본 논문에서는 메모리 제약적인 기기에 적합한 한국어 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 최신 선행 연구들에 비해 성능의 저하가 없게 하면서 동시에 메모리 사용량을 탁월하게 줄이는 데에 초점을 맞추었다. 규칙 정보는 전혀 사용하지 않고, 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)의 이론에 근거하여 확률 정보를 적용하였으며, 두 가지의 자질을 사용하는데, 1) 첫 번째 자질은 각 음절이 개별적으로 가지는 띄어쓰기 패턴 자질이며, 2) 두 번째 자질은 두 음절 패턴 자질 사이의 전이 확률 값 정보이다. 실험 결과에서, 첫 번째 자질만 사용한 경우 모바일에 적용하기 위해 제안된 다른 연구보다 약 53% 정도 적게 메모리를 사용하면서 약 91% 정도의 정밀도를 보였다. 두 가지 자질을 모두 사용한 경우 음절바이그램을 사용한 다른 연구와 비교하여 약 76% 정도 메모리를 적게 사용하면서 약 94%가 넘는 우수한 성능을 나타내었다.
움직임 추정은 비디오 영상 압축에 있어서 중요한 역할을 하지만 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위해 많은 계산량을 요구한다. 다시점 비디오는 하나의 3차원 장면을 여러 시점에서 다수의 카메라로 촬영한 동영상으로 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량은 카메라 수에 비례하여 증가한다. 본 논문에서는 다시점 비디오 부호화를 위한 움직임 추정의 계산량을 줄이면서 영상 화질을 유지하는 저 복잡도 움직임 추정 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 계층적인 탐색 기법으로 4-그리드 다이아몬드 탐색 패턴, 2-그리드 다이아몬드 탐색 패턴 그리고 TZ 2 point 탐색 패턴으로 구성되었다. 이들 탐색 패턴들은 움직임 벡터의 분포 특성을 이용하여 탐색 점들을 배치함으로써 적은 계산량으로 움직임 벡터를 추정할 수 있다. 제안한 기법의 성능을 JMVC의 고속 움직임 추정 기법인 TZ 탐색 기법의 성능과 비교하였을 경우, 영상 화질 면에서 약 0.01~0.24(dB) 화질 저하를 보였지만 움직임 추정의 계산량을 약 42%~80% 줄임으로서 약 1.8~4.5배 속도 향상을 보였다.
기존의 반도체 생산 공장에서 운용되는 공정설비의 자동화된 웨이퍼 이송을 위한 스케줄링 운용전략에 대한 연구는 일반적으로 특정 공정 환경과 시스템 형태에서 운용되는 이송패턴에 최적화시킨 규칙기반으로 진행되어 왔다. 그러나 이러한 방식은 시스템이나 공정이 달라지면 새로운 규칙이 필요하거나 전체 운용 전략을 변경해야 하는 문제가 발생할 수 있다. 또한, 규칙이 추가될수록 확장, 유지 보수 시에 추가된 규칙들의 상호 연관 작용에 대한 고려가 부족한 경우 예기치 않은 문제를 유발할 시킬 수 있는 위험성을 내포하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 이송패턴이나 설비의 형태에 일반적으로 적용 가능한 동적 우선순위 기반의 기본 이송작업 선택 알고리즘을 제시하였다. 또한 특수한 요구 사항에 대해서는 범용성을 저하시키지 않는 범위 내에서의 최소한의 규칙 처리부를 별도로 관리하는 방식으로 운용 환경 변화에 일관된 스케줄링 정책을 유지하고 확장 시의 안정성 저하를 최소화하여 생산성 향상을 이끌 수 있는 범용 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 이에 대한 검증을 위하여 트윈 슬롯 형태의 반도체 공정설비를 대상으로 모델링 및 시뮬레이션 환경을 구축하였고, 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.
본 논문은 이동전화 (Cellular phone)를 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 감성 상태를 평상 혹은 화남으로 인식할 수 있는 음성 감성인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 이동전화를 통해 수신된 음성은 화자의 환경 잡음과 네트워크 잡음을 포함하고 있어 음성 신호의 감성특정을 왜곡하게 되고 이로 인해 인식 시스템에 심각한 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산량을 가진 MA (Moving Average) 필터를 감성 특정벡터에 적용해서 잡음에 의한 시스템 성능저하를 최소화하였다. 또한 특정벡터를 최적화할 수 있는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용해서 제안 감성인식 시스템의 성능을 한층 더 안 정화시켰으며 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하였다. 실험 결과 제안 시스템은 이동통신 잡음 환경에서 약 86.5%의 높은 인식률을 달성할 수 있어 향후 고객 센터 (Call-center) 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 세상에서 불균형 데이터에 대한 클래스 분포는 중요한 부분이며 사이버 보안에 큰 의미를 차지한다. 불균형 데이터의 비정상적인 활동을 찾고 문제를 해결해야 한다. 모든 트랜잭션의 패턴을 추적할 수 있는 시스템이 필요하지만, 일반적으로 패턴이 비정상인 불균형 데이터로 기계학습을 하면 소수 계층에 대한 성능은 무시되고 저하되며 예측 모델은 부정확하게 편향될 수 있다. 본 논문에서는 불균형 데이터 세트를 해결하기 위한 접근 방식으로 Synthetic Minority Oversampling Technique(SMOTE)와 Light GBM 알고리즘을 이용하여 추정치를 결합하여 대상 변수를 예측하고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과는 Logistic Regression, Decision Tree, KNN, Random Forest, XGBoost 알고리즘과 비교하였다. 정확도, 재현율에서는 성능이 모두 비슷했으나 정밀도에서는 2개의 알고리즘 Random Forest 80.76%, Light GBM 97.16% 성능이 나왔고, F1-score에서는 Random Forest 84.67%, Light GBM 91.96% 성능이 나왔다. 이 실험 결과로 Light GBM은 성능이 5개의 알고리즘과 비교하여 편차없이 비슷하거나 최대 16% 향상됨을 접근 방식으로 확인할 수 있었다.
침입방지 시스템(IPS, Intrusion Prevention System)은 인라인모드(in-line mode)로 네트워크에 설치되어, 네트워크를 지나는 패킷 또는 세션을 검사하여 만일 그 패킷에서 공격이 감지되면 해당 패킷을 폐기하거나 세션을 종료시킴으로서 외부의 침입으로부터 네트워크를 보호하는 시스템을 의미한다. IPS에서 주로 사용되는 시그너처 기반 필터링에서는 침입방지시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그너처라고 불리는 공격패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 시그너처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷지연 없이 동작하는 고성능 침입탐지시스템을 개발하는 것이 어렵게 되었다. 본 논문에서는 패턴 매칭 시간을 시그너처의 개수와 무관하게 하기 위하여 시그너처 해싱 기반에 기반한 고성능 침입방지시스템을 제안한다. 제안한 방식을 리눅스 커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고 월 발생기, 패킷발생기, 스마트비트라는 네트워크 성능 측정기를 이용하여 시험하였다. 실험결과에 의하면 기존 방식에서는 시그너처 개수가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만 본 논문에서 제안한 방식은 성능이 저하되지 않았다.
Type Object 디자인 패턴은 하나의 클래스가 수많은 하위 클래스를 갖거나, 그 하위 클래스의 개수를 소프트웨어 개발시에 예측할 수 없는 상황을 해결하고자 제시된 패턴이다. 그러나, 이 패턴은 적용력과 여러 장점에도 불구하고 인스턴스를 생성하는 클래스와 그 인스턴스의 실제적 클래스가 분리되어 있고 또한 객체 레퍼런스에 의해서 서로 연관되어 있으므로 이에 대한 관리를 위한 메커니즘과 패턴의 이해에 있어서 많은 복잡성을 갖는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 Type Object Class의 설계와 구현을 제시한다. 즉, Type Object 패턴의 Type Class와 Object Class로부터 Type Object Class를 설정하고, 이를 런타임에 생성되고 사용되게 함으로써, 인스턴스들이 객체 지향프로그래밍 언어에서 제공하는 고유의 클래스를 참조하게 되어 별도의 클래스 참조 메커니즘을 가질 필요가 없도록 하였다. 따라서, 별도의 클래스 참조 메커니즘을 개발하는 부담과 이 메커니즘의 동작으로 인한 실행 상의 성능 저하의 문제가 개선되는 효과가 있다.
스마트폰의 어플리케이션은 어플리케이션 생태계의 발전에 따라 그 수가 많아지고, 업데이트 또한 잦아졌다. 어플리케이션의 업데이트는 낸드 플래시 메모리에 이전 버전을 삭제하고, 새로운 버전의 어플리케이션에 대한 쓰기 명령을 내린다. 따라서 사용자는 낸드 플래시 메모리에서의 상대적으로 느린 쓰기 명령에 의해 스마트폰의 성능의 저하를 느끼고 낸드 플래시 메모리는 반복되는 지우기/쓰기 동작에 의해 수명이 단축된다. 본 논문에서는 업데이트 되는 스마트폰 어플리케이션 데이터가 이전 버전과 큰 차이가 없다는 것에 착안하여 데이터 중복제거를 통해 업데이트 성능을 향상시키고 낸드 플래시 메모리의 수명을 향상시키는 기법을 제안하고 있으며, 실험을 통해서 어플리케이션들에 대한 중복 제거율을 관찰하였다.
본 논문에서는 주파수 도약 시퀀스를 사용하는 직교 멀티캐리어 FH/CDMA 시스템을 구성해 보고 지연된 다른 사용자 신호들에 의한 충돌 발생 가능성을 사용자 접속 캐리어 슬롯 수에 따라 변화시켜 가면서 성능 저하에 큰 영향을 미치지 않는 최적의 사용자 접속 캐리어 슬롯 수를 찾아보았다. 아울러 시스템의 TCM과 Concatenated code 기법을 적용하여 BER 성능 개선 정도를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하였다.
패턴인식 문제에서 한 범주에 속한 데이터의 수가 다른 범주에 속한 데이터의 수보다 극히 많거나 적으면 데이터 불균형이 발생했다고 한다. Support Vector Machine(SVM)은 다른 기계 학습 알고리즘들과 마찬가지로 학습에 사용되는 데이터의 범주간 비율이 거의 비슷하다는 가정 하에서 학습을 하고 예측 결과를 도출하게 된다. 그러나 실제 문제에서는 데이터의 불균형이 발생하는 경우가 매우 빈번하며, 이러한 경우에는 모델의 성능이 매우 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실제로 데이터 불균형이 SVM의 분류 결과에 어떠한 영향을 미치는지를 2차원 인공 데이터를 통하여 알아본다. 그리고 이러한 데이터 불균형을 해소하기 위하여 Under-Sampling 기반 앙상블 SVM을 제안하였다. 제안된 방법을 두 가지 인공 데이터에 적용하여 본 결과, 제안된 방법은 데이터 불균형을 해소하기 위해 사용되는 기존의 방법들에 비하여 소수 범주에 속하는 데이터의 수가 매우 적고 데이터의 불균형이 매우 심한 경우에도 높은 성능과 안정성을 갖는 효과적인 방법이라는 것이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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