무선랜 환경에서 전송률 적응기법은 무선 채널의 현재 상태에 따라 최적의 전송모드를 선택함으로써 제한된 무선랜 대역폭 사용에 대한 효율성을 향상시키는 목적을 가진다. 하지만 무선랜 표준에서는 이러한 전송률 적응기법에 관한 알고리즘이나 프로토콜을 정의하지 않고 있으며, 이로 인해 전송률 적응기법에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 본 논문에서는 기존에 제안된 전송률 적응기법들의 문제점들을 개선하는 기법으로서 송신노드 기반의 전송률 적응기법을 제안한다. 제안하는 기법은 송신노드에서 수신하는 패킷으로부터 측정되는 신호감도를 기반으로 무선 채널의 상태를 측정하고, 이를 기반으로 최적의 성능을 기대할 수 있는 전송모드를 프레임 단위로 조절하게 된다. 또한 전송모드 선택의 기준이 되는 신호감도 범위를 지속적으로 갱신하고 RTS/CTS 교환을 선택적으로 사용할 수 있게 함으로써 무선 채널의 상태 변화에 대해 적응적이고 안정적으로 전송모드를 결정하게 된다. 시뮬레이션을 이용한 성능평가를 통해 제안하는 전송률 적응기법이 기존의 전송률 적응기법들의 장점들을 유지하면서, 각각의 기법들이 가지는 문제점을 개선할 수 있음을 검증하였다.
본 고에서는 적응제어의 설계 기법의 연구 현황에 대해 살펴보았다. 매개변수 추정을 기반으로 적응제어기 설계 기법(Estimation-based Design Technique)은 자기동조제어를 시작으로 적응 최적제어 단계를 거쳐, 현재 다변수 적응예측제어로 발전하였고, 이는 화학공정 등 실제 플랜트에 응용될 가능성이 가장 높은 실용적인 설계기법으로 평가받고 있다. 그러나 비선형 시스템에 대한 적용 연구는 활발하지 못한 형편이다. 한편, 안정도 이론을 기반으로 적응 메카니즘을 설계하는 연구는 선형 시스템에 대한 적응제어 연구로 확장되어 현재 활발한 연구가 진행되고 있다. 앞으로 이에 대한 이론 연구가 한동안 지속될 것으로 전망된다. 그러나 이 방법은 실제 시스템에 적용시 적합한 형태로 불확실성을 모델링해야 하며 그 작업은 그리 용이하지 않을 것으로 판단된다. 그러나 부분적으로 이러한 응용연구에 대한 노력이 경주되어야 할 것이다. 비매개변수 추정방법은 적응제어 이론의 주 설계기법은 아니기 때문에 이론으로의 확장 연구는 그리 활발하지 못한 것으로 판단된다. 그러나 비교적 설계방법과 불확실성 모델링이 간단하여 실제 응용에 가장 용이하게 적용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문에서 화자공간모델 evolution에 기반한 continuous density hidden Markov model (CDHMM)의 online 적응에 대한 새로운 기법을 제안한다. 학습화자의 a priori knowledge을 나타내는 화자공간모델은 factor analysis (FA) 또는 probabilistic principal component analysis (PPCA)와 같은 은닉변수모델(latent variable model)에 의해 효과적으로 나타내어진다. 은닉 변수모델은 화자공간모델뿐아니라 CDHMM 파라메터의 ajoint prior분포를 표시함으로, maximum a posteriori(MAP)적응기법에 직접 적용되어진다. 화자공간모델의 hyperparameters와 CDHMM파라메터를 동시에 순차적으로 적응하기 위해 quasi-Bayes (QB)추정 기술에 기반한 online 적응기법을 제안한다. 연속숫자음 인식과 관련된 화자적응 실험을 통해 제안된 기법은 적은 적응데이터에서 좋은 성능을 나타내며, 데이터가 증가함에 따라 성능이 지속적으로 증가함을 보여준다.
본 연구에서는 음성인식을 위한 화자적응화 기법에 대해 연구하였다. 첫째로 적응화에 포함되지 않은 카테고리 음절에 대해 적응화 효과를 줄 수 있는 보간적응화 방법에 대해 연구하였다. 표준모델과 소량의 음성 데이터만으로 적응화가 가능한 MAPE(최대사후확률추정)으로 적응화한 모델의 평균벡터 변화정도를 적응화 발화에 포함되지 않은 모델에 보간적응하는 방법이다. 둘째로 음절단위 모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 화자의 데이터를 연결학습법과 Viterbi 알고리즘으로 음절단위의 추출을 자동화 한 후 MAPE으로 적응화하는 방법에 대해 각각 실험을 하였다.
본 논문은 LMS 적응 필터의 수렴성능의 향상을 위한 새로운 적응신호처리 기법을 제안한다. 기존의 LMS 알고리즘의 문제점으로는 수렴특성이 입력 벡터의 자기 상관행렬의 고유치 분포에 영향을 받는다는 점이다. 본 논문은 두 선행처리 기법, 즉, 직교 변환에 의한 선행처리 기법과 split filter 구조 필터링 기법을 결합하여 보다 개선된 수렴특성을 갖는 적응신호처리 기법을 제안한다.
본 논문에서는 음성 인식 성능 향상을 위해 미전사된 음성 데이터베이스를 이용한 효과적인 음향 모델 변환 기법을 기술한다. 본 논문에서 기술하는 모델 변환 기법에서는 기존의 적응 기법을 이용하여 환경에 적응된 GMM을 얻는다. HMM의 가우시안 요소와 유사한 요소를 선택하여 선택된 가우시안 요소의 변환 벡터를 구하고 이를 평균 파라미터 변환에 이용한다. GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 기존의 MAP, MLLR 적응 기법과 결합하여 적용한 결과, 자동차 잡음과 음성 Babble 잡음 환경에서 기존의 MAP, MLLR을 단독으로 사용할 경우보다 높은 음성 인식성능을 나타낸다. 온라인 음향 모델 적응 실험에서도 MLLR과 결합할 경우 기존의 MLLR을 단독으로 사용할 때보다 효과적인 모델 적응 성능을 나타낸다. 이와 같은 결과는 본 논문에서 소개한 GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 채용함으로써 미전사된 음성 데이터베이스를 음향 모델 적응 기법에 효과적으로 활용할 수 있음을 입증한다.
컴퓨팅 기술과 다양한 모바일 디바이스의 발전에 따라 모바일 환경에서의 멀티미디어 콘텐츠에 대한 이용도가 증가하고 있다. 현재 PDA에서 제공되는 멀티미디어 콘텐츠는 비디오, 오디오로 이루어진 콘텐츠로 제한되어 있다. MPEG-4는 비디오, 오디오, 이미지, 텍스트, 2차원 객체 등의 멀티미디어 데이타를 효율적으로 저장, 전송 및 표현하기 위한 국제 표준으로 다양한 사용자 상호 작용과 여러 종류의 객체들로 장면을 구성할 수 있다. 또한 현재 대부분의 MPEG-4 콘텐츠는 대부분 데스크 탑 용으로 저작되었기 때문에 PDA 환경에서 제한된 메모리, GUI 등에서 정상적으로 재생할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 객체 기반의 MPEG-4 표준을 이용하여 제한된 리소스를 가진 PDA 환경에서 다수의 객체로 장면을 구성하고 사용자 상호 작용이 가능한 MPEG-4 콘텐츠를 재생하기 위한 PDA 적응 기법에 관하여 기술한다. 제안하는 기법은 크게 3가지로 물리적 적응 기법, 리소스 적응 기법, 이벤트 적응 기법으로 나누어진다. 물리적 적응은 재생기 프리젠터에서 이루어지는 부분으로 콘텐츠 저작 환경과 재생 환경의 물리적 차이에 대한 적응 기법이고, 이벤트 적응은 PDA에서 지원하지 않는 이벤트에 대하여 PDA에 적합하게 변형하는 부분이다. 또한 리소스 적응은 제한적인 리소스를 제공하는 PDA에서 MPEG-4 콘텐츠 재생률을 높이기 위한 기법이다. PDA에서의 MPEG-4 재생기는 제안하는 PDA 적응 기법을 이용하여 객체 기반의 MPEG-4 콘텐츠를 정상적으로 재생할 수 있다.
본 논문에서는 차세대이동통신에서 고속·고품질 전송을 실현하기 위해, 전송환경에 맞게 최적의 변조 다치 수를 선택하는 적응변조방식에 에러 정정 부호기법을 제안하였다. 고속ㆍ고품질화의 한 방법으로서, 에러 정정 부호를 적응한 시스템을 생각할 수 있는데, 본 논문에서 방식은 변조 파라미터가 변화하는 것에 의해 적응변조방식에 효과적인 BCH 부호 기법 및 RS 부호 기법을 적용한 경우의 전송 품질을 검토하였다.
중첩격자계와 접합격자계를 이용한 적응격자 기법이 개발되었다. 유동장은 물체와 근접한 영역과 떨어진 영역으로 구분된다. 근접한 영역은 곡선 격자계로 채워지며 중첩격자기법으로 영역이 연결되고 떨어진 영역은 다양한 적응 단계를 가진 직교 격자계로 채워지며 접합격자기법으로 연결된다. 본 적응격자기법은 격자생성에 있어서의 유연성과 효과적인 격자적응 기능을 보여준다. 2차원 스토어 분리 해석을 포함하는 몇 가지 수치해석을 통해 본 적응격자기법의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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