본 논문은 국내에서는 처음으로 수행된 대양횡단거리의 포장거리 전송실험에 관한 것이다. 오류정정부호와 반복순환 루프 기법을 이용하여 40 Gb/s (16채널$\times$2.5 Gb/s) WDM 신호의 10,880 km 전송실험을 성공적으로 수행하였다. 이는 태평양을 충분히 횡단할 수 있는 거리이다. 10,880 km 전송 후에도 16개 모든 채널의 비트오류률은 $10^{-10}$ 이하로 측정되었다.
본 논문은 MAP(Maximum A Posteriori) 복호 알고리즘을 이용한 MAP Decoder의 설계에 관해 다룬다. 채널코딩기법은 채널을 통해서 디지털 정보를 전송할 때 신뢰성을 제공하기 위해서 사용되어진다. 즉 수신 단에서 수신된 정보의 오류를 검사하고 수정하기 위한 목적으로 송신 단에서는 디지털 정보에 부가 정보를 첨가해서 전송하게 된다. 그래서 무선 이동 통신에서 성능이 우수한 채널코딩기법은 우수한 통신 품질을 위해서는 필수적이라고 할 수 있다. 최근에 Shannon의 한계에 매우 근접한 성능으로 많이 알려진 오류정정부호로 터보코드가 발표되었고 많은 연구가 진행되고 있다. 터보코드의 부호기로는 RSC(Recursive Systematic Convolutional) 코드가 사용되며 복호 알고리즘으로는 주로 MAP 복호 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안된 MAP 복호기는 하드웨어로 구현하기 위해서 변형된 LOG-MAP 복호 알고리즘을 이용하였고 터보디코더의 반복 복호에 이용할 수 있다.
본 논문은 MAP (Maximum A Posteriori)복호 알고리즘을 이용한 MAP Decoder의 설계에 관해 다룬다. 채널코딩기법은 채널을 통해서 디지털 정보를 전송할 때 신뢰성을 제공하기 위해서 사용되어진다. 즉 수신 단에서 수신된 정보의 오류를 검사하고 수정하기 위한 목적으로 송신 단에서는 디지털 정보에 부가 정보를 첨가해서 전송하게 된다. 그래서 무선 이동 통신에서 성능이 우수한 채널코딩기법은 우수한 통신 품질을 위해서는 필수적이라고 할 수 있다. 최근에 Shannon의 한계에 매우 근접한 성능으로 많이 알려진 오류정정부호로 터보코드가 발표되었고 많은 연구가 진행되고 있다. 터보코드의 부호기로는 RSC (Recursive Systematic Convolutional) 코드가 사용되며 복호 알고리즘으로는 주로 MAP 복호 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안된 MAP 복호기는 하드웨어로 구현하기 위해서 변형된 LOG-MAP 복호 알고리즘을 이용하였고 터보디코더의 반복 복호에 이용할 수 있다.
본 연구는 지식과 정보가 경쟁력이 되고 있는 현대 사회에서 고령자들이 웹을 통하여 보다 쉽게 정보를 찾을 수 있는 웹 네비게이션 디자인의 유형을 개발하고자하였다. 예비조사를 통하여 고령자를 위한 웹 네비게이션 디자인의 유형을 제안하였고 30 명의 고령자 그룹을 대상으로 정보 검색 소요 시간, 오류발생 측면, 웹 네비게이션 디자인 요소의 크기와 위치, 레이아웃에 관한 조사를 하였다. 측정된 정보 검색 소요 시간은 반복측정 이원변량분석에 의하여 분석하였고 비디오 분석과 사후 설문조사를 실시하였다. 고령자에게 이상적인 웹 네비게이션 디자인은 페이지의 상단에 가로로 길게 위치한 글로벌 메뉴 아래에 세로로 서브 카테고리 메뉴가 나타나는 유형이며 롤오버 메뉴와 단계적으로 분류된 메뉴, 크게 처리된 본문과 레이블, 움직이지 않는 이미지가 고령자가 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 하였다. 이상에서 제시하는 바와 같이 사용편의성을 위한 웹 네비게이션 디자인에서는 고령자가 효율적으로 오류 없이 정보를 쉽고 편하게 찾을 수 있으며 고령자를 위한 웹 네비게이션 디자인의 개발은 고령화 사회에서 노인계층의 인터넷 사용을 활성화 시킬 수 있을 것이다.
본 논문은 MAP(Maximum A Posteriori) 복호 알고리즘을 이용한 MAP Decoder의 설계에 관해 다룬다. 채널코딩기법은 채널을 통해서 디지털 정보를 전송할 때 신뢰성을 제공하기 위해서 사용되어 진다. 즉 수신단에서 수신된 정보의 오류를 검사하고 수정하기 위한 목적으로 송신단에서는 디지털 정보에 부가 정보를 첨가해서 전송하게 된다. 그래서 무선 이동 통신에서 성능이 우수한 채널코딩기법은 우수한 통신 품질을 위해서는 필수적이라고 할 수 있다. 최근에 Shannon의 한계에 매우 근접한 성능으로 많이 알려진 오류정정부호로 터보코드가 발표되었고 많은 연구가 진행되고 있다. 터보코드의 부호기로는 RSC(recursive systematic convolutional)코드가 사용되며 디코딩 알고리즘으로는 주로 MAP 복호 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안된 MAP 복호기는 하드웨어로 구현하기 위해서 변형된 LOG-MAP 복호 알고리즘을 이용하였고 터보디코더의 반복 복호에 이용할 수 있다.
일반적으로 사용단계의 구조물은 시간이 경과함에 따라 초기의 설계, 시공상 오류에 의한 초기결함, 반복하중 그리고 취약한 환경 등 외부 조건에 노출될 경우에는 구조물 본연의 성능을 점차 상실하게 되어 심지어는 인명과 재산권을 위협하는 대형 붕괴사고를 일으키기도 한다. 따라서 구조물의 사용성을 적정 수준 이상으로 유지하기 위해서는 정기적인 점검을 통해 잔존수명을 미리 예측하여야 함은 물론, 최적의 보수시기와 보수방법을 알려줄 수 있는 시설물 모니터링시스템이 요구되고 있다. (중략)
문서 여과 문제 (text filtering)는 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 따라서 증가하고 있는 추세이다. 이 논문에서는 새로운 학습 방법인 에이다부스트 학습 방법을 문서 여과 문제에 적용하여 기존의 방법들보다 우수한 분류 결과를 나타내는 문서 여과 시스템을 생성하고자 한다. 에이다 부스트는 간단한 가설의 집합을 생성하고 묶는 기법인데, 이 때 각각의 가설들은 문서가 특정 단어를 포함하고 있는지 검사하여 이에 따라 문서의 적합성을 판별한다. 먼저 최종 여과 시스템을 구성하는 각 가설의 출력이 1 또는 -1이 되는 이진 가설을 사용하는 기존의 에이다부스트 알고리즘에서 출발하여 좀 더 최근에 제안된 확신 정도 (실수값)를 출력하는 가설을 이용하는 에이다부스트 알고리즘을 적용함으로써 오류 감소 속도와 최종 오류율을 개선하고자 하였다. 또 각 데이타에 대한 초기 가중치를 연속 포아송 분포에 따라 임의로 부여하여 여러 번의 부스팅을 수행한 후 그 결과를 결합하는 방법을 사용함으로써 적은 학습 데이타로 인해 발생하는 과도학습의 문제를 완화하고자 하였다. 실험 데이터로는 TREC-8 필터링 트랙 데이타셋을 사용하였다. 이 데이타셋은 1992년도부터 1994년도 사이의 파이낸셜 타임스 기사로 이루어져 있다. 실험 결과, 실수값을 출력하는 가설을 사용했을 때 이진값을 갖는 가설을 사용했을 때 보다 좋은 결과를 보였고 임의 가중치를 사용하여 여러번 부스팅을 하는 방법이 더욱 향상된 성능을 나타내었다. 다른 TREC 참가자들과의 비교결과도 제시한다.
DVB-S2에 적용되는 Shannon의 채널 용량 한계에 근접한 LDPC 부호는 복호화의 낮은 복잡도와 좋은 거리 특성으로 오류마루 현상인 나타나지 않고, 완성 병렬 처리가 가능하다. 하지만 구현상에 있어서 큰 블록 사이즈 및 많은 반복 횟수 때문에 복호과정에서 고속화가 어렵다. 이에 본 논문에서는 HSS(Horizontal Shuffle Scheduling) 방식을 연구하여 최적의 반복횟수를 제시한다. 고속 복호를 위한 복호과정의 한 방법으로 HSS 방식은 체크 노드를 중심으로 체크 노드가 업데이트 되는 과정에서 비트 노드도 같이 업데이트 되기 때문에 한 번의 반복이 끝났을 때 비트노드는 여러 번 반복한 효과를 가지게 된다. 결국 기존에 제시된 반복횟수보다 HSS 방식을 적용하였을 때 더 적은 반복 횟수로 동일한 성능을 얻을 수 있다. HSS 방식을 적용하여 시뮬레이션 한 결과, 각각의 부호화율에서 동일한 성능으로 최소 30% ~ 최대 50% 만큼 반복횟수를 줄일 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능 향상을 위하여 음성의 채록환경 및 데이터량 등을 고려한 효과적인 언어모델 작성방법을 제안하고, 이를 항공편 예약시스템에 적용하여 성능 평가 실험을 실시한 결과 $91.6\%$의 인식률을 얻어 제안한 방법의 유효성을 확인하였다. 이를 위하여 소량의 200문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 좀더 강건한 단어발생 확률을 가지도록 하기 위해 일반적으로 대어휘 연속음성인식에서 많이 이용되고 있는 단어 N-gram 언어모델을 도입하고 이를 다양한 발성환경을 고려하여 1,154문장으로 확장한 후 동일 문장'을 반복 학습하여 언어모델을 작성하였다. 인식에 있어서는 오인식과 문법적 오류를 최소화하기 위하여 forward - backward pass 방법의 stack decoding알고리즘을 이용하였다. 인식실험 결과, 평가용 3인의 200문장을 각 반복학습 회수에 따라 학습한 각 언어모델에 대해 평가한 결과, forward pass의 경우 평균 $84.1\%$, backward pass의 경우 평균 $91.6\%$의 문장 인식률을 얻었다. 또한, 반복학습 회수가 증가함에 따라 backward pass의 인시률의 변화는 없었으나, forward pass의 경우, 인식률이 반복회수에 따라 증가하다가 일정값에 수렴함을 알 수 있었고, 언어모델의 복잡도에서도 반복회수가 증가함에 따라 서서히 줄어들며 수렴함을 알 수 있었다. 이상의 결과로부터 소량의 텍스트 데이터를 이용한 제한된 태스크에서 언어모델을 작성할 때 반복학습 방법이 유효함을 확인할 수 있다.
패혈성 뇌증은 직접적인 뇌실질 침범 없이 두개외 감염성 질환에 의해 간접적으로 유발되는 뇌 기능부전을 일컫는다. 이는 패혈증의 원인이 되는 모든 질환에 의해 발생될 수 있으므로 임상에서 드물지 않게 경험할 수 있다. 또한 원인 질환의 전형적인 증상보다는 신경계 증상이 주 증상인 경우에는 진단적 오류를 범할 수 있으므로 그 개념에 대한 이해가 필요하다. 저자들은 주 임상양상이 혼수와 간효소치 급증이었던 환아를 반복적인 진찰과 복부 영상검사를 통해 최종적으로 급성 충수염에 병발된 패혈성 뇌증으로 진단한 1례를 경험하여 문헌 고찰과 함께 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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