EVRC (Enhanced Variable Rate Codec)는 북미 및 우리 나라 CDMA 디지털 셀룰러 시스템에 채택되었으며 8kbps의 전송률에서 우수한 성능을 갖는 부호화기이다. 본 논문에서는 복잡한 알고리듬으로 인해 많은 계산량을 갖는 EVRC 부호화기를 성능 저하 없이 고속으로 구현할 수 있는 알고리듬을 제시한다. 제안된 고속 알고리듬에서는 효율적인 피치 검색과 고정 코드북 탐색 과정이 구현되는데, 고정 코드북 탐색 과정에서는 펄스 위치 조합의 수를 제한하는 방법과 줄여진 임펄스 응답을 사용하여 연산량을 기존의 방법의 70% 정도로 감소시킨다. 주관적인 음질 평가를 통해 제안된 고속 EVRC 알고리듬이 기존의 방법에 비해 적은 계산량에 구현되지만 음질의 저하는 초래하지 않는다는 것을 확인하였다.
인공지능의 발달로 인하여 재난 분야에서는 재난대응 지원 시스템으로 이용되고 있다. 재난은 언제 어디서든지 발생할 수 있으며, 재난 발생 시 소방청 119 신고접수대에 접수되는 신고는 크게 화재, 구조, 구급, 기타 신고 등 4가지로 구분된다. 119 신고에 따른 재난 대응도 그 종류 및 상황에 따라 다르게 대응된다. 본 논문에서는 119 신고 데이터 1280개 문서를 학습 데이터 셋을 이용하여 SVM, NB, k-NN, DT, SGD, RF 상황 분류 기계학습 알고리즘을 3 클래스로 테스트한 분류 성능은 최고 92%, 최소 77%의 성능을 보였다. 인공지능의 발달로 인하여 재난 분야에서는 재난 대응 지원 시스템으로 이용되고 있다. 재난은 언제 어디서든지 발생할 수 있으며, 재난 발생 시 소방청 119 신고접수대에 접수되는 신고는 크게 화재, 구조, 구급, 기타 신고 등 4가지로 구분된다. 119 신고에 따른 재난대응도 그 종류 및 상황에 따라 다르게 대응된다. 본 논문에서는 119 신고 데이터 1280개 문서를 학습 데이터 셋을 이용하여 SVM, NB, k-NN, DT, SGD, RF 상황 분류 알고리즘을 3 클래스로 테스트한 분류 성능은 최고 92%, 최소 77%의 성능을 보였다. 앞으로 다양한 분야의 재난별 데이터 셋을 확보하여 효율적인 재난 대응 연구가 필요하다.
최근에 이동 컴퓨팅 환경에서 여러 데이타 전송 모델이 연구되고 있다. 특히 서버가 반복적으로 필요한 정보를 전파해주는 주기적 푸시 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 데이타 평균 대기 시간은 브로드캐스트 한 주기의 길이에 상당히 영향을 받으며, 또한 여러 사용자들간의 접근 데이타가 차이가 날 경우 응답시간에 상당히 나빠질 수 있다. 이 경우, 그 사용자들은 차라리 서버에게 명시적으로 데이타를 요청하기를 바랄 것이다. 이러한 두 가지 접근방식을 모두 지원하는 것을 복합 브로드캐스트라고 한다. 이 환경에서, 본 논문에서는 새로운 이동 트랜잭션 처리 알고리즘(O-PreH)을 개발하였다. 우선 서버가 관리하는 데이타는 주기적 브로드캐스트 방식으로 처리되는 Push_Data와 요구-처리방식으로 처리되는 Pull_Data로 나뉘어 진다. 즉, 사용자는 요구하는 데이타의 타입에 따라 접근하는 방식이 차이가 난다. 또한 서버는 이동 트랜잭션 일관성 유지를 돕기 위해 주기적으로 무효화 보고를 전송해준다. 만약 사용자가 무효화 보고에 의해 하나 이상의 충돌을 발견한다면, 일관성을 침해하지 않는 범위 내에서 그 충돌 순서를 결정한 후(pre-reordering) 나머지 연산들을 비관적으로 수행시킨다. 자세한 실험 과정을 거쳐 제안한 알고리즘의 성능 향상을 보였다.
When the LMS algorithm is employed in the transversal filter structure, the computational complexity can be kept reasonably low. However, if the impulse response to be estimated is very long or signals involved are highly correlated like a speech the convergence speed becomes slow. The lattice filter is an excellent alternative to improve convergence speed since the lattice structure inherently has the orthogonal property among the backward prediction errors, but at the expense of the excessive computational load. If the input signal to be used can be sufficiently well modeled as a .RHO.-th order autoregressive(AR) process, the reflection coefficients after the .RHO.- th stage will be close to zero. Then, instead of employing the full lattice structure, the joint lattice filter structure can be implemented in conjunction with the transversal filter structure after the .RHO.-th stage. We propose, in this paper, this new lattice/transversal joint structure, and we will call it the reduced lattice filter. Using the reduced lattice filter, we are now able to achieve the performance as good as that of the lattice filter, while maintaining the complexity as low as that of the transversal filter. The proposed filter is particularly useful for an acoustic echo canceller due to the highly correlatedness nature of speeches and the long and frequently changing echo paths.
VOD 서버에 서비스를 요청하는 단말장치의 종류가 다양해짐으로 인해 VOD 서비스 사업자가 제공해야 하는 해상도 버전의 종류 역시 다양해지고 있다. 단말장치가 서비스를 요청할 때 서버는 단말장치에 맞는 해상도 버전으로 서비스를 제공해야 하는데 대개의 경우 서버의 저장공간의 용량이 제한되어 있기 때문에 비디오별로 모든 해상도 버전들을 저장하고 있기는 어렵다. 단말장치가 서버에 저장되어 있는 해상도 버전을 요청한 경우라면 바로 서비스가 가능하다. 하지만 단말장치가 서버에 저장되어 있지 않은 해상도 버전을 요청했다면 저장되어 있던 버전을 이용해 해상도를 변환한 후 서비스를 해주어야 한다. 만약 서버가 해상도를 변환하는 빈도가 높아 CPU 가용성이 충분하지 않다면 다른 단말장치들의 서비스 요청에 바로 응할 수 없게 된다. 따라서 서버에 저장되는 파일들을 CPU 사용률을 줄일 수 있는 해상도의 버전들로 저장하여 CPU 가용성을 높인다면 보다 많은 단말장치의 요청을 허용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 한정된 저장용량을 가진 VOD 서버가 단말장치의 서비스 요청들을 가능한 많이 허용하기 위해 저장해야 할 각 비디오의 해상도 버전들을 분기한정 기법을 이용하여 찾는 알고리즘을 제시한다.
안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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