빈 시스템에서 적정 팬을 선정하기 위해서, 빈에서 벼를 건조 혹은 통풍시킬 때 벼의 저항에 의해 발생되는 공기의 압력손실을 예측하는 모델을 개발하였다. 또한 벼의 건물 손실을 예측하기 위하여 벼의 호흡 모델을 개발하였다. 그리고 온도 및 습도 센서들을 이용한 자동계측 시스템을 사용하여 저장된 벼의 상태를 연속적으로 측정, 분석함으로써 벼의 통풍기준을 결정하고 이를 근거로 빈의 자동통풍 시스템을 개발하여 평가하였다. 공기의 정압 손실은 공기의 속도 및 벼의 함수율의 함수로서 나타내어졌으며, 일정 곡물 깊이에서 벼의 함수율이 낮을수록 그 정압손실은 증가하였다. 벼의 호흡에 의해 발생되는 이산화탄소의 양은 저장온도, 벼의 함수율, 저장 기간의 함수로서 나타낼 수 있었다. 벼의 안전 저장을 위해 곡물의 온도 및 함수율, 평형상대습도, 벼의 품질저하지수(deterioration index)에 대한 자동통풍 기준을 결정하였으며 이들을 이용해서 퍼스널 컴퓨터로 팬, 제습기 등의 통풍 장치들을 자동제어하는 자동통풍 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 곡물의 상태를 예측, 제어함으로써 14% 이하의 함수율과 4이하의 품질저하지수, 그리고 어떤 균류도 생성시키지 않음으로써 벼를 안전하게 저장할 수 있었다.
본 논문에서는 고 kW가치를 갖는 계통연계형 PV 시스템을 제안한다. 기존의 낮은 시스템 이용율을 향상 시킬수 있으며, 고kW 가치 시스템을 통한 전력 예비율 확보에 도움을 줄 수 있다. 전력저장 장치 및 에너지 충 방전용 전력 변환 장치로 구성되는 전력 조절기를 추가 함으로써 기존 시스템에 비해 PV-array 용량을 작게 설치하여도 peak-cut 효과를 크게 할수 있으며, PV시스템 설비 이용율을 높일 수 있다. 이를 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
어휘 인식 시스템에서 인식률 저하의 요인으로는 유사한 음소 인식과 부정확한 어휘 제공으로 인해 오인식 오류가 존재한다. 부정확한 어휘의 입력으로 특징을 추출하여 인식할 경우 오인식의 결과가 나타나거나 유사한 음소로 인식되며 특징 추출이 제대로 이루어지지 않으면 음소 인식 시 유사한 음소로 인식하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 음소 유사율을 이용한 어휘 인식 후처리에서의 오류 보정 후처리 시스템을 제안하였다. 음소 유사율은 모노폰으로 훈련시킨 훈련 데이터를 각각의 음소에 MFCC와 LPC 특징 추출 방법을 이용하여 구하였다. 유사한 음소는 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하여 부정확한 어휘 제공으로 인하여 오인식되는 오류를 최소화하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러패턴 학습을 이용한 시스템과 의미기반을 이용한 시스템에 비해 시스템 성능 평가 결과 MFCC와 LPC는 각각 7.5%와 5.3%의 인식 향상률을 보였다.
지문은 사람에 있어서 유일한 특징과 변하지 않는 특성으로 인하여 개인의 인증이나 식별에 많이 사용되고 있다. 이러한 특성을 가진 지문을 스마트카드의 인증과정에 이용함으로써 보안성을 높이고 사용에 편리함을 추가할 수 있다. 본 논문에서는 스마트카드와 서비스시스템 간에 지문을 이용한 인증시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 카드와 서비스시스템이 각각 특징점 정보와 방향성정보를 매칭 함으로서 스마트카드의 계산부하를 줄일 수 있고, 본인 거부율과 타인 수락율의 오류를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 중요 프로세스(privileged process)의 시스템 호출 순서(system call sequence)를 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구의 정상행위 기반 침입탐지 시스템은 정상행위를 모델링하여 시스템을 구성하고, 이와 비교를 통해 프로세스의 이상(anomaly) 여부를 결정한다. 이러한 방법은 모델링되지 않은 미지의 행위에 대한 적절한 판단을 행할 수 없으므로, 높은 오류율(false-positive/negative)을 보인다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 공격에서 공통적으로 나타나는 윈도우들을 수집하여 침입예상윈도우를 구축하고, 이를 기존의 침입탐지 시스템에 부가적으로 사용하여 효과적으로 오류율(false-positive/negative)을 낮출 수 있음을 보인다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 침입탐지는 기존의 방법에 비해 공격 탐지율은 증가하고 정상행위에 대한 오류율은 감소하였다.
본 논문에서는 오디오 워터마킹 기술을 이용하여 중앙방송국과 지방방송국간의 방송전환을 용이하게 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 방송전환을 위한 동기화 시스템에서의 오 검출은 방송사고를 일으키기 때문에, 오디오 워터마크기술을 이용할 때 신뢰성이 매우 높아야 한다. 달 논문에서는 방송동기화 시스템에 효율적으로 적용할 수 있는 오디오 워터마킹 알고리즘을 개발하고, 이를 실시간으로 적용하여 방송전환에 사용할 수 있는 시스템을 구현하였다. 개발된 오디오 워터마킹 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 방송신호의 SNR은 66.1dB로서 워터마크 삽입전의 방송신호와의 구분이 어려웠다. 강인성 테스트에서는 96kbps와 128kbps의 MP3 압축을 하였을 때에도 $100\%$의 검출율을 보였으며, -50dB 이하의 잡음첨가에 대해서도 $100\%$ 검출율을 보였다. 구현된 시스템은 240시간의 실제 방송상황에서 워터마크가 삽입된 방송신호에 대한 검출율이 $100\%$이고, 오검출율이 $0\%$로 방송시스템으로서의 신뢰성을 확보하였다.
실시간 시스템에서 태스크의 스케줄링은 매우 중요한 역할을 담당한다. 실시간 시스템에서 각각의 태스크들은 제한된 시간이 주어져 있고, 이 태스크들은 제한된 시간 내에 수행되지 못하는 경우에는 큰 피해를 입을수 있으므로 반드시 지켜져야 한다. 이에 대한 사전에 태스크 예측 가능성에 관한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 각각의 태스크 이용율을 사용하여 예측가능성을 높이기 위한 알고리즘을 제안하며, 기존의 태스크 전체 이용율을 이용한 모델과 비교 분석하였다.
본 논문에서는 서로 다른 데이터 율 신호들의 다중 접속 간섭을 제거하기 위해 그룹형 하이브리드 위너 필터링 간섭 제거 기법(Group-wise Hybrid Interference Cancellation scheme based on Wiener filtering : GHICW)을 제안하고 AWGN 채널과 레일리 페이딩 채널환경에서 그 성능을 상용검파기와 비교 분석하였다. 본 논문에서 제시한 수신 기법은 동일 데이터 율을 가진 사용자를 그룹으로 묶어 처리함으로써 기존의 간섭제거 시스템보다 시스템 처리 지연이 적고, 하드웨어 구현이 간단하며, 큰 전력으로 전송되는 높은 데이터 율 사용자의 신호들을 위너 필터를 이용해 재생하여 낮은 데이터 율 사용자와 높은 데이터 율 사용자의 수신 성능을 향상시킨다.
음소단위로 구성된 음소군들 각각에 대해 구성된 신경 회로망을 하나로 통합하는 모듈구조로 신경망을 이용하여 일반적인 예약 시스템에서 사용할 수 있는 어휘인 시간명, 월명, 지역명등 총 34 단어에 대한 인식 실험내용을 기술한다. 구문회로망(context net)를 이용하는 경우에 약 91.2%의 인식율을, 단순히 음소단위를 기반으로하여 인식할 경우에 약 72%의 인식율을 얻으므로써, 음소 단위 인식시스템의 경우에 보다 높은 인식율을 얻기 위해서는 상위 level의 처리가 수반되어야 함을 확인할 수 있었다.
어휘 인식 시스템은 부정확한 어휘 제공과 유사한 음소 인식으로 인식률이 저하되며 이는 유사한 음소인식 오인식과 효율적 특징 추출 처리를 위한 방법을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용한 음소 유사율 오류 보정 개선 시스템을 제안하였다. 음소 유사율은 모노폰으로 훈련시킨 훈련 데이터의 음소에 HMM 특징 추출 방법을 이용하였으며 유사한 음소는 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하여 인식률 향상 효과를 얻을 수 있었다. 이를 유클리디안 거리 측정법과 동적타임 워핑 시스템에 비교한 시스템 성능 평가 결과 1.2%의 향상된 97.91% 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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