본 연구는 기존의 생체인식 시스템 중 가장 활발하게 활용되고 있는 지문인식 시스템이 가지고 있는 환경적인 요소나 물리적 요소에 의한 인식률 저하를 보완할 수 있는 시스템을 새롭게 제안한다. 지문인식은 사용의 편리함과 저가의 초기 투자비용, 그리고 소형화의 가능으로 생체인식 중에서 실생활에 사용되기 가장 적합한 기법으로 여겨져 다양한 응용 분야에 널리 사용되고 있다. 그러나, 지문인식 시스템은 다른 생체인식 시스템에 비해 환경적인 요인, 물리적 피부 손상, 가변적 센서 접촉등 인식률 저하 요인이 많은 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 지문인식 시스템을 기반으로 하여 간단하고 저렴한 추가 장비로 손가락에서 추가적인 생체정보와 3차원의 손가락 형태 정보를 획득하여 인식률 향상시키고 다양한 분야에서 활용이 가능한 보다 효율적인 시스템을 제안한다.
기존의 예약 시스템을 보게 되면 주로 뿔을 이용한 정보 검색 및 예약을 하는 일이 많았다. 하지만 요즘 들어서는 사용자들이 웹과 더불어 모바일 디바이스 즉, 핸드폰, PDA(Personal Digital Assistant), 스마트 폰 등의 사용률이 급격하게 증가하고 사회가 급변하게 돌아가기 때문에 언제 어디서든지 접할 수 있는 모바일 디바이스를 이용한 예약 시스템이 필요로 하게 된다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 마이크로소프트 사의 닷넷 프레임워크 중에서 모바일 닷넷 프레임워크 또는 컴팩트 프레임워크를 기반으로 한 예약 시스템을 설계 및 구현 해보았다.
고가용성 다중계 시스템의 소프트웨어 재활 기법은 시스템의 결함 발생 이후에 수동적으로 대처하기보다는 결함이 발생하기 전에 이를 미연에 방지하는 능동적 차원의 결함 허용 방법이다. 특히 멀티미디어 이동 컴퓨팅에서 사용되는 소프트웨어는 통신 단절, 데이터 유실 등으로 인한 노화 진행이 일반 소프트웨어보다 상당히 빠르게 진행되기 때문에 소프트웨어 재활에 의한 결함 예방 방법은 대규모 멀티미디어 이동 컴퓨팅 시스템에 사용될 가능성이 높다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 서버에서 수행되는 소프트웨어의 재활 주기, 재활 소요시간, 서버의 고장률, 수리률, 동시에 가동되는 서버의 수, 서버의 가동 기간 및 가동 방식 등의 시스템 운영 파라미터에 기초하여, 소프트웨어 재활 정책에 대한 평가를 위한 평형 상태에서의 확률, downtime, 가용도, 손실 비용 등을 계산하였다 수학적 분석을 통해 구한 재활 모델의 closed-form 해는 다양한 시스템 운영 상태에 대한 실험을 통해 검증하였으며, 소프트웨어 재활을 통한 예방적 결함허용 기법의 적용 가능성이 높다는 것을 확인하였다. 또한 서버의 고장률 및 불안정률이 소프트웨어 재활 정책 결정에 중요한 요소임을 파악하였다.
한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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pp.35-39
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1997
본 연구에서는 음소를 인식의 기본단위로 하는 한국어 단어인식 시스템의 인식정도를 개선하기 이해 각 음소의 시간방향의 정보를 포함하고 있는 동적특징인 회귀계수와 K-L(Karhunen-Loeve)변환으로 얻은 특징파라미터(이하 K-L계수라 함)를 이용하여 음소인식과 단어인식 실험을 수행한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위해 먼저 파열음을 대상으로 정적 특징과 파라미터인 멜-켑스트럼(Mel-Cepstrum)과 동적 특징 파라미터인 회귀계수(Regressive Coefficient) 와 K-L 계수(Karhunen-Loeve Coefficient)를 추출하여 음소 인식실험을 수행하였다. 그 결과 멜-켑스트럼을 사용한 경우 39.84%, 회귀계수를 사용한 경우 48.52%, K-L계수를 사용한 경우 52.40%의 인식률을 얻었다. 이를 참고로 각각의 특징 파라미터를 결합하여 인식실험한 결과 멜-켑스트럼과 K-L계수를 사용한 경우 47.17%,멜 -켑스트럼과 회귀계수의 경우 60.11%,K-L계수와 회귀계수의 경우 60.35%, 멜-켑스트럼과 K-L계수 , 회귀계수를 사용한 경우 58.13%를 인식률을 얻어 동적특징인 K-L 계수와 회귀계수를 사용한 경우와 멜-켑스트럼과 회귀계수를 사용한 경우가 높은 인식률을 보였으며 이를 단어로 확장하여 인식실험을 수행한 결과 기존의 특징 파라미터를 이용한 경우보다 높은 인식률을 얻어 동적 파라미터의 유효성을 확인하였다
Wenner의 4전극법으로 측정한 겉보기 대지저항률을 이용하여 대지저항률의 Kernel 함수를 추정할 수 있다. 이 때 커널함수를 추정하는 것은 비선형시스템을 푸는 과정으로 유도된다. 그러나 변수가 많은 비선형시스템은 해를 구하기가 쉽지 않다. 본 논문은 이 비선형시스템을 선형화하여 커널함수를 추정하는 방법을 제시한다. 마지막으로 제안한 방법을 평가하기 위하여 다양한 구조로 된 대지모델들을 시뮬레이션의 예로 사용한다.
시스템의 성능 요구 사항은 일반적으로 해당 시스템이 제공하는 서비스의 품질과 높은 연관성을 가진다. 예를 들어 이동통신 시스템에서 통화 성공률은 서비스 품질과 직결되는 사항으로 매우 높은 중요도를 가지며 체계적인 성능 시험 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 구간 추정 기법을 이용하여 이동통신 시스템의 통화 성공률을 시험하는 방안을 제안한다. 또한 제안된 시험 방안을 기반으로 방송통신위원회에서 최근 시행한 3G 이동전화 서비스 품질 평가에서 사용된 판정 기준에 대해 고찰해 보고 문제점에 대해 살펴본다.
논문에서는 연속HMM(Continuos Hidden Markov Model)을 이용하여 실시간으로 발매기 명령어(314개 역명)를 인식 할 수 있도록 음성인식 시스템을 구현하였다. 특징 벡터로 39 MFCC를 사용하였으며, 인식률 향상을 위하여 895개의 tied-state 트라이폰 음소 모델을 구성하였다. 시스템 성능 평가 결과 다중 화자 종속 인식률은 99.24%, 다중화자 독립 인식률은 98.02%의 인식률을 나타내었으며, 실제 노이즈가 있는 환경에서 다중 화자 독립 실험의 경우 93.91%의 인식률을 나타내었다.
다수의 사용자가 사용하는 시스템의 자원을 프로그램을 실행 시 한정된 자원을 효율적으로 배분하기 위하여 작업관리 시스템을 사용한다. 이러한 작업관리 시스템은 여러가지 종류가 있으며 사용하는 시스템의 환경과 작업의 특성에 따라 적당한 작업관리 시스템을 선택하여 사용한다. IBM 시스템은 자체로 제공하는 작업관리 시스템으로서 LoadLeveler를 사용하고 있는데, 멀티 노드 시스템에서 이러한 LoadLeveler에서의 클래스를 구분하여 시스템의 이용 효율을 높이고 사용자게 다양한 선택의 폭을 가질 수 있게 최적 환경을 구성하였다. 작업관리 시스템의 주요한 환경변수는 CPU와 메모리 그리고 작업 실행시간이다, 이러한 작업환경 변수에 따라 클래스의 종류를 구분하여 KISTI IBM의 1, 2차 시스템에서 이러한 환경을 사용자의 이용률과 배분정책에 따라 알맞게 설계하여 시스템의 전체 작업처리 효율을 증가하였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.328-335
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1998
한국통신의 음성인식 시스템에서 사용하는 기본 음소의 효율적인 설정을 위하여 음소인식률을 구하고 유사하게 인식되는 음소들의 집합인 cohort set을 구하여, 인식률을 최대로 하는 기본음소 집합을 찾는 방법이다. 실험 방식은 기본음소 59개로부터 시작하여 음소를1개씩 줄여가면서 최대 음소 인식률이 나오도록 하였다. 실험 결과 최고 성능을 나타내는 기본 음소 set을 구할 수 있었다.
본 논문은 문장 내에서 나타나는 어휘간의 관계를 통해 표현 수준을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 영어에세이 코퍼스 내의 문장에서 발생하는 철자 및 문법의 오류와 함께 어휘와 문법 패턴에 따른 표현난이도를 평가할 수 있는 자질을 생성하고 다양한 기계학습기법을 사용하여 문장의 수준을 평가하고자 하였다. 또한 기존에 연구되어온 규칙기반의 문장 평가시스템을 구현하고 기계학습기법을 이용한 문장 평가시스템과 비교하였다. 이를 통해 철자 및 문법의 오류율뿐만 아니라 표현난이도를 평가할 수 있는 자질들이 유용함을 확인할 수 있었다. 영어작문 문장의 수준평가를 위해서 국내 학생들의 토플 에세이 코퍼스를 수집하여 2,000문장을 추출하였고, 4명의 전문평가자들을 통해 6단계로 평가하여 학습 및 테스트 세트를 구성하였다. 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 제안하는 방법으로 67.3%의 정확률과 67.1%의 재현율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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