UTagger는 한국어 의미 처리를 위해 개발된 형태소분석기이며 의미 분열 기능도 가지고 있다. 정확률이 매우 높고 다앙한 기능을 갖추고 있으나 이전에 개발된 다른 형태소 분석기에 비하여 속도가 느리다는 단점을 가지고 있었다. 형태소 분석기의 빠른 속도는 많은 분야에서 요구되고 있기 때문에 본 논문에서는 UTagger의 정확률을 유지하면서 속도를 향상시키는 캐시(Cache) 방법과, 정확률을 조금 낮추면서 향상시키는 다앙한 방법들을 제시한다. 또한 상황에 따라 적합한 방법을 선택할 때 참조가 되도록 하기 위해 각 방법들 실험 결과를 정리한다.
본 논문에서는 고속 필기 한글 주소 인식을 위한 낱자 인식기를 제안한다. 인식 대상은 우편번호 여섯 자리에 할당된 주소에 출현 빈도가 높은 필기 한글 469 자이다. 제안된 방법은 낱자 인식 기법을 채택하고 있으며, 인식률과 처리속도를 향상시키기 위하여 2 단계 인식 전략을 채택하였다. 인식기로는 다층퍼셉트론, 최소거리분류기, Subspace 방법을 고려한다. 다층퍼셉트론은 비교적 높은 인식률과 처리속도를 보유하지만 출력값이 확률이 아님으로써 후처리를 필요로 하는 시스템에서 사용하기 어렵다. 최소거리분류기는 간단한 알고리즘으로 처리속도가 높고 확률을 출력하는 장점을 갖지만 인식률이 낮아 활용되기 어렵다. 또한 Subspace 방법은 인식률이 높고 확률을 출력하지만 처리속도가 매우 느리다는 단점이 있다. 따라서 제안방법에서는 처리속도가 높은 인식기 - 다층퍼셉트론, 최소거리분류기 - 를 사용하여 선인식을 수행한 후, 이 결과를 활용하여 인식 대상을 제한한 후 Subspace 방법을 사용하여 정확하게 인식하는 전략을 도입함으로써, 높은 인식결과를 유지하면서 처리속도를 높이고 후처리에 적합하도록 하였다. PE92 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 제안방법이 한글 469 자에 대하여 비교적 높은 인식률과 처리속도를 갖음을 알 수 있었다.
저온용 무연 솔더의 대표 조성으로 고려되고 있는 Sn-58Bi(융점: $138^{\circ}C$) 공정(eutectic) 조성은 우수한 강도에도 불구하고 연성(ductility) 측면에서의 문제점이 지속적으로 보고되고 있다. 따라서 이 합금계의 연성을 최대로 개선시킬 수 있으면서도 실제 상용화가 가능한 합금 조성의 개발 연구가 요청된다. 본 연구에서는 Sn-Bi 2원계 조성에서 최대의 연성을 나타내는 것으로 보고된 Sn-40Bi 조성에 미량의 합금원소를 첨가함으로써 최대의 연성을 확보하는 한편, 그 연성 특성이 변형속도에 어느 정도 민감한지를 인장 실험을 통해 결정하고자 하였다. 합금원소로는 0.1~0.5 wt%의 Ag, Mn, In, Cu를 선택하였으며, 인장 시편을 제조하여 $10^{-2}$, $10^{-3}$, $10^{-4}\;s^{-1}$의 3종류로 변형속도를 변형시켜가며 응력-변형 곡선(stress-strain curve)을 측정하였고, 조성별, 변형속도별로 최대인장강도(ultimate tensile stress, UTS) 및 연신율 결과들을 정리하였다. 합금원소를 첨가한 조성의 경우는 모든 시험 조건에서 Sn-40Bi보다 우수한 연신률을 나타내는 것으로 측정되었으나, $10^{-2}\;s^{-1}$의 빠른 변형속도에서는 그 향상 정도가 상대적으로 감소하는 경향이 관찰되었다. 특히 Sn-40Bi-0.5Ag 조성의 경우 느린 변형속도에서 특히 눈에 띄는 연신률 값을 나타내며, 모든 변형속도 조건에서 가장 우수한 연성을 나타내었다. 한편 Sn-40Bi-0.1Cu 조성의 경우 변형속도에 따른 연신률의 변화 정도, 즉, 변형속도에 따른 연신률의 민감도가 매우 커 $10^{-4}\;s^{-1}$ 속도에서는 Sn-40Bi-0.5Ag에 버금가는 연신률 값이 측정되었으나, $10^{-2}\;s^{-1}$ 속도에서는 가장 나쁜 연신률 특성을 보여주었다. Sn-40Bi-0.2Mn 조성은 최고의 연신률 향상 특성을 나타내지는 않았으나, In을 첨가한 경우보다는 대체적으로 우수한 연성을 나타내었다. 이상의 각 합금별 연성 특성은 인장시험 전의 미세조직 관찰 결과와 인장시험 후 파면부의 조직변화 관찰 결과로부터 해석되었다. 그 결과 석출상의 형성 여부, 인장 시험 중 재결정 조직의 형성 여부, 라멜라(lamellar) 조직의 분율과 라멜라 간격(lamellar spacing)의 정도 또는 $\beta$-Sn과 라멜라 조직 사이의 결정립계와 라멜라 조직 내 결정립계에서의 슬라이딩 모드(sliding mode) 변형 정도, 석출상의 크기와 분포 정도 등이 연신률 및 변형속도 민감도와 같은 연성 특성에 가장 큰 영향을 미치는 인자인 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 사전 구조와 탐색알고리즘을 개선하여 형태소분석기의 분석 속도를 향상시켰다. 형태소분석기의 분석시간은 사전탐색과 제약검사의 비중이 크다. 따라서 형태소분석기의 처리속도는 사전 탐색 기법에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 한국어 형태소분석기에서 사용되는 사전의 탐색속도 향상과 한 문서에 나타나는 동일한 어절에 대해서 cache를 사용하여 형태소분석기의 처리 속도를 빠르게 하였다. 또한 기존의 형태소분석기에서 속도 증가를 위해 사용하는 어절-형태소분석결과 사전을 활용하여 더 발전시켰다. 본 논문에서는 어절-형태소분석결과 사전을 사용할 때, 분석 속도향상을 위한 새로운 가속기법인 '하이브리드(HyBrid)'방법을 사용하여 어절-형태소분석결과 사전의 적중률을 높였다.
MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점이 있어 다양한 문제영역에서 사용되고 있다 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 실시간 처리를 요구하는 문제나 대규모 데이터 및 MLP 구조로 인해 학습시간이 상당히 긴 문제에서 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 은라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부 가중치 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률을 고정함으로써 온라인 방식에서 패턴별 갱신의 특성을 완전히 활용하지 못하는 비효율성이 발생한다. 또한, 학습도중 패턴군이 학습된 패턴과 그렇지 못한 패턴으로 나뉘고 이 가운데 학습된 패턴은 학습을 위한 계산에 포함될 필요가 없음에도 불구하고, 기존의 온라인 EBP에서는 에폭에 할당된 모든 패턴을 일률적으로 계산에 포함시킨다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습이 진행됨에 따라 패턴마다 적절한 학습률을 적용하고 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습률 및 학습생략(COIL) 방댑을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.
충돌 시 에어백 전개를 정확히 예측하기 위해서는 온도에 따른 고변형률 속도에서의 고분자 재료의 기계적 특성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 -35℃에서 85℃까지의 다양한 환경 온도에서 스플릿-홉킨슨바 시험을 통해 열가소성올레핀(TPO)와 폴리프로필렌(PP)의 고 변형률 속도에서의 기계적 특성을 측정하였다. 이를 통해 각 변형률 속도에 대한 인장 강도와 파괴 변형률을 도출하였다. 고분자 복합재료의 인장강도가 고변형률 속도 영역으로 이동함에 따라 β-전이가 지배적이 되어 Eyring plot에서 인장 강도가 비선형적으로 증가하는 결과를 보였다. 또한, LS-DYNA 소프트웨어를 사용하여 에어백 전개에 대한 변형률 속도의 영향을 검증하기 위한 에어백 모듈 충격 시뮬레이션을 수행하였다. 준정적 변형률 속도에서의 기계적 특성만을 반영하는 것보다 변형률 속도 의존적 기계적 거동을 반영하였을 때 TPO와 PP 소재의 에어백 커버 전개를 더 정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다.
음성의 발성속도가 빠른 경우에는 발성속도가 느린 경우보다 적은 정보만으로도 부호화가 가능하다 음성의 발성속도가 빠른 경우에는 청취시 낮은 주파수 대역의 정보가 높은 주파수대역의 정보보다 중요하게 된다. 음성 부호화 기술은 전송를과 복잡도를 줄이고 음질을 향상시키는 방향으로 진행되고 있다. 현재 상용화되고 있는 CELP형 보코더는 낮은 전송를에 비해 우수한 음질을 제공하지만, 기존 방식은 음성의 발성속도에 대해서 처리를 달리하지 않고 사용하고 있다. 음성의 발성속도를 측정하여 발성속도가 빠를 경우에, 발성속도가 느린 경우보다 낮은 대역의 정보만 전송한다면 전송율을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 CELP 부호화기의 전송률 감소를 위해 발성속도를 측정하는 방법을 제안한다. LSP 파라미터가 가지고 있는 정보로 음소의 변화율을 측정하였다. 각각 다른 발성속도를 갖는 음성시료에 대하여 음소 변화율을 구한 결과 발성속도가 다른 경우, 뚜렷하게 다른 음소 변화율을 갖는 것을 알 수 있었고. 빠르게 발성한 경우가 느리게 발성한 경우보다 42.8%가 높게 나왔다.
H/W에 구현되는 음성인식 시스템에서 인식속도의 향상을 위한 새로운 알고리즘이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 고속 관측확률 계산(Fast Computation of Observation Probability : FCOP) 알고리즘은 관측확률식을 근사화시키는 방법으로, CDHMM에서 상태(state)로 주어지는 확률분포함수들 중에서 일부를 효과적으로 제거하여 계산량을 최소화시키는 방법이다. 실제 H/W 환경의 음성인식에 응용한 실험 결과, 기존의 방법에 비해 인식률의 저하를 최소로 유지하며, 명령어 사이클을 $20\%\~32\%$ 감소시킬 수 있었으며, 인식속도를 약 $30\%$향상시킬 수 있었다. 제안된 알고리즘을 제한된 자원을 가지는 실제의 휴대폰에 탑재하여. 인식속도 및 인식률을 측정한 결과 인식률의 저하를 $0.2\%$ 이하로 유지하면서, 인식속도를 $30\%$ 이상 증가시킬 수 있었다.
본 논문에서는 빠르고 안정적이면서도 높은 검색 성공률을 보장하는 내용기반 음악 정보 검색 시스템을 구축하였다. 시스템 질의 구간이나 질의 길이에 따른 시스템 불안정성 문제를 해결할 수 있는 DB 구축 방법인 MFC기법과 각 Superclass별로 특징 벡터의 차수를 차등 적용하여 시스템의 검색 속도를 향상시킬 수 있는 기법을 적용하였다. Superclass를 적용한 시스템은 SuperClass를 적용하지 않은 시스템과의 검색 성공률, 검색 속도 그리고 검색 Precision 비교 실험에서 대등한 성능을 유지하면서 검색 속도를 $20\%\~40\%$ 향상시켰다.
본 논문에서는 유럽의 디지털 라디오 전송 규격인 DRM(Digital Radio Mondiale)의 Band II 대역 전송 모드인 모드 E의 전송률 향상 기법을 제안한다. DRM 모드 E는 FM 방송과의 동시방송 등의 문제를 고려하여 100kHz 대역폭에서 186kbps의 전송률을 제공한다. 하지만, 이 전송률은 모바일TV 등 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서는 부족하기 때문에 전송률의 향상이 요구된다. 논문에 제안된 전송률 향상기법은 기존의 DRM 모드에 변조방식 및 부호방식을 추가하는 방식으로 최대 350kbps의 전송률 제공이 가능하며, FAC(Fast Access Channel)의 예약필드에 신규 방식에 대한 정보를 전송함으로써 기존 시스템과 호환성을 유지할 수 있다. 모의실험 결과에서, AWGN(Additive White Gaussian Noise) 채널의 비트오류율 le-4를 기준으로 223kbps의 전송을 위해서는 13dB의 SNR(Signal-to-Noise Ratio)이 요구되며, 351kbps의 전송률 제공을 위해서는 약 18dB의 SNR이 요구됨을 확인할 수 있다. 또한, 다중경로 페이딩 채널환경에서 부호율이 1/2인 경우에는 이동속도보다는 지연확산이 성능에 영향을 주지만, 부호율이 1/2 보다 크며 150Km/h이상 증가하면 오류마루가 발생함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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