• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.477-479
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• 2011

본 논문에서는 1차원 은닉 마코프 모델을 2차원으로 확장하기 위하여 노드들의 마코프 특성이 인과적인 관계를 갖는 마코프 메쉬 모델을 이용하여 완전한 2차원 HMM의 구조를 갖는 모델을 제안한다. 마코프메쉬 모델은 이웃시스템을 통하여 이전의 시점을 정의하고, 인과적인 관계를 통하여 전이확률의 계산을 가능하게 한다. 또한 영상의 최적의 분할을 위하여 계층적 디리슐레 과정을 사전분포로 두어 고정된 상태의 수가 아닌 무한의 상태 수를 갖는 2차원 HMM을 제안한다. HDP로 정의된 사전분포와 관측된 표본 자료의 정보를 갖는 우도함수를 결합한 사후분포의 베이스 추정은 깁스샘플링 알고리즘을 이용하여 계산된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.723-730
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• 2013

본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권4호
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• pp.442-449
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• 2012

Cognitive Radio(CR) is the technology that allocates the frequency by using dynamic spectrum access. We proposed a model to calculate the optimal level of the cognitive radiotelegraph, where secondary users opportunistically share the spectrum with primary users through the spectrum sensing. When secondary user with cognitive radio detects the arrival of a primary user in its current channel, the secondary user moves to the idle channel or be placed in the virtual queue. We assume that the primary users have finite buffers and the population of secondary users is finite. Using a two-dimensional Makov model with preemptive priority queueing, we could derive the blocking and waiting probability as well as the optimal level of cognitive radiotelegraph under a various range of parameter circumstances.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.316-328
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• 2003

본 논문에서는 음성호와 멀티미디어호가 공존하는 환경에서 트래픽의 특성을 이용한 두 가지 적응적 채널할당 기법들을 제안하고 분석한다. 제안된 채널 할당 기법들은 매크로셀과 마이크로셀이 중첩되어 있는 계층셀 구조 환경에서 저속 음성호의 마이크로셀로의 오버플로우와 테이크백, 적응성 멀티미디어호의 매크로셀로의 오버플로우 및 테이크백을 허용한다. 또한 제안하는 채널할당기법 II[5]에서는 비적응 성호의 QoS보장을 위하여 적응성호의 채널 전송속도를 조절하여 비적응성호에게 제공할 수 있도록 하였다. 제안된 기법들은 각 계층에 따라 2차원 마코프 과정을 이용하여 분석되었으며, 본 논문에서는 제안하는 기법 떼 대한 수학적인 분석 모델을 제시한다. 제안하는 2가지 적응적 채널 할당 기법과 수학적인 분석의 결과는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 고정적인 시스템 및 계층셀 구조를 고려한 2가지 기존 시스템들과 성능을 비교하였다. 또한 제안하는 기법들의 효율을 확인하기 위하여 오버플로우와 테이크백 확률을 도출하였다. 시뮬레이션 결과 제안하는 2가지 기법 모두 고정적인 시스템 및 기존 시스템에 비해 채널의 효율적인 사용 및 핸드오프 호 강제종료율의 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권9호
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• pp.25-37
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• 2007

애드혹 네트워크에서 수명을 연장하기 위한 방법 중 하나인 경로 재설정 기법은 일정 노드로 라우팅 기능 부담의 편중을 막기 위해 일정량의 에너지 사용 후, 새로운 경로를 다시 찾는다. 경로 재설정 기법은 라우팅 기능 분담에 의한 네트워크 수명 연장 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 그러나 경로 재설정은 플러딩을 바탕으로 하는 경로 탐색 과정이 포함되기 때문에 그 시그널링 오버헤드는 상당하며, 경로 재설정 기법의 에너지 효율성을 감소시킬 위험이 있다. 즉, 잦은 경로 재설정이 발생할 경우 시그널링 오버헤드로 인해 그 성능 향상이 반감될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 경로 선택 알고리즘(Algorithm for Route Reacquisition with Overhead Weakener, ARROW)은 패킷 전송 비용과 함께 시그널링 오버헤드의 정도를 나타내는 경로 재설정 비용을 계산하여 경로 선택 과정에 활용한다. ARROW는 경로의 재설정 과정에서 발생하는 시그널링 오버헤드를 줄이는 새로운 알고리즘으로, 패킷 전송 비용만으로 경로 선택이 어려울 경우 경로 재설정 비용을 경로 선택 과정에서 고려하여 재설정 과정 발생 횟수를 줄임으로써 네트워크의 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다. 재설정 비용이 고려된 ARROW와 고려되지 않은 알고리즘의 성능을 비교, 분석하기 위해 2차원 마코프 체인을 이용하여 애드혹 네트워크를 모델링 한다. 모델을 이용하여 분석한 결과 제안된 알고리즘은 시그널링 오버헤드와 네트워크 수명 측면에서 타 알고리즘 보다 뛰어남을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.81-86
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• 2014

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전처리 과정에서 입력 사운드 데이터로부터 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 미리 여과해버림으로써, 제한적인 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮은 사운드 데이터들은 사전에 증폭시킴으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템은 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행한다. 한 대학 연구동내 일상생활로부터 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 제안한 시스템의 성능 분석 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본 논문에서 제안한 사운드 분류 시스템은 높은 분류 성능을 보여 주었다.