본 논문은 AMR(Adaptive Multi Rate)코더의 7.4kit/s 모드를 기반으로 화자 의존적인 환경에서 더욱 압축률을 높인 새로운 켈프(CELP)계열의 코더를 제안한다. 제안된 코더는 OGM(OutGoing Message)이나 TTS(Text-To-Speech) 등 한 사람의 음성만을 필요로 하는 시스템에서 유용하게 사용할 수 있다. 새로운 코더의 압축률을 높이기 위해서 무감독 학습 신경망인 Centroid Neural Networks(CNN)를 이용한 새로운 LSP 코드북을 생성하여 사용한다. 또한 고정 코드북 탐색 단계에서 AMR 7.4 kbit/s 모드에서는 4개의 펄스를 서브프레임 마다 사용하는 대신에 새로운 코더에서는 오직 2개의 펄스만을 사용하기 때문에 압축률을 더 높일 수 있다. 이로 인해서 스피치의 질이 감소하게 되는데, 각 서브프레임 마다 예상하는 펄스를 적용함으로써 보상받을 수 있다. 제안된 보코더는 기존 AMR 7.4Kbps모드와 비교해 27% 높은 압축률을 가지는 동시에, MOS( Mean Opinion Score)의 면에서 볼 때, 대등한 음질을 보였다.
신장은 간장과 가장 유기적인 관계가 깊은 장기로 혈액 중에서 체내 신진대사 결과 생긴 노폐물을 걸러내 오줌을 만들어 체외로 배출하는 기능을 한다. 그러나 신장은 문제가 발생할 경우 인체가 느끼는 자각증상이 크지 않기 때문에 장기 파손이 상당 부분 진행되어야 그 증상을 알게 된다. 따라서 사회적으로 신장 질환 진단에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 한방의 4대 진단법 중에서 망진과 청진 분야를 이용하여 신장질환에 대한 진단 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 개발할 시스템은 크게 두 가지로 나누어진다. 하나는 입력 영상에 대한 보정을 통해 정확한 색상 값을 추출하고 최적화된 결과 영상을 통해 신장과 관련된 얼굴에서의 지각 부분의 색을 분석하고 그 값을 이용하여 신장 질환 진단을 하고자 한다. 또 하나는 신장과 음성 신호와의 관계론 비교, 분석하여 이를 입증하는 시스템을 설계하고자 한다. 끝으로 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
데이타 및 음성 등의 통신에서 무선 통신의 비중은 날로 증가하고 있다. 그러나 무선 통신에서는 유선통신에 비해 여러 가지 자원의 제약을 받는다. 컴퓨터, PDA, 이동통신기기 등 급격히 증가하는 무선 단말기의 증가에 따른 통신량 수요를 충족하기위해 제한된 자원을 보다 효율적으로 사용해야 한다. 무선 통신에 있어 효율성이 필요한 자원중의 하나가 주파수 이다. 효율적 주파수 사용을 위한 주파수 할당 문제에 관한 연구는 현재 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 주파수 할당 문제가 NP-Complete의 어려운 문제로 실험적 연구를 통한 접근과 함께 이에 대한 이론적 이해 또한 필요하다. 주파수 할당 문제의 이론적 연구 중 셀룰러 위상구조에서의 크로마틱 대역폭 문제의 하한 값이 $O(k^2)$로 알려져 있다. 본 논문에서는 셀룰러 위상구조에서의 크로마틱 대역폭 주파수 할당 문제의 하한 값으로 기존에 알려진 $O(k^2)$보다 향상된 하한 값 $O(k^3)$을 제시하여, 주파수 할당 문제의 보다 정확한 이론적 이해를 제시하였다.
최근 모마일 폰의 발달과 스마트 폰의 보급으로 인해서 많은 콘텐츠들이 개발되어지고 있다. 특히, 모바일 휴대장치에 소형 카메라가 탑재되면서부터 카메라로부터 입력되어지는 영상 기반 콘텐츠 개발은 사람들의 흥미뿐만 아니라 활용 면에서도 중요한 부분을 차지하고 있다. 그중 문자인식 시스템은 시각 장애인 보행 보조 시스템, 로봇 자동 주행 시스템, 비디오 자동 검색 및 색인 시스템, 텍스트 자동 번역 시스템 등과 같은 활용영역에서 매우 광범위하게 쓰일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트 폰 카메라로 입력되는 자연 영상에 포함되어 있는 텍스트를 추출 및 인식하고 음성으로 출력해주는 시스템을 제안하였다. 텍스트 영역을 추출하기 위해 Adaboost 알고리즘을 이용하고 추출된 개별 텍스트 후보영역의 문자 인식에는 오류 역전파 신경망을 이용하였다.
인터넷 사용자의 급속한 증가와 더불어 다양한 멀티미디어 서비스가 출현함에 따라 다중서비스를 지원하는 EPON에서 서비스 품질을 지원하기 위해 트래픽은 우선순위에 따라 분류될 수 있다. EPON망에서의 멀티미디어 응용 서비스는 VoIP(Voice over Internet Protocol)등과 같은 음성 데이터 및 실시간 오디오$\cdot$비디오 등과 같이 지연에 민감한 트래픽을 제공하는 서비스와 BE(Best Effort)와 같은 비실시간 트래픽을 제공하는 서비스로 구분되는데 이러한 서비스들을 적절히 지원하는데 있어서 EPON의 상향 트래픽의 대역 할당 방안을 다룬다. 기존의 제안된 방안을 살펴보고 실시간 트래픽의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방안을 제시한다. 제시한 방안으로 상향 트래픽의 대역 할당을 지원함으로서 얻을 수 있는 트래픽의 손실률과 지연을 시뮬레이션으로 분석한다.
인터넷 기술의 급속한 발전에 따라 지금까지 구축된 IP PBX의 대략적인 구성은, 음성 데이터 통합 기술이 구내전화 시스템에 적용돼 구내 모든 전화기가 VoIP 지원하는 IP 폰으로 대체되고, 기업과 외부 PSTN의 접점에 VoIP 게이트웨이가 설치돼 통화를 중계한다. 따라서 국제 전화나 장거리 전화, 본사와 지사 간의 통화가 인터넷을 통해 연결돼 통신비용 절감 효과를 가져 올 수 있다. 따라서 본 연구에서는 프락시(Proxy)서버가 필요치 않고 단말기만으로 서로 PBX망을 형성하여 콜(Call)를 분배할 수 있도록 하는 IP PBX 단말기를 구현하였다. 따라서 본 단말기는 역할에 따라 마스터(Master), 서버(Server), 클라이언트(Client)로 등록하여 사용할 수 있도록 디자인하여 그 성능과 타당성을 입증하였다.
오늘날 무선 기술의 급속한 발전으로 인해 복수개의 액세스 인터페이스를 갖는 이동단말들이 나타나고 있다. 최근 WLAN이 근거리 통신을 위해 많은 가정과 기업에서 사용되고 있으며, WiMAX 또한 장거리 데이터 전달을 위한 무선 표준으로 부각되고 있다. 따라서 이기종 무선망간에 멀티미디어 데이터를 전달하기 위한 효율적인 접속 방안 연구가 필요하다. 본 논문에서는 WiMAX와 WLAN 인터페이스를 갖고 모바일 IP를 이용해 두 망사이를 이동할 수 있는 멀티홈드 노드의 시뮬레이션 모델과 환경을 개발하였다. 개발된 모델을 검증하기 위해 단방향/양방향 UDP 패킷, FTP 트래픽, SIP 프로토콜을 이용한 음성 전송 등과 같은 다양한 트래픽 환경하에서 여러가지 시뮬레이션 시나리오 즉, WiMAX와 WLAN 망간 이동, 그룹 이동성, MANET, 중첩 모바일 IP 등을 설계하고 구성하였으며, 시뮬레이션 결과를 분석함으로써 개발된 모델이 다양한 무선망 접속 시나리오에서의 이동성 연구에 효율적임을 보였다.
본 논문에서는 OPNET 시뮬레이터를 사용하여 IEEE 802.16e(모바일 WiMAX)와 IEEE 802.11e(WLAN) 무선망 상호접속 구조에서의 서비스품질에 대한 체계적 성능분석을 수행하였다. OPNET 시뮬레이터를 이용해 4가지 이동 시나리오에서 음성 트래픽을 인가하는 경우에 대한 시뮬레이션이 수행되었으며, MOS값, 종단간 지연시간, 패킷 전달률 등과 같은 다양한 성능지표들이 분석되었다. 시뮬레이션 결과 MOS 값의 경우 단말이 정지/이동하는 두 경우 모두 WiMAX ${\rightarrow}$ WiMAX 이동 시나리오가 가장 좋은 결과를 보였다. 반면에 종단간 지연시간은 4가지 이동 시나리오 모두 단말의 이동에 의해 크게 영향을 받지 않았다. 그러나 특히 WLAN ${\rightarrow}$ WLAN 이동 시나리오의 경우 단말의 이동성은 MOS값과 패킷 전달률에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
컴퓨터와 인터넷의 발달로 정보의 형태가 다양화 되어 문서 위주의 자료들로부터 이미지, 오디오, 비디오, 음성 등의 모습으로 혼합되어 가고 있다. 하지만 대부분의 검색은 문서 위주로 하기 때문에 이미지, 오디오, 비디오 등은 파일의 이름이 명확하게 설정되어 있지 않을 경우에는 검색을 할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 문서가 아닌 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 검색이라고 한다. 그리고 이미지의 내용을 기반으로 검색하는 방법을 내용 기반 이미지 검색이라고 한다. 본 논문에서는 HSI 컬러 공간, ART2 알고리즘, SOM 알고리즘을 이용한 내용 기반 이미지 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습 대상을 선정하기 위해 원 영상의 특징을 분할한다. 그리고 사용자가 학습 대상을 선정하도록 하기 위해 분할된 특징을 SOM 알고리즘에 적용하여 비슷한 특징을 가지는 영상들로 군집화 한다. 군집화된 영상들에 대해 사용자가 학습 대상을 선정하여 ART2 알고리즘에 적용하여 학습한다. 제안한 방법을 적용하여 이미지 검색을 실험한 결과 제안된 방법은 하나의 이미지가 여러 개의 키워드를 가질 수 있기 때문에 이미지에 포함된 정보를 효과적으로 검색하는 것을 확인하였다.
MANET에서 DDoS 공격은 네트워크 기능을 수행해야하는 노드를 무력화시켜 네트워크 전체를 마비시키거나 노드의 위치에 따라 네트워크를 분리시키는 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 짧은 길이의 데이터를 일정길이의 데이터로 모아서 전송하는 패킷취합전송은 MANET 환경에서 전송성능이 개선되는 효과를 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 MANET 환경에서 DDoS 공격이 패킷취합전송의 전송성능에 미치는 영향을 종단간 관점에서 측정하고 분석한다. 종단간 성능측정에는 NS-2를 기반으로 구축한 MANET 시뮬레이터를 이용하였으며, MOS, 연결율, 지연 및 패킷손실율을 측정 대상 성능 파라미터로 사용하였다. 음성서비스인 VoIP 트래픽을 측정대상 트래픽으로 사용했다. 본 논문의 결과로서 DDoS 공격이 있는 MANET에서 패킷취합수가 4이상일 때 전송품질 유지에 유리함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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