본 논문은 support vector machine (SVM)을 사용하여 은닉 마코프 모델 (HMM)과 심잡음 존재 정보를 결합한 새로운 심장질환 분류 방법을 제안한다. 켑스트럼 특징과 HMM 비터비 (Viterbi) 알고리듬을 이용하여 입력 신호를 모든 심장질환 모델에 대하여 상태 단위로 분할하여 상태별로 로그우도 (점수)를 계산한다. 심잡음 신호의 시간적 위치 특성을 이용하기 위하여 입력신호를 두 개의 부대역으로 나누고 부대역별로 프레임 단위의 심잡음 점수를 계산한 다음, 비터비 알고리듬으로부터 구한 상태 분할 정보를 이용하여 상태단위의 심잡음 점수를 구한다. SVM은 모든 심장질환 종류에 대한 상태 단위의 HMM과 심잡음 점수를 입력으로 하여 최종적으로 심장질환을 판정한다. 심장질환 분류 실험결과, 제안한 방법은 기존의 켑스트럼 특징과 HMM 분류기를 이용한 방법에 비하여 20.4 %의 상대적 개선율을 보여준다.
본 논문에서 제안하는 CCRSVP (Candidate Casting RSVP) 알고리듬은 IEEE 802.11 무선 랜 환경에서 기존의 Mobile IP에 지능적인 멀티캐스팅 기법과 RSVP를 도입하여 고속 핸드오프의 성능을 지원하면서, QoS를 보장하고 B/W 효율성 측면에서 뛰어난 성능을 보이는 새로운 핸드오프 방법이다. 이 알고리듬은 무선 랜의 L2 정보 (BSSID)를 이용, L2 핸드오프가 발생하기 전 미리 자원 예약을 시도하며 멀티캐스팅 기법을 이용해 L3 핸드오프 지연을 타 방법에 비해 획기적으로 줄인다. 성능의 증명을 위해 RSVP 동작 과정의 특성을 이용하여 핸드오프 과정을 모델링 한다. 본 논문에서 제안한 핸드오프 모델은 RSVP를 이용한 각각의 핸드오프 알고리듬을 구별할 수 있는 파라미터를 정의하고 이를 응용한다. 또한 이들 파라미터를 적용하여 마코프 체인과 반복 접근법을 이용한 분석 방법을 소개한다. 핸드오프 모델의 분석을 통해 제안된 알고리듬이 타 알고리듬보다 자원의 효율성 면에서 더 성능이 우수함을 보인다. 자원의 효율성을 비교하기 위해 각 알고리듬의 예약될 자원이 없을 경우 블로킹되는 세션에 대한 차단 확률, 셀 내 세션 발생률에 따른 자원이 예약되는 정도를 보여주는 자원 사용률, 실질적으로 자인을 사용하고 있는 능률 세션 수 그리고 예약된 자원의 사용 효율을 나타내는 자원 효율을 비교 분석한다. 각각의 비교 항목에서 CCRSVP 알고리듬이 우수한 성능을 가짐을 확인할 수 있다.
유비쿼터스 서비스(U-service)를 제공하는 시스템은 서비스 생존성이 취약한 환경을 극복해야하는 네트워크 시스템이다. 네트워크 시스템의 생존성은 시스템 구성요소에 장애나 사고, 물리적 공격이 발생하더라도 시스템에 부여된 본연의 서비스를 중단 없이 제공할 수 있는 시스템 능력으로 정의하고 있다. 본 논문에서는 비잔틴 장애를 초래하는 의도적인 사이버테러가 네트워크 시스템에 가해졌을 때의 상황을 고려하여, 사용자 입장에서 서비스 생존성을 정량적으로 평가 할 수 있는 프레임워크를 제시한다. 본 논문에서는 무선 LAN 기반의 Jini 시스템을 생존성 정량화 모델의 예로 삼는다. 그리고 Jini 시스템이 제공하는 U-service의 생존성을 평가하기 위한 연속시간 마코프 모델을 제시하고 이를 토대로 사용자가 서비스에 접근할 수 없는 확률(blocking probability)로서 U-service 생존성을 평가하는 방안을 제시한다.
WiBro의 ACR(Access Control Router)은 ACR간을 움직일 때만 홈 에이전트와 상대 노드에게 위치등록을 하므로, 위치등록비용은 MIPv6에 비해 적지만, 이동 노드의 송수신되는 모든 패킷들은 ACR을 통해 전달되기 때문에 ACR이 관리하는 이동노드의 수가 많아지면 ACR의 패킷처리비용은 증가한다. 따라서 ACR도메인 내에 있는 이동 노드들을 관리하는 ACR이 잘 작동한다면 ACR도메인 내의 통신상태는 원활하다. 그러나 ACR이 잘 작동하지 않으면 네트워크의 delay가 발생하므로 ACR의 역할은 중요하다. 본 논문에서는 WiBro의 효율적인 작동을 위해 ACR의 성능을 측정한다. 이를 위해, 성능평가 요소로서 이동노드의 거부확률(deny probability)와 ACR 성능의 총이익을 사용한다. 그리고 이동모델로서 랜덤워크 모델을 이용한다.
본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전처리 과정에서 입력 사운드 데이터로부터 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 미리 여과해버림으로써, 제한적인 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮은 사운드 데이터들은 사전에 증폭시킴으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템은 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행한다. 한 대학 연구동내 일상생활로부터 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 제안한 시스템의 성능 분석 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본 논문에서 제안한 사운드 분류 시스템은 높은 분류 성능을 보여 주었다.
수학적 해석모델은 물리적 현상을 파악하고 실험비용을 절감하는데 활발하게 사용되지만 편의를 위한 단순화 또는 파라미터가 가지고 있는 불확실성에 의해 해석모델에 의한 예측결과는 실제현상과 차이가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제에 대해 통계적 기법을 이용하여 해석모델의 불확실성을 반영한 교정 및 검증 방법을 종이 헬리콥터를 통해 제시한다. 먼저, 같은 제원의 세 가지 종이 헬리콥터로 실시한 실험 데이터를 각 그룹으로 형성하여 두 가지 낙하해석모델에서 미지의 입력 파라미터인 항력계수를 교정하는데 사용했다. 그리고 확률분포로 예측된 낙하시간을 실험 데이터 분포와 비교하여 해석 모델을 검증하였다. 이 때, Markov Chain Monte Carlo 기법을 활용하여 항력계수의 불확실성을 정량화하였다. 또한 종이 헬리콥터의 그룹별 데이터에 대해 분산분석(Analysis of Variance)를 이용하여 제작오차와 실험오차의 관계를 비교하였고, 각 그룹이 모두 동일한 대상으로 간주해도 됨을 증명하였다.
노래음 합성이란 주어진 가사와 악보를 이용하여 컴퓨터에서 노래음을 생성하는 것이다. 텍스트/음성 변환기에 널리 사용된 HMM 기반 음성합성기는 최근 노래음 합성에도 적용되고 있다. 그러나 기존의 구현방법에는 대용량의 노래음 데이터베이스 수집과 학습이 필요하여 구현에 어려움이 있다. 또한 기존의 상용 노래음 합성시스템은 피아노 롤 방식의 악보 표현방식을 사용하고 있어 일반인에게는 익숙하지 않으므로 읽기 쉬운 표준 악보형식의 사용자 인터페이스를 지원하여 노래 학습의 편의성을 향상시킬 필요가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존 낭독형 음성합성기의 HMM 모델을 이용하고 노래음에 적합한 피치값과 지속시간 제어방법을 적용하여 HMM 모델 파라미터 값을 변화시킴으로서 노래음을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 음표와 가사를 입력하기 위한 MusicXML 기반의 악보편집기를 전단으로, HMM 기반의 텍스트/음성 변환 합성기를 합성기 후단으로서 사용하여 노래음 합성시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하여 합성된 노래음을 평가하였으며 평가결과 활용 가능성을 확인하였다.
기존의 물리적 인증도구를 이용한 방식이나 패스워드 인증 방식은 분실, 도난, 해킹 등에 취약점을 가지고 있다. 따라서 지문, 서명, 홍채, 음성, 얼굴 등을 이용한 생체 인식기술을 보안 기술로 적용하려는 연구가 진행중이며 일부는 실용화도 되고 있다. 본 논문에서는 최근 널리 보급되어 있는 임베디드 시스템중의 하나인 PDA에 음성 기술을 이용한 내장형 화자 인증기를 구현하였다. 화자 인증기는 음성기술에서 널리 사용되고 있는 벡터 양자화 기술과 은닉 마코프 모델 기술을 사용하였으며, PDA의 하드웨어적인 제약 사항을 고려하여 사용되는 벡터 코드북을 두 가지로 다르게 하여 각각 구현하였다. 처음은 코드북을 화자 등록시에 발성음만을 이용하여 생성하고 화자인증 시에 이용하는 방법이며, 다른 하나는 대용량의 음성 데이터베이스를 이용하여 코드북을 사전에 생성하여 이를 화자 인증시에 이용하는 방법이다. 화자인증기의 성능평가는 5명의 화자가 10번씩 5개의 단어에 대하여 실험하여, 각각 화자종속 코득북을 이용한 인증기는 88.8%, 99.5%, 화자독립 코드북을 이용한 인증기는 85.6%, 95.5%의 인증율과 거절율을 보였으며, 93.5%와 90.0%의 평균 확률을 보였다.. 실험을 통하여 화자독립 인증기의 경우가 화자종속 인증기의 경우보다 낮은 인식율을 보였지만, 화자종속 인증기에서 나타나는 코드북 훈련시에 발생하는 메모리 문제를 해결 할 수 있었다.
본 논문에서는 스테레오 이미지 생성 모델을 제시한 다음 이로부터 디스패리티를 구하는 과정을 유도하고 이의 해를 구하는 과정은 에너지 기반 스테레오 정합과 일치함을 수식으로 증명한다. 정합되는 화소 간의 차와 인근 화소에 해당되는 디스패리티의 차는 지수 확률분포에 근사하다는 사실을 실험적으로 확인하고 이에 근거하여 이들의 정합 파라미터를 최적화하는 식을 유도하고 이의 해법을 제시한다. 제안 알고리즘은 초기에 임의의 파라미터로 디스패리티 맵을 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 정합 파라미터를 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 디스패리티 맵을 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 제안 알고리즘을 dynamic programming과 belief propagation 기반 스테레오 매칭 알고리즘에 각각 적용하여 구한 정합 파라미터가 수렴하는지를 조사하고 이의 수렴 속도와 성능 개선 효과 등을 확인한다.
계층적 Mobile IPv6 (HMIPv6)는 기존의 Mobile IPv6의 핸드오프 성능 향상을 위해 IETF에서 제안되었다. 기존의 Mobile IPv6는 핸드오프를 하기위해 교환하는 메시지가 핸드오프의 지연을 발생시키고, 홈 에이전트 (HA: Home Agent)에 핸드오프의 처리 부하가 집중되는 문제가 있다. 계층적 Mobile IPv6는 MAP(Mobility Anchor Point)이라는 노드를 이동 노드(MN: Mobile Node)가 접속하는 지역에 위치시켜, 지역 HA처럼 동작시켜 핸드오프 성능을 향상시킨다. MN과 HA의 연결은 IPsec으로 안전한 반면, MN과 MAP과의 관계는 아직 보안이 미흡하다. MN과 MAP간의 보안이 없다면, 서로에게 정당한 MN인척, 혹은 정당한 MAP인척 하여 여러 가지 보안의 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문은 계층적 Mobile IPv6에서 안전한 MAP을 검색하는 방법을 제안하고, 수학적으로 성능을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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