본 연구에서는 인간과 컴퓨터 사이의 음성을 이용한 대화 시스템을 구현하였다. 특별히 음성을 인식하는데 있어서 단어추출(word apotting) 방법을 사용하는 경우에 알맞은 의미 분석 방법과 도표 형태의 규칙을 기반으로 하여 시스템의 응답을 생성하는 방법에 대하여 연구하였다. 단어추출 방법을 사용하여 음성을 인식하는 경우에는 형태소분석 및 구문분석의 과정을 이용하여 사용자의 발화 의도를 분석하기 어려우므로 새로운 의미분석 방법을 필요로 한다. 본 연구에서는 퍼지 관계를 사용하여 사용자의 발화 의도를 파악하는 새로운 의미분석 방법을 제안하였다. 그리고, 사용자의 발화 의도에 적절한 시스템의 응답을 만들고 응답의 내용을 효율적으로 관리하기 위한 방범으로 현재의 상태와 사용자의 의도에 따른 응답 규칙을 만들었다. 이 규칙은 도표의 형태로 구현되어 규칙의 갱신 및 확장을 편리하게 만들었다. 대화의 영역은 열차 예매에 관련된 예매, 취소, 문의 및 관광지 안내로 제안하였다. 음성의 오인식에 의한 오류에 적절히 대처하기 위해 시스템의 응답은 확인 및 수정 과정을 포함하고 있다. 본 시스템은 문자 입력과 음성 입력으로 각각 실험한 결과, 사용자는 시스템의 도움을 받아 자신이 의도하는 목적을 달성할 수 있었다.
셀룰러 뉴럴 네트워크는 국부적 연결특성을 가지고 있어 실시간 이미지처리에 적합한 뉴럴 네크워크이다. 또한 국부적 연결특징은 VLSI구현에 적합하다. 그의 응용분야는 패턴인식과 숫자인식 및 영상처리에 응용되고 있다. 본 논문에서, CNN은 전처리 단계로서 숫자의 특징점 추출에 이용된다. CNN을 이용한 그림자검출은 4내지 6방향으로 검출하여 숫자의 특징점을 방향별로 추출한다. 분류단계에서 이러한 형상자료는 다층BP뉴럴 네트워크의 입력벡터에 적합하도록 압축되어 입력된다. 실험결과 CNN을 통한 숫자인식은 굴림체의 경우96%이상의 인식율을 보여 만족할 만한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 2차원 Hopfield 신경회로망 모델에 근거한 새로운 광 연산 메모리 시스템을 구현하였다. 2차원 영상의 실시간 처리를 위하여 입력 공간광변조기와 메모리 마스크는 상용 LCTV를 사용하고 특히, 4차원 메모리 행렬은 2차원 부행렬 마스크의 2차원적 배열로 구성하였으며 임의의 이력 패턴과 메모리 행렬간의 내적 계산은 multifocus hololens를 사용하여 처리하였다. 출력 영상은 전자적으로 thresholding 된 후 2차원 CCD 카메라를 사용하여 다시 연상 메모리 시스템의 입력으로 궤환되도록 루프를 구성하였다. 본 시스템의 연상 기억 및 오류 정정 능력에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제시된 새로운 2차원 신경회로망 모델의 광학적 구현 시스템은 앞으로 패턴 인식, machine vision 등과 같은 분야에 실질적 응용이 가능하다.
본 논문에서, PC를 이용하여 개인을 확인할 수 있는 지문정합에 관한 방법을 논하였다. 지문정합법에서 첫째, 지문영상을 세션화하고 단점과 분기점의 위치와 방향으로 구성된 특징점을 추출한다. 지문식별은 추출된 데이터를 이용하여 참조지문과 입력지문의 일치 또는 불일치 판정으로 수행된다. 평활화와 2진화처리, 세션처리후에 세션영상은 정확한 특징량의 추출을 위해 복원처리를 행한다. 정합시에 참조지문과 입력지문사이의 단점과 분기점 위치를 평행이동과 회전이동에 의하여 보상하여 지문확인을 수행한다.
본 논문에서는 화상의 에지를 보존하면 가법성 백색잡음제거를 수행하는 적응 위너 필터를 제안한다. 학습용의 복수의 화상을 준비하여 각 화상을 블록으로 분할하여 블록내부의 에지의 성질에 의해 평탄, 수직, 수평, 대각선 방향(45도, 135도)의 5개의 클래스로 분류한다. 그리고, 클래스마다 공분산 행렬을 구하여 위너 필터를 설계한다. 잡음제거에 의한 블록의 클래스 분류는 각 클래스의 공분산 행렬의 고유 벡터를 이용하여 이루어진다. 각 클래스의 고유 벡터와 노이즈가 부가된 관측화상의 블록과의 내적을 구하여 얻어진 내적 값을 근거로 입력 블록을 적절한 클래스로 분류한다. 클래스 분류 후, 입력 블록의 클래스에 대응한 위너 필터로 교체하는 것으로 에지를 보존한 고정밀도의 화상 복원이 가능하였다. 또한 여러 가지 시뮬레이션을 행하여 제안 방법의 유용성도 확인하였다.
일반적으로 동영상 트랜스코딩 기술에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위해, 입력 비트열로부터 매크로블록 종류와 움직임 벡터, DCT 계수 등의 중간 데이터를 추출하여 사용한다. 본 논문에서는 프레임 내에서 매크로블록의 중요도를 이용한 새로운 인트라 매크로블록 업데이트 방법을 제안한다. 매크로블록의 중요도는 입력 비트열을 복호화하는 과정에서 얻어지는 움직임벡터에 의해 계산한다. 참조 프레임 내의 매크로블록의 참조율은 현재 복호화하는 프레임의 움직임 벡터에 의해서 계산이 가능하며, 참조율이 놀은 매크로블록은 다음 프레임과 그 이후 프레임에 영향력이 놀다 제안한 기법을 통해, 전송 오류에 대해 강인하고 더 우수한 화질을 나타내는 동영상 비트열을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 5GHz 대역을 사용하는 고속 무선 LAN의 표준안의 IEEE 802.11a-1999 를 위한 디지털 자동 이득 제어기를 제언한다. 송수신간의 동기화를 위한 신호인 training symbol을 이용하여 수신기에 입력되는 신호의 이득을 측정한다. 측정된 이득을 이상적인 이득과 비교하여 갱신할 이득을 구한다. 갱신 이득은 신호를 증폭하는 GCA(Gain Controlled Amplifer)의 입력 전압으로 변환되어 신호의 증폭도를 제어하게 된다. 본 논문에서는 하드웨어 부담을 줄이기 위해 부분 선형 근사방법을 이용하여 갱신 이득을 본 논문에서 제안한 디지털 자동 이득 제어기는 VHDL을 이용하여 설계하였으며, Xilinx cAD tool을 이용하여 timing verification을 수행하였다.
본 논문은 여러 프로세스제어에 사용되는 PID제어기의 최적 자동동조에 관한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 먼저, 제어대상의 계단응답으로부터 모델링된 1차 지연계를 Pade 근사화 하고, Ziegler-Nickels의 한계감도 법으로 초기계수를 결정한 후 유전자알고리즘의 부모세대의 2진 스트링에 적합도 값으로 입력시켜 선택 교배 및 돌연변이를 통하여 새로운 자손세대를 형성한다 이 방법은 Ziegler-Nickels로 구한 출력특성보다 더욱 좋은 특성을 가지며 입력변수 K, L, T의 학습범위가 없어져 응용범위가 확장되는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 감소된 하드웨어 구조를 가지는 고성능 색조 변환 시스템을 제안한다. 입력 영상의 색조를 변환하기 위해서는 입력 영상의 색 온도를 구하는 것이 필요로 한다[1]. 색 온도를 구하기 위해서는 2-D 조명 색조 좌표에 의한 색 온도 계산 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 20D 조명 색도 좌표 계산에 의해 색 온도 알고리즘을 채택하면 하드웨어 부담이 매우 큰 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 2-D 색 온도 알고리즘의 성능을 유지하면서, 하드웨어 복잡도를 감소시킬 수 있는 1-D 조명 색도 좌표에 의해 색 온도 계산 방법을 제안한다. 본 논문에서는 제안한 방법은 Xilinx Virtex FPGA XCV 2000E-6BG560을 이용하여 65MHz의 고속 동작과 1344*806의 고해상도를 가지는 fLCD-TV 시스템에서 검증하였다.
버스기반 공유메모리-다중프로세서는 공유버스의 사용으로 인한 병목 현상이 시스템의 성능을 제한하며, 특히 분리형 트랜잭션 환경 하에서 각 프로세서들로부터 생성되는 메모리 접근에 대한 요청의 일부가 불필요하게 메모리 입력 버퍼에 대기함으로써 시스템의 성능을 저하시킨다. 이와 같은 불필요한 메모리 입력버퍼에서의 대기는 각 블록에 대한 상태정보를 이용함으로써 제거될 수 있지만, 메모리의 각 블록에 대하여 상태정보가 완전 사상된 비트맵테이블을 저장하기 위한 SRAM에 대한 부담이 발생되었다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 비공유부분의 배제와 참조 국부성의 원리를 적용하여 상태정보를 저장하기 위한 SRAM의 용량을 줄이기를 제안한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 시스템의 성능에는 거의 영향을 미치지 않으면서 상태정보의 저장 용량을 줄일 수 있어 가격-대-성능의 향상을 도모할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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