본 논문에서는 비터비 검출기의 복잡도와 전력소모를 감소시킬 수 있는 폴딩 비터비 검출기를 제안하였다. 제안된 폴딩 비터비 검출기는 상태 천이도가 대칭적인 것을 이용하여 상태는 서로 반전된 값을 갖는 것끼리 묶어지며, 확률거리의 경우 서로 부호가 반대인 값끼리 묶여진다. 제안된 폴딩 비터비 검출기를 EPRML 읽기 채널에 적용할 경우 확률거리 계산에 필요한 두 개의 가산기를 하나의 가감산기로 대체하여 기존의 GVA 알고리즘에 비해 하드웨어 복잡도를 37.4% 감소시킬 수 있었다. 또한 불필요한 전력소모의 원인이 되는 글리치 발생을 신호 재배치와 병렬 구조와 같은 상위 수준의 저전력 기법을 적용하여 억제한 결과 12.7%의 전력소모 감소를 나타내었다.
유한상태기의 상태할당은 이로부터 구현되는 순차회로의 속도, 면적, 테스팅 및 소비전력에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 상태변수 그룹들 사이에 상호 의존성(dependency)을 최소화하여 테스팅 및 전력소모를 개선하기 위한 m-블록 분할을 이용한 새로운 상태할당 기술을 소개한다. m-블록 분할 알고리즘에 의해 상태도로부터 상태들을 그룹으로 나누어 상태변수의 상호의존성을 줄이고, 상태천이 확률에 의해 결정된 무게인자에 따라 상태간 상태변수의 변화를 최소로하는 코드를 할당하여 상태천이시 스위칭 횟수를 줄인다. 상태변수 의존성을 줄임으로써 순차회로 사이클이 줄어들어서 부분스캔 및 테스트 생성이 용이하게 되고, 상태변수간의 스위칭 횟수를 줄임으로써 소비전력이 줄어들게 든다. 즉, 본 상태할당 기술은 서로 상반 관계에 있는 테스팅과 저전력 문제를 동시에 해결할 수 있는 새로운 기술이다. 벤치마크 회로에 대한 실험결과 기존의 방법보다 고장점검도 및 소비전력이 현저히 개선되었음을 확인하였다.
본 논문에서는 상황 인지(Context Aware)를 이용한 제스처 인식 방법에 대하여 기술한다. 기존의 인식 방법들은 대부분 제스처의 개별적인 의미를 중심으로 제스처를 분류하는 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 인식 알고리즘을 일반화하는데 있어서 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 첫째, 인간의 모든 제스처를 제한된 특징으로 모호하지 않게 구별하기 어렵다. 둘째, 같은 제스처라 할지라도 상황에 따라 다른 의미를 내포할 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하고자 본 논문에서는 확률 기반의 상황 인지 모델을 이용한 제스처 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 제스처의 개별적인 의미를 인식하기 전에 대상의 상황을 추상적으로 분류함으로써 행위자의 의도를 정확히 파악할 수 있다. 본 방법은 시스템의 상태를 [NULL], [OBJECT], [POSTURE], [GLOBAL], [LOCAL]의 5 가지 상태로 정의한 뒤, 각 상태의 천이를 바탕으로 대상의 상황을 판단한다. 이러한 상황 정보에 따라 각 상태에 최적화된 인식 알고리즘을 적용함으로써 지능적인 제스처 인식을 수행할 수 있으며, 기존 방법들이 갖는 제스처 인식의 제약을 완화 시키는 효과가 있다. 따라서, 제안하는 제스처 인터페이스는 자연스러운 상호 작용이 필요한 지능형 정보 가전 혹은 지능형 로봇의 HCI 로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 주파수 비선택적 라이시안 페이딩 채널에서 DS/SS 초기 동기 시스템의 성능을 분석 하였다. 채널 파라메터로는 페이딩된 신호 성분대 원하는 신호 성분의 전력비 . 연속적으로 균일하게 페이딩된 칩수 k, 연속된 k 칩간의 상관관계를 이용하였다. 이에 따른 검출기에서의 오보확률과 검출확률을 유도하였고 이를 초기 동기 시스템의 상태 천이도에 적용하여 시스템의 평균 패킷 손실 확률을 구하였다. 분석 결과로부터 페이딩 체널에서 직렬 탐색 알고리즘을 사용한 DS/SS 초기 동기 시스템의 성능의 사기상관 사이드로브에 의하여 패킷 손실이 증가 하는 대역이 있었으며, 연속적으로 균일한 페이딩을 갖는 칩수 k가 증가 합에 따라 패킷 손실 확률이 감소 하였다.
본 논문에선 Binomial확률을 이용한 재전송 슬롯 선택방식과 충돌해결과정의 수정을 통하여 CSMA/CA 프로토콜을 항공용 VHF통신에 적합하게 변형시켰다. 일반적으로 CSMA/CA 프로세스는 경쟁 서비스에서 충돌이 일어났을 때 재전송 지연시간만큼 기다리게 되고 경쟁윈도우의 크기가 두 배로 커진다. 이로 인해 부하가 증가하면 지연시간이 커지고 처리량이 감소하며 이를 해결하기 위해 본 논문에선 충돌 플래그를 이용하여 본래의 CW의 크기 변화 과정을 변형시켰으며, CSMA/CA 전체 상태 천이 과정에서 충돌 시의 과정을 좀더 적게 거치도록 하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과 부하가 증가하여도 처리량 및 지연 시간에 좋은 특성을 나타내었으며 제안된 프로토콜은 항공용 VHF 통신에 적합함을 확인하였다.
한국어 대어휘 연속음성인식을 위한 텍스트 전처리에서 띄어쓰기 오류는 잘못된 단어를 인식 어휘에 포함시켜 언어모델의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 텍스트 코퍼스의 띄어쓰기 교정을 위하여 한국어 음절 N-그램을 이용한 자동 띄어쓰기 알고리듬을 제시한다. 제시된 알고리듬에서는 주어진 입력음절열은 좌에서 우로의 천이만을 갖는 마코프 체인으로 표시되고 어떤 상태에서 같은 상태로의 천이에서 공백음절이 발생하며 다른 상태로의 천이에서는 주어진 음절이 발생한다고 가정한다. 마코프 체인에서 음절 단위 N-그램 언어모델에 의한 문장 확률이 가장 높은 경로를 찾음으로써 띄어쓰기 결과를 얻는다. 모든 공백을 삭제한 254문장으로 이루어진 신문 칼럼 말뭉치에 대하여 띄어쓰기 알고리듬을 적용한 결과 91.58%의 어절단위 정확도 및 96.69%의 음절 정확도를 나타내었다. 띄어쓰기 알고리듬을 응용한 줄바꿈에서의 공백 오류 처리에서 이 알고리듬은 91.00%에서 96.27%로 어절 정확도를 향상시켰으며, 복합명사 분리에서는 96.22%의 분리 정확도를 보였다.
웨이블릿 변환은 영상을 분석하고 처리하는데 유용한 도구로써 영상 압축, 영상 잡음 제거 등의 분야에서 우수한 성능을 보여주었다. 웨이블릿 계수들은 은닉 마코프 트리(Hidden Markov Tree: HMT) 모델에 의해 효과적으로 모델링 될 수 있다. 그러나 영상 보간에서 은닉 마코프 트리 모델을 적용하기 위해서는 훈련 과정이 필요하며 훈련 과정에서 획득된 파라미터들이 입력 영상과 잘 맞지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상 보간을 위해 은닉 마코프 트리의 구조를 사용하되, 그 파라미터들은 훈련 과정 없이 부대역간의 통계적 특성을 이용하여 직접 추정한다. 제안 방법에서 웨이블릿 계수는 가우스 혼합 모델(Gauss Mixture Model: GMM)로 모델링 된다. 가우스 혼합 모델의 상태 천이 확률은 부대역간의 웨이블릿 계수의 통계적 천이 특성을 이용하여 결정하며, 각 상태의 분산은 웨이블릿 계수의 지수적 감소(exponential decay) 특성에 의해, 추정된다. 모의실험에서 제안 방법은 전통적인 bicubic 방법이나 훈련 과정을 필요로 하는 은닉 마코프 모델을 사용한 방법보다 여러 테스트 영상들에 대해서 개선된 성능을 보여주었다.
큐 길이를 제한하는 단일 서버 탄뎀 큐의 망에 대한 수식적인 근사 해법을 제시하였다. 유한 길이 큐를 갖는 큐잉망에서는 큐 길이의 제한 때문에 블록킹이 발생하며 이 블록킹은 각 큐 간에 상호 종속적으로 발생한다. 따라서 이러한 큐잉망을 해석하는 데는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 블록킹이 발생하는 망을 해석하기 위해 종속하는 스테이션들의 블록킹을 고려하여 현 스테이션으로의 메시지 도착률을 증가시키므로 각각의 큐를 독립 M/M/1/K시스팀으로 해석하였다. 이 근사 해법을 이용하여 각 스테이션의 상태 확률, 평균 큐 길이, 대기 시간 등을 쉽게 구하였다. 제시한 근사 해법의 정당성을 입증하기 위해 이 근사 해법의 결과와 상태 천이 연립 방정식에 의해 구한 값을 비교하였으며 컴퓨터 시뮤레이션으로 검증하였다.
하천환경과 기후의 변화로 인해 수질오염 과정의 메커니즘이 더욱 복잡해짐에 따라 다양한 요인을 고려한 불확실성 평가 연구가 요구되고 있다. 하천 수질 중에서도 부영양화 문제는 특히 개발로 인한 하천환경 변화 이후 사회 정치적 논점이 되어왔다. 본 연구에서는 지난 7년 동안의 수질 변화의 전반적인 양상을 조사하였으며, 클로로필-a(Chl-a, chlorophyll-a) 농도의 시공간적 의존성의 효과적으로 고려하기 위해 기계학습 기반 분류(classification) 접근법인 다변량 은닉 마코프 모형(MHMM, multivariate hidden Markov model)을 사용하였다. 월 단위 수질 및 수문 자료를 사용하여 Chl-a의 변동성을 군집화하여 수질 상태의 익월 천이확률을 효과적으로 추정하였다. Chl-a와 수질 및 수문기상 조건의 관계를 평가하였으며, 결과적으로 수질 상태의 시공간적 전이가 정확하게 식별되었고 이의 잠재적 원인에 대하여 논의하였다.
본 논문에서는 다중 반송파 적응 변조기술을 적용한 무선 데이터 전송 시스템을 제안하고, 성능을 분석한다. 일반적인 직교 주파수 분할 다중화 (OFDM : orthogonal frequency division multiplexing) 방식이 모든 부반송파를 통해 전송되는 신호의 정보량을 같게 설정하는 것과 달리 제안된 다중 반송파 적응 변조 시스템은 채널의 상태 및 주어진 에러 확률에 따라 부반송파를 통해 전송되는 신호의 정보량을 다르게 한다. 이에 따라 원하는 품질의 전송상태를 유지하면서도 데이터의 전송률을 최대화하거나 데이터의 전송률과 전송 상태를 고정하면서 최소의 소비전력으로 전송할 수 있게된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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