본 논문에서는 주파수 할당의 최적화를 위하여 제약만족문제의 모델링과 백트랙킹 탐색의 경험적 알고리즘을 제안한다. 연구의 목적은 주어진 서비스 영역에서 공동체 라디오 방송국의 개수를 최대화하면서 동시에 필요주파수를 최소화시키는 제약조건을 만족하는 주파수 할당이다. 본 연구는 효과적으로 해를 찾기 위하여 경험적 알고리즘을 제안하는데, 이것은 제한된 시간 안에 해를 찾는데 필요한 백트랙킹 횟수를 최소화하는 변수 순서와 값 순서에 관한 방법이다. 백트랙킹에서 불일치성을 늦게 발견하는 문제를 보완하기 위해서 일관성 강화기술 또는 제약 전파 방법을 사용한다. 백트랙킹 탐색과 일관성 강화 기술을 함게 사용함으로써 제약만족문제에 관한 보다 강력하고 효과적인 알고리즘을 얻을 수 있다. 본 논문은 또한 계산된 해와 이론적인 하한 값을 비교함으로써 제안된 알고리즘의 성능 비교를 수행한다.
동영상 내용검색을 위해서 가장 많이 사용되고 있는 기술은 컷 추출에 의한 내용비교 방법이다. 그러나 컷 추출을 위해 사용되는 CHD(Color Histogram Difference)나 ECR(Edge Change Ratio)등은 영상물의 Cropping, Resizing Low bit rate등의 변화에 대해 대단히 취약하다. 본 방법은 이러한 변형에 강인하도록 상대적으로 변형이 적은 오디오정보를 이용하여 Indexing과 Searching을 수행하였다. 특히 변형에 강인한 Searching을 위해 오디오의 장면(Scene)을 검출하였고 장면을 중심으로 Time-frequency domain에서 각각의 Frequency bin. 에 대한 스펙트럴 파워를 파워임계값을 중심으로 이진화(Binary)하였다. 제안된 방법으로 Cropping, clipping, Lowbit rate, Additive Frame 등의 변형본에 대한 검색을 시도한 결과 False posit ive Error 와 True Negative Error 에 대해 각각 1%미만의 오탐지 결과를 얻었다.
최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.
전송 신호의 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 주된 문제점중의 하나이다. PTS(Partial Transmit Sequences) 기법은 OFDM 신호의 PAPR의 통계를 개선하는 기법이다. 그러나 PTS 기법에서 위상 가중치의 선택을 위한 계산 복잡도는 서브블록의 수에 따라 지수적으로 증가한다. 본 논문에서는 위상 가중치 값의 제한이 없고 탐색을 위해 부가적인 연산이 불필요한 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 탐색 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function)와 계산 복잡도를 완전 탐색과 비교한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 탐색 알고리즘은 완전 탐색과 비교할 때 약간의 성능 저하를 가지고 계산 복잡도를 상당히 낮출 수 있음을 보였다.
For educational and research purposes, a Korean speech recognition platform is designed. It is based on an object-oriented architecture and can be easily modified so that researchers can readily evaluate the performance of a recognition algorithm of interest. This platform will save development time for many who are interested in speech recognition. The platform includes the following modules: Noise reduction, end-point detection, met-frequency cepstral coefficient (MFCC) and perceptually linear prediction (PLP)-based feature extraction, hidden Markov model (HMM)-based acoustic modeling, n-gram language modeling, n-best search, and Korean language processing. The decoder of the platform can handle both lexical search trees for large vocabulary speech recognition and finite-state networks for small-to-medium vocabulary speech recognition. It performs word-dependent n-best search algorithm with a bigram language model in the first forward search stage and then extracts a word lattice and restores each lattice path with a trigram language model in the second stage.
For the measurement of the magnetic field distribution with high spatial resolution and high accuracy, the magnetic field sensing probe must be non-magnetic, but the MFM probe and sub-millimeter-meter size Hall probe use a ferromagnetic tip and block, respectively, to increase the sensitivity. To overcome this drawback, we developed a micro-size search coil magnetometer which consists of a single turn search coil, Terfenol-D actuator, scanning system, and control software. To reduce the noise generated by the stray ac magnetic field of the actuator driving coil, we employed an even function $\lambda$-H magnetostriction curve and lock-in technique. Using the developed magnetometer, we were able to measure the magnetic field distribution with a magnetic field resolution of 1 mT and spatial resolution of $0.1mm{\times}0.2mm$ at a coil vibration frequency of 1.8 kHz.
The purpose of this study is to analyze information search according to consumer's prior knowledge and degree of importance of products. Questionnare survey method was used in this research. The sample was taken from 548 university students in Seoul from 19th of June to 26th of June in 1997. Statistical methods used in this study were Frequency, Percentage, Regression and path Analysis. The major findings are summarized as follows; 1) The level of Consumer's prior knowledge showed somewhat middle. 2) Degree of importance of products showed in order of quality, A/S extension exchange price reliance of a manufacturing company a design etc. 3) Information search for the consumer's prior knowledge and importance showed high on the whole. The more prior knowledge consumer have the better they recognize for the importance of products. Therefore consumers are more likely to search information.
부호여기된 선형예측(CELP) 음성부호화기는 4.8kbps이하의 낮은 전송 비율에서도 좋은 성능을 갖는다. CELP형 부호기의 단점은 많은 계산량을 필요로 한다는 것이다. 본 논문에서, 우리는 복잡성을 줄이면서 CELP보코더의 음질을 유지하는 새로운 피치검색법을 제안하였다. 이 방법은 CELP보코더의 포만트 필터단에서 찾은 제 1 포만트를 이용하여 예비피치를 찾고, 피치검색을 예비피치 구간에서만 수행하는 것이다. 제안한 방법을 CELP보코더에 적용하므로써, 기존의 방법에 비해 약 64%의 복잡성이 감소되었다.
Optimizing composite structures to exploit their maximum potential is a realistic application with promising returns. In this research, simultaneous maximization of the fundamental frequency and frequency separation between the first two modes by optimizing the fiber angles is considered. A high-fidelity design optimization methodology is developed by combining the high-accuracy of finite element method with iterative improvement capability of metaheuristic algorithms. Three powerful nature-inspired optimization algorithms viz. a genetic algorithm (GA), a particle swarm optimization (PSO) variant and a cuckoo search (CS) variant are used. Advanced memetic features are incorporated in the PSO and CS to form their respective variants-RPSOLC (repulsive particle swarm optimization with local search and chaotic perturbation) and CHP (co-evolutionary host-parasite). A comprehensive set of benchmark solutions on several new problems are reported. Statistical tests and comprehensive assessment of the predicted results show CHP comprehensively outperforms RPSOLC and GA, while RPSOLC has a little superiority over GA. Extensive simulations show that the on repeated trials of the same experiment, CHP has very low variability. About 50% fewer variations are seen in RPSOLC as compared to GA on repeated trials.
스마트 기기의 발달과 더불어 무선 센서 네트워크의 대용량 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 최적의 채널 선택이 매우 중요한 요인이 된다. 이러한 센서 노드가 사용할 채널이 고정된다면 주파수 부족의 발생과 다양한 환경에서 센서 노드들을 지원하는데 제약이 야기될 수 있다. 본 논문에서는 채널 설정 링크들의 간섭으로 인한 성능 저하를 줄이고 네트워크의 사용 가능한 채널을 찾기 위한 효율적인 채널 검색 방법을 제안하고자 한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 간섭 링크 수가 증가할수록 효율적인 채널을 설정할 수 있고 간섭으로 인한 비컨 패킷 수신 대기 시간을 줄일 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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