본 논문에서는 심층 신경망 기반의 내장형 음성 인식 시스템에서 음성 인식 속도를 개선하기 위한 최적화 방법에 대해 논한다. 심층 신경망 기반의 음성 인식은 기존의 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반에 비해 좋은 인식 성능을 보이지만 높은 연산량으로 인해 리소스가 제약된 내장형 단말기에 적용하기에는 어려움이 따른다. 따라서, 본 연구에서는 심층 신경망의 계산량 문제를 해결하고자 ARM 코어에 내장된 병렬 명령어를 사용한 최적화 기법과 특이값 분해를 통해 심층 신경망 매트릭스 연산량 감소 방안에 대해 제안한다.
최근 이상기후로 인해 국내 가뭄피해가 증가하고 있는 추세이며, 미래 가뭄의 심도 및 지속시간은 증가할 것으로 예측되고 있다. 특히 우리나라는 용수공급의 56.5%를 댐에 의존하여 댐 유역의 가뭄은 생 공 농업용수 공급제한 등의 광범위한 피해를 발생시킬 수 있다. 다만 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 사전에 정확한 댐 유입량 예측이 가능하다면, 용수공급량 조정을 통해 피해를 최소화할 수 있다. 국내에서는 댐 유입량 예측에 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 활용하고 있으며, ESP 기법은 과거 기상자료를 기반으로 미래를 예측하기 때문에 기상자료, 초기수문조건, 매개변수 등에 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 댐 예측유입량의 정확도 향상기법을 개발하고 예측성을 평가하고자 하며, 강우유출모델은 ABCD를 활용하였다. 대상유역은 국내의 대표 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 기상자료는 기상청, 국토교통부 및 한국수자원공사의 지점자료를 수집하였다. 예측성 평가기법으로는 도시적 분석방법인 시계열 분석, 통계적 분석방법인 Skill Score (SS)를 활용하였다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)은 매년 월별 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 베이지안 기반의 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP의 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 다우년에 예측성이 향상되었다. 월별 평균 댐 관측유입량과 ESP, BAYES-ESP의 SS 비교분석 결과 ESP는 유입량 값이 적은 1, 2, 3월에 SS가 양의 값을 가졌으며, 이외의 월에는 음의 값으로 나타났다. BAYES-ESP는 ESP와 관측값이 비교적 선형관계를 나타내는 1, 2, 3월에 ESP의 예측성을 개선시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 강수량의 월별, 계절별 변동성이 큰 우리나라에 적용하기에는 예측성의 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측 연구에 가치가 있는 것으로 판단된다.
본 연구는 고속도로에 설치된 CCTV 카메라에서 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 수집하기 위하여 검지영역을 자동으로 설치하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 교통정보센터에 설치된 콘트롤러에서 CCTV 카메라의 Pan, Tilt, Zoom 요소값을 보내면 이 값만큼 CCTV 카메라가 panning, tilting이 되고, 이에 따른 변화된 영상이 교통정보센터로 전송이 된다. 기존의 연구로는 영상 내에서 도로를 추출하기 위하여 차 영상(difference image)에 의한 도로추출방법과 윤곽선 추출방법에 의한 도로추출 방법이 있으나, 전자는 도로를 추출하는데 있어서 시간이 많이 소요된다는 문제점이 있으며, 후자는 정확한 도로를 추출하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 우선 각 차로 상의 직선의 방정식을 구하고, 이 직선의 방정식에서 CCTV 카메라가 Panning, Tilting하는 중심점을 찾은 다음 CCTV 카메라의 Pan, Tilt 값에 의하여 3차원상의 원근비율에 따라 각 차로 별 좌표변환방법을 이용한다. 본 연구를 위한 실험은 고속도로 기흥IC에 15m 높이로 설치된 CCTV 카메라에서 영상을 캡쳐하였으며, 차후 교통량, 속도, 점유율 등 교통정보를 산출하는데 처리 속도를 고려하여 영상의 해상도는 640480픽셀과 256명암값에서 계산되었다.
송신 심볼점과 동일한 확률분포 모양을 갖도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 N개의 랜덤 샘플에 대한 확률밀도함수와, 시스템 출력샘플들에 대한 확률밀도함수 사이의 ED 를 기반으로 설계된 블라인드 적응 시스템은 수렴에 이르렀는지 평가하거나 최소 ED 평가를 위해 매 샘플시간 마다 ED 값을 계산한다. 그런데 이 ED 값 추정은 블록 데이터 계산방식으로서 계산량이 많다는 문제점을 지니고 있다. 이 논문에서는 과도한 계산량을 줄일 수 있는 방법으로서 현재 샘플 시간의 ED 값과 다음 샘플 시간의 ED 값 사이의 관계와 다음 샘플시간의 ED 값 계산에 현재 계산된 ED 값을 활용할 수 있는 반복적 ED 추정방법을 제안하였다. 기존의 블록 처리 ED 방법은 계산량 $O(N^2)$을 가지는데 반해 반복적 ED 방법은 계산량 O(N)을 가지며, 시뮬레이션 결과에서 두 방식이 정확히 일치하는 추정결과를 산출하였다.
본 문은 고속으로 이송되는 컨베이어 벨트 환경에서 획득된 대용량 소포 영상에서 다양한 관심영역(ROI:Region of Interest)을 고속 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 친 번째 단계에서는 영상을 32${\times}$32 픽셀 크기의 마스크로 나누고 그 중 내부 픽셀의 최대값과 최소값의 차이값이 최저 동적 입계값보다 큰 경우에 1차 후보로 검출한다. 두 번째 단계에서는 1차 후보 마스크를 다시 8${\times}$8크기의 서브마스크로 나누고 적셀 값의 편차(deviation)을 기준으로 최저 임계값보다 큰 마스크만 남김으로서 불필요한 영역을 제거한다. 이러한 전처리 과정을 거쳐 1차원 바코드, 2차원 바코드, 소포의 외형 경계, 레이블 및 문자와 같은 소포의 정보가 기록되어 있는 영역(ROI)을 제외한 나머지 영역을 제거한다. 후처리 과정에서는 위의 ROI 중 2차원 바코드 영역만을 추출하기 위해서 각각의 ROI에 대하여 기준축을 생성한 결과를 이용하여 각각의 영역을 검증하였다. 이와 같은 방법으로 실험한 결과 대용량 소포영상에서 약 200msec 이내에 다양한 ROI를 추출하였으며 100%의 정확도로 2차원 바코드 영역을 지정할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 임분 단위에서 산림의 이산화탄소 흡수 및 저장 기능을 최적화 할 수 있는 최적의 산림시업체계를 도출하고자하였고, 이를 위해 임분 생장모델과 Simulated Annealing 휴리스틱 기법을 적용하여 임분탄소 최적화 프로그램을 개발하였다. 휴리스틱 알고리즘에서 최적해를 찾기 위해 반복 실행 되는 과정에서 더 이상 최적해을 찾지 못하고 목표 값이 어떤 일정한 값(Local Optimum)에 계속 머무는 현상을 해결하기 위해 임계치를 적용하며, SA 휴리스틱 기법에서는 열균형테스트를 이용하고 있다. 개발된 프로그램을 이용하여 3가지 산림 시업 시나리오에 대한 비교 분석을 실시하기 위해 프로그램을 실행한 결과, 목재수확량의 경우 목재수확량을 최대를 목표로 한 대안이 3개 시나리오 가운데 목재수확량이 가장 높은 것으로 나타났으며, 또한 탄소저장량에서도 탄소저장량을 최적화한 대안이가 탄소저장량이 가장 높은 것으로 나타나 프로그램이 목적에 맞게 개발된 것으로 판단됐다. 또한 열균형 테스트의 온도저감율을 조정하여 프로그램을 반복실행하여 온도저감율이 프로그램 실행 시에 미치는 영향을 분석한 결과 온도저감율에 따라 출력되는 목적함수의 최적값과 프로그램 반복횟수가 영향을 받는 것으로 나타나 프로그램 실행을 최적으로 하기위해 온도 저감율의 파라미터 값을 0.1로 설정하였다.
본 논문은 인간의 공간 지각 특성을 이용하여 에지를 강조하는 개선된 오차 확산 해프토닝 시스템을 제안한다. 제안방법은 원 화소의 명암값과 $3{\times}3$ 블록의 평균 명암값과의 차이 값에 공간적 위치 값에 따른 가중치를 결합하여 공간 변화량(SV: spatial variation)을 구한다. SV와 국부 평균을 이용하여 계산한 에지 강조 정보량(IEE: information of edge enchancement)을 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다.
본 논문에서는 멀티코어 프로세서 상에서 실시간 작업들의 데드라인들을 만족하면서 전력 소모량의 확률적 기대값을 최소화하는 문제를 해결하는 스케쥴링 기법을 제시하였다. 제시된 기법에서는 주어진 작업들의 불확실한 계산량을 과거의 계산량 분포에 기반하여 확률적 계산량으로 변환하고, 한정된 개수의 이산적 클락 주파수 값들을 이용하여 변환된 확률적 계산량의 전력 소모 기대 값을 최소화한다. 또한 시스템의 부하량이 적을 때에는 누수 전력을 고려하여 전체 코어들 중에서 일부의 코어들만을 사용하고 나머지 코어들의 전원을 소등시켜서 전력 소모량을 줄인다. 성능평가 실험에서 제시된 기법이 기존 방법의 전력 소모량을 최대 69%까지 감소시킴을 확인하였다.
스캐닝 웜은 자기 스스로 복제가 가능하며 네트워크를 통해서 짧은 시간 안에 아주 넓은 범위에 걸쳐 전파되므로 네트워크의 부하를 증가시켜 심각한 네트워크 혼잡현상을 일으킨다. 따라서 실시간으로 스캐닝 웜을 탐지하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으나 대부분의 연구가 패킷 헤더 정보를 이용하는 방법에 중점을 두고 있으며, 이 방법은 네트워크의 모든 패킷을 검사해야 하므로 비효율적이며 탐지시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 트래픽량, 트래픽량의 미분값, 트래픽량의 평균 미분값, 트래픽량의 평균 미분값과 평균 트래픽량의 곱에 대한 variance를 통해 스캐닝 웜을 탐지하는 기법을 제안한다. 실제 네트워크에서 측정한 정상 트래픽과 시뮬레이터로 생성한 웜 트래픽에 대해 성능을 분석한 결과, 기존의 탐지기법으로는 탐지되지 않는 코드레드와 슬래머를 제안한 탐지기법으로 탐지할 수 있었다. 또한 탐지속도를 측정한 결과 웜 발생초기에 모두 탐지가 되었는데, 슬래머는 발생 후 4초만에 탐지되었으며, 코드레드와 위티는 발생한지 11초만에 탐지되었다.
본 연구의 목적은 독서가 자기효능감과 다문화수용성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하는 것이다. 영향관계를 분석하기 위해서 한국교육고용패널 II 데이터를 활용하였다. 잠재성장모형을 적용하여 관심변인인 독서와 자기효능감, 다문화수용성의 성장궤적을 분석하고 독서에 영향을 미치는 요인과 세 변인간의 영향관계를 다변량 잠재성장모형을 적용하여 분석하였다. 분석결과, 고등학교 2학년 학생들의 독서량과 자기효능감, 다문화수용성은 시간이 지남에 따라 감소하는 것으로 나타났다. 다음으로 독서량의 초기값은 자기효능감과 다문화수용성 초기값과 정(+)적 영향 관계를 보였다. 마지막으로 독서량 초기값은 자기효능감을 매개로 다문화수용성 초기값과 변화율에 영향을 미쳤고 이는 통계적으로 유의했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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