현재 제공되는 인터넷 서비스들의 동작 특성은 기존에 고려되던 트래픽 특성과는 완전히 다른 자기 유사성(Self·similarity)이라는 성질을 가진다는 것이 증명되었다. 자기 유사성은 장기간 의존성으로 표현되는데, 이것은 단기간 의존성 성질을 갖는 기존의 모델인 포아송(Poisson) 모델과는 상반되는 개념이다. 따라서 차세대 통신망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트성(Burstiness)과 자기유사성이 반영된 트래픽 모델이 요구된다. 여기서 자기유사성은 허스트 파라미터(Hurst Parameter)로 특성화 될 수 있다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 데이터 트래픽 특성이 서로 다른 다수의 데이터 트래픽의 통합되어 통신망에 입력되는 경우 주요 파라미터인 Hurst Parameter의 변화를 다양한 환경 하에서 분석하였고 이를 시뮬레이션 결과와도 비교하였다.
본 논문에서는 자기상관함수의 국소적 특징을 사용하여 에지 특징을 추출한 후, 이를 이용해 유사이미지를 검색하는 방법을 제시한다. 자기상관함수의 국소적 특징을 이용하여 이미지를 검색할 경우 크기, 밝기, 색상등과 같은 이미지 요소가 서로 다를 경우에도 영향을 받지 않고 에지 특징정보를 추출해 낼 수 있다. 이는 얻어진 에지 특징을 이미지 크기와 고차 국소 자기상관함수의 변위에 의해 변하지 않도록 정규화를 하고, 동일 이미지에 대해 밝기가 조금 달라지면 검색효율이 떨어지는 점을 해결하기 위해 거리척도로서 방향여현거리(direction cosine distance)를 이용함으로써 가능하다. 이렇게 추출된 특징벡터를 자기조직화 맵에 의하여 클러스터링하고, 유사이미지 검색의 효율성을 비교해본 결과, 본 논문에서 제시한 방법을 사용하여 검색한 경우 재현율이 기존의 방법에 비해서 비교적 높은 수치를 나타냈다.
특징정보를 기반으로 한 유사화상 검색은 화상 데이터베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 화상 데이터의 특징정보를 각 화상을 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기조직화 맵기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기조직화 맵은 학습을 통하여 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑함으로서 위상 특징맵을 생성한다. 위상 특징맵은 입력 데이터의 특징공간의 상호간의 유사성을 가지고 있으며, 각 노드는 노드벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사화상이 분류된다. 이러한 자기조직화 맴에 의한 유사화상 분류결과에 대한 k-NN 탐색을 구현하기 위한여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제화상으로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사화상 검색에 유효한 결과를 얻을 수 있었다.
최근 생물학 등 여러 학문이 결합한 바이오닉스 기술을 이용하여 시력을 회복시키려는 인공 시각 전달 장치의 개발이 시도되고 있다. 본 논문에서는 인간의 물체 지각의 특성인 자기유사성에 적합한 영상 압축 기법에 대하여 조사하여 영상인식을 위한 최적의 학습 데이타 구성에 대하여 제안하고자 한다. 실험결과, 레인지 블록 크기에 따라 인식율의 변화는 나타나지만 레인지 크기가 작아질수록 별 차이가 없음을 알 수 있었다.
자기유사(self-similar)과정은 인터넷 트래픽을 보다 정확하게 분석하는데 꼭 필요한 확률과정이다. 본 연구는 계산이 간편하고 다양한 시간범위의 종속성을 반영할 수 있는 M/G/${\infty}$에 모형을 기반으로 하여 자기유사과정을 생성하는 방법을 채택하고 G를 파레토 분포로 표준화하여 적용 가능성을 다양하게 실험한다. 시뮬레이션에서 이산화를 매 단위시점으로 설정하지 않고 대기열에서의 도착, 이탈시점으로 설정하여 시뮬레이션의 속도를 높이고 보다 정확한 성능측정이 이루어지도록 시도한다.
음성 중심의 기존 2G CDMA/PCS 시스템과 달리 CDMA2000 및 1xEV-DO와 같은 차세대 이동통신 시스템에서 패킷 데이터 서비스가 부각됨에 따라 효율적인 망의 설계 및 디멘져닝을 위해서는 무엇보다도 데이터 트래픽의 주요 특성인 버스트(Burst)와 자기유사성(Self-similarity)이 반영된 모델이 요구된다. 본 논문에서는 차세대 이동통신 시스템에서 자기유사 특성을 갖는 트래픽의 큐잉 성능을 시뮬레이션 하였고, 그 결과를 해석적 모델과 비교하였다. 또한 Crossover point의 변화와 출력링크의 변화도 분석하였다.
음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.
특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 집수평면의 신장도에 대한 검토와 함께 자연유역의 자기유사성 및 자기상사성을 고려하여 Hack의 법칙에 대한 체계적인 접근을 수행하여 보았다. DEM으로부터 추출된 대상유역의 집수평면들은 Hack의 법칙에 대한 두 가설이 상호작용을 할 경우 나타날 수 있는 유역 형상들에 대한 모집단처럼 나타났다. 유역면적에 따른 집수평면 신장도의 변화를 도시해 본 결과 유로연장을 기반으로 한 고전적인 지형인자들보다는 관성적률을 기반으로 한 신장도가 보다 직관적인 결과를 줄 수 있을 것으로 판단되었다. Hack의 법칙에 대한 지수 h는 Gray (1951)의 연구결과와 유사하게 산정됨을 확인할 수 있었다. 하지만 대상유역들에 대한 Hurst의 지수 H는 0.96으로 나타나 본 연구에서 고려한 집수평면들은 규모에 따라 등방성 성장률을 가지고 있는 것으로 사료되었다. 이로부터 본 연구의 대상유역들의 형상은 집수평면의 자기유사성보다는 유로연장의 자기상사성에 더 영향을 받는 것으로 추론할 수 있었다.
VoIP는 인터넷 프로토콜(IP)를 이용하여 음성을 데이터 packet처럼 전송하는 것을 의미한다. 최근 VoIP 기술의 도입으로 기존 망 성능 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 보다 원활한 기술 구현을 위해서는 VoIP 트래픽에 대한 체계적인 분석과 위험성 검증을 할 수 있는 도구가 필요하다. 또한 기존의 트래픽 시뮬레이션 기법에서 실제 망에서의 자기유사성을 적용한 사례가 적다는 것 또한 본 연구가 행하여진 동기이다. 본 연구에서는 자기유사성을 반영하여 소량의 샘플을 갖고 전체 VoIP 망 트래픽을 생성 할 수 있는 방법론을 개발하고자 시도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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