본 연구는 목적 지향 대화 시스템 내에서 단일 한국어 텍스트 형식의 질문으로부터 질의자의 의도를 파악하는 것을 목적으로 한다. 목적 지향 대화 시스템은 텍스트 또는 음성을 통한 사용자의 특수한 요구를 만족시켜주는 대화 시스템을 의미한다. 의도 분석 과정은 답변 생성에 앞서 사용자의 질의 의도를 파악하는 단계로, 목적 지향 대화 시스템 전체의 성능에 큰 영향을 준다. 생활화학제품이라는 특정 분야에 제안 모델을 사용하였고, 해당 분야와 관련된 한국어 텍스트 데이터를 이용하였다. 특정 분야에 독립적이며 범용적인 의도를 의미하는 화행과, 특정 분야에 종속적인 의도를 의미하는 개념열로 나누어 분석한다. 화행과 개념열을 분석하기 위하여 단어 임베딩 모델, 합성곱 신경망을 이용한 분류 방법을 제안한다. 단어 임베딩 모델을 통하여 단어의 의미정보를 추상화하고, 추상화된 단어의 의미정보를 기반으로 합성곱 신경망을 통하여 개념열 및 화행 분류를 수행한다.
정보기술 발달은 다양한 기기에서 인터넷 망을 통한 음성통화를 가능하게 하고 있다. 스마트 폰에서는 무료로 제공되는 모바일 VoIP 앱을 설치하고 이용하는 사용자가 늘고 있다. 본 연구에서는 모바일 기기에서 확산되고 있는 무료통화 앱의 수용에 영향을 주는 요인을 밝히고 이들 요인간의 구조적인 관계를 파악하고자 한다. 이를 위해 관련 모바일 VoIP 관련 연구들을 살펴본 후 영향 요인들을 도출하고 이들 간의 구조적인 영향에 대한 연구모형을 설정하였다. 연구모형의 검증을 위해 설문조사와 통계적인 분석을 통한 실증분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석을 통해 설문에 사용된 변수 사이의 요인을 찾아내었고 요인들 간의 구조적인 영향 관계를 규명하기 위해 구조방정식모형을 이용한 분석을 실시하였다. 실증분석 결과 모바일 VoIP가 제공하는 유용한 혜택과 사회적인 영향이 이용의도와 실제 이용에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 사용자를 대상으로 유용성을 강조하고 사회적인 영향을 강화할 수 있는 기능이 필요함을 시사하고 있다.
지상군은 감시정찰, 지휘통제 및 정밀타격과 관련된 정보를 교환하기 위한 수단으로 음성위주로 사용하고 있다. 하지만 지상군 작전에 참가하는 전력들간에 전장 가시화를 위해서는 자동화된 상황인식과 지휘통제를 제공할 수 있는 지상전술데이터링크가 필요하다. 이런 필요한 핵심기술 확보를 위해 응용연구를 통하여 메지지 표준과 메시지처리기가 완성되었다. 또한 각 무기체계의 장착을 위한 지상용 데이터링크가 시험개발이 진행 중이다. 본 논문에서는 합동작전, 지상작전 및 연합작전을 수행으로 통합 전장관리체계의 연동성 확보가 가능하여 근실시간으로 상황인식과 타격체계가 자동화된 한국형 지상전술데이터링크의 구축 연구를 제시한다. 메시지 처리기의 M&S 실험결과, 단일 소대망의 노드수와 메시지 길이 및 메시지 발생주기에 따라 지연 시간이 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 각 상황에 네트워크 프로토콜을 변경하여 성능을 최적화 할 수 있음을 확인하였다.
역전도 알고리즘은 연관 기억장치, 음성 인식, 패턴인식, 로보틱스등 여러 응용 분야에 다양하게 사용되고 있다. 그러나 새로운 학습 패턴을 추가적으로 학습시키려면 이전에학습했던 모든 패턴과 추가되는 패턴을 갖고 처음부터 새로운 학습을 수행하여야 한다. 이는 패턴의 개수가 점차 늘어날수록 학습에 소요되는 시간이 기하 급수적으로 길어지는 결과를 초래하게 된다. 따라서 주기적으로 다량의 데이터를 추가로 학습을 할 경우에 이러한 점진적 학습은 반드시 해결해야 할 문제점으로 간주된다. 본 논문에서는 기존의 신경망 구조는 그대로 유지하면서 대표 패턴을 추출해 추가 학습을 수행하는 방법을 제안하고 제안된 기법의 효율성을 위해 기계 학습 분야의 벤치마크로 많이 사용되는 Monk's data와 Iris data에 적용해 보았다.
본 연구에서는 H.323과 SIP사이의 IWF(Inter-Working Function)을 위한 개선된 상호 연동방식을 제안하고, 개선된 특성을 해석한다. 인터넷을 통해 음성 서비스를 가능하게 해주는 VoIP(Voice over Internet Protocol)기술은 기존의 전화망에 비해 저렴한 가격에 장거리 전화를 이용할 수 있으며, 기존의 인터넷에서 사용 가능한 다양한 멀티미디어 서비스를 쉽게 수용할 수 있다. 이전의 VoIP 접속관리 방식은 H.323 프로토콜을 사용하였으나, 연결 설정의 복잡함으로 인해 최근에는 SIP-Working Group에서 제안한 SIP(Session Initiation Protocol) 프로토콜이 사용되고 있다. 따라서 H.323가 SIP의 서로 다른 프로토콜을 사용한 제품군 사이의 연동을 위한 방법론이 필요하게 되었다. 이에 본 연구에서는 H.323과 SIP 프로토콜간의 상호 연동의 불필요한 패킷 지연의 호 설정과 메시지 변환의 개선된 특성을 해석한다.
무선 이동 통신망은 기존의 음성위주로 제공되던 단일 미디어 서비스의 제공으로부터 발전되어 2000년대 초까지 이동 사용자에게 고품질의 멀티미디어 데이타 서비스를 제공하고, 장소에 제한을 받지 않고 서비스를 제공받을 수 있도록 하는 IMT-2000을 실현을 목표로 발전하고 있다. 또한 다수의 서비스 사용자와 광대역의 데이타를 전송하기 위해서 셀의 반경은 점차로 축소되고 있다. 이에 따라서, 사용자의 위치등록과 핸드오버와 같은 처리에 대한 부하가 커지게 되었다. 그러므로 무선 이동통신에서 서비스 이용자에게 일정 수준 이상의 QoS를 보장해 주기 위해서 효율적인 핸드오버 알고리즘의 도입은 매우 중요한 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 IMT-2000환경에서 보다 효율적인 QoS를 서비스 사용자에게 제공해 줄 수 있도록 하기 위해 다양한 이동체의 속도와 멀티미디어 트래픽 특성을 동시에 고려하여 신뢰성 있는 핸드오버를 제공하는 H-PS(Hybrid-Priority Scheme)알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 분석한다.Abstract Wireless mobile communications is developed from the only single voice traffic sevice to multimedia sevices. And mobile communications will evolve IMT-2000, which is provide users with high quality multimedia services. A radius of cell is gradually reduced to accept many service users and transport the multimedia traffics. Therefore, a overhead of location tracking and handover processing are increased. Then to guarantee high QoS to service users in wireless mobile communications, efficient handover algorithm is very important issue.In this study, we propose a H-PS(Hybrid-Priority Scheme) handover scheme considering mobility and traffic characteristics in IMT-2000 networks. And performance evaluate using simulation.
댁내에 이미 가설된 배선이나 무선을 이용하여 저 비용으로 댁내의 정보가전들을 하나의 망으로 연결할 수 있는 HomePNA, HomePlug 또는 HomeRF가 장래 유망한 홈 네트워크 기술이 될 것으로 전망되고 있다. 그러나 HomePNA와 HomePlug는 우선 순위 기법을 이용하여 Class of Service(CoS)만을 제공하며, HomeRF는 실시간 트래픽중 음성만을 고려하여 설계되었기 때문에 홈 네트워크 상의 주요 트래픽인 오디오나 비디오의 QoS를 보장할 수가 없다. 본 논문에서는 홈 네트워크 상에서 QoS를 보장하기 위한 새로운 매체접속제어(Medium Access Control; MAC) 프로토콜을 제안하고, 제안 프로토콜의 프로토타입 구현과 실험을 통한 성능평가를 수행하였다. 소프트웨어 구현을 통한 실험결과 제안 프로토콜은 각 실시간 트래픽별로 대역폭을 할당함으로써 우수한 전송 지연, 지터 그리고 손실의 특성을 가짐을 알 수 있었다.
본 논문은 차세대 통합망 환경에서 IPTV와 같은 영상 스트리밍 서비스를 위해 종단간 가용대역폭 모니터링을 통하여 영상 품질을 제어할 수 있는 영상 품질 제어 시스템(VQCS)을 제안한다. IPTV 서비스를 통해 영상, 음성 및 게임과 같은 다양한 멀티미디어 서비스들을 제공할 수 있으며 이런 서비스들은 대용량의 대역폭을 소비하게 된다. 이때 네트워크 가용대역폭이 부족할 경우 영상 끊김, 형태 왜곡 및 잔상과 같은 영상 품질 저하가 발생하게 된다. 영상 스트리밍 서비스의 품질을 안정적으로 제어하기 위해서는 가용대역폭 모니터링 방안이 요구된다. 이에 우리는 단말 내의 영상 품질 제어 시스템에서 IP 헤더 내의 전체길이(Total Length) 필드를 이용하여 단위시간 동안 링크를 점유하고 있는 패킷 양 계산을 통해 가용 대역폭을 측정하였으며, 가용대역폭 정보를 기반으로 네트워크 내의 스케일러빌리티 추출기는 영상 스트림 데이터율을 적응적으로 선택하여 대역폭 부족으로 인한 영상 스트리밍의 품질 저하를 막아 서비스 품질을 향상시킬 수 있다.
딥 러닝(Deep learning)은 기존 인공 신경망 내 계층 수를 증가시킴과 동시에 효과적인 학습 방법론을 제시함으로써 객체/음성 인식 및 자연어 처리 등 고수준 문제 해결에 있어 괄목할만한 성과를 보이고 있다. 그러나 학습에 필요한 시간과 리소스가 크다는 한계를 지니고 있어, 이를 줄이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 아파치 스파크 기반 클러스터 컴퓨팅 프레임워크 상에서 딥 러닝을 분산화하는 두 가지 툴(DeepSpark, SparkNet)의 성능을 학습 정확도와 속도 측면에서 측정하고 분석하였다. CIFAR-10/CIFAR-100 데이터를 사용한 실험에서 SparkNet은 학습 과정의 정확도 변동 폭이 적은 반면 DeepSpark는 학습 초기 정확도는 변동 폭이 크지만 점차 변동 폭이 줄어들면서 SparkNet 대비 약 15% 높은 정확도를 보였고, 조건에 따라 단일 머신보다도 높은 정확도로 보다 빠르게 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다.
VoIP(Voice over Internet Protocol)와 IP Telephony 기술이 발전함에 따라 기존 회선이 아닌 인터넷 망을 사용하여 전화를 사용하는 IP-PBX(Internet Protocol Private Branch Exchange)의 사용이 증가하고 있다. IP-PBX는 전화회선을 사용하지 않아 전화 업무가 많은 기업들과 기관들의 경영비용을 절감할 수 있으며 일반전화 회선과 유사한 품질을 제공한다. 하지만 IP-PBX를 도입하기 위해선 고가의 하드웨어 장비나 상용 소프트웨어를 구매해야 하는 초기 비용이 필요하다. 본 논문에서는 고가의 하드웨어 장비나 상용 소프트웨어를 구매하지 않고 IP-PBX를 도입할 수 있는 방안을 제안한다. 제안하는 IP-PBX는 Raspberry Pi와 Asterisk를 사용하여 IP-PBX 서버를 설계하고 구현한다. 그리고 구현된 IP-PBX 기반으로 PC와 스마트 폰 간의 음성 통화를 실시하여 논문의 적합성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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