본 논문에서는 손실이 발생하는 상황에서 높은 인식률을 유지하기 위해서 손실 데이터 이론을 음성 인식기에 적용하였다 손실 데이터 이론은 일반적으로 이용되는 통계적 정합 방법인 은닉 마코프 모델 (HMM: hidden Markov model) 중 연속 Gaussian확률 밀도 함수를 이용하여 음성 특징들의 출력 확률을 나타내는 경우에 쉽게 적용할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 손실 데이터 이론의 방법 중 계산량이 적고 인식기에 적용이 쉬운 주변화(marginalization)방법을 사용하였으며 특징 벡터의 특정 차수나 시간열의 손실 검출 방법은 음성 신호의 에너지와 주위 배경 잡음의 에너지의 차이가 임계치보다 작게 되는 부분을 찾는 주파수 차감 방법을 이용하였다. 본 논문에서 제안한 손실 영역의 신뢰도 평가는 분석 구간이 모음일 확률을 계산해서 비교적 잉여 정보가 많이 포함된 모음화된 구간의 손실만을 처리하도록 하였다. 제안한 방법을 사용하여 여러 잡음 환경에 대해서 기존의 손실 데이터 처리 방법만을 사용한 경우보다 452 단어의 화자독립 단어 인식 실험을 수행한 결과 오류율측면에서 평균적으로 약 12%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 데이터통신을 사용하기 위하여 기계간의 통신을 기초로 한 TCP/IP는 CDMA/GSM을 사용한다. 이 통신방식은 근해정박부이에서는 시스템 서버에 데이터 백업을 위하여 광법위하게 사용된다. 기후나 신호적용범위 때문에 TCP/IP M2M 통신방식은 종종 데이터 전송이 실패하거나 서버에서의 데이터손실을 유발한다. 해양통신이나 기상학적인 해석을 위해서는 데이터 손실을 줄여야 한다. 본 연구에서는 데이터 전달 손실을 최소화하고 데이터복구에서 사용되는 재시도를 위하여 M2M 데이터손실을 최소화하는 소프트웨어방식을 연구하였다. 이 연구의 유용성을 입증하기 위하여 근해에 위치하는 기상용 부이에서 통신을 이용하여 연구의 유용성을 보여주었다.
최근 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 네트워크를 비롯한 많은 데이터 전송 기술이 등장하였고, 이를 이용하여 동영상을 전달하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 대부분 동영상 데이터의 스트리밍에 주안점을 두고 있기 때문에, ATM 네트워크 기반으로 손실없는 방송 제작 환경을 구축하기 위해서는 에러가 발생하더라도 고속으로 복원할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 ATM 네트워크 상에서 방송 제작 품질로 압축된 동영상을 TCP(Transport Control Protocol) 기반으로 전송하는 경우에 대하여 연구하였다. 실제 데이터의 송수신에는 잡음으로 인한 ATM 셀의 손실이 발생하게되는데, ATM 셀의 손실로 인한 패킷의 손실은 송신측의 재전송과 재전송 타임 아웃을 유발하므로 전송 성능에 지대한 영향을 미친다. 본 논문에서는 손실된 패킷의 연속적인 재전송을 통하여, 재전송 시간의 단축과 송신측 재전송 타임 아웃의 제거된 고속의 손실 복구 알고리즘을 제안하였고, 그 성능을 기존의 알고리즘과 비교하였다. 또한, 본 논문에서는 영상을 전송하는 과정에서 데이터 수신 버퍼의 오버플로우가 발생하지 않도록 충분한 버퍼 크기를 계산하는 방법에 관해서도 고찰하였다. 특히, 방송 제작 품질의 화질을 처리하는 경우에 대한 시스템 모델링을 하였고, 이 모델에 대하여 오버플로우를 일정 수준 이하로 낮추기 위한 수신 버퍼의 크기를 결정하였다.
무선 센서 네트워크에서는 멀티 홉 전송동안 높은 패킷 손실률이 발생하기 때문에 신뢰성 있는 데이터 전송방안이 필요하다. 특히, 화재 경보 시스템과 같은 event-driven 데이터가 발생하는 경우, 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해서는 손실된 패킷을 복원하기 위한 재전송 방안이 제공되어야 한다. 손실된 데이터의 재전송은 데이터를 캐쉬하고 있는 노드에 요청이 되기 때문에, 데이터를 캐쉬하고 있는 노드는 모든 데이터 패킷을 버퍼에서 유지하고 있어야 한다. 그러나 일반적으로 센서 네트워크의 노드들은 제한된 자원을 가지 있다. 따라서 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해서는 손실 패킷의 재전송 방안과 노드의 버퍼 관리 기법이 함께 제공되어야 한다. 본 논문에서는 전송 데이터의 신뢰도에 따라 데이터의 캐쉬지점을 결정하여 손실된 데이터를 복원하는 손실 복원 기법을 사용하는 데이터 전송에서의 효율적인 버퍼 관리기법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 방안의 우수성을 검증하였다.
본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 2가지의 서로 다른 기법과 이를 학습하는 알고리즘을 소개한다. 첫째방법은 손실변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하고, SVM 알고리즘으로 이 데이터를 학습하는 것이다. 이 기법은 임의의 변수에 손실 값의 빈도가 높을수록 엔트로피가 높도록 하여 이 변수가 결정트리에서 선택되지 않도록 하는 것이다. 이 방법은 손실 변수에 남아있는 정보를 모두 무시하고 새로운 값을 할당한다는 특징이 있다. 이에 반해 새로운 방법은 손실 값을 제외하고 남아있는 정보로 엔트로피 확률을 구하고 이를 손실 변수의 추정 값으로 사용하는 것이다. 즉, 불완전한 학습데이터로부터 소실되지 않은 많은 정보들을 이용해 소실된 일부 정보를 복구하고 딥러닝을 이용해 학습한다. 이 2가지 방법은 학습데이터에서 차례로 변수 하나를 선택하고, 이 변수에 손실된 데이터의 비율을 달리하면서 서로 다른 측정값들의 결과들과 반복적으로 비교함으로써 성능을 측정한다.
무선 통신 환경에서 기지국 안테나를 떠난 전파가 수신안테나에 도달하는 과정 중에 발생하는 전파 손실은 매우 복잡한 비선형 함수이다. 본 논문에서는 신경회로망을 사용한 전파 손실 모델을 제안하고, 3차원 지형 데이터를 이용하여 전파 환경을 반영할 수 있는 특징을 추출하여 이를 신경회로망에 적용함으로써 전파손실 예측모델을 생성하는 방법을 소개한다. 각 필드 측정 데이터에 대한 특징 값을 이용하여 신경회로망을 학습하여 예측모델을 완성한다. 또한, 서울 도심 지역의 실제 PCS 서비스 환경에 대한 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.
무선 인터넷 환경하에서 신뢰성이 보장되어야 할 데이터의 전송이나 음성 데이터의 전송시에 혼잡으로 인한 손실이 발생했을 때, 라우터나 스위치에서의 손실을 네트웍 레이어에서 직접 복구를 함으로서 양단에서의 손실을 극소화함은 물론 지연시간을 최소화하여, 멀티미디어 데이터의 재생시에 치명적으로 작용할 수 있는 Jitter의 발생을 줄이며 네트웍 레이어에서의 손실을 최소화함으로써 무선 링크를 통한 복구 횟수를 줄여서 신뢰성 향상 및 전반적인 모바일 네트웍의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시하고 이에 대한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 입증하도록 하겠다.
최근 인터넷 뿐만 아니라 이동 컴퓨팅 환경에서도 멀티미디어 정보와 같은 실시간 데이터의 이용이 증가함에 따라 실시간 데이터의 효육적이고 안정적인 전송 방법들이 요구되고 있다. 현재 실시간 데이터를 전송하기 위해서는 RTP가 사용되는데 이 프로토콜은 주로 UDP의 상위계층에서 동작하도록 설계되었기 때문에 안정된 전송을 보장받지 못하며 따라서 패킷 손실을 피할 수 없다. [1,2]. 특히 제한된 무선 대역폭을 이용하는 이동 컴퓨팅 환경에서는 기존의 인터넷보다도 더 많은 패킷들이 손실될수 있다. 본 논문에서는 유선 및 무선망 환경에서의 실시간 데이터 전송시 발생되는 패킷 손실특성을 길버트 모델에 기초하여 확률적으로 분석하고 이를 기반으로 새로운 복구 방법을 제안한다. 제안하는 실시간 데이터의 복구 방법에서는 수신자 측에서 분석한 패킷의 손실률에 따라 송신자 측이 패킷에 부가하는 잉여 데이터의 양을 가변적으로 조절함으로써 사용중인 네트워크의 패팃 손실 특성을 반영할 수 있다. 특히 잉여 데이터들의 오프셋 값들을 비연속적으로 설정함으로써 간헐적인 패킷 손실과 연속적인 패킷 손실 모두에 대처할 수 있는 특징이 있다. 이러한 특징은 기존의 네트워크에 비해 패킷의 손실률이 높고 급격한 트래픽 변이를 가지는 이동 컴퓨팅 환경에 잘적용될수 있다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 확률 이론에 근거하기 때문에 기존의 인터넷과 같은 유선망 환경에서도 비슷한 손실 특성을 가지는 경우에 적용가능하다. 제안된 방법은 Mobile IP 및 RTP/RTCP를 이용하여 구현되었드며 실시간 데이터의 전송에 효율적임을 실험적으로 보였다.
모바일 로봇은 다양한 환경에서 임무를 수행하기 때문에 산업 분야에서 크게 활용되고 있다. 모바일 로봇이 작업을 수행하기 위해서는 경로를 생성하고 장애물을 탐지하기 때문에 실시간으로 로봇의 정확한 위치를 파악하는 것은 중요하다. 특히, 실내 환경에서 자율주행하는 모바일 로봇은 주어진 일을 정해진 영역에서 수행할 때, 보다 정밀한 측위 성능이 요구된다. 모바일 로봇은 무선통신 환경에서 송수신 데이터의 손실이 빈번히 발생하며, 데이터 손실 발생 시 예측 기술을 통해 로봇 스스로 자신의 위치를 파악하여 임무 수행을 이어 나가야 한다. 본 논문에서는 모바일 로봇의 위치 추정 정확도를 향상시키고, 데이터 손실 문제를 해결하고자 확장 칼만 필터 기반의 알고리즘을 제안한다. 삼변측량은 해당 순간에만 측정한 값을 사용하여 측위 성능이 부정확한 반면, 제안한 알고리즘은 데이터 손실 환경에서 예측 측정값의 잔차를 이용하기 때문에 모바일 로봇의 정밀한 위치 추정이 가능하다. 제안한 알고리즘의 우수한 성능 검증을 위하여 데이터 손실이 없는 환경과 데이터 손실 환경에서 모바일 로봇의 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문은 시간 지연 및 데이터 손실이 존재하는 양방향 원격 조작 시스템의 안정성을 확보하기 위해 에너지 제한 알고리즘을 적용한다. 다양한 실험 결과, 자유 공간 실험에서는 단방향 2.5 초까지의 시변 시간 지연(variable time delay), 벽 접촉 실험에서는 단방향 0.3 초까지의 시변 시간 지연에 대해 전체 시스템이 안정적으로 거동하는 것을 확인하였다. 또한 데이터 손실 발생 시 이전 데이터를 유지하는 방법을 이용하여 에너지 제한 알고리즘을 적용하면 90%까지의 데이터 손실이 발생할 경우에도 시스템의 안정성을 보장할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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