본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 문서 자동 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모텔 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고 한 것들인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 종래의 디지털신호 처리 방식에 비해 소형이며 광대역폭 신호를 처리할 수 있는 AE 콘빌버가 스펙트럼 확산통신 방식에서 높은 신호처리 이득과 다이나믹 레인지를 갖는 프로그램이 가능한 정합필터로 사용 될 수 있음을 실험적으로 제시하였다. 본 실험에서 사용한 AE 콘벌버는 안전 재료인 YZ-LINbO\sub 3\ 위에 중심 주파수 50MHz, 대역폭 11MHz인 SAW 지연선을 제작하고 그 위 에 저항율 50 ohm-cm인 P형 실리콘을 장착하여 구성하였으며, 이 소자는 63? PN 코드로 변조된 P나 신호를 인가하여 신호처리이득이 18dB인 프로그램이 가능한 정합필터로 사용될 수 있음을 보였다.
자동 문서 분류는 범주 특성 벡터와 입력 문서 벡터의 유사도 비교에 의해 가장 유사한 범주를 선택하는 방법이다. 문서 분류 시스템을 구현하기 위하여 각 범주의 특성 벡터를 정보 검색 시스템의 역파일 형태로 구축하였으며, 용어 가중치를 계산하는 방법을 달리하여 문서 분류 시스템의 정확도를 실험하였다. 실험 문서는 일간지의 신문기사들을 무작위로 추출한 문서 집합을 대상으로 하였으며, 정보 검색 모델에서 보편적으로 사용되는 TF-lDF 방식이 변형된 방식에 비해 더 나은 성능을 보였다.
음성 다이얼링 구성방식, 구비기능, 시스팀동작 등에 관해서 일부 검토한 것을 기술하였으며, 이를 토대로 실험 시스팀을 구성하여 7자리의 전화번호를 대상으로 인식 결과가 터미널에 표시되도록 하고, 입력 전화번호의 확인 및 정정을 /예/, /아니오/의 음성으로 가능하도록 하는 음성 다이얼링 방식에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검토한 내용을 기술하였다
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웨어러블 컴퓨팅의 지속적인 발전과 함께, 이들이 지원하는 기능은 점점 다양화되고 전문화되었다. 하지만 기기의 종류와 기능이 늘어나면서 각 기기의 상태를 확인하는 작업 자체가 복잡하고 불필요한 시간을 소요하기도 한다. 또한 이를 시각 디스플레이에만 의존하면, 디스플레이 크기의 한계와 더불어 시각적인 과부하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 웨어러블 각 기기의 상태정보 피드백으로서 소리를 이용하였다. 실험의 순서는 먼저 시각정보에 더하여 청각정보를 추가적으로 제시하는 방식의 유용성을 검증한 다음, 기기 특정적인 청각 아이콘(Auditory Icon)의 효과를 확인하였다. 청각정보의 유용성을 확인하는 단계에서는 참가자에게 특정 기기의 위치와 그 상태에 관한 정보를 시각 디스플레이를 통해 제시하면서, 조건에 따라 다양한 형태의 청각 디스플레이를 제시하고 기기 및 상태정보 확인에 소요되는 시간을 측정하였다. 시각디스플레이의 방식은 다양하지만, 본 연구에서는 사람의 몸을 나타내는 그림 위에 기기가 장착된 위치를 붉은 점으로 표시하고, 그 상태를 텍스트로 표시하는 방식(실험 1)과 텍스트를 통해 기기의 종류와 상태를 알려주는 방식(실험 2)을 적용하였다. 기기 확인에 소요되는 반응시간을 기록한 실험결과는 시각디스플레이를 통해서만 제시하는 조건보다 시각디스플레이와 청각디스플레이를 동시에 제시하는 조건에서 나은 수행을 보여주며, 정보의 내용이 일정 범위 내에서 구체적으로 제시될 수록 수행이 증가하는 경향을 보여주고 있다. 이어지는 기기 특정적인 청각 아이콘의 효과를 확인하는 단계에서는, 소리의 높낮이를 통해 기기의 위치를 표현하는 대신, 소리만 듣고 기기가 무엇인가를 알려줄 수 있도록, 참가자 평정을 통해 기기 특정적인 청각 아이콘을 선정하고, 이를 상태정보 디스플레이에 추가하였다. 기기의 수와 제시조건은 앞선 실험과 동일하였으며, 역시 기기 및 상태정보 확인에 소요되는 반응시간을 체크하였다. 실험결과는 이전의 실험과 비슷하게 시각과 청각 디스플레이의 중복제시 조건에서 높은 수행을 보였으며, 청각 아이콘의 사용으로 인한 수행의 증가도 확인할 수 있었다. 실험 2에서는 추가적으로 청각 디스플레이의 내용에 대한 주관적인 평정을 실시 하였는데, 기기 특정적인 청각 아이콘은 참가자에게 편의성, 효용성, 적합성, 확신도에서도 높은 점수를 얻었다. 이러한 결과는 청각 피드백을 이용한 정보의 디스플레이는 착용자의 시선을 자유롭게 함으로써 일상생활의 수행을 높이고, 웨어러블 컴퓨터 디스플레이 크기의 제약을 해결하는 방법이 될 수 있는 동시에 주관적인 사용성 측면에서 발전가능성이 있음을 보여준다.
본 논문에서는 센서리스(Sensorless) BLDC 전동기의 출력 토크 능력을 향상시키기 위한 새로운 여자 방식을 제안하였다. 제안된 여자 방식은 기존의 2상 여자 방식에 3상 여자 방식을 혼합하여 12 스텝(Step)으로 운전한다. 제안된 혼합 구동 방식은 전통적인 2상 여자 방식의 6 스텝 운전 방식보다 더 큰 출력 토크를 얻을 수 있으며, 기존의 센서리스 제어에도 적용이 가능하다. 센서리스 BLDC 전동기에 대한 실험을 통해 제안된 기법의 유효성을 확인하였다.
최근의 휴대전화는 음성 통화뿐만 아니라 메시지 및 이메일 송/수신, 사진/동영상 촬영 등 다양한 종류의 작업을 수행할 수 있으며, 그 기능이 점차 확장되고 있는 추세이다. 그러나 화면 공간의 제약으로 인한 메뉴 항목명의 축약, 메뉴 항목수의 증가, 메뉴 구조의 복잡화 등의 원인 때문에 많은 사용자들이 메뉴검색에 불편함을 겪고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 연구에서는 기존의 메뉴 네비게이션을 통한 검색 방식, 하위 메뉴항목 제시 방식 이외에, 키워드 검색방식 및 유사 키워드 검색 방식을 개발하고 4가지 메뉴 검색방식의 사용성 평가실험을 수행하였다. 사용성 평가 실험 결과, 수행도 측면에서는 메뉴 검색 방식간의 차이가 유의하지 않았지만, 사용자 만족도 측면에서는 통계적으로 유의한 차이가 존재하였다. 4가지 메뉴 검색 방식 중 유사 키워드 방식은 사용자 만족도 측면에서 가장 선호되는 방식으로써, 추후 실제 휴대전화에 적용될 경우 사용자 만족도를 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.
LDD(Lightly Doped Drain) 방식에 의한 MOSFET의 제조 공정 및 특성에 관하여 실험 분석하였다. MOS 소자의 채널 길이가 짧아짐에 따라 드레인 가장자리에서 자체 형성되는 높은 전계로 말미암아 애벌런치 항복 전압(avalanche breakdown voltage)이 상당히 감소 한다. 이 전압을 높여 주기 위한 기술로서 LDD 방식이 적용되었으며 종래의 제조방식에 의한 MOSFET와 비교 기술되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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