최근 립리딩에 대한 연구는 음성인식방법에 있어서 부가적인 정보를 제공하여 잡음환경에서 견인한 음성 인식을 하거나 음성정보의 부가적인 특징벡터로 사용하기 위한 방법으로 연구되고 있다. 그러나 립리딩 연구의 대부분은 실험실 환경하의 제한된 결과로서, 실제 다양한 동적 환경에서의 견인성에 대해서는 연구된 바가 없다. 현재 우리는 입술정보만을 이용한 자동22단어 인식기를 만들었으며, 이미지 기반 립리딩의 성능은 53.54%의 성능을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 구현된 립리딩 시스템을 기반으로 하여, 립리딩 성능이 환경 적인 변화에 대해서 얼마나 안정할 수 있는지, 그리고 립리딩의 인식성능 저하를 일으키는 주요 요인이 무엇인지에 대하여 연구하였다. 입술이미지의 동적 변이로서는 이동, 회전. 크기변화와 같은 공간적 변화와 빛에 의한 조명변화를 고려하였다. 실험용 데이터로는 영상변환에 의한 시뮬레이션 된 데이터와 동적 변화가 심한 자동차 환경에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실험결과 입술의 공간 변화가 인식성능 저하의 한가지 요인으로 작용함을 발견하였다. 그러나 실제적으로 공간변화보다 더 심각한 성능저하 원인은 시간흐름에 따른 조명조건의 변화로써 70%이상의 왜곡이 발생했다. 따라서 신뢰할 수 있는 립리딩 시스템 구현을 위해서 고려해야 할 가장 큰 요인은 빛의 변화임을 발견할 수 있었다.
본 연구의 목적은 스포츠분야에 활용 가능한 다양한 체력요인들을 수집하고 이를 효과적으로 활용하기 위한 웹기반의 서비스 플랫폼을 개발하는 것이다. 선행연구를 통해 확보한 체력요인에 대한 데이터를 통해 성별, 연령별로 구분된 체력요인별 수준을 백분위수를 제시하였고 각각의 체력수준을 다섯 등급으로 구분하여 체력수준의 등급을 제시하였다. 또한 특정 체력요인의 수치를 입력하면 해당 요인에 대한 체력 수준 및 그 수준에 따른 다른 체력요인들을 검색하여 제공함으로써 체력요이들을 비교할 수 있게 하였다. 뿐만 아니라 웹 기반 형태의 플랫폼 형태는 추후 다양한 서비스 콘텐츠의 추가가 가능할 것이다. 개발된 서비스플랫폼은 자산의 체력수준 확인, 체력검사의 기준, 스포츠용품의 성능 검증 등 다양한 스포츠과학분야의 기반 데이터로서 활용 가능할 것이다.
본 연구에서는 이동 컴퓨팅 환경에서 TCP프로토콜의 전송성능 저하요인을 분석하고 이에 따른 적응적인 정책을 수입해 효율적인 프로토콜을 제시한다. 이동 컴퓨팅환경에서 TCP 패킷을 크기에 따라 벌크데이터와 인터액티브데이터로 나누고, 무선링크의 상태에 따라 안전 상태와 위험 상태로 나누어 각각의 특성을 고려한 TCP의 전송성능 향상방법을 제시하였다. 본 연구에서 제안된 정책은 모의 실험 환경을 통해 성능향상을 검증했으며, 실제 이동 컴퓨터환경에서 무선 네트워크와 유선 네트워크사이의 중간 호스트인 기지국에 적용시킬수 있다.
마이크로 프로세서의 개발과정에서 성능평가의 중요성이 점차 증가하고 있다. 이것은 사용자에게 보다 설득력있는 데이터를 제공하는 의미를 가진다는 것과 함께 개발된 마이크로 프로세서의 성능향상요인을 분석해내고 또한 시스템의 설계에 프로세서의 특성을 보다 효율적으로 반영한다는 점에서 중요하다고 하겠다. 본 논문에서는 ARM 7 프로세서의 성능을 측정하기 위한 도구(시뮬레이터)의 개발에 관해 설명한다.
마이크로 프로세서의 동작 속도와 디스크 액세스 속도의 성능 차이는 컴퓨터 시스템의 성능을 제한하는 중요한 요인 주의 하나로 지적되고 있다. 이러한 격차를 줄이는 기술로 디스크 캐쉬의 운영이 연구되어 왔고 디스크 캐쉬 성능 개선 방법으로 선인출이 널리 연구되어 왔다. 본 논문에서는 디스크 드라이브 상에 구현된 캐쉬에서 디스크 요청에 대한 성격적 유형을 힌트로 이용한 선인출 적용방법을 제안하고, 제안된 방법의 유효성은 시뮬레이션 방식으로 입증하였으며 적응적으로 변경된 선인출 적용 방법이 성능의 개선을 이룰 수 있음을 보였다.
본 논문의 연구에서는 IEEE 802.l1e MAC (Medium Access Control) 프로토콜을 NS-2 등과 같은 저명한 시뮬레이터들보다도 진보적인 NCTUns 시뮬레이터를 이용하여 개발하였다. 구현한 시뮬레이레션 모듈을 기반으로 다양한 측면의 실험하여 그 성능을 검정하였고, 본 논문에서는 특히 EDCA (Enhanced Distributed Channel Access)의 성능 결정에 중요한 요인이 되는 주요 파라미터에 대해서 성능을 분석하였다.
컴포넌트 기반 개발은 소프트웨어의 생산성을 높이며 유연성, 확장성, 호환성, 상호운영성 높은 정보시스템을 구축한다. 하지만, 이러한 특성이 성능을 저하시키는 요인이 되기도 한다. J2EE 환경에서 3-tier 컴포넌트 조립방식의 웹 어플리케이션 개발 시 성능 향상을 가져오는 아키텍처 패턴을 제시한다. 또한 그 제시한 아키텍처 패턴을 기반으로 한 구현을 통한 응답시간을 측정해 성능 향상 결과를 제시한다
국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.
기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.
빅데이터 기술은 데이터 처리 속도가 빠르다는 면에서 주목을 받고 있다. 그리고 관계형 데이터베이스(Relational Database: RDB)에 저장되어있는 대용량 정형 데이터를 더 빠르게 처리하기 위해서 빅데이터 기술을 활용하는 연구도 진행되고 있다. 다양한 분산 처리 도구들을 사용하여 분석 성능을 측정하는 연구는 많지만 분석하기 전 단계인 정형 데이터 적재의 성능에 관한 연구는 미미하다. 때문에 본 연구에서는 RDB 안에 저장되어있는 정형 데이터를 아파치 스쿱(Apache Sqoop)을 사용하여 분산 처리 플랫폼 하둡(Hadoop)으로 적재하는 성능을 측정하였다. 그리고 적재에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 여러 가지 영향 요소를 변경해가면서 반복적으로 실험을 수행하였고 RDB 기반으로 구성된 서버 간의 적재 성능과 비교하였다. 실험 환경에서 아파치 스쿱의 적재 속도가 낮았지만 실제 운영하고 있는 대규모 하둡 클러스터 환경에서는 더 많은 하드웨어 자원이 확보되기 때문에 훨씬 더 좋은 성능을 기대할 수 있다. 이는 향후 진행할 적재 성능 개선 및 하둡 환경에서 정형 데이터를 분석하는 전체적인 단계의 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대한 연구의 기반이 될 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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