본 논문은 고밀도 광 기록 저장장치에서 오류의 주 원인이 되는 tangential tilt의 문제를 해결하기 위한 개선된 부분응답최대유사도 신호 검출 방법을 제안한다. 틸트의 변화에 따라 등화기 계수와 비터비 디코더의 가지 기준값을 적응적으로 갱신하여 채널의 변화에 잘 적응하도록 하였다. 채널의 변화를 감지하는 요소로 주기적으로 반복되는 데이터의 동기패턴을 이용하여 누적 평균을 취한 후 변화량에 해당되는 등화기 계수값과 비터비 디코더의 가지 기준값을 동시에 갱신한다. 제안된 방법을 적용한 결과 기존의 PRML 검출기에 비해 비트 오류율 10-6에서 최대 4dB이상 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다중레벨 부호변조를 내부구성부호로 사용하고 길쌈부호를 외부구성부호로 사용하는 직렬연접 다중레벨 부호변조가 제안된다. 그리고 제안된 직렬연접 다중레벨 부호변조의 세 가지 복호방안에 대한 성능이 비교 및 분석된다. 모의실험 결과 제안된 직렬연접 다중레벨 부호변조에서 반복복호 횟수의 증가에 따라 그 성능을 향상시키기 위해서는 내부구성부호와 외부구성부호사이의 반복복호가 수행되어야 한다. 그리고 본 논문에서 제시된 세 가지 방안 중에서 내부 다중레벨 부호변조의 반복적 다단계복호와 내부구성부호와 외부구성부호사이의 반복복호를 모두 수행하는 Scheme 3의 오류성능이 가장 우수하였다. 또한 Scheme 3과 다른 방안들과의 성능차이는 신호 대 잡음비가 증가할수록 더욱 증가하였다. 그러므로 직렬연접 다중레벨 부호변조의 복호방안으로는 Scheme 3이 적합하리라 사료된다.
목적: 본 연구는 색각검사법의 반복측정에 따른 결과의 재현성을 평가하기 위해 진행하였다. 방법: 연구 대상자는 선천성 색각이상을 가지고 있지 않은 일개 대학교 안경광학과 학생 30명이었다. 색각이상검사 종류는 한식색각검사와 Hans 15 hue 검사 그리고 Lanthony D 15 hue 검사를 선택하였고, 3명의 검사자를 비교하기 위한 검사에서는 이시하라검사도 추가하였다. 결과: 가성동색표에서는 모두 정상으로 분류되어졌으나, 색분별법에서는 1명이 약한청황색각이상을 보였다. 가성동색표는 3번의 측정 및 검사자간 결과값이 일치하였으며, 색분별법 반복 측정에서 경미한 오류들의 차이가 나타났다. 그러나 실제 색각이상자의 분류에 있어서는 반복측정에 따른 결과값이 차이는 나타나지 않았다. 결론: 각 검사자는 비교적 간단한 색각검사라도 좀더 숙련된 기술로 피험자를 대하는 것이 필요하다. 피험 자 역시 세 번의 측정으로 인한 경험에 의존하여 색각검사를 하기보다는 매 검사는 신중을 기해야 함이 요구되어 진다. 선별검사에서는 두 가지 검사의 병행이 요구되어진다.
어플리케이션의 구매 결정 소요시간이 짧은 동시에 구매 취소 역시 간편한 모바일 앱의 속성을 고려했을 때, 사용 편리성은 모바일 앱이 제공해야 할 다양한 품질 요소들 중 상위의 우선순위를 가지는 요소라 할 수 있다. 이러한 배경에서 모바일 앱 개발자들은 앱의 상품성을 저하시키는 사용성 저해 요소를 여러 가지 측면에서 최소화시키는데 많은 노력을 기울이고 있다. 모바일 앱의 사용 편리성을 저해하는 대부분의 요소는 GUI 설계시에 발생되는 잠재적인 오류들로부터 기인한다. 우리는 앞선 연구에서 사용자 행위 로그를 이용한 모바일 앱의 사용성 분석 기법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 앞선 연구 결과를 토대로 사용자 행위로그를 유한 상태 모델로 표현하고, 여러 명의 사용자로부터 추출된 사용자 행위모델을 병합하여 설계자의 의도가 반영된 설계 행위모델과 비교해 나감으로써, 체계적으로 모바일 앱의 GUI 모델상에 잠재된 사용성 저해 요소 검출해 내는 기법을 제안하고 있다. 또한 기존 개발자들이 사용성 오류 검출을 위해 행해왔던 반복적인 테스트 작업의 부담을 줄이기 위해, 본 논문에서는 제안 된 기법의 자동화가 가능하도록 하는 사용성 오류검출 자동화 도구를 함께 제안하고 있다. 제안된 기법과 도구의 효용성은 실제 오픈 소스 앱 개발자들에 의해 제기된 GUI 이슈 리포트와 제안된 기법에 의해 검출된 이상징후들 간의 비교를 통해 논의하고 있다.
센서 네트워크의 위치추정의 정밀도를 높이기 위해서는 NLOS신호의 제거가 필수적이다 따라서 본 논문에서는 위치추정의 정밀도를 높이는 방안으로 NLOS부터 수신한 신호로 추정한 좌표를 반복적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였고 이를 시뮬레이션 하여 성능을 검증하였다. 제안한 알고리즘을 사용하였을 경우 10개의 LOS 신호로 추정한 좌표를 가지고 최대 약 3.5미터의 오차범위 내로 위치 추정을 할 수 있음을 확인하였고, NLOS 좌표의 감소에 따라서도 약 1.5미터의 위치추정 정밀도를 향상시킬 수 있었다.
음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.
영상 워핑은 입력 영상을 주어진 조건에 적합하게 변형하는 기술로, 최근 영화나 애니메이션 분야에서 캐릭터의 얼굴 형상을 변형하는데 활용되고 있다. 얼굴 특징을 기반으로 형상을 변형하는 워핑 방법 가운데 하나인 메쉬 워핑은 입력 영상에서 눈, 코, 입 주변의 사각형 모양의 메쉬 그룹을 형성하여 1:1정합시킴으로써 워핑 영상을 생성하는 방법이다. 이는 메쉬 제어점 좌표에 오차가 있거나 작은 면적의 메쉬로 세분화되어 생성된 경우 메쉬들의 경계 선분에서 결과 영상이 일그러지는 문제점이 있다. 본 연구는 얼굴의 자연스러운 워핑 영상을 생성하는 과정에서 오류 발생을 최소로 하며 정확한 결과를 적은 연산량과 시간에 처리하기 위해 삼각형기반의 영상 보간 기법을 제안한다. 우선 얼굴을 대표하는 특징점들을 찾고 이들을 연결하여 기본 삼각형 메쉬를 구성한다. 제안하는 방법은 기존의 메쉬 워핑과 비교하여 연산 처리량과 시간은 단축되면서 워핑 과정에서의 오류 발생을 줄일 수 있음을 실험으로 보인다.
터보부호는 디지털 이동통신 시스템에서 사용되는 오류정정 부호화 기법의 일종으로서 반복복호가 진행됨에 따라 AWGN 채널 환경에서 우수한 BER 성능을 나타낸다. 그러나 다양한 채널 환경에서 반복 횟수가 증가하면 복호하는데 필요한 지연시간과 계산량이 증가하는 단점을 가진다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 반복 후에 반복복호를 효율적으로 중단시킬 수 있는 중단조건이 필요하게 된다. 본 논문에서는 터보 복호기의 최종 연판정 출력값인 LLR의 분산값을 중단조건으로 이용하여 BER 성능의 손실없이 모든 SNR 영역에서 평균 반복복호 횟수를 크게 감소시킬 수 있는 효율적인 반복중단 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 높은 SNR 영역에서 제안된 알고리즘의 평균 반복복호 횟수는 외부정보 값에 대한 분산값을 이용한 방법과 비교하여 약 $34.66{\sim}41.33%$ 정도의 감소효과를 나타내었다. 낮은 SNR 영역에서 CE 알고리즘과 비교하여 약 $13.93%{\sim}14.45%$ 정도의 감소효과를 나타냈으며, SDR 알고리즘과 비교하여 약 $13.23%{\sim}14.26%$ 정도의 감소효과를 나타내었다.
터보부호는 디지털 이동통신 시스템에서 사용되는 오류정정 부호화 기법의 일종으로서 반복복호가 진행됨에 따라 AWGN 채널 환경에서 우수한 BER 성능을 나타낸다. 그러나 다양한 채널 환경에서 반복 횟수가 증가하면 복호하는데 필요한 지연시간과 계산량이 증가하는 단점을 가진다. 이를 해결하기 위해서는 적절한 반복 후에 반복복호를 효율적으로 중단시킬 수 있는 중단조건이 필요하게 된다. 본 논문에서는 터보 복호기의 현재 복호 과정에서 첫 번째 복호기와 두번째 복호기의 외부정보 값에 대한 부호변화율을 중단조건으로 이용하여 BER 성능의 손실없이 낮은 SNR 영역에서 평균 반복복호 횟수를 크게 감소 시킬 수 있는 효율적인 반복중단 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 낮은 SNR 영역에서 제안된 알고리즘의 평균 반복복호 횟수는 CE 알고리즘과 비교하여 약 $12.48%{\sim}22.22%$ 정도의 감소효과를 나타냈으며 SDR 알고리즘과 비교하여 약 $20.43%{\sim}54.02%$ 정도의 감소효과를 나타내었다.
본 연구는 일반노년층을 대상으로 단어정의하기 과제를 실시하여, 노화에 따른 구체명사와 추상명사의 단어정의하기 능력 변화를 살펴보았다. 대상자는 55~64세, 65~74세, 75~84세, 85세 이상의 네 개 연령집단으로 분류된 총 382명의 일반노인들이었다. 5개의 구체명사와 5개의 추상명사로 구성된 단어정의하기 과제를 실시하여, 단어정의 점수, 주요의미/부수의미의 개수 및 비율, 오류유형을 분석하였다. 연구 결과 구체명사의 정의점수, 주요의미/부수의미의 개수 및 비율은 네 집단 간 차이가 모두 유의하였다. 추상명사의 경우, 높은 연령집단인 75~84세와 85세 이상 집단 간 차이를 제외한 모든 연령집단 간 차이가 통계적으로 유의하였다. 오류의 산출빈도는 85세 이상 집단에서 급격한 증가를 보였으며 오류유형의 산출비율은 55~64세, 65~74세 집단에서 개인적 경험 오류, 75~84세 집단에서 목표어휘 반복 오류, 85세 이상 집단에서 무반응 오류가 가장 높았다. 이러한 결과는 구체명사와 추상명사 모두 노화가 진행됨에 따라 의미망 내에서의 어휘 및 의미자질들의 확산적 활성화가 제한되어 주요의미와 부수의미의 개수가 감소하고 이로 인해 단어에 대한 정의 내용 또한 빈약해진다는 것을 의미한다. 또한 연령이 높은 집단일수록 의미망 내에서 목표어휘와 가까운 거리에 있는 주요의미의 비율이 증가하였다. 본 연구는 다양한 연령대의 노인집단을 대상으로 단어정의하기 능력을 살펴보아, 노화에 따른 언어능력 특성을 제시하였다는 점에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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