화자확인에서 사용되는 디코딩 방법에는 음성인식에서 주로 사용되는 비터비 알고리듬을 사용하여 왔다. 그러나 화자확인에서는 화자의 특성을 최대한 발휘하여 같은 음소라도 화자마다 다르게 인식해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 기존 화자확인 디코딩에서 사용하는 비터비 알고리듬을 대신하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 음성인식에서 사용되고 있는화자 적응 알고리듬을 화자의 특성에 따라 모델 파라미터로 변환하는 것을 응용한 방법이다. 본 논문에서는 여러 적응 알고리듬중 MLLR(Maximum Likelihood Linear Regression)과 MAP (Maximum A-Posterior) 적응 알고리듬을 사용하였고 제안된 알고리듬이 기존의 비터비 알고리듬을 사용하였을 때보다 평균 30%의 EER (Equal Error Rate) 향상을 이루었다.
이 논문에서 SPFA(shortest path faster algorithm)을 사용해서 기존의 벨만-포드(Bellman-Ford)을 개선한 효율적인 알고리듬을 제안한다. 벨만-포드 알고리듬은 딕스트라(Dijkstra) 알고리듬과 다르게 부(-)인 가중치를 갖는 그래프에서 사용할 수 있다. SPFA 알고리듬은 한 대기열을 이용하여 노드를 저장한다. 그래서 중북을 피할 수 있다. 벨만-포드 알고리듬은 시간을 더 사용하여 노드 표를 업데이트를 시킨다. 이 개산 알고리듬에서는 인접 리스트를 이용하여 표의 각 노드를 저장한다. 한 대기열을 통하여 데이트를 저장한다. 개선 방법에서는 새로운 점에 계속 relaxation을 통하여 최적 패스를 얻을 수 있다. 딕스트라 알고리듬과 SPFA 알고리듬과 개선된 알고리듬의 성능을 비교하기 위해서 시뮬레이션을 하였다. 실험 결과에서 랜덤(random) 그래프에서 개선된 알고리듬, SPFA 알고리듬과 딕스트라 알고리듬은 효율이 비슷했었는데, 격자형 지도에서 개선 알고리듬의 효율이 더 높았었다. 처리시간에서 개선된 알고리듬은 SPFA 알고리듬 보다 3분의 2를 감소시켰다.
이 논문에서 는 부호 알고리듬(Sign Algorithm)의 수렴성능을 향상시킨 새로운 Equalizer 알고리듬을 소개하였다. 이것은 입력 데이터를 재활용하여 필터계수를 다중 갱신하는 Data-Recycling 방식을 곱셈 계산이 적은 Sign 알고리듬에 적용하였다. Sign 알고리듬은 계산량이 적고 구현이 간단한 장점을 가지나 느린 수렴속도의 한계를 가지고 있다. 제안한 알고리듬은 Sign 알고리듬의 계산량이 적은 장점과 Data-Recycling LMS 알고리듬의 단순성과 빠른 수렴속도를 가지는 장점을 결합한 구조의 알고리듬이다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 제안된 적응 등화 알고리듬은 LMS 알고리듬보다 2배 빠른 수렴 속도를 나타내었으며, 근사한 수렴성능에 조건에서 Data-Recycling LMS와 비교할 때 반으로 줄어든 곱셈 계산량을 보였다.
이동통신에서의 사용자 인증 서비스는 통화도용 방지와 신뢰성 있는 과금을 위한 중요한 보호 서비스이다. 본 논문에서는 IS-95A 인증 시스템에 적용 가능한 안전한 인증 알고리듬과 인증 키 생성 알고리듬을 제안한다. 특히 인증 알고리듬을 활용하여 인증 키 생성알고리듬을 Oracle 해쉬함수의 형태로 구현함으로써 인증 시스템의 높은 안전성과 간결성을 동시에 성취하였다. 그리고 통계적 분석 기법을 사용하여 개발된 알고리듬의 출력 특성을 분석한다.
본 논문에서는 고속 FPGA 설계를 위한 논리 수준의 조합회로 합성 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 회로의 지연시간을 줄이기 위해 critical path를 분할한다. 그리고 분할된 회로를 동시에 수행하는 구조를 갖는 회로를 생성한다. 본 커널 선택 알고리듬은 SUN UNIX 환경에서 C 언어로 구현되었다. 제안된 커널 선택 알고리듬은 기존의 FlowMap 지연시간 최적화 알고리듬과 결과를 비교하였다. 제안된 지연시간 최적화 알고리듬이 기존 알고리듬 에 비해 지연시간이 평균 33.3 % 감소된 회로를 생성함을 보였다.
본 논문에서는 연산 최적화 알고리듬 중 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리듬을 NVIDIA사(社)에서 제공한 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 새롭게 구현하였다. CUDA는 CPU가 아닌 GPU(Graphic Processing Unit)의 다양한 병렬 처리 능력을 사용해 복잡한 컴퓨팅 문제를 해결하는 소프트웨어 개발을 가능케 하는 기술이다. 이 기술을 연산 최적화 알고리듬 중 PSO에 적용함으로써 알고리듬의 수행 속도를 개선하였다. CUDA를 적용한 PSO 알고리듬의 검증을 위해 언어 기반으로 프로그래밍하고 다양한 Test Function을 통해 시뮬레이션 하였다. 그리고 기존의 PSO 알고리듬과 비교 분석하였다. 또한 알고리듬의 성능 향상으로 여러 가지 최적화 분야에 적용 할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 오염된 입력음성을 보상하는 방법들 중 신호편의제거 알고리듬을 근간으로 하여 환경에 독립적이고, 연산량을 최소화하며, 그리고 기존의 인식시스템에 쉽게 적용시킬 수 있는 새로운 보상 알고리듬을 개발하였다. 이를 위하여 기존의 신호편의제거 알고리듬에 대하여 여러 개의 바이어스를 동시에 사용하는 알고리듬과 코드북을 부분적으로 검색하는 알고리듬을 추가로 제안하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬을 복합하여 적용한 경우, 기존 알고리듬에 비하여 약 1/8정도로 연산량을 감소시킬 수 있었으며, 보상 후의 인식률도 기존 신호편의제거 알고리듬의 77.58%에서 81.32%로 향상되었다.
본 논문에서는 새로운 이산 심볼동기(STR) 알고리듬을 제안한다. 최적 추정이론에서 파생된 이 알고리듬은 기존의 알고리듬에 대한 이해와 분석을 바탕으로 장단점을 소화한 것이다. 새로운 알고리듬의 타이밍(timing) detector는 구현이 간단하며 반송파 위상에 독립적으로 동작하므로 Symbol Timing Recovery (STR)의 새로운 추세인 Carrier Recovery(CR)-STR의 연동동작이 가능하다. 한편 새로운 알고리듬에서 비선형소자에 의한 영향도 분석되고 설명되었으며 수치해석과 Monte-Carlo 시뮬레이션으로 기존의 알고리듬과 제안된 알고리듬간의 성능분석을 수행하였다. Gardner 알고리듬과 비교하였을 때 본 알고리듬은 작은 rolloff에서 패턴 지터(Pattern Jitter)에 의한 추적성능이 보다 우수하였다.
본 논문에서는 코드북 학습 알고리듬의 대표적인 LBG 알고리듬의 탐색시간을 줄이기 위한 새로운 고속 학습 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 각 학습데이타가 모든 코드워드를 탐색하지 않고, 먼저 첫 번째 단계에서 각 학습데이타의 주위에 있는 일정한 개수의 코드워드에 대한 인덱스(index) 정보를 저장하고, 다음 단계에서부터는 이 인덱스가 가리키는 코드워드만을 탐색대상으로 함으로써 학습시간을 줄이는 것이다. 제안한 알고리듬을 기존의 고속 탐색 알고리듬인 FSLBG 알고리듬과 비교하면 제안한 알고리듬이 더 짧은 학습시간으로 더 좋은 성능을 갖는 코드북을 얻을 수 있음을 보인다. 또한 제안한 알고리듬을 LBG 알고리듬과 비교하면 영상데이타에 대해 코드북의 크기가 256인 경우에는 약 6%, 코드북의 크기가 1024인 경우에는 약 1.6%인 16개의 코드워드만을 탐색대상으로 해서 PSNR(peak signal-to-noise ratio)면에서 거의 성능이 같은 코드북을 생성할 수 있음을 보이고 있다.
본 논문은 효율적인 시각적 향상을 보여주는 새로운 비월 주사 방식 기법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 새로운 거리 가중치를 고려하며 이전에 개발되었던 EDI (Edge Dependent Interpolation) 알고리듬과 NAL (New Adaptive Linear interpolation) 알고리듬을 이용한다. 비월 주사 기법은 크게 2단계로 나된다. 우선 에지의 방향을 근접한 화소들의 정보를 이용하여 결정한다. 그리고 나서 잃어버린 화소 값들을 결정된 에지의 방향을 따라 보간 한다. 본 논문에서는 EDI 알고리듬을 통해 에지를 예측한 후에 NAL 알고리듬을 바탕으로 거리 가중치를 이용함으로써 잃어버린 화소들을 보간 한다. 실험 결과는 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬들보다 객관적 및 주관적인 평가에서 우수함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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