• 음성과학
• /
• 제10권4호
• /
• pp.7-21
• /
• 2003

Sums-of-Products models were built for segment duration prediction of spoken Korean. An experiment for the modelling was carried out to apply the results to Korean text-to-speech synthesis systems. 670 read sentences were analyzed. trained and tested for the construction of the duration models. Traditional sequential rule systems were extended to simple additive, multiplicative and additive-multiplicative models based on Sums-of-Products modelling. The parameters used in the modelling include the properties of the target segment and its neighbors and the target segment's position in the prosodic structure. Two optimisation strategies were used: the downhill simplex method and the simulated annealing method. The performance of the models was measured by the correlation coefficient and the root mean squared prediction error (RMSE) between actual and predicted duration in the test data. The best performance was obtained when the data was trained and tested by ' additive-multiplicative models. ' The correlation for the vowel duration prediction was 0.69 and the RMSE. 31.80 ms. while the correlation for the consonant duration prediction was 0.54 and the RMSE. 29.02 ms. The results were not good enough to be applied to the real-time text-to-speech systems. Further investigation of feature interactions is required for the better performance of the Sums-of-Products models.

• 한국음향학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.29-34
• /
• 1997

원거리에서 수동소나에 의한 탐지거리를 예측하기 위해서는 소나방정식이 이용된다. 본 연구에서는 거리와 깊이함수의 신호이득 및 탐지확률을 구한 후 이를 거리로 적분하여 거리의존 해양환경에서 탐지거리를 계산하는 탐지거리 예측모델을 개발하였다. 개발된 모델은 기존에 발표된 거리독립 해양환경에서의 결과와 비교하여 검증하였고, 이를 바탕으로 거리의존 해양환경에서 수동소나에 의한 표적탐지에 큰 영향을 주는 난수성 소용돌이 해양환경에 확장 적용하여 표적의 탐지거리를 예측하였으며, 그 결과에 대하여 소개한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.784-789
• /
• 2012

본 논문에서는 방식 대상물 주변에 설치되어 있는 다수의 양극과 기준전극을 감시하고, 상황에 맞게 고정전위 및 분극 방법을 자동으로 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 특히, 개발된 시스템은 방식 대상물의 전 부분이 균일하게 방식이 이루어지도록 자동 조정하는 기능을 가진 원격 전기방식 자동제어 장치, 부식전위를 검출하는 기능을 수행하는 부식감시 장치 그리고 이들 장치의 부식 및 방식 관련 데이터에 대해 실시간 감시 및 제어와 예측 기능을 수행하는 웹기반 운영프로그램으로 구성하였으며, 이 시스템을 이용하여 산화현상에 의한 부식을 방지함으로써 방식 대상물의 수명을 최대화할 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제39권2호
• /
• pp.166-175
• /
• 2002

이 논문에서는 표적 추적에 사용되는 PSN(Probabilistic Strongest Neighbor) 필터의 추적 성능을 예측한다. PSN 필터는 가장 강한 신호 크기를 가진 측정이 표적이외의 것으로부터 발생할 수 있다는 사건을 충분히 고려하기 때문에, 추적 성능에서 뿐만 아니라, 계산량 측면에서도 PDA(Probabilistic Data association) 필터보다 뛰어나다고 알려져 있다. 추적필터의 추정오차 공분산행렬(covariance matrix)은 추적의 성능을 결정하는 성능지수(performance index)로 널리 사용된다. PSN 필터의 추정오차 공분산행렬은 측정 데이터의 함수로써, 측정 데이터와 무관하게 추적기의 성능을 표현하기 위해서 HYCA(HYbrid Conditional Average)방법을 이용하여 추정오차 공분산행렬의 기대값에 대한 식을 제시하였다. 수치실험을 통하여 이 논문에서 제시한 성능 예측이 타당함을 보인다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.79-92
• /
• 2020

As the number of systems increases and the network size increases, automated attack prediction systems are urgently needed to respond to cyber attacks. In this study, we developed four types of information gathering sensors for collecting asset and vulnerability information, and developed technology to automatically generate attack graphs and predict attack targets. To improve performance, the attack graph generation method is divided into the reachability calculation process and the vulnerability assignment process. It always keeps up to date by starting calculations whenever asset and vulnerability information changes. In order to improve the accuracy of the attack target prediction, the degree of asset risk and the degree of asset reference are reflected. We refer to CVSS(Common Vulnerability Scoring System) for asset risk, and Google's PageRank algorithm for asset reference. The results of attack target prediction is displayed on the web screen and CyCOP(Cyber Common Operation Picture) to help both analysts and decision makers.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.35-48
• /
• 2018

북한의 전술탄도미사일(TBM, tactical ballistic missile)에 대한 방공 분야 연구는 빠른 속도로 변화하는 전장 환경을 고려해야 한다. 아군 유도탄의 표적 재지정 연구는 동적인 전장에 대한 대응뿐만 아니라 아군 방어 자산의 효과적인 운용을 가능하게 한다. 현재까지 진행된 연구는 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하는 TBM의 명중 확률이 고정된 값이기 때문에 실시간 전장 상황을 대변하지 못한다. 따라서 본 연구는 실시간 전장 환경을 고려한 명중 확률을 기반으로 의사 결정을 내리는 표적 재지정 알고리즘을 제안한다. 제안 방법론은 랜덤 포레스트와 무빙윈도우(moving window) 기법을 사용하여 현재 TBM의 위치 및 속도 정보로 TBM의 예상 궤적을 예측하는 궤적 예측 모형을 포함한다. 예상 명중 확률은 궤적 예측 모형과 유도탄의 시뮬레이터를 통해서 계산할 수 있으며, 계산된 명중 확률은 유도탄에 대한 표적 재지정 알고리즘의 의사결정 기준이 된다. 실험에서는 TBM 궤적 예측 모형에 사용한 방법론의 타당성이 검증되었으며, 표적 재지정 의사 결정 과정에서 제안된 모델을 통해 명중 확률을 사용하는 것의 우수성이 확인되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.139-146
• /
• 2007

Wireless Sensor network를 이용하여 객체를 추적하는 방법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 객체 추적에 사용되는 방법에 따라 에너지의 양과 추적의 정확도 사이에 존재하는 상관관계를 관찰하고, 움직임 예측 방법에서 에너지 소비량을 최소화할 수 있음을 확인하였다. 추적에 사용되는 에너지는 센서노드가 객체를 감지하기 위해 소모하는 것이며, 추적의 정확도는 객체의 실제위치와 감지에 의해 계산된 위치의 차이이다. 몇 가지 추적방법과 파라미터의 조절에 따라 추적의 정확도와 소비되는 에너지의 양에 차이가 있고, 움직임 예측 알고리즘을 사용할 때 가장 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다. 또한 가속도를 고려한 움직임 예측 알고리즘의 개선을 통해 더 나은 정확도와 에너지 효율을 기록하였다. 시뮬레이션 결과 움직임 예측 알고리즘에서 목표의 미래위치에 따라 노드를 활성화시키는 범위는 예측 알고리즘이 정확할 경우 센서 노드의 감지범위 정도로 제한하는 것이 유리함을 알 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제16권7호
• /
• pp.639-645
• /
• 2010

This paper presents the sensor fusion algorithm that recognizes a primary vehicle by fusing radar and monocular vision data. In general, most of commercial radars may lose tracking of the primary vehicle, i.e., the closest preceding vehicle in the same lane, when it stops or goes with other preceding vehicles in the adjacent lane with similar velocity and range. In order to improve the performance degradation of radar, vehicle detection information from vision sensor and path prediction predicted by ego vehicle sensors will be combined for target classification. Then, the target classification will work with probabilistic association filters to track a primary vehicle. Finally the performance of the proposed sensor fusion algorithm is validated using field test data on highway.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제6권1호
• /
• pp.44-53
• /
• 2008

An interacting multiple model (IMM) estimation algorithm based on the mixing of the predicted state estimates is proposed in this paper for a right continuous jump-linear system model different from the left-continuous system model used to develop the existing IMM algorithm. The difference lies in the modeling of the mode switching time. Performance of the proposed algorithm is compared numerically with that of the existing IMM algorithm for noisy system identification. Based on the numerical analysis, the proposed algorithm is applied to target tracking with a large sampling period for performance comparison with the existing IMM.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.24-27
• /
• 2019

Meltdown, Spectre 등 하드웨어의 취약점을 이용하는 side-channel 공격이 주목을 받으면서 주요 microarchitecture 구조에 대한 철저한 이해의 필요성이 커지고 있다. 현대 마이크로프로세서에서 branch prediction이 갖는 중요성에도 불구하고 세부적인 사항은 거의 알려지지 않았으며 잠재적 공격에 대비하기 위해서는 반드시 현재 드러난 정보 이상의 detail을 탐구하기 위한 시도가 필요하다. 본 연구에서는 Performance Monitor Counter를 이용해 branch 명령어를 포함한 프로그램이 실행되는 동안 Branch Prediction Unit에 의한 misprediction 이벤트가 발생하는 횟수를 체크하여 인텔 하스웰, 스카이레이크에서 사용되는 branch target buffer의 구조를 파악하기 위한 실험을 수행하였다. 연구를 통해 해당 프로세서의 BTB의 size, number of way를 추정할 수 있었다.