• 말소리와 음성과학
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• 제12권2호
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• pp.29-37
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• 2020

최근 신경망 기반 심층학습 알고리즘의 적용으로 고전적인 Gaussian mixture model based hidden Markov model (GMM-HMM) 음성인식기에 비해 성능이 비약적으로 향상되었다. 또한 심층학습 기법의 장점을 더욱 잘 활용하는 방법으로 언어모델링 및 디코딩 과정을 통합처리 하는 종단간 음성인식 시스템에 대한 연구가 매우 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 종단간 음성인식 시스템은 어텐션을 사용한 여러 층의 인코더-디코더 구조로 이루어져 있다. 때문에 종단간 음성인식 시스템이 충분히 좋은 성능을 내기 위해서는 많은 양의 음성과 문자열이 함께 있는 데이터가 필요하다. 음성-문자열 짝 데이터를 구하기 위해서는 사람의 노동력과 시간이 많이 필요하여 종단간 음성인식기를 구축하는 데 있어서 높은 장벽이 되고 있다. 그렇기에 비교적 적은 양의 음성-문자열 짝 데이터를 이용하여 종단간 음성인식기의 성능을 향상하는 선행연구들이 있으나, 음성 단일 데이터나 문자열 단일 데이터 한쪽만을 활용하여 진행된 연구가 대부분이다. 본 연구에서는 음성 또는 문자열 단일 데이터를 함께 이용하여 종단간 음성인식기가 다른 도메인의 말뭉치에서도 좋은 성능을 낼 수 있도록 하는 준교사 학습 방식을 제안했으며, 성격이 다른 도메인에 적응하여 제안된 방식이 효과적으로 동작하는지 확인하였다. 그 결과로 제안된 방식이 타깃 도메인에서 좋은 성능을 보임과 동시에 소스 도메인에서도 크게 열화되지 않는 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권7호
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• pp.803-812
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• 2006

본 논문에서는 저속의 무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network)에서 블록 FEC(Forward Error Correction) 알고리즘의 심볼 크기의 변화에 따른 802.11 MAC 프로토콜의 전송 효율과 전송 에너지를 해석적으로 분석한다. 블록 FEC 알고리즘은 심볼(symbol) 단위로 오류를 복원하므로, 주어진 무선 센서 채널에서 같은 FEC 체크 비트(check bit) 량을 사용하더라도 블록 FEC 알고리즘의 오류 패킷 복원률은 블록 FEC 심볼 크기에 의존적이다. 즉, 같은 양의 FEC 체크 비트를 사용하는 경우에, 연속된 군집 오류 길이는 작으면서 군집 오류가 자주 발생하는 채널에서는 작은 FEC 심볼이, 이에 반해 군집 오류의 길이는 크고 군집 오류 개수가 작은 군집적 분포를 보이는 채널에서 큰 FEC 심볼이 효율적이다. 심볼 크기의 영향을 평가하기 위해서 본 논문에서는 센서 노드 TIP50CM을 사용하는 WSN에서 수집한 패킷 트레이스를 기반으로 WSN 채널을 Gilbert 모델로 모델링하고, 심볼 크기가 다른 RS(Reed-Solomon) 코드를 생성하고 해석하기 위한 에너지를 측정하였다. 이러한 모델링된 채널과 각 RS 코드 생성과 해석 에너지를 이용하여 FEC 심볼 크기에 따른 RS FEC 코드를 채택한 802.11 MAC 프로토콜의 전송 효율과 전송 에너지를 계산하였다. 실제 측정 데이터와 해석적으로 계산한 데이터를 결합한 계산에 의하면 비슷한 FEC 체크 비트 량을 사용하더라도 FEC 심볼 크기에 따라 전송 효율은 최대 4.2%, 그리고 소요 에너지는 최대 35%의 차이가 발생한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권5호
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• pp.425-436
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• 2009

최근 광 대역 통합 네트워크에서 고품질의 멀티미디어 서비스에 대한 사용자 요구가 증가하고 있다. 또한, 사용자 단말기기의 다양화 및 대화면 디스플레이 장치의 보급으로 다양한 형태의 서비스 품질(QoS)에 대한 요구도 증가하고 있다. 이를 위해 네트워크 관점에서 동적 큐 관리 알고리즘과 같은 인터넷 성능을 개선하여 서비스 품질을 보장하는 연구와 종단 관점에서 미디어의 품질을 보장하기 위한 SVC(Scalable Video Coding) 부호화 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 그러나, 기존 동적 큐 관리 알고리즘은 비디오 부호화 기술의 본질적인 특성에 대하여 고려하지 못하여 서비스 품질을 보장하는 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 현재 혼잡제어 알고리즘의 문제점을 개선하기 위해 NAL (Network Abstract Layer)의 헤더 내 TID (Temporal_ID)를 통해 SVC 부호화 기술의 특성을 파악하여 프레임간 의존성이 낮은 프레임의 패킷에 대하여 차등적으로 패킷을 폐기하는 75-AQM (Temporal Scalability - Active Queue Management) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 75-AQM 알고리즘은 혼잡상황 시 차등적인 패킷 폐기를 통해 SVC 부호화 기법을 이용하는 스트리밍 서비스에 대하여 안정적인 비디오 복호화를 통해 멀티미디어 서비스 품질을 보장하였다.