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 LLR 평균값으로부터 유도되는 잡음 분산값을 중단조건으로 이용하여 BER 성능의 손실없이 계산량과 평균 반복복호 횟수를 크게 감소시킬 수 있는 효율적인 반복중단 알고리즘을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 알고리즘의 계산량은 기존 알고리즘과 비교하여 약 $66%{\sim}80%$ 정도 줄일 수 있었으며 평균 반복복호 횟수는 CE 알고리즘과 비교하여 약 $13.99%{\sim}15.74%$ 정도의 감소효과를 나타냈으며 SCR 알고리즘과 비교하여 약 $17.88%{\sim}18.59%$ 정도의 감소효과를 나타내었다.
일반 출판물과는 달리 문서 편집기를 사용하여 작성중에 있는 문서에는 사용자의 실수에 의한 오타 오류가 자주 발생한다. 이와 같은 온라인 문서에서 맞춤법 오류의 다수를 차지하는 사용자의 오타 오류는 대부분 자판을 입력할 때 주위 문자를 잘못 입력하는 경우이다. 통상적인 철자 검사기는 이러한 오류들을 형태소 분석기를 이용하여 검출하고 교정하게 된다. 즉, 입력된 어절에 대해 형태소 분석을 시도하고 분석되지 않은 어절을 철자 오류로 간주하게 된다. 그러나 오타 입력된 어절임에도 불구하고 형태소 분석에 성공한 경우에는 이와 같은 방법으로는 검출이 불가능하다. 본 논문에서는 기존 방법들이 검출하지 못했던 철자 오류들을 검출해 낼 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 문서 작성자의 오타 입력은 반복하여 입력되지 않는 경향이 있으므로 저빈도로 발생한다는 특성에 기반하여 제안되었다. 저빈도의 어절의 자소 대치를 통해 문서의 특정 구간 내의 다른 단어와 비교하여 오타일 확률이 적은 단어인 자주 나오는 단어와 매칭이 된다면 일단 오류 후보로 가정하는 것이다. 여기에는 몇 가지 경험적인 제약이 추가되어야 한다. 이러한 단어간 비교에 의한 추정은 기존에 발견하지 못했던 구문오류뿐만 아니라 일부 의미오류까지 검출할 수 있으며, 교정 후보 선정시 가중치 적용에도 사용될 수 있다.
최근 미국의 법원은 담합을 입증하려는 시도를 주로 경제적 증거에 입각하여 분석하는 추세를 보여 왔다. 하지만 담합의 존재를 입증하는데 있어서 경제분석의 역할에도 많은 이견이 날카롭게 표출되었다. 담합의 존재에 관한 경제적 증거를 분석하는 데에 있어 유일한 합리적 근거는 최신과점이론(Modern oligopoly theory)이다. 그런데 증인으로 나선 많은 경제학자들과 법원이 최신과점이론에 자신들의 분석을 뚜렷이 기초하지 않았기 때문에, 판례법의 현 상태가 불만족스럽다고 주장하는 것이 본 논문의 핵심적 내용이다. 셔먼법 제1조는 ''계약, 결합, 공모(contract, combination, or conspiracy)에 의해 초래되는 거래(즉 경쟁)의 불합리한 제한을 규제''하는데, 이러한 계약 결합, 공모의''용어들은 합의라는 하나의 개념으로 통합하여 이해''할 수 있다. 제 1조는 다수의 당사자가 ''단일한 목적, 공통된 의도와 의견의 일치, 혹은 의사의 합치(Meeting of minds)'', 즉 ''공통된 계획에 대한 의식적 참가(consious commitment to a common scheme)''를 합의한 모든 협약을 규제한다. 셔먼법 제 1조 위반을 입증하기 위해서는 일치된 행동이 합의 하에서 일어났음을 입증해야 한다. 미국 법원은 합의를 추론할 수 있는 증거력 있는 정황증거(admissible circumstantial evidence)의 원칙을 확립하였다. 독점가격에 가까운 수준의 과점가격 설정은 ''조정되었다(coordinated)''라고 칭해지는데, 이는 ''구두 합의''와 ''암묵적 합의''의 두 가지 형태로 나뉜다. 한편, 일회게임 과점 모형과 반복게임 모형은 과점이론의 핵심을 이룬다. 과점에 대한 Chamberlin의 견해는 본래 게임과 Stigler의 모형은 그와 같은 생각의 오류를 가르쳤다. 그러나 판례법은, Petroleum products antitrust litigation사건과 reserve supply사건에서 볼 수 있듯이 종종 그러한 교훈을 망각했다. 최신과정이론과 판례를 종합해 보면, 합의의 존재에 관해 경제학자가 이끌어내는 추론과 법원이 이끌어내는 추론을 포괄하는 다음의 네 가지 일반적 원칙이 도출된다. 1. 합의가 추론되기 위해서는 상호의존성을 넘는 무언가가 먼저 제시되어야 한다. 2. 합의의 존재는 일회게임 과점 모형에서의 비협조적 내쉬균형과 일치하는 행동으로부터는 추론될 수 없다. 3. 합의의 존재는, 비록 무한반복 과점게임에서의 비협조적 내쉬균형(혹은 Chamberlin-Fellner식의 과점)과 일치하더라도, 일회게임 과점 모형에서의 비협조적 내쉬균형과 일치하지 않는 행동으로부터 추론될 수 있다. 4. 증거는 구두합의의 존재를 뒷받침해야만 한다. 이러한 원칙에서 얻을 수 있는 가장 중요한 교훈은, 합의가 존재하지 않을 경우 과점상황으로부터는 독점가격이 예상될 수 없다는 사실을 법원이 인식하는 것만으로도 합의의 추론에서 범하기 쉬운 가장 큰 오류를 회피할 수 있다는 것이다.
본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 사용자의 손 모양, 특히 수화를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 손 모양 인식은 손가락 검출과 손 인식으로 크게 2가지로 나눌 수 있다. 손가락 검출을 위해 본 시스템에서는 Distance Transform을 이용하여 손의 뼈대를 검출 하고, Convex Hull을 통해 손가락을 검출하는 방법을 제안한다. 뼈대 검출은 보다 정확한 손가락을 검출할 수 있는 장점이 생긴다. 손 인식에는 손 중심과 손가락의 길이, 손의 축, 손가락의 축, 팔 중심의 위치 등을 이용하여 Decision Tree를 생성하고, 반복적 검사를 통해 인식의 오류율을 줄였다. 실험결과에서는 수화 인식이 성공적으로 잘 인식 되었다는 것을 보인다.
현대 디지털 통신 시스템에서는 여러 가지 열화 조건을 극복하기 위하여 거의 모든 시스템에서 오류정정 부호를 사용하며, 최근에는 반복적인 복호 기법으로 우수한 복호 성능 도출이 가능한 터보부호나 저밀도 패리티 검사부호 등을 사용하는 시스템이 늘고 있는 추세이다. 특히 반복적인 복호 방법으로 성능을 향상 시키는 부호를 다중안테나 시스템에서 사용하기 위해서는 수신단에서 송선 신호를 검출할 때 연판정된 채널 이득값의 계산이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 반복 복호 기법을 사용하는 다중안테나 시스템에서 효과적으로 연판정 값을 검출하는 방법에 대해 살펴보고, 여러 가지 MIMO 검출 방법에 대하여 그 유도 과정을 제시한다. 또한, 유도된 연판정 검출 방법에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하여, 제안된 방식이 적은 복잡도로 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
무선통신시스템에서의 고용량 데이터 전송을 위해 MIMO 전송은 필수적인 기술의 하나로 자리매김하였다. 더불어 열악한 채널환경에서 요구되는 성능을 만족하기 위해서는 반드시 고효율 오류정정부호를 사용하여야하며, 반복적인 복호 기법을 사용하는 터보부호나 저밀도 패리티 검사부호 등이 그 예라고 할 수 있다. 이러한 오류정정 부호들의 우수한 성능은 반드시 MIMO 검출 단에서의 정확한 연판정 검출 값이 전제되어야 한다. 본 논문에서는 매우 적은 복잡도로 효과적으로 연판정 검출 값을 복호기에 전달 할 수 있는 방법으로써 채널 행렬의 QR 분해기법을 적용한 연판정 검출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 먼저 연판정 MIMO 검출 단계를 두 단계로 나누어 복잡도를 획기적으로 감소시킬 수 있는 방법과 결합하였으며, 채널 행렬에 대하여 직접 역행렬을 구하는 방식에 비해서 안테나 수가 증가할수록 훨씬 더 적은 복잡도로 동일한 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 우선 랜 환경에서 반복 전송 알고리즘을 적용한 중계기 기반의 분산 시공간 블록 부호(distributed space-time block code: D-STBC) 복호 후 전송(decode-and-forward: DF) 협력 통신 방식을 제안한다. 반복 전송 기법에 의하여 추가적인 전송 다이버시티 이득을 얻을 수 있지만, 기존의 기법에 비해 데이터 전송률이 절반으로 감소하기 때문에 데이터 변조 성상도를 기존 기법의 2배로 사용한다. 또한, 소스 노드와 중계 노드간 전송에만 반복 전송 알고리즘을 적용하여 시스템 복잡도를 줄이고 성능 열화를 최소화했다. 제안한 알고리즘을 HiperLAN/2 레일레이 페이딩 채널에서 시뮬레이션을 통하여 비부호화 비트 오류율 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 저밀도 패리티 검사부호의 복호에서 발생하는 트랩핑 세트에 갇힌 오류를 정정할 수 있는 수정 합-곱 알고리즘을 제안한다. 원래 합-곱 알고리즘과는 달리 제안된 방법은 반복복호의 실패 원인이 트랩핑 세트인지를 판단하는 과정과 트랩핑 세트에 갇힌 오류를 정정하는 2단계 복호과정으로 구성된다. 수정 합-곱 알고리즘에서는 트랩핑 세트에 포함된 변수노드를 검색하기 위하여 실패 검사노드 집합과 경판정 비트들의 천이패턴을 이용한다. 그리고 검색된 변수노드의 정보를 반전시킨 다음 합-곱 알고리즘을 수행함으로써 트랩핑 세트에 갇힌 오류를 정정한다. 모의실험 결과 제안된 복호알고리즘은 신호 대 잡음비의 증가에 따라 지속적으로 향상되는 오류성능을 보인다. 따라서 수정 합-곱 알고리즘은 저밀도 패리티 검사부호에서 발생하는 오류마루 현상을 현저히 감소시키거나 거의 제거할 수 있는 것으로 사료된다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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