이 논문에서는 서로 다른 서버배정방식을 가지는 멀티클래스 손실시스템을 연구한다. 마코프 성질을 유지하도록 상태를 정의하고 상태를 효율적으로 표현하는 방법을 살펴본다. 시스템 성능척도를 산출하기 위하여 마코프 성질에 기초한 극한확률 유도를 연구한다. 해석해 혹은 수치해를 구하여 배정방식이 시스템 성능에 미치는 영향을 비교한다.
고차원 공간에서 효과적인 이상치 탐지 방법으로 제안되었던 각도 기반 이상치 탐지(Angle Based Outlier Detection)는 객체와 객체를 비교하는 척도로 각도 개념을 사용하여 고차원 공간에서도 일반적인 거리기반 이상치 측정 방법보다 좋은 이상치 탐지 성능을 가진다. 그러나 어떤 이상치가 다른 이상치에 의해 둘러싸인 경우 정상객체와 구분하기 어렵다는 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 이상치 탐지 방법을 개선한 방법을 제안하고 실험을 통하여 기존의 방법과 제안한 새로운 방법을 비교하여 향상된 성능을 입증한다.
e-Discovery 솔루션들의 성능 평가는 일반적으로 증거 확보의 측면에서 강조 되고 있으나, 소송 진행을 위해 추가적으로 제공 되어야 할 기능적인 요소들이 많다는 의견이 제기되며, 평가 기준의 확장 및 측정 할 수 있는 척도의 다양성이 요구 되고 있는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 기존 e-Discovery 솔루션의 핵심이라 할 수 있는 증거 검색 기능 및 다양한 업무 절차에서 필수적으로 요구되는 외부적 요인을 결합하여, 객관적이며 신뢰성 있는 e-Discovery 솔루션의 성능 평가를 위한 절차를 제안한다.
CDMA 셀룰라 망의 기지국에 이용될 수 있는 선형 스마트 안테나를 이차원으로 확장시켜 성능의 척도인 출력 신호대잡음비(Output SNR: Output Signal to Noise Ratio), 출력신호대간섭비(Output SIR: Output Signal to Interference Ratio), 출력신호대간섭잡음비(Output SINR: Output Signal to Interference plus Noise Ratio)를 도출 하였다 Beam forming algorithm 으로 SCGM(Simplified Conjugate Gradient Algorithm)을 설정하고 입력신호대 잡음비, antenna element 숫자, 간섭신호의 분포 등을 변화시키며 평면 스마트 안테나의 성능을 simulate 하였다. 간섭신호들의 방위각(Azimuth angle)이 -90도 에서 +90도 사이에서 고르게 분포할 때, 평면 스마트 안테나의 성능은 같은 숫자의 element를 갖는 선형 스마트 안테나의 성능에 근접함을 보였다.
음성인식 모델상의 GPDFs(Gaussian Probability Density Functions)을 효율적으로 군집화 할 수 있는 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘은 데이터 사이의 거리 척도로 발산 거리를 사용하는 새로운 형태의 CNN(Centroid Neural Network)으로, 제한된 자원을 가지는 H/W환경의 음성인식에서 메모리 사용량을 축소하는 응용에 대한 실험 결과, 음성인식 모델인 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)에서 기존의 Dk-means(Divergence-based k-means)알고리즘을 이용한 방법과 비교하여 인식 성능의 유지와 함께 약 31.3%의 GPDFs를 더 축소할 수 있었고, 군집화 알고리즘을 적용하지 자은 전체 GPDFs를 사용한 경우와 비교해서 인식 성능의 유지와 함께 약 61.8%의 GPDFs를 압축할 수 있었으며, SNR 10㏈ 잡음 데이터에 대한 성능평가에서도 인식 성능이 유지될 수 있었다.
본 논문에서는 연속적으로 채널이 변하는 통신망에서 채널 상태 정보의 변화를 추정하여 간섭 정렬을 적용했을 때 간섭 채널의 성능을 분석한다. 채널 상태 정보의 변화를 효과적으로 추정하는 방법을 제안하고, 이를 이용하여 3-user 간섭 채널에 대해 간섭정렬 기법의 성능을 sum rate를 척도로 모의실험을 통해 분석한다. 또한 채널 추정 빈도에 따른 성능을 비교하여 성능과 계산 복잡도 간의 관계를 실험적으로 분석하였다. 실험 결과는 제안된 기법이 프레임 내에서 채널이 변하지 않는다는 가정한 기존의 방식에 비해 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 송신 측이 전송한 데이터를 오류 없이 수신하기 위해 IEEE 802.16d 서 채택하고 있는 4가지 ARQ 기법을 전송오류가 빈번하게 발생하는 무선채널환경에서 성능을 분석하였다. NS-2 네트워크 시뮬레이터를 사용하여 성능평가를 위한 시뮬레이터를 구현하였고, 성능평가의 척도로 시뮬레이션 수행시간 동안 수신 측이 송신 측으로부터 오류 없이 순서대로 수신한 총 ARQ 블록의 바이트 수와 본 연구에서 새롭게 정의한 ACK-Efficiency를 사용하였다. 성능평가 결과에 따르면 각 ARQ 기법이 다양한 우선채널환경에 띠라 서로 상이한 성능을 제공함을 알 수 있었으며, 특정 채널환경에서 데이터 전송률을 높이기 위해서는 채널상태에 알맞은 ARQ 기법을 선택해야 하고, ARQ 기법의 적절한 ACK 전송주기를 선정하는 것이 중요함을 알 수 있었다.
MANET 라우팅 기능에 혼란을 초래하여 네트워크 전송기능을 저하시키는 악성공격에 대한 대응수단으로 IDS가 사용된다. 본 논문에서는 전송패킷의 일부를 공격대상으로 하는 그레이홀 공격이 있는 MANET에서 IDS가 전송성능에 미치는 영향을 분석하고, 그레이홀 공격에 대한 효과적인 IDS 조건을 살펴본다. 성능분석은 NS-2를 기반으로 하는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하며, VoIP를 응용서비스로 하여 전송성능을 측정한다. 음성전송의 표준전송품질척도인 MOS, CCR, 종단간지연 등을 성능측정 및 분석 파라미터로 사용한다.
본 연구에서는 문헌을 기반으로 한 지식의 자동분류를 위해 최적의 클러스터링 모형을 제시하고자 하였다. 클러스터링 실험을 위해서 신문기사 실험집단과 학술논문 초록 실험집단을 구축하였고, 분류 성능 평가 척도인 WACS를 개발하였다. 분류자질로 사용한 용어의 집합은 다양한 자질 축소 기준을 적용하여 생성하였으며, 다양한 용어 가중치를 사용하였다. 유사계수 공식으로는 코사인 계수와 자카드 계수를 적용하였으며, 클러스터링 알고리즘으로는 비계층적 기법인 완전연결 기법과 계층적 기법인 K-means기법을 각각 사용하였다. 실험 결과 신문기사 원문 집단에서의 성능이 좋았으며, 완전연결 기법의 성능이 K-means 기법보다 높게 나타났다. 역문헌빈도의 적용은 완전연결 클러스터링에서는 긍정적인 효과가 나타났으나, K-means 클러스터링에서는 그렇지 못했다. 분류자질은 전체의 7.66%만 사용하였을 경우에도 성능 저하가 크지 않았으며, K-means 클러스터링에서는 오히려 성능 향상 효과가 있었다.
NRAZ 정보 신호의 기본적인 특징인 symbol rate를 검출하기 위해서는 비선형 특성을 가는 DAM (Delay-And-Multiplier) 수신시를 이용한다. 검출 성능의 척도는 DAM 수신기 출력단에서 얻어지는 rate-line 의 정규화된 SNR 이 주로 사용되며, 비화 통신에서는 LPI(Low Probability of Intercept)를 위하여 이를 낮추어야 한다. 본 논문에서는 DAM 수신기에 대한 LPI 성능을 분석하기 위해 입력 신호로 MSK 계열의 변조된 신호를 사용하였다. 특히, GSM 시스템에 사용되는 GMSK(BT=0.3)을 중심으로 분석하였다. 결과적으로, 대역 효율이 우수한 GMSK 변조 방식이 BPSK, QPSK, OQPSK , 그릭 MSK 변조 방식과 비교하여 좋은 LPI 성능을 갖는다. 분석의 공정성을 위하여 사용대역 내에서의 송신전력을 같게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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