무선통신분야에서 LMS5(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 시간영역에서 처리할 경우 입력신호의 고유치 변동폭이 넓게 분포되어 수렴속도가 저하하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 신호를 FFT(Fast Fourier Trasnform)나 DCT(Discrete Cosine Transform)로 변환하여 신호간의 상관도를 제거함으로써 시간영역에서 LMS알고리즘을 적용할 때 보다 수렴속도를 크게 향강시킬 수 있다. 본 논문에서는 수렴속도 향상을 위해 시간영역의 적응 알고리즘을 직교변환인 고속웨이브렛(wavelet)변환을 이용하여 변환영역에서 수행하며, 짧은 필터계수를 가지는 DWT(Discrete Wavelet Transform)특성에 맞는 Fast running FIR 알고리즘을 이용하여 WTLMS(Wavelet Transform LMS)적응알고리즘을 통신시스템에 적용한다. 적응 알고리즘의 성능향상을 위하여 시간에 따라 적응상수의 크기를 가변시켜 수렴 초기에는 큰 적응상수로 따른 수렴이 가능하도록 하고 점차 적응상수의 크기를 줄여서 misadjustment도 줄이는 방법의 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실제로 적응잡음제거기(adaptive noise canceler)에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며, 각 알고리즘들의 계산량, 수렴속도를 이용하여 각각 비교, 분서하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
최근 압축 알고리즘이 지리정보 데이터를 압축하기 위한 방법으로 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 이와 같은 압축 알고리즘은 지리정보 데이터 압축에 실제 적용하기에는 지도 데이터의 연속성이 미흡하고, 단일 데이터로 압축할 수 없기 때문에 압축률이 저하된다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 압축 알고리즘들의 장점을 취합해 지리정보 데이터 압축을 가능하게 하고, 압축 및 복원 속도를 향상시킨 Run-Length/Byte-Packing 압축 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 구현한 알고리즘을 평가한 결과 기존 압축 알고리즘에 비해 제안 알고리즘이 평균 약 5% 향상된 것을 확인하였으며, 압축률과 복원 속도가 향상되었다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 하이퍼큐브 시스템에서 결합 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 향상된 병렬 결합 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 릴레이션 R을 처리함에 있어 하이퍼큐브 구조에 적합한 방송 알고리즘을 사용함으로써 하이퍼큐브 구조에 최적인 병렬 결합 알고리즘을 보이게 된다. 또한 병렬화 성능의 최대 주안점인 부하균등 문제와 데이타 불균형으로 인한 과부하 문제를 완전히 해결하고 결집 효과의 특성을 수용함으로써 전체 성능이 향상된다. 새로운 알고리즘은 해쉬를 기반으로 하는 알고리즘에서 구현하기 어려운 non-equijoin 연산을 쉽게 구현할 수 있다는 장점을 가지며, 비용 모형을 통해 분석한 결과 기존의 병렬 결합 알고리즘들에 비해 보다 나은 성능을 나타냄을 확인한다.
이 논문은 제한된 대역폭을 가진 고정 채널 할당 문제를 유전알고리즘을 이용하여 최적화하는 방법을 제시한다. 또한 이 논문에서는 유전알고리즘의 미세조정 능력 향상을 위해 지역 최적화 방법을 고안하였다. 고정채널 할당 문제를 행렬로 표현하여 지역 최적화 알고리즘에서는 채널을 수평 또는 수직으로 움직임으로써 유전 알고리즘의 성능 향상을 꾀한다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 뛰어난 성능 향상을 나타냄을 실험결과에서 보일 것이다.
적응 필터의 입력 신호의 상관도 (correlation)가 클 경우 LMS 알고리즘의 수렴 속도는 상당히 느려지게 된다. 본 논문에서는 입력 신호의 상관도가 높은 상황에서 수렴 속도를 향상시킬 수 있는 적응 필터링 알고리즘을 제안한다. 입력 신호에 대하여 직교성을 가지도록 변환을 인위적으로 가하여 LMS 알고리즘의 한계를 극복한다. 제안한 알고리즘의 성능 향상은 시스템식별 모델을 통하여 그 수렴 속도의 개선을 확인하며 또한 시변 환경 하에서 적응 필터의 시변 추적 능력을 통해 보여 진다.
본 논문에서는 음성 플랫폼 보안 데이터 전송률을 개선하기 위해 음성 품질에 영향을 주는 지터(Jitter)를 감소시키기 위한 디지터 알고리즘에 대해서 분석하고, 디지터 알고리즘의 성능 향상을 위해서 시계열 모델을 연구하여, 디지터 알고리즘의 한 종류인 입출력 방식 디지터 알고리즘에 시계열 모델을 적용하기 위해서 모형을 적용하는 과정, 설계과정을 제안하고, 구현 및 성능 측정을 통해서 음성 품질이 향상된 결과를 보여준다.
반연속 HMM 음성인식 시스템의 화자 적응 성능 향상을 위해 코드북 변환 알고리즘을 제안하였다. 기존의 화자 적응 알고리즘으로는 새로운 화자의 적응 데이터 특징의 분포와 HMM 모수의 사전밀도를 함께 고려하는 베이시안 화자적응 알고리즘이 있다. 그러나 새로운 화자의 특징분포와 코드북 사전 밀도의 차이가 큰 경우 적응 데이터와 코드북간의 잘못된 대응 관계를 얻을 수 있으며, 기준 코드북에 필요 이상으로 많은 코드워드가 존재하는 경우 적응된 코드북에도 불필요한 코드워드 들이 남아 인식 과정에 혼란을 줄 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 제안된 코드북 변환 알고리즘에서는 주파수 영역의 포만트 정보를 이용하였다. 화자 적응을 수행하기 앞서 코드북의 켑스트럼으로부터 포만트를 추출해 내고, 이들의 분포를 적응 화자의 포만트 분포와 일치되도록 변환시켜 주었다. 이 변환된 포만트들로부터 다시 켑스트럼을 구하여 변환된 코드북을 얻고 이를 화자 적응의 초기 코드북으로 사용하였다. 제안된 알고리즘을 이용하였을 경우 코드북과 적응 화자의 음성 간의 정확한 대응관계를 찾을 수 있었고, 불필요한 코드워드들이 인식 과정에서 사용되지 않도록 변환되어 인식률이 향상되는 것을 실험을 통해 확인하였다.
컴퓨팅 사고력의 함양을 위해서는 알고리즘을 설계하는 단계가 선행되어야 한다. 그러나 알고리즘 설계와 프로그래밍 구현 활동으로 이루어지는 소프트웨어 교육에서 구체적 조작기에 해당하는 초등학생들에게 추상적인 개념을 필요로 하는 알고리즘은 어려울 수밖에 없다. 학습자들의 흥미를 유도하기 위한 전략 중 하나로 게임 프로그래밍을 활용할 수 있다. 게임 프로그래밍은 또한 문제해결력, 학업성취도, 자기효능감을 향상시킨다. 따라서 본 연구에서는 엔트리와 자연어 알고리즘을 활용하여 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 게임 프로그래밍 수업을 설계하고자 한다.
본 논문에서는 연관규칙 마이닝 알고리즘인 Apriori 알고리즘을 기반으로 향상된 인공벌 군집 알고리즘(ABC algorihtm)을 적용하여 SDN 환경에서 분산된 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. 이를 통해 자주 사용되는 컨트롤러를 우선적으로 선택함으로써 향상된 컨트롤러 선택을 목표로 한다.
본 논문에서는 연판정지향 알고리즘에 Stop-and-Go 알고리즘의 개념을 결합한 연판정지향 Stop-and-Go 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 두 알고리즘보다 더 신뢰성 있는 오차신호를 사용함으로써 향상된 등화 성능을 가진다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 CMA, MCMA, Stop-and-Go 알고리즘, 단순화된 연판정지향 알고리즘에 비해 잔류 심벌간 간섭과 정상상태로의 수렴 속도면에서 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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