본 논문에서는 셀룰러 기반 무선 인지망에서 핸드오프 호를 위한 가드채널할당기법(guard channel scheme)의 자원이용률의 저하를 개선하기 위해 무선인지 기술을 사용하여 자원 이용률을 향상시키면서, 무선 인지망의 부 사용자(cognitive radio user) 손실률을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 핸드오프 호의 전용채널(guard channel)을 부 사용자가 이용하도록 하고, MMOSPRED(Multi-Media One Step Prediction)기법으로 핸드오프 호의 발생을 예측한 다음, 핸드오프 호가 발생하면 핸드오프 호의 전용채널을 넘겨주고, 부 사용자는 예약된 자원으로 스펙트럼 핸드오프를 하여 서비스를 완료 하도록 한다. 시뮬레이션을 통하여, 제안한 기법의 자원 이용률과 부 사용자의 손실률에 대한 성능이 기존의 가드채널 할당기법과 모바일의 이동성을 예측하지 않은 채널할당기법 보다 우수함을 보인다.
논문에서는 모듈화 신경 을 이용한 비지도 학습방법의 분류기를 제안한다. 각 모듈은 데이터의 통계학적인 분석의 결과로 설계되어져서, 데이터의 독립적인 군집들을 나타내게 된다. 이런 신경의 독립적인 분류 결과와 근접거리 척도를 이용한 유사도 측정을 통해 더욱 정확한 분류를 가능케 하며, 오 분류를 하는 모듈을 삭제함으로써 계산 을 줄인다. 이런 과정을 통해 신경 에 사용되는 각종 변수에 대한 별다른 조사 과정 없이 최상의 성능을 발휘하는 신경 에 준 는 성능을 가진 신경 망을 구축했다.
목적 지향 대화에서, 사용자의 의도는 화행(speech acts)과 개념열(concept sequences)로 나타낼 수 있다. 화행은 대화의 영역과는 상관없이 표현되는 정보이고, 개념열은 영역과 깊은 관련을 지닌 정보이다. 대화시스템에서 화행과 개념열로 구성되는 사용자의 의도를 정확히 파악하는 것은 시스템이 사용자의 발화에 정확히 응대하는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 일정관리 영역에서의 대화를 대상으로 화행과 개념열을 분류하고 신경망을 사용하여 이들을 분석한다. 화행과 개념열로 구성되는 의도 분석에 사용하는 자질은 크게 문맥 자질과 문장 자질로 분류되며, 문장자질은 카이제곱 통계량을 사용하여 사용자의 의도 분석에 효과적인 자질만을 선택하여 사용하고 문맥자질로는 이전 발화에 대한 정보를 활용한다. 신경망을 사용하여 사용자 의도 분석을 수행한 결과 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문은 신경망 알고리즘을 사용하여 사람의 필기체 문자를 인식하였고, 이를 바탕으로 뇌졸중 환자의 재활치료를 돕는 시스템을 구현하였다. 뇌졸중 환자의 재활치료에서는 단기간에 환자에게 반복적인 행동 및 학습하는 것이 효율적이라고 알려져 있다. 본 연구에서는 뇌졸중 환자에게 문자 템플릿을 보여주었고, 환자는 문자 템플릿을 인지하고 문자 템플릿과 같은 형태의 문자를 쓰게 하는 방식을 사용하였다. 뇌졸중 환자가 쓴 필기체 문자를 신경망 알고리즘을 사용하여 인식하고, 자주 틀리는 문자에 대해 추천시스템 방식을 사용하여 틀린 문자와 모양이 비슷하거나 같은 문자를 추천해줌으로써 문자 쓰기학습의 반복을 유도하였다. 실험을 통해 제안한 시스템은 뇌졸중 환자의 인지장애와 손 기능장애에 대한 재활치료의 효과를 상승시켰다.
아직은 섣부른 전망일 수도 있지만 인쇄관련 업체들이 밀집돼 있는 을지로, 충무로 일대에 인쇄관련 업계를 위한 정보통신망(전용망) 개설 움직임이 일면서 파일 등 전송분야에 일대 혁신이 일어날 것으로 보인다. 'PIN프로젝트'로 명명된 이번 인쇄 전용망 개설 사업에 대해 혹자는 가히 혁명적 이라는 표현을 서슴지 않고 있을 정도이다. 이에 본지에서는 이번 PIN(Publishing Information Network)프로젝트가 어떤 과정을 거쳐 어떻게 서비스되는 것인지 그리고 이 PIN프로젝트가 미칠 영향은 무엇인지에 대해 알아보았다.
목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역행위로 표현될 수 있다. 사용자 발화에 대한 영역행위 예측은 음성 인식 오류를 보정하는데 유용하며, 시스템 발화에 대한 영역행위 예측은 유연한 응답 생성에 유용하다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 영역행위를 예측하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 대화 이력 벡터와 현재 영역행위를 신경망의 입력으로 사용하여 다음 영역행위를 예측한다. 실험 결과, 제안 모델은 화행 예측과 개념열 예측에서 각각 80.02%, 82.09%의 정확률을 보였다.
기존의 방법으로 해결하기 어려운 문제를 풀기 위하여 최근에는 인간늬 두뇌 구조를 모델링한 신경망이 새로운 방법으로 도입되고 있다. 본 논문에서는 여러가지 지각 심리학적 연구에 근거를 두고 신경망을 통한 인쇄체 한글인 식 시스템을 구축한 후, 몇가지 실험을 통하여 신경망 기법이 인간과 유사한 특성을 나타냄을 살펴보았다. 상용하는 990자에 대하여 실험한 결과 오인식 된 문자의 혼동패턴이 기존의 연구결과와 비슷하였으며, 학습하지 않은 문자도 어느정도 인식해 내는 일반화 능력이 있음을 볼 수 있었다. 또, 학습이 잘되지 않는 문자를 좀더 반복하여 경우 학습속도가 향상됨을 볼 수 있었다.
노인성 치매의 전 임상단계인 경도인지장애(MCI)를 조기 진단하고, 조기 개입한다면, 치매의 발병률을 줄일 수 있다. 본 연구는 우리나라 지역사회 노인의 MCI 예측 모형을 개발하고 노년기 인지장애의 예방을 위한 기초자료를 제공하였다. 연구대상은 2012년 Korean Longitudinal Survey of Aging(KLoSA)에 참여한 65세 이상 지역사회 노인 3,240명(남성 1,502명, 여성 1,738명)이다. 결과변수는 MCI유병으로 정의하였고, 설명변수는 성, 연령, 혼인상태, 교육수준, 소득수준, 흡연, 음주, 주1회 이상의 정기적인 운동, 월평균 사회활동 참여시간, 주관적 건강, 고혈압, 당뇨병을 포함하였다. 예측모형의 개발은 Restricted Boltzmann Machine(RBM) 인공신경망을 이용하였다. RMB 인공신경망을 이용하여 우리나라 지역사회 노인의 MCI 예측 모형을 구축한 결과, 유의미한 요인은 연령, 성별, 최종학력, 주관적 건강, 혼인상태, 소득수준, 흡연, 규칙적 운동이었다. 이 결과를 기초로 MCI 고위험군의 특성을 고려한 맞춤형 치매 예방 프로그램의 개발이 요구된다.
본 논문에서는 멀티 서비스 무선 인지 망에서 2 차 사용자의 비 실시간 호의 강제 종료율을 줄이기 위한 마르코프 큐잉모델(M/M/1)을 기반으로 하는 호 수락제어를 제안한다. 멀티 서비스 무선 인지 망에서 2 차 사용자 호를 제어하는 기존의 방법에서는 가용 스펙트럼 홀을 실시간 사용자에게 우선 할당함으로써 비실시간 사용자 호의 강제 종료율이 증가하게 된다. 이를 해결하기 위해 제안된 기법은 비실시간 호의 서비스 품질 특성을 고려하여 가용채널이 생길 때까지 큐잉 시스템에서 대기한 후, 서비스를 지속하게 하여 강제 종료율을 줄인다. 1 차 사용자의 재출현은 신경망 기법으로 예측한다. 시뮬레이션을 통하여 2 차 사용자 호의 강제 종료율, 지연특성, 스펙트럼 사용효율을 분석하고, 기존의 방법과 비교하여 비실시간 호의 강제 종료율을 줄일 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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