부호가 있는 정수 표현의 특별한 형태인 NAF(non-adjacent form)는 양의 정수의 이진표현에서 0이 아닌 비트의 평균 밀도를 낮추어 해밍 웨이트를 최소화시킨다. 이러한 장점으로 인해 NAF는 다양한 분야에서 활용 가능하며 특히 암호학 분야에서 적극적으로 활용된다. 그러나 기존 NAF 변환 알고리즘은 변환 과정에서 LSB가 1이 되는 경우가 증가할수록 변환 속도가 저하되는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 기존 NAF 변환 알고리즘의 문제점을 해결하여 NAF 변환의 속도를 향상시키기 위한 방안을 제안한다. 제안한 알고리즘의 우수성을 검증하기 위하여 저성능 8-bit 마이크로프로세서인 ATmega128에 기존 알고리즘과 제안한 알고리즘을 구현하여 다양한 입력 패턴 하에서 CPU Cycle을 측정하였다. 이를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘보다 주요 패턴 처리 시 소요 사이클 카운터를 평균 20% 향상시킬 뿐만 아니라 NAF 변환 시간을 13% 이상 감소시킴을 확인하였다.
비트 패턴 미디어 (BPM) 저장장치는 기존 자기 기록장치의 한계를 극복하기 위한 기술 중 하나로 주목 받고 있다. 하지만 고밀도의 BPM 저장창치에서는 트랙간의 간섭 (ITI), 심벌간의 간섭 (ISI), 잡음이 비트 오율 (BER)을 심각하게 저하시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 ITI와 ISI의 악영향을 경감시키기 위해 축약사상 기반의 단순 반복적 2차원 등화기를 제안한다. 또한 제안한 2차원 등화기에 대한 BPM 저장장치의 채널 특성이 수렴 조건을 만족함을 살펴보았다. 모의실험에서 1차원 등화기와 2차원 등화기의 비트 분리 특성 차이를 보였고, 제안한 등화기의 BER 성능을 다른 등화 방법과 비교하여 평가하였다. 실험결과에 의하면 본 논문에서 제안한 등화기는 적당한 복잡도를 유지하면서 고밀도 BPM 저장장치를 위한 훌륭한 등화기라 할 수 있다.
다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART-1에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ART-1과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ATR-1 기반 퍼지 다층 지도 학습 알고리즘을 제안 한다. 자가 생성을 이용한 제안된 퍼지 지도 학습 알고리즘은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART-1을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 주민등록증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상도 개선되었다.
일반적으로, 단위 배터리간의 직/병렬 연결을 통해 구성되는 팩은 이를 구성하는 각 배터리간의 상이한 전기화학적 특성으로 인해 전압 불균형이 존재한다. 이러한 전압 불균형은 팩의 노화 및 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 전압불균형을 없애기 위해 전압과 State of Charge(SOC)를 이용한 밸런싱 회로가 폭넓게 연구되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 대체적으로, 다른 특성을 가지는 단위 배터리로 구성되는 팩의 밸런싱 방법이다. 따라서, 동일하고 균일한 특성을 갖는 배터리들을 미리 선별하여 팩을 구성한다면, 밸런싱의 전반적인 효율증대가 기대된다. 본 논문에서는 최적의 전압 밸런싱을 위한 스크리닝(Screening)의 새로운 방법을 연구하였다. 용량과 모델 파라미터(Lumped resistance;$R_{Diff}$)를 스크리닝의 척도로 고려하였고, 전압 불균형을 최대한 줄이기 위해 용량, 모델 파라미터의 순으로 스크리닝을 진행하였다. 또한, 전압패턴인식을 이용한 판별법을 통해 제안된 스크리닝 방법을 검증하였다.
VCO(Voltage Controlled Oscillator)는 통신용 단말기의 크기, 성능 및 전력 소비를 결정하는 중요한 부품중의 하나이다. 통신용 기기의 크기가 점점 작아지고 있는 추세이기 때문에 VCO도 특성의 저하없이 점점 소형화 되고 있다. VCO 모듈을 개발하기에 앞서 회로에 사용되는 수동소자(L,C,R)들에 대한 연구가 진행되었다. 이 과정에서 작은 면적을 차지하면서도 동일한 특성을 나타낼 수 있는 패턴을 고안하였고 이를 적용하였다. 자체 개발된 수동소자 library를 가지고 2차원 simulation을 시행하였고 이를 바탕으로 3차원 회로를 구성하였다. 3차원 회로 구성시 VCO 전체 특성에 크게 영향을 주는 소자들은 trimming이 가능하도록 surface 쪽으로 배치하였다. 공진기 부분에서는 저손실의 stripline 구조를 적용하여 높은 Q값을 얻을 수 있었다. 이러한 과정을 통해 2.3~2.36 GHz에서 동작하는 적층형 VCO를 개발하였다.
브로드캐스트 기법은 서버에서 사용자로의 하향 대역폭을 최대한 활용하고 사용자의 수와 무관하게 데이터를 배포할 수 있기 때문에 이동 컴퓨팅 환경에서의 주요한 방식으로 쓰이고 있다. 브로드캐스트 기법에서도 기존 컴퓨팅 환경처럼 여러 트랜잭션이 같은 데이터 항목을 동시에 사용하는 경우가 발생할 수 있다. 하지만 브로드캐스트 환경에서는 모바일 클라이언트의 제한된 자원과 제한된 상향 대역폭 등의 이유로 기존의 동시성 제어 기법을 그대로 사용할 수 없다. 이러한 이유로 무선 브로드캐스트 환경을 위한 동시성 제어 기법들이 많이 연구되어 왔다. 이 논문에서는 트랜잭션들의 접근 패턴이 편향될 경우 발생하게 되는 반복적인 재실행을 문제점으로 인식하고, 동시성 제어 기법에 기반을 둔 기법을 제안한다. 동일한 데이터 항목에 대한 갱신을 수행하는 트랜잭션이 많을수록 트랜잭션이 재실행될 확률은 높아지고 성능은 저하되는데, 이는 검증을 요청하는 트랜잭션들 중 가장 먼저 서버에 도착한 트랜잭션만이 경쟁에서 살아남고 나머지는 재실행되며 경쟁을 다시하기 때문이다. 제안하는 기법에서는 브로드캐스트 사이클이 끝날 때까지 완료 여부의 결정을 유보하면서 검증을 요청한 트랜잭션들의 조합을 구성해 후보 해 리스트를 유지한다. 마지막으로 갱신되는 데이터 항목의 수와 데이터 항목의 갱신 선호도를 기준으로 최적의 해를 선택해 트랜잭션들을 완료하고 데이터베이스에 값을 반영함으로써 트랜잭션의 철회율을 최소화하고 트랜잭션의 완료율을 높일 수 있다.
이 논문에서 우리는 MFCC 특징벡터의 차원 저감을 통해 음성 인식에서의 계산량을 줄이는 방법을 조사한다. 특징벡터의 특성분해는 벡터의 성분을 분산의 크기에 따라 배치되도록 선형 변환 시켜준다. 첫 번째 성분은 가장 큰 분산을 가져서 패턴 분류에서 가장 중요한 역할을 한다. 따라서, 분산이 작은 성분들을 제외시키는 차원 저감을 통하여, 계산량을 줄이면서 동시에 음성 인식 성능을 저하시키지 않는 방법을 생각할 수 있다. 실험 결과, MFCC 특징벡터의 성분을 절반 정도로 줄여도 음성인식 오류율에 큰 악영향이 없음이 확인되었다.
클러스터 파일 시스템에서 가용성 지원을 위해 파일 복제 방법과 패리티 서버 방식이 사용되어 왔으나, 공간과 시간적 비용이 매우 크고 대량 장애 상황에 적절히 대처하지 못하는 문제가 있다. 따라서 시간적 지역성이 높은 중요한 파일에 대해서만 복제를 하거나 패리티를 생성하게 하여 효율적으로 데이터의 고가용성을 지원하는 HA-PVFS 파일 시스템을 제안한다. 이 파일 시스템에서는 동적으로 주어지는 파일 접근 빈도를 적응적으로 추정해 내기 위하여, 제한적인 정보를 통해 실제 접근 패턴을 정확히 판단하는 알고리즘을 사용하고, 성능 저하를 최소화하기 위해 지연 업데이트 방식과 릴레이식 복제를 사용한다.
군 내 복무 부적응 병사들로 인한 병영사고는 비전투력 손실에 따른 전투력 약화, 대군 신뢰도 저하 등 많은 문제를 유발한다. 군은 복무 부적응 병사들을 사전에 식별하고 사고를 예방하기 위한 심리검사체계로 신인성검사를 개발, 적용하고 있다. 본 논문에서는 사고 우려자를 식별하기 위해 부적응 병사의 행동 패턴과 증상을 온톨로지로 구현하기 위한 온톨로지 설계 프로세스를 제안한다. 온톨로지 설계 프로세스에 따라 설계한 온톨로지의 성능 평가 결과, 적합성 및 효과성이 검증되었다. 온톨로지 설계를 통해 부적응 병사를 식별하기 위한 군 내 객관적인 기준을 제시하고 사고 우려자에 관한 정보를 공유함으로써 사고 예방에 효과적인 역할을 할 것으로 기대된다.
얼굴인식(face recognition)은 스마트 감시 시스템, 공항 출입국관리, 스마트 기기의 사용자 인증 등 매우 다양한 용도로 활용되고 있다. 얼굴인식은 패턴인식(pattern recognition), 컴퓨터 비전(computer vision) 등에서 연구가 활발하게 진행되고 있으며 높은 인식 성능을 달성하였다. 하지만 입력된 얼굴영상의 특성(예 : 비 정면 얼굴)에 따라 동일한 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 얼굴인식 시스템에 입력된 얼굴영상에 대하여 얼굴인식 측면에서의 사용 적합 여부를 판정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은, 사전에 기준으로 정한 적합 얼굴영상들의 최적 조합으로 입력 얼굴영상을 복원하고, 복원 에러를 문턱값과 비교하여 사용 적합 여부를 결정한다. 얼굴영상에 포함된 조명변화가 사용 적합 여부를 판정하는데 미치는 영향을 감소시키기 위해, 기준 적합 얼굴영상들과 입력 얼굴영상들에 조명 보상을 위한 전처리(preprocessing) 과정을 수행한다. 실험결과, 제안하는 방법은 얼굴이 비 정면(non-frontal)인 경우나 얼굴정렬(face alignment)이 부정확한 경우 입력 얼굴영상을 얼굴인식에 부적합으로 판정할 수 있는 것으로 확인되었다. $64{\times}64$ 픽셀 크기의 얼굴영상 한 장을 판정하는데 불과 3ms의 처리시간을 가지므로 적합으로 판정된 입력 얼굴영상에 대해서만 얼굴인식을 수행함으로써 계산시간을 절약하고, 얼굴영상 특성에 따라 인식 성능이 급격히 저하되는 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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