본 논문에서는 손실이 발생하는 상황에서 높은 인식률을 유지하기 위해서 손실 데이터 이론을 음성 인식기에 적용하였다 손실 데이터 이론은 일반적으로 이용되는 통계적 정합 방법인 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model) 중 연속 Gaussian확률 밀도 함수를 이용하여 음성 특징들의 출력 확률을 나타내는 경우에 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 손실 데이터 이론의 방법 중 계산량이 적고 인식기에 적용이 쉬운 주변화(marginalization)방법을 사용하였으며 특징 벡터의 특정 차수나 시간열의 손실 검출 방법은 음성 신호의 에너지와 주위 배경 잡음의 에너지의 차이가 임계치보다 작게 되는 부분을 찾는 주파수 차감 방법을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 손실 영역의 신뢰도 평가는 분석 구간이 모음일 확률을 계산해서 비교적 잉여 정보가 많이 포함된 모음화된 구간의 손실만을 처리하도록 하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 잡음 환경에 대해서 기존의 손실 데이터 처리 방법만을 사용한 경우보다 452 단어의 화자독립 단어 인식 실험을 수행한 결과 오류율측면에서 평균적으로 약 12%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
대부분의 산업분야에서 사용되는 공업로는 연소 시 $1000^{\circ}C$이상의 고온 배기가스가 배출되고 있기 때문에, 이들 배기가스로부터 폐열을 회수하여 에너지를 절감하고자 열교환기를 사용하고 있다. 하지만 현재 사용되고 있는 금속 소재의 열교환기의 경우 사용온도가 $800^{\circ}C$로 제한되어 있으며, 산화, 부식, creep등의 문제가 대두되고 있다. 본 연구에서는 세라믹 소재의 열교환기를 제작하여 열전달율, 공기누설율등을 평가하는 성능실험을 하였다. 실험방법은 연소시작 후 정상상태에 도달하기까지의 경향을 알아보고 공기유량과 가스유량에 변화를 주었을 때, 열전달율과 공기누설율등을 평가하고 이론적인 데이터와 비교하였다. 실험 결과, $1300^{\circ}C$이상의 환경에서도 정상적으로 작동하였으며, 외부환경조건을 고려하였을 때, 이론적인 데이터와 근접한 데이터를 얻을 수 있었다. 그러나 대류열전달에 의한 열손실과 공기누설등이 문제점으로 지적되었다. 향후 연구에서는 대류열전달에 의한 열손실을 고려한 연구와 효과적인 씰링으로 누설을 줄일 수 있는 실험장치를 개발할 필요가 있다.
유비쿼터스 환경에서는 다양한 센서로 부터 원거리에 데이터를 전송해야 하는 문제가 제기되어져 왔다. 특히 서로 다른 위치에서 도착한 데이터를 통합하는 과정에서 데이터의 속성 값들이 상이하거나 데이터에 일부 손실이 있는 데이터들도 처리해야 하는 어려운 문제를 가지고 있었다. 본 논문은 이와 같은 데이터들을 대상으로 집락분석 하는 방법을 제시한다. 이 방법의 핵심은 문제에 적합한 목적함수를 정의하고, 이 목적함수를 최적화 할 수 있는 알고리즘을 개발하는데 있다. 목적함수는 OCS 목적함수를 변형하여 사용한다. 이진 값을 가지는 데이터만을 처리할 수 있었던 MFA(Mean Field Annealing)을 연속 값을 가지는 분야에도 적용할 수 있도록 확장한다. 그리고 이를 CMFA이라 명하고 최적화 알고리즘으로 사용한다.
본 논문에서는 잡음이 내포된 관측행렬에서 손실 데이터를 보정하는 방법과 그 잠재적 잡음에 대한 불확실성 분석에 대해서 다룰 것이다. 관측행렬에 잡음과 손실 데이터가 없을 경우는 SVD 행렬인수분해 방법에 의해 정확한 복원 결과를 얻을 수 있다. 그렇지만 일반적으로 관측행렬의 일부 요소는 손실되거나 잡음 영향을 받게 된다. 이러한 경우는 3차원 복원 오차를 유발시킬 뿐만 아니라 그 해결책 또한 찾기가 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 3차원 복원 오차를 최소화하기 위해서는 무엇보다도 잡음 환경에서 손실 데이터를 신뢰성 있게 보정하고, 그 보정된 결과를 정량적으로 평가를 해줄 필요가 있다. 본 논문은 2차원 투영 객체와 3차원 복원 형상 사이의 기하학적 특성을 이용해 손실 데이터를 보정 하는 방법을 소개하고, 그 보정 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 SVD rank이론을 이용한 관측행렬의 잡음 레벨 추정 방법에 대해서 제안할 것이다.
최근 인터넷 뿐만 아니라 이동 컴퓨팅 환경에서도 멀티미디어 정보와 같은 실시간 데이터의 이용이 증가함에 따라 실시간 데이터의 효육적이고 안정적인 전송 방법들이 요구되고 있다. 현재 실시간 데이터를 전송하기 위해서는 RTP가 사용되는데 이 프로토콜은 주로 UDP의 상위계층에서 동작하도록 설계되었기 때문에 안정된 전송을 보장받지 못하며 따라서 패킷 손실을 피할 수 없다. [1,2]. 특히 제한된 무선 대역폭을 이용하는 이동 컴퓨팅 환경에서는 기존의 인터넷보다도 더 많은 패킷들이 손실될수 있다. 본 논문에서는 유선 및 무선망 환경에서의 실시간 데이터 전송시 발생되는 패킷 손실특성을 길버트 모델에 기초하여 확률적으로 분석하고 이를 기반으로 새로운 복구 방법을 제안한다. 제안하는 실시간 데이터의 복구 방법에서는 수신자 측에서 분석한 패킷의 손실률에 따라 송신자 측이 패킷에 부가하는 잉여 데이터의 양을 가변적으로 조절함으로써 사용중인 네트워크의 패팃 손실 특성을 반영할 수 있다. 특히 잉여 데이터들의 오프셋 값들을 비연속적으로 설정함으로써 간헐적인 패킷 손실과 연속적인 패킷 손실 모두에 대처할 수 있는 특징이 있다. 이러한 특징은 기존의 네트워크에 비해 패킷의 손실률이 높고 급격한 트래픽 변이를 가지는 이동 컴퓨팅 환경에 잘적용될수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 확률 이론에 근거하기 때문에 기존의 인터넷과 같은 유선망 환경에서도 비슷한 손실 특성을 가지는 경우에 적용가능하다. 제안된 방법은 Mobile IP 및 RTP/RTCP를 이용하여 구현되었드며 실시간 데이터의 전송에 효율적임을 실험적으로 보였다.
수계소화시스템 버터플라이 밸브의 성능해석에 대한 연구를 수행하였다. 버터플라이 밸브의 성능해석으로는 토크특성, 압력손실과 캐비테이션을 고찰하였다. 밸브의 토크특성은 토크 이론식에 밸브 디스크의 개도각이 보정되었고, 보정식이 추가되었다. 밸브의 열림각에 대한 압력손실계수는 Carnot 방정식을 응용하여 수식화하였다. 버터플라이 밸브의 토크특성, 압력손실과 캐비테이션은 디스크의 두께와 직경 비에 대해 해석하였다. 캐비테이션은 밸브의 압력손실계수로부터 해석하였다. 압력손실과 캐비테이션 해석은 밸브의 열림각에 대한 두께 비의 변화에 따라 수행하였다. 이들 해석 데이터는 버터플라이 밸브를 개발하는데 필요한 엔지니어링 데이터로 활용하고자 한다.
확장된 데이터 표현의 주요 목표는 유비쿼터스 환경에서 일반적인 문제에 적합한 데이터 구조를 개발하는 것이다. 이 방법의 가장 큰 특징은 속성 값을 확률로 표현할 수 있다는 것이다. 다음 특성은 훈련 데이터의 각 이벤트가 중요도를 나타내는 가중치 값을 갖도록 한다는 것이다. 데이터 구조가 개발된 후에 이를 학습할 수 있는 알고리즘이 고안된다. 그 동안 이 알고리즘은 여러 분야에서 여러 문제에 적용하여 좋은 결과를 산출해 왔다. 본 논문은 먼저 데이터 표현 기법인 UChoo를 소개하고 이론적인 배경이 되는 규칙 개선 문제를 소개한다. 그리고 규칙 개선, 손실 데이터 처리, BEWS 문제, 앙상블 시스템과 같은 응용 분야의 예를 소개한다.
태양 에너지 기반 센서 네트워크는 배터리 기반과는 다른 에너지 최적화 기법이 필요하다. 태양 에너지는 주기적으로 계속해서 공급되므로, 기본적으로는 센서 시스템을 영원히 동작하게 할 수 있지만, 공급되는 에너지양의 불확실성과 이를 저장하는 배터리의 용량 제한 등 고려해야 할 사항이 많다. 이 논문에서 우리는 태양 에너지 기반 센서 네트워크를 위한 안정적인 스토리지 시스템인 SolarSS를 제안한다. SolarSS는 계층적인 구조로 되어 있는데 각 계층마다 센싱 데이터의 수집, 노드 고장으로 인한 데이터 손실을 줄이기 위한 데이터 복제, 그리고 리소스 고갈로 인한 데이터 손실을 줄이기 위한 데이터 균등화 기능이 포함되어 있다 특히, 우리 시스템은 사용 가능한 에너지의 양에 따라 활성화/비활성화 되는 계층을 동적으로 결정하고, 데이터의 손실을 최소화하기 위한 효율적인 리소스(에너지 및 저장 공간) 할당 기법과 데이터 분배 기법을 제공한다.
최근 TCP와 유사하게 멀티미디어 데이터를 전송하기 위한 rate control 프로토콜에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 전송 방식에 있어서 TCP와 공정성을 유지하며 TCP와 유사하게 동작하도록 하는 TRCP 프로토콜을 제안한다. TRCP는 TCP vegas 이론을 응용하였으며 RTT와 패킷손실율에 의해 네트워크 혼잡 상태를 미리 예측하고 TCP의 AIMD 방식을 사용하여 TCP와 유사하게 전송율을.조절하는 프로토콜이다. 이 프로토콜에 대한 TCP와 공정성을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 실시하고 그 결과를 분석한다.
색인 파일은 정보 검색 시스템에서 중요한 구성 요소 중에 하나이다. 스테밍을 하여 색인 파일을 구성하게 되면 파일의 크기를 줄일 수 있고 재현율을 높이는데 효과적이다. 하지만, 과도한 스테밍으로 구성이론. 색인 파일은 원형에 대한 데이터 손실을 가지고 오기 때문에 너무 많은 문서가 검색되어 사용자가 문서를 찾는데 많은 시간이 소요되고 정확률도 떨어진다. 본 논문에서는 정보 검색 시스템에서 검색의 효율성을 높이기 위해 사용하는 색인 파일을 스테밍 한 것과 스테밍 하지 않은 파일로 구성하였다. 스테밍 한 색인 파일은 질의어와 문서 사이의 유사도를 계산하기 위하여 이용되며, 스테밍 하지 않은 파일은 스테밍 했을 때 검색된 문서들 중에서 데이터 손실로 인한 잘 못된 문서 순서를 재조정해 주기 위하여 이용된다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 기존의 벡터 공간 모델을 검색 성능 평가 척도 중의 하나인 R-정확률을 이용하여 비교 평가하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템이 문서 상위 100위까지에 대하여 일반 벡터 모델 보다 최고 21%의 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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