프로젝트는 비행 청소년과도 같아서 만약 부모가 세심히 주의를 기울이면 모범적으로 행동하고 부모가 등을 돌리고 돌아선 순간 불량한 행동을 한다. 이처럼 정보시스템 프로젝트는 그 관리 여부에 따라 성공여부가 결정된다. 현재 많은 정보시스템 개발 프로젝트가 완료이전에 중단되며 1/3이상의 프로젝트가 예산과 마감 시간을 넘기고 있다. 이 글에서는 나날이 복잡해지는 프로젝트 기술 요건과 많아지는 의뢰인의 요구 사항에 대해 모색해 보고자 한다.
BAE 시스템즈는 전 임직원수 12만명에 연간 매출액이 200억달러 이상인 세계적인 영국 방위산업체로 시스템, 국방 및 우주산업 분야에서 뛰어난 기술을 보유하고 있어 복잡한 첨단 시스템 업무를 관리하고 토탈 솔루션을 제공할 수 있는 원스톱 장비 및 서비스를 제공하고 있다.
기존의 전자악보들은 복잡한 인터페이스를 가지고 있어 사용하는데 불편하다는 단점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존의 전자악보 시스템들을 비교 분석하여 보다 전문적인 기능을 가지고 있으면서도 쉽게 사용할 수 있으며, 더 효율적인 연주를 할 수 있는 Two-Panel 구조의 전자악보 시스템의 인터페이스를 설계하였다.
시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있다. 그러나 주식시장의 경우 시계열 데이터임에도 불구하고 패턴 분석 및 예측은 많은 연구가 이루어지지 않고 있으며 예측도가 매우 낮다. 그 이유는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 하면 어떠한 과학적 방법으로도 그 예측은 불가능하다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov 복잡도를 이용해 측정하여 그 무작위의 정도와 본 논문에서 제시한 반 전역정렬(semi-global alignment)로 예측할 수 있는 주가의 예측의 정확간의 깊은 상관관계가 있음을 보인다. 이를 위해서 주가지수의 등락을 양자화된 문자열로 변환하고 그 문자열의 Kolmogorov 복잡도를 이용해 주가 변동의 무작위성을 측정하였다. 우리는 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이를 실험용 데이터로 사용하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov 복잡도가 높은 경우에는 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov 복잡도가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 3종류의 예측율에 대해서 투자자들이 관심이 많은 등락 예측율은 단기 예측은 12% 이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.
다중 안테나를 이용한 통신 시스템에서 반복 검출 및 복호 수신기 (iterative detction and decoding)는 비트 오류율은 상당히 줄일 수 있으나, 각 비트마다 연판정 값을 계산하여야 하므로 높은 계산 복잡도를 요구한다. 본 논문에서는 적은 계산 복잡도로 연판정 값을 얻을 수 있는 수신기 구조를 제안한다. 반복 검출 및 복호 수신기는 대부 복호기로 구 복호기 (sphere decoder)를 사용하고 외부 복호기로 저 밀도 패리티 부호 (low density parity check) 복호기를 사용한다. 연판정 값을 얻기 위한 구 복호기의 복잡도를 줄이기 위하여 트리 탐색을 레이어 별로 레이어 심볼 탐색 (Layer symbol search, LSS)를 제안한다. 그리고 채널과 잡음 상황에 따라 달라지는 구 복호기의 동작 시간을 제한하기 위하여 반복 복호 횟수를 줄이는 적응적 조기 종료를 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘 대비 20dB에서 70% 정도 낮은 계산 복잡도를 갖으며 유사한 성능을 얻을 수 있다.
본 논문은 Gaussian Mixture Model (GMM) 기반의 화자식별에서 급격한 계산 복잡도 감소를 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 GMM 기반의 화자식별 시스템은 테스트 발성의 길이, 등록 화자의 수, GMM의 크기 등 크게 세 가지 요인에 비례하는 많은 계산 복잡도를 가진다. 이러한 점은 화자식별 시스템이 다양한 응용분야에 적용되는 것을 막는 큰 요인이기에 계산 복잡도와 식별 성능 사이의 trade-off 관계는 실제 적용을 위해 가장 중요한 고려요소이다. 식별 성능을 거의 그대로 유지하면서 최대한 계산 복잡도를 감소시키기 위해 우리는 Universal Background Model (UBM) 클러스터링 접근 방법을 제시하고, 또한 이 방법은 실시간 구조의 화자식별에 적용할 수 있다는 것을 보여준다. 제안한 방법의 실험을 통해 미미한 정도의 식별 성능 저하에서 speed-up factor 6의 결과를 얻을 수 있었다.
단순하고 스테이블한 머징알고리즘의 비교횟수와 관련된 worst case 복잡도를 분석한다. 복잡도 분석을 통해 소개되는 알고리즘이 m 과 n, $m{\leq}n$ 사이즈의 두 수열에 대해 O(mlog(n/m))의 비교횟수를 요구하는 사실을 증명한다. 그래서 병합에 있어서의 하계가 $\Omega$(mlog(n/m))이라는 사실로부터 우리의 알고리즘이 비교횟수와 관련해 점근적 최적 알고리즘에 해당함 을 추론가능하다. worst case 복잡도 증명을 위해 모든 입력수열로 구성된 정의구역을 두개의 서로소인 집합으로 나눈다. 그런 후 서로소인 각각의 집합으로 부터 특수한 subcase를 구별한 후 이들 subcase 각각에 대해 점근적 최적성을 증명한다. 이 증명을 바탕으로 나머지 모든 경우에 대한 최적성 또한 추론 또는 증명 가능함을 소개한다. 이로써 우리는 복잡도 분석이 까다로운 알고리즘에 대해 투명한 하나의 해를 제시한다.
요즘 암호시스템을 효율적으로 수행하는 하드웨어의 개발이 관심의 대상이 되고 있다. 암호시스템의 효율적인 수행은 연산기의 효율적인 연산이 뒷받침되어야 한다. 특히 유한체 GF(2$^n$)에서의 곱셈기는 여러 연산 중에서 효율성이 고려되어야 할 핵심적인 연산이다. 이 논문에서는 유한체에서의 곱셈기를 시간 복잡도(time complexity)와 하드웨어복잡도(size complexity) 사이의 교환(trade-off)을 고려하여 기존 곱셈기$^{[5][12]}$의 하드웨어 복잡도인 #AND(AND gate 수)= $n^2$, #XOR(XOR gate 수) = $n^2$-1 보다 개선된 #AND = [n/2], #XOR = n([n/2+1])-$\delta$$_{n}$ (n이 짝수이면$\delta$$_{n}$ =1, n이 홀수이면 $\delta$n=0)이고 두 클럭 내에 결과를 얻을 수 있는 직렬-병렬 곱셈기를 제안한다. 우리는 기존의 논문에서 제안된 곱셈기와 구조를 달리하여 공간의 제약이 있는 하드웨어에 적합한 효율적인 연산기의 구현방안을 제시한다.
최근 사용자의 제스처를 이용한 게임 시스템에 대한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 사용자의 얼굴 및 손의 움직임을 이용하여 게임을 제어하기 위해서는 복잡한 배경 및 조명에 강건한 얼굴 및 손 영역의 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 조명 변화에 강건한 피부색 검출을 이용한 게임 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 제안된 시스템은 다음의 두 단계로부터 얼굴 및 손 영역을 추출한다. 먼저, 피부색과 유사한 물건들을 제거하기 위해 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 전경물체를 추출한다. 그 다음, 조명에 의한 깜박임이나 잡음을 줄이기 위해서 SCT 알고리즘을 이용하여 전경물체 영역 안에서 피부색 영역만을 정확하게 검출한다. 추출된 얼굴 및 손의 움직임으로부터 얻어지는 제스처는 은닉마르코프 모델을 사용하여 인식된다. 복잡한 환경에서 실험한 결과, 제안된 시스템은 정확한 피부색 영역 검출을 제공하고 이를 통한 보다 정확한 인식률을 제공할 수 있다는 것이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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