본 연구에서는 정적지도적응알고리즘을 기초로 한 스펙트럼사상학습을 이용하여 잡음환경에서의 한국어숫자음인식방법을 제시하였다. 제시한 인식방법에서 잡음이 섞인 음성스펙트럼 공간을 잡음이 없는 음성스펙트럼 공간으로 사상한 결과, 잡음이 섞인 음성스펙트럼의 왜곡이 개선되어 잡음처리를 행하지 않은 기존의 VQ(vector quantizaton)와 DTW(dynamic time warping)를 이용한 방법보다 높은 인식율을 얻을 수 있었으며 , 0 dB의 SNR 레벨에서도 기존방법의 인식율을 10배 정도 향상시키므로써, 스펙트럼사상학습이 잡음환경의 음성에 대한 인식성능을 향상시킬 수 있는 방법임을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 CMA 블라인드 적응 등화기의 통신 채널 역모델링 성능을 개선시킬 수 있는 Constellation Matching 기법을 적용한 개선된 CMA 블라인드 적응 알고리즘에 대한 것이다. 무선 이동 채널과 같은 대역 제한 채널에서 발생되는 찌그러짐에 의한 부호간 간섭 영향을 줄이기 위하여 사용되던 기존의 CMA 블라인드 적응 등화기에서는 진폭 찌그러짐을 보상하는 반면 개선된 적응 알고리즘에서는 부가적인 신호 constellation matching (CM) 오차항을 포함하는 비용 함수를 적용하여 등화기 출력에서 진폭과 위상 찌그러짐을 최소화하도록 동작한다. 개선 알고리즘의 역모델링의 성능을 평가하기위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 잔여 부호간 간섭양과 복원된 신호의 constellation 을 기존 방식과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방식이 기존 방식보다 정상 상태에서 안정된 잔여 부호간 간섭양을 얻을 수 있었지만 수렴 속도에서 초기의 적응 과정에서 늦어짐을 확인하였다.
ATM은 패킷 데이터 서비스 통신에 적합한 통신방식으로 데이터, 음성, 영상 등의 서비스를 동시에 지원할 수 있다. 이러한 ATM의 QoS를 보증하기 위해서는 패킷 데이터를 전송하는 소스 비율에 대해 네트워크 초과적조 조건을 조절하는 것이 필요한데 대부분의 제어알고리즘이 임계값을 기반으로 한 피드백 제어방식이다. 그러나 실시간 음성 트래픽과 같은 서비스는 네트워크 상에서 데이터 서비스 동안에 동적인 연결이 설정되고 종료될 수 있으므로 피드백 제어정보가 지연된다면 고속으로 서비스된 음성 데이터에 대한 품질은 소스와 목적지 사이의 시간 지연으로 인해 손실될 수 있다. 본 논문에서 제시한 최소평균제곱오차에 근거를 둔 제어 알고리즘은 예시적인 피드백 제어로 피드백 제어를 위해 미지함수의 기울기와 버퍼크기를 이용하여 미래의 버퍼크기를 예측하려 하였으며 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
벡터 양자화(vector quantizer:VQ)는 낮은 전송률을 가지는 데이터 압축에 효과적인 방법이나, 가장 큰 단점은 부호화 복잡도로 벡터의 차수와 전송률이 증가함에 따라 기하 급수적으로 증가하게 된다. VQ의 부호화 복잡도 문제를 해결하기 위하여 여러 변형된 VQ 기법이 제안되었어도 전송률이 높은 경우에는 높은 부호화 복잡도와 방대한 양의 부호책 및 훈련 열로 인하여 구현이 거의 불가능하다. 본 논문에서는 특별히 높은 전송률에서, 스칼라 양자기의 구조를 가지며 VQ의 성능을 얻을 수 있는 양자화 기법을 제안하였다. 이 기법은 feed-forward 적응 양자기의 형태를 가지고 있는데, 비교적 짧은 적응 주기를 가지고 있다. 따라서 제안한 양자화 기법을 표본 적응 프로덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)로 부르기로 한다. 그러나 제안된 SAPQ는 m차원의 공간에서 구조적 제한을 가지는 m차원 VQ의 일종으로, 비록 입력 신호가 독립이라고 할지라도 입력 분포에 따라 큰 이득을 얻을 수 있다. 제한한 SAPQ의 성능은 입력 분포에 따라서 Lloyd-Max 양자기에 비하여 약 2∼3dB의 이득을 얻었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권10호
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pp.2430-2447
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2013
In recent years, HTTP adaptive streaming (HAS) has attracted considerable attention as the state-of-the-art technology for video transport. HAS dynamically adjusts the quality of video streaming according to the network bandwidth and device capability of users. Content-Centric Networking (CCN) has also emerged as a future Internet architecture, which is a novel communication paradigm that integrates content delivery as a native network primitive. These trends have led to the new research issue of harmonizing HAS with the in-network caching provided by CCN routers. Previous research has shown that the performance of HAS can be improved by using the H.264/SVC(scalable video codec) in the in-network caching environments. However, the previous study did not address the misbehavior that causes video freeze when overestimating the available network bandwidth, which is attributable to the high cache hit rate. Thus, we propose a new SVC-based adaptation algorithm that utilizes a drop timer. Our approach aims to stop the downloading of additional enhancement layers that are not cached in the local CCN routers in a timely manner, thereby preventing excessive consumption of the video buffer. We implemented our algorithm in the SVC-HAS client and deployed a testbed that could run Smooth-Streaming, which is one of the most popular HAS solutions, over CCNx, which is the reference implementation of CCN. Our experimental results showed that the proposed scheme (SLA) could avoid video freeze in an effective manner, but without reducing the high hit rate on the CCN routers or affecting the high video quality on the SVC-HAS client.
To meet the increased demand of video-on-demand (VoD) services, peer-to-peer (P2P) mesh-based multiple video approaches have been recently proposed, where each peer is able to find a video segment interested without resort to the video server. However, they have not considered the constraint of the server's upload bandwidth and the fairness between upload and download amounts at each peer. In this paper, we propose a novel P2P VoD streaming system, named peer cache adaptation (PECAN) where each peer adjusts its cache capacity adaptively to meet the server's upload bandwidth constraint and achieve the fairness. For doing so, we first propose a new cache replacement algorithm that designs the number of caches for a segment to be proportional to its popularity. Second, we mathematically prove that if the cache capacity of a peer is proportional to its segment request rate, the fairness between upload and download amounts at each peer can be achieved. Third, we propose a method that determines each peer's cache capacity adaptively according to the constraint of the server's upload bandwidth. Against the proposed design objective, some selfish peers may not follow our protocol to increase their payoff. To detect such peers, we design a simple distributed reputation and monitoring system. Through simulations, we show that PECAN meets the server upload bandwidth constraint, and achieves the fairness well at each peer. We finally verify that the control overhead in PECAN caused by the search, reputation, and monitoring systems is very small, which is an important factor for real deployment.
본 논문은 진화형 하드웨어를 이용하여 생물의 정보처리 시스템인 셀룰라 오토마타 신경망의 구현에 관한 연구이다. 셀룰라 오토마타 신경망은 진화 및 발생을 기반으로 한 신경망 모델이다. 진화는 다양성을 주요 근원을 제공하는 돌연변이 및 재 조합 비율에 의하여 비결정론이며, 발생은 결정론 적이며 지역적인 무리현상을 따른다. 셀룰라 오토마타 신경망은 셀룰라 오토마타에 의해 신경망 내부의 각 셀의 상태를 발생시키고, 초기 셀을 유전자 알고리즘의 개체로 간주하여 초기 셀이 진화 알고리즘을 통해 진화함으로써 신경망이 진화하는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템을 진화형 하드웨어 이용하여 하드웨어로 구현하였다. 진화형 하드웨어는 진화 알고리즘과 재구성하드웨어의 결합체이다. 즉, 재구성 하드웨어의 구성에 필요한 bit를 유전자 알고리즘의 개체로 간주한 것이다. 진화 알고리즘을 수행하기 위해 유전자 알고리즘 프로세서를 설계하였으며, 셀룰라 오토마타 신경망이 유전자 알고리즘의 개체와 셀룰라 오토마타 룰에 의해 자동적으로 신경망을 생성하기 위해 신경망을 이루는 셀들로 설계하였다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해 Exclusive-OR 문제에 적용하였다.
본 논문에서는 고속 무선채널올 통해 실시간 동영상 정보를 전송할 때 이동 수신측에서 적응적 버퍼제어방법을 사용함으로서 셀 경계에서 핸드오버 등으로 인해 발생되는 지연 스파이크(delay spike)에 대해 효과적으로 대처할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방법을 확인하기 위해 무선채널의 랜덤오류와 버스트 오류 및 핸드오버 등에 의한 패킷 전송지연 특성을 모델링하고, 본 논문에서 제안한 방식과 기존에 제안된 방식을 패킷 전송지연 모델에 적용하여 지연 및 지연 스파이크에 의한 수선버퍼의 적응도를 비교, 평가하였다. 또한 H.263방식으로 압축한 동영상 데이터를 제안한 알고리즘에 적용해 봄으로서 버퍼지연과 버퍼넘침 발생 등이 기존-의 방식에 비해 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 주변 잡음제거기를 제안하였다. 기존의 고정된 시간-주파수 해상도를 가지는 단구간 푸리에 분석법 대신 다양한 시간-주파수 해상도를 제공하는 웨이블릿 분석법을 사용함으로써 시간 특성이 변하는 베이블 (Babble) 잡음에 좀더 효율적인 잡음제거 방법을 설계하였다. 본 논문에 제안된 웨이블릿 변환 잡음제거기는 스펙트럴 차감법에 기반하여 구성하였으며, 고주파 영역에서 높은 시간 해상도를 갖는 웨이블릿 마스크 패턴을 사용함으로써 시간 특성이 빠르게 변화하는 고주파 잡음에 더욱 효율적인 동작을 하도록 설계하였다. 성능평가를 위해 차량 잡음, 길거리 잡음, 베이블 잡음과 같은 이동통신에서 많이 사용하는 주변잡음에서 시험하였으며, 그 주관적 음질 평가 결과 베이블 잡음의 경우 기존의 EVRC(Enhanced Variable Rate Coder) 잡음 제거기보다 Mos (Mean Opinion Score) 0.2의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 출력 음성의 스펙트로그램에서도 성능 개선을 확인할 수 있었다.
Part-I과 II를 포함하는 본 연구에서는 하향링크 직교 주파수분할 다중접속(OFDMA) 방식을 위한 실제적인 동적 채널할당 방법에 대해 논의한다. OFDMA 시스템은 채널의 상태정보 궤환을 위한 상향링크에서의 오버헤드를 줄이기 위해 부반송파들의 집합을 하나의 부채널로 정의하고 이를 채널의 상태정보 궤환, 사용자 다중화 및 전력/부호화율 할당의 단위로 사용하는데 본 논문(part-I)에서는 부채널의 일반화된 형태로 연속구조와 분산구조를 정의하고 이들 각 부채널구조의 통계적 특성을 살펴본다. 특히, 각 구조에 대해 부채널상에서의 신호대 잡음비(SNR) 분포를 라이스 분포로 모델링함으로써 각 부채널의 채널 상태를 채널이득의 순시 평균 및 분산의 1, 2차 모멘트로 나타내고 주어진 다중경로 채널 모델에 대해 이 두 파라미터 값의 확률 분포를 유도한다. 본 논문의 결과는 part-II에서 라이스 모델링에 기초한 일반화된 동적자원할당 알고리즘을 제시하고 성능분석을 수행하는데 사용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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