전 양상은 입경에 따라 다른 분포를 보인다. 본 연구에서는 입자의 하전 분포를 고려하여, 입자들의 성장의 주요 원인인 입자간의 충돌을 대표하는 충돌주파수를 수정하는 방식을 채택하여 보다 정밀한 입자 성장 양상을 모델링하였다. Inductively coupled plasma (ICP) 타입의 저온 플라즈마 반응기에서 합성된 입자들을 Particle Beam Mass Spectrometer (PBMS)와 Scanning Electron Microscope (SEM)를 이용하여 입경분포를 측정한 데이터와 모델링에 의해 계산된 결과를 비교하여 본 모델의 유효성을 검증하였다. 검증을 위해 100~300 mtorr의 챔버 압력 조건과 100~350 W의 입력 전력 조건들을 달리하며 측정한 결과와 계산한 데이터를 조건별로 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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