• 제목/요약/키워드: 시스템 사용률

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추계적 고장률의 시계열 모델링 (Time Series Modeling of Stochastic Failure Rates)

  • Sungwoon Choi
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제21권47호
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    • pp.69-85
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    • 1998
  • 본 연구에서는 부품 및 시스템 고장률 모형에 대한 추계적 과정 접근법을 제시하고 기존의 이론 분포 중심 접근법에서 탈피하여 부품고장률을 시계열 모형으로 설정하고 이에 따른 복합시스템 고장율의 선형결합에 대한 모델을 제시하며 주요 모델에 대한 수치예를 든다. 또한 Burn-In 테스트에 사용되는 욕조(Bathtub) 고장률 모형에 대한 기존의 혼합분포 접근법의 대체 방법으로 비선형 시계열 모형을 제안한다.

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하이브리드 간섭제거기법을 적용한 이중전송률 MC-CDMA 시스템의 성능분석 (Performance Analysis of Dualrate MC-CDMA Systems Using Hybrid Interference Cancellation)

  • 김남선
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권3C
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    • pp.228-236
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    • 2006
  • 다중 반송파(MC)기술과 CDMA기술이 결합된 MC-CDMA 시스템은 주파수 선택적 페이딩에 의한 신호감쇄를 완화시키면서 높은 전송률에 대한 요구를 만족시킬 수 있는 전송방식이다. 본 논문에서는 전송률이 서로 다른 다양한 서비스들을 지원하기 위한 비동기 MC-CDMA 시스템을 제안하고 다중간섭제거기를 적용한 시스템의 성능을 분석한다. 제안된 시스템에서는 전송속도에 따라 병렬 부 채널의 수(P)를 조절함으로서 다중전송률 MC-CDMA 시스템을 구성하였으며 효과적인 다중접속 간섭제거를 위해 하이브리드 간섭제거(HIC) 방식을 사용한다. 다중경로 환경 하에서 단일전송률을 갖는 시스템과 제안된 시스템의 성능을 분석하였으며 간섭제거기를 사용하여 성능이 향상됨을 보였다.

HMM(Hidden Markov Model) 음성인식 알고리즘을 이용한 효율적인 음성인식 모듈 개발 설계에 관한 연구 (A Study on the Speech Recognition Moduleas Design Using HMM Speech Recognition Algorithm)

  • 김정훈;류홍석;강재명;강성인;이상배
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.337-340
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    • 2002
  • 본 논문에서는 휠체어 시스템에 화자 독립 고립단어 인식을 위한 임베디드 시스템 설계에 관한 내용을 서술한다. 실제 환경에서는 잡음이 포함되어 있어 인식률을 저하시키므로, 잡음을 제거하는 방식 중 가장 간단한 방식인 스펙트럼 차감법(Spectral subtraction method)을 사용하여 잡음을 제거했다 전처리 단계에서는 12차 LPC&Cepstrum 방식을 사용했고, 인식 알고리즘은 DHMM (Discrete Hidden Markov Model)을 전반부 인식기로 사용했다. 이 알고리즘을 적용하기 위해서는 데이터 간소화를 위해 벡터양자화(Vector Quantization) 처리가 전제되어야한다 또한 인식알고리즘은 인식률을 향상을 위해 후처리 인식기로 신경망(MLP:Multi-layer Perceptron)을 통해서 인식률을 향상시켰다 화자 독립 시스템에 맞는 인식 단어의 구성은 총 7개단어로 남녀 총 25명 목소리로 구성하였다. 그리고 하드웨어 구성은 32-bits floating point 방식인 TMS320C32를 적용했고, 메모리 부분은 4Mbyte로 설계를 했으며, 메인보드의 설계는 현재 완성 단계에 있다.

신경망을 이용한 HMM의 오인식 보상에 관한 연구 (A study on compensation of incorrect recognition on HMM using multilayer perceptrons)

  • 표창수;김창근;허강인
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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    • pp.27-30
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    • 2000
  • 본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

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HMM의 출력확률을 이용한 신경회로망의 성능향상에 관한 연구 (A study on performance improvement of neural network using output probability of HMM)

  • 표창수;김창근;허강인
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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    • pp.157-160
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    • 2000
  • 본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

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OFDMA 시스템에서 전송률 향상을 위한 충돌 회피 스케줄링 (Collision Avoidance Scheduling for Capacity Improvement of Adaptive OFDMA Systems)

  • 김영주;송형준;권동영;홍대식
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제45권11호
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    • pp.9-14
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    • 2008
  • 본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 접속 방식 (OFDMA, Orthogonal Frequency Division Multiple Access)에서 다중 사용자 다이버시티 이득을 증가시키기 위하여 사용자간 충돌 (collisions)을 피하도록 하는 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 스케줄링 기법은 각 사용자간 채널 상태의 차이를 조사하여 최소 충돌 조건 (minimum collision criterion)을 만족시키도록 동작한다. 또한 제안된 스케줄링을 사용했을 때 OFDMA 시스템의 전송률을 분석하였는데, 이 분석을 통해 OFDMA 시스템의 전송률이 선택된 사용자들 간의 충돌 횟수에 따라 달라진다는 것을 확인할 수 있다. 모의실험을 통해 제안하는 스케줄링 기법이 사용자 간 충돌의 감소를 통하여 시스템의 전송률을 증대시킬 수 있음을 보인다. 또한 기존의 스케줄링 기법과의 비교를 통해, 제안된 스케를링 기법이 전송률 측면에서 더 우월하다는 것을 확인한다.

순위화시스템의 효과측정척도에 관한 연구 (A Study on the Measurement of the system effectiveness with ranked results)

  • 노정순
    • 정보관리학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.67-81
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    • 2000
  • 본 연구는 IR시스템 평가에 가장 많이 사용되는 R과 P가 순위화된 검색결과를 제공하는 시스템의 효과를 측정하는데 적절한가를 논의하고, R과 P 대신 순위화된 검색결과를 평가하는데 사용되고 있는 평가척도들을 고찰하고, 새로운 평가척도를 제안하였다. 또한 이들 평가척도가 어떤 환경에서 타당한지를 이론적으로 규명하고 사례를 들어 검증하였다. 11-포인트 평균정확률(평균)이 11-포인트 평균정확률(최고)보다 판별력이 있는 것으로 나타났고, 보다 간편한 여러 측정척도가 11-포인트 평균정확률을 대신할 수 있을 정도로 충분히 유사도가 높은 것으로 검증되었다.

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복합적층판의 변형파손 동시감지를 위한 광섬유 센서 시스템에 관한 연구 (Study of Optical Fiber Sensor Systems for the Simultaneous Monitoring of Fracture and Strain in Composite Laminates)

  • 방형준;강현규;홍창선;김천곤
    • Composites Research
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    • 제16권3호
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    • pp.58-67
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    • 2003
  • 본 연구에서는 구조의 건전성을 실시간으로 모니터링하기 위해 변형률 및 파손을 동시에 감지할 수 있는 두 가지 형태의 광섬유 센서 시스템을 제안하였다. 구성된 광섬유 센서 시스템은 파손신호 취득에 사용되는 단파장 광원의 형태에 따라 EDFA에 FBG 사용한 것과 Fabry-Perot 필터를 사용한 것으로 나뉘며 EFPI센서를 통해 복합재 시편의 인장실험을 모니터링 하는데 적용되었다. 먼저, 복합재의 초기파손모드에 해당하는 모재균열 신호의 특징을 알기 위해 압전세라믹 센서를 이용하여 시편의 두께와 폭의 변화에 따른 신호특성을 파악하였다. 정량적 파손신호의 특성 분석을 위해 STFT와 Wavelet Transform과 같은 시간 주파수 변환방법을 사용하였으며, 시편의 형상변화에 따라 모재균열 신호의 주파수영역 특성이 변화함을 확인하였다 광섬유 센서로 취득 된 파손신호 및 변형률 측정값을 각각 압전세라믹 센서와 변형률게이지의 결과 값과 서로 비교하였다. 광섬유 센서 시스템들을 이용한 장시간동안의 인장실험 결과 변형률의 값은 변형률게이지의 측정값과 잘 일치하였으며 파손감지 시스템 또한 미세한 파손신호까지 민감하게 감지해 낼 수 있음을 알 수 있었다.

전자부품 신뢰도 예측방법 (Reliability Prediction Methods of Microcircuit Devices)

  • 정철오
    • 전자통신동향분석
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    • 제9권2호
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    • pp.77-86
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    • 1994
  • 부품 고장률은 시스템 신뢰도를 계산하는데 기본이 되는 요인이다. 신뢰도 예측은 부품고장률에서 회로팩, 블록, 서브시스템 및 시스템 신뢰도 순으로 계산되는 Bottom-up 방식으로 수행되기 때문이다. 본 고에서는 부품 고장률 계산시 일반적으로 사용되고 있는 미 국방부 전자부품 신뢰도 예측방법인 MIL-HDBK-217를 이용한 Microcircuit의 부품 고장률 계산방법을 나타냈다. 또한 Microcircuit의 신뢰도를 MIL-HDBK-217 예측방법 및 예측결과와 외국 예측방법 및 예측결과로 비교하여 나타냈다.

웨이블렛 변환과 LMBP를 이용한 대뇌출혈성 병변 인식 시스템 (Intracranial Hemorrhagic Lesion Feature Extraction System Of Using Wavelet Transform and LMBP)

  • 정유정;정채영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.625-627
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    • 2002
  • 본 논문에서는 의료영상 인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 대뇌출혈성 병변인식 시스템을 구현하기 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 Wavelet 변환과 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Gradient descent BP는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Gradient descent BP를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 대뇌출혈성 병변인식에 적용하여 구현함으로써 총 50개의 패턴 중 45개의 영상이 인식에 성공하였고 전체 평균 인식률은 각각 90%와 87%의 인식률을 보였다.

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