퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.
지구를 원궤도로 돌고 있는 위성 운동과 지진에 흔들리는 건물 진동을 선형 확률적 미분 방정식으로 나타내고 최적화 제어를 위하여 리스크 센서티브 제어기를 사용한다. 리스크 센서티브 파라미터에 따라서 코스트 함수의 평균과 분산이 변하게 된다. 이 파라미터가 무한히 커지면 리스크 센서티브 제어기는 기존의 LQG 제어기와 같아지므로 리스크 샌서티브 제어이론은 LQG 제어 이론을 포함한 종합적인 이론이다. 이 논문에서는 리스크 센서티브 이론을 소개하고, 리스크 센서티브 제어 방식의 성능 측정및 평가 방법을 도출하기 위하여 공분산을 이용하면 리스크 센서티브 제어기는 기존의 LQG 제어기 보다 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다. 시뮬레이션을 통하여 위성의 자세및 궤도 운동 제어와 건물 진동 제어에 활용된 리스크 센서티브 제어기의 향상된 성능과 안정성을 보여준다.
초고속통신의 실현과 다양한 멀티미디어 서비스를 위한 해결책으로서 ATM이 널리 사용되고 있다. TCP가 ATM망의 ABR/UBR 서비스를 사용할 때, ABR/UBR 제어방식과 TCP 흐름제어 사이의 서로 다른 동작 때문에 TCP 파라미터 값이 TCP층의 성능뿐만 아니라 ATM 층에도 영향을 미쳐 처리율과 공정성의 성능저하를 가져온다. 본 논문에서는 효과적인 처리율과 공정성의 관점에서 실제 통신망을 고려하여 VBR서비스 상에서의 TCP 트래픽의 성능향상을 위해 효과적인 파라미터 제어운용 방안을 제시하고, 시뮬레이션 결과를 통해 개선된 높은 처리율과 공정성을 나타내었다.
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
본 논문은 대한민국 서해와 남해에서의 거리에 따른 성능분석을 위해 실해역 측정을 했다. 서해와 남해 선박의 거리와 전송율 관점에서 측정된 실해역 데이터를 기반으로 데이터 반복 전송 횟수와 파일럿 심볼 배치 간격 파라미터를 조절하여 서해와 남해 성능 비교를 통해 수중OFDM 시스템을 성능을 분석하였다. 결론으로는 전송율과 거리에서 남해의 성능을 비교했을 때 파라미터가 같은 조건에서 남해 5km, 서해 1km 거리에서 BER성능이 남해가 성능이 비슷하였으며, 남해 10km,서해 3km에서 파일럿 심볼의 배치간격을 (𝚫f, 𝚫t) = (6, 3)의 심볼과 PRB가 반복되는 (Rf, Rt) = (2, 1)에서 남해는 1078.92bit/s 서해는 1384.57bit/s으로 전송율관점에서도 남해에서 장거리에서 높은 데이터를 보낼 수 있는걸 확인하였다
본 연구에서는 행렬 분해 (Matrix Factorization)를 이용하여 음성 스펙트럼의 부분적 특정을 나타낼 수 있는 새로운 음성 파라마터를 제안한다. 제안된 파라미터는 행렬내의 모든 원소가 음수가 아니라는 조건에서 행렬분해 과정을 거치게 되고 고차원의 데이터가 효과적으로 축소되어 나타남을 알 수 있다. 차원 축소된 데이터는 입력 데이터의 부분적인 특성을 표현한다. 음성 특징 추출 과정에서 일반적으로 사용되는 멜 필터뱅크 (Mel-Filter Bank)의 출력 을 Non-Negative 행렬 분해(NMF:Non-Negative Matrix Factorization) 알고리즘의 입 력으로 사용하고, 알고리즘을 통해 차원 축소된 데이터를 음성인식기의 입력으로 사용하여 멜 주파수 캡스트럼 계수 (MFCC: Mel Frequency Cepstral Coefficient)의 인식결과와 비교해 보았다. 인식결과를 통하여 일반적으로 음성인식기의 성능평가를 위해 사용되는 MFCC에 비하여 제안된 특정 파라미터가 인식 성능이 뛰어남을 알 수 있었다.
천리안2A호 AMI(Advanced Meteorological Imager) 복사 보정에 대한 검증은 탑재체의 기능 및 성능 점검뿐만 아니라, 탑재체 자료의 품질을 결정 짓는 중요한 요소이다. AMI 탑재체는 여섯 개의 가시 및 근적외 채널과 10개의 열적외 채널로 구성되어 있다. 가시/근적외 채널의 복사 성능을 대표하는 핵심적인 파라미터로는 SNR(Signal-to-Noise Ratio), 열적외채널의 경우는 NEdT(Noise Equivalent delta Temperature)를 들 수 있다. 다이나믹 레인지와 검출기의 반응도와 관련된 Gain 값 또한 복사 보정 성능과 관련된 중요한 파라미터이다. AMI 탑재체의 주요 복사 보정 성능 검증을 위해, 실시간 AMI자료 처리 시스템과는 별도의 오프라인 복사 성능 분석 툴을 개발하였다. 개발된 분석 툴을 이용하여 천리안2A호 발사 후 궤도상 시험 기간 동안 검증 작업을 수행하였다. 분석 툴을 통한 계산 결과는 탑재체 개발업체인 HARRIS사의 분석 값과 비교 검증하였다. AMI 복사 성능 검증 작업은 총 세차례로 나누어 AMI탑재체 양쪽 면인 Side1과 Side2에 대해 이루어졌다. 복사 성능 검증 결과 주요 복사 보정 파라미터들의 성능은 요구조건 값들을 크게 상회하는 우수한 성능을 보여 주었으며, AMI 복사 성능 분석 툴의 유효성이 입증되었다.
웹 애플리케이션에서 클라이언트와 서버간의 정보전달의 핵심요소인 URL 파라미터는 F/W이나 IPS등의 네트워크 보안장비를 별다른 제약없이 통과하여 웹서버에 전달된다. 공격자는 이렇게 전달되는 파라미터를 변조하여 조작된 URL을 요청하는 것만으로도 인가받지 않은 기밀정보를 유출하거나 전자상거래를 통하여 금전적 이익을 취할 수 있다. 이러한 파라미터변조 취약점은 해당 애플리케이션의 논리적 판단에 의해서만 조작여부를 확인할 수 있어 웹 방화벽에서 차단할 수 없다. 이에 본 논문에서는 기존 방지기법의 취약점을 점검하고 이를 보완하는 OTACUS (One-Time Access Control URL System)기법을 제시한다. OTACUS는 파라미터가 포함된 복잡한 URL을 단순화 하는 간편URL기법을 이용하여 공격자에게 URL노출을 막음으로써 POST이나 GET방식으로 서버로 전달되는 파라미터의 변조를 효과적으로 차단할 수 있다. 실제 구현된 OTACUS의 성능 실험결과 3%이내의 부하가 증가함을 보여 안정적인 운영이 가능함을 증명한다.
본 논문에서는 음성신호의 발성길이와 상관없이 일정한 크기의 파라미터를 얻을 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 음성인식기의 성능은 음성신호에서 추출된 파라미터간의 유사도(패턴간의 거리)를 어떻게 비교하는지에 따라 결정된다. 그러나 화자에 따른 음성신호의 변이나 발성속도의 차이는 음성신호에서 일정한 크기의 파라미터 추출을 어렵게 한다. 제안한 방법은 음성신호에서 얻어진 파라미터를 스펙토그램의 형태로 표현한 뒤 2차원 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용해 일정한 크기의 파라미터로 정규화시키는 방법이다. 제안한 방법의 유효성을 입증하기 위해 청각세포를 모델링한 32개의 대역통과 필터로부터 얻어진 음성신호의 파라미터를 2차원 DCT 방법으로 가공한 후, 신경 회로망의 입력으로 사용하였다. 또한 기존 방법과의 인식률 비교를 위해 기존의 정규화된 입력을 구하는 방법 중 하나를 선택하여 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 방법은 기존 방법에 비해 화자종속 및 화자독립 고립단어 인식에서 더 높은 인식률과 빠른 인식속도를 얻을 수 있었다.
인공 중이 (IMEHD, implantable middle ear hearing device)용 플로팅 매스 트랜스듀서는 제작 과정상에서 발생하는 구조적 오차 및 제작 결합시의 문제점들로 인해 설계 시 의도와 다른 진동 특성을 가질 수 있게 되고, 이렇게 제작된 진동 트랜스듀서는 향후 실제 환자에게 이식되었을 때의 진동체 진동 성능을 예측하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 제작된 플로팅 매스형 트랜스듀서에 대해 설계값과의 비교 평가 및 향후 컴퓨터 모델화된 청각 중이 집중 소자 모델에 적용이 가능하도록 기 제작된 진동체의 집중 소자 모델 파라미터들을 추정할 수 있는 방법을 제안하였으며, 제안된 방법을 LabVIEW 기반의 그래픽 유저 인터페이스 소프트웨어로 구현하였다. 제안된 방법은 실제 제작된 플로팅 매스형 진동체의 진동 변위 및 위상 데이터를 이용하여 해당 진동체의 집중 모델 파라미터들을 순차적 이차 프로그래밍 (SQP, sequential quadratic programming) 방법으로 추정하는 방식이다. 구현된 방법을 이용하여 측정 데이터에 가해지는 잡음의 양에 따른 플로팅 매스형 진동 트랜스듀서의 집중 모델 파라미터 추정 시의 발생 오차 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 조사하여 본 방법의 파라미터 추정 정확도를 확인하였다. 또한, 실제로 제작한 인공중이용 진동 트랜스듀서에 대해 측정된 진동 변위 및 위상 데이터를 이용하여 진동체의 집중 모델 파라미터들을 추정하였으며, 기존 설계값들과 비교를 통해 제안된 방법의 유용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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