실생활과 밀접한 임베디드 시스템들이 인터넷에 연결되어 점차 복잡해지고 시스템 사용 패턴 또한 다양해짐에 따라 임베디드 시스템의 안전성 문제가 대두되고 있다. 임베디드 시스템의 상호작용에 대한 안전성을 분석하기 위서는 시스템 모델을 정형적으로 기술하고 이를 이용하는 체계적인 안전성 분석 방법이 필요하다. 이 연구에서는 Labeled Transition Systems (LTS)를 이용하여 시스템 모델과 속성 모델을 기술하고 안전성 속성이 만족되는지 검사하는 방법을 제공한다. 이 연구에서는 기존 합성적 안전성 분석 방법의 문제점을 해결하기 위해 시스템 모델을 속성모델 관점에서 축약하여 생성한 후에 두 모델 간의 행위 일치 관계를 이용하여 안전성 분석을 수행한다.
다중프로세서 시스템에서 임의의 시점에 비주기 태스크들의 스케줄링 가능성을 판단하기위한 알고리즘으로서 합성 이용율이 Abdelzaher등에 의해 제시되었는데, 이들은 임의의 시점에 합성이용율의 상한 값인 0.59를 넘지 않으면 비주기 태스크들이 스케줄링 가능 하다는 것을 증명 하였다. 하지만 이 방법은 비주기 태스크들의 프로세서 이용율 계산 시 태스크가 실제 모든 실행시간을 종료하여 더 이상의 실행시간을 갖지 않더라도 현재요청집합에 속해 있다면 실행시간과 종료시한을 합성 이용율에 포함하기 때문에 스케줄링 가능한 태스크들이 실행 불가능한 경우로 판단되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하여 다중프로세서 시스템에서 더 많은 비주기 태스크들이 스케줄링 가능 하도록 개선된 합성 이용율 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 원형편파를 송신하고 수직 및 수평편파를 합성하는 방식의 원형편파 다이버시티시스템을 설계 및 제작하였나. 중심주과수 2.4GHz의 수직 및 수평편파안테나 그리고 90도 Hybrid Combiner를 설계 제작하여 원형편파 다이버시티시스템의 송신계를 구성하였고, 수직 및 수평편파 안테나와 편파 다이버시티 합성기를 설계 제작하여 원형편파 다이버시티시스템의 수신계를 구성하였다. 선계에 사용된 프로그램은 Ensemble 5.0이고 제작된 안테나, 위상기 및 합성기는 Network Analyzer(8753ES)를 이용하여 측정했으며 시뮬레이션 결과와 측정결과가 상당히 일치함을 확인했다.
한국에 있는 손님이 한국어 만을 사용하여 일본 호텔을 예약할 수 있도록 해 주는 한일간 자동통역 시연 시스템에 관해 기술하였다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 기본적으로 HMM을 이용하는 화자독립, 약 300단어급 연속음성인식 시스템으로서 전향 언어 모델로 바이그램 언어 모델, 후향 언어 모델로는 의존 문법을 사용하여 N-BEST 문장을 생성해낸다. 실험결과, 단어 인식률은 top1 문장에 대해 약 94.5%, top5 문장에 대해 약 94.7%의 인식률을 얻었다. 인식 시간은 길이가 다른 여러 문장들에 대해 약 0.1~3초가 걸렸다. 기계번역부에서는 음성인식에서 의존 문법을 사용하여 분석된 파싱 결과를 이용, 직접 번역 방식을 채택하여 일본어를 생성한다. 음성 합성부는 반음소를 합서의 기본단위로 하고, 합성방식으로는 주기 파형 분해 및 재배치 방식으로 하였다. 실험 환경은 2 CPU를 장착한 SPARC 20 workstation 이었으며 실시간 특징 추출을 위해 TMS320C30 DSP 보드 1개를 이용하였다.
가상 프로토타입(Virtual Prototyping: VP) 방법론을 이용하면 내장형 시스템을 설계하고 구현할 때에 비용을 절감하면서 제품의 개발기간을 단축할 수 있다. VP는 S/W component, H/W component 그리고 S/W 와 H/W를 연결하는 Interface component로 구성되어 진다. VP의 구성 요소중 H/W component를 구현하는 방법은 여러 가지가 있었으나 시스템 명세 언어로부터는 하드웨어 컴포넌트로 구현하는 방법을 고려하고자한다. 그러나 시스템 명세 언어로부터 생성된 H/W component 용 VHDL 코드는 항상 합성 가능한 코드라고 할 수 없다. 본 논문에선 시스템 명세 언어로부터 검증을 용이하게 하는 하드웨어 구현을 위하여 명세언어로써 SpecCharts를 이용하고 이로부터 동기적 의미론을 만족하는 합성 가능한 VHDL 코드를 생성하는 방법론을 제시한다.
본 논문에서는 효율적인 스트리밍 전송을 위한 합성변조 CDMA시스템을 제안하고 전송 채널 환경은 나카가미 페이딩 모델을 도입하고 전자기기에서 방출되는 임펄스 간섭파를 채널 환경으로 모델링하여 합성변조기법을 채용한 CDMA 시스템의 성능을 분석하였다. 또한 MRC 다이버시티 기법과 BCH 코딩 기법을 이용하여 열화된 시스템 성능을 개선하였다.
본 논문은 가상스튜디오(TV)에서 인터랙티브 가상 바닥을 위한 시스템 및 그 어플리케이션을 제안한다. 우리는 가상스튜디오에서 연기자와 바닥 그래픽간의 단순한 키(Keying) 합성 이질감을 줄이고자, 연기자를 추적하여 발 위치에 다이나믹한 발자취 표현이 가능한'인터랙티브 가상바닥' 어플리케이션을 구현하였다. 이것을 위해 마커 없이 연기자의 위치를 추적하도록 키넥트와 같은 모션인식 카메라를 사용하여 간편한 연기자 발 추적 시스템을 개발하였으며, 이것을 이용하여 연기자와 바닥간의 ' 가상 발 터치(Virtual Foot Touch)' 방법 및 일기예보용 인터랙티브 가상바닥(Interactive Virtual Floor) 어플리케이션을 개발하여, 연기자의 발이 바닥을 터치하는 위치마다 계절별 다이나믹한 발자취를 구현하였다. 그 결과 인터랙티브 가상 바닥의 합성결과가 기존의 가상스튜디오에서의 단순 합성보다 더 사실감 있고 자연스러운 합성결과를 보여준다. 우리는 본 시스템과 어플리케이션을 정규 뉴스 프로그램의 일기예보 방송에 적용하였다.
주파수 도약 대역확산시스템에서의 광대역 주파수 도약을 위해 주파수 합성기가 널리 이용된다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 무선 디지털 데이터 전송 성능을 얻기 위한 FH-FSK 통신에 미치는 주파수 합성기의 영향을 분석하였다. 이를 위해 PLL의 성능을 좌우하는 위상 변화, 스퓨리어스의 발생, PLL의 과도응답 특성에 의해 영향을 받는 주파수 도약율 등 여러 가지 파라미터들에 따른 성능을 분석하였다. 전형적인 PLL을 사용한 주파수 도약 시스템에서는 주파수 도약을 위한 반송파 신호를 국부 발진기에서 만들어낸다. 반송파 간격이 협대역인 협대역 무선 통신 시스템일 경우에는 빠른 주파수 도약을 위한 PLL의 구현이 어렵다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 디지털 주파수 합성기/CPM 변조기를 사용하여 빠른 주파수 도약을 위한 PLL 구현이 가능함을 Matlab tool를 사용한 시뮬레이션 결과를 통해 분석할 수 있었다.
다중프로세서 시스템에서 실시간 비주기 태스크 스케줄링 방법 중 하나인 합성 이용율 방법은 주기 태스크들을 고려하지 않고 단지 비주기 태스크들을 위한 스케줄링 방식이다. 하지만 실제로 비주기 태스크는 대부분의 경우에 주기 태스크와의 혼합된 형태로 스케줄링이 이루어지며, 주기 태스크의 스케줄링을 보장하면서 비주기 태스크의 스케줄링 가능성을 판단해야 한다. 본 논문에서는 다중프로세서 시스템에서 주기태스크와 비주기 태스크가 혼합된 태스크 집합을 개선된 합성 이용율을 이용하여 스케줄링하기 위한 방법을 제시하였으며, 기존의 비주기 서버를 이용하여 혼합 태스크 집합을 스케줄링 하는 방법보다 스케줄링 성능이 향상됨을 보였다.
최근 인공지능 스피커 시장이 성장하면서 사용자와 자연스러운 대화가 가능한 음성합성 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 다양한 음색의 목소리를 생성할 수 있는 다화자 음성합성 시스템이 필요하다. 자연스러운 음성을 합성하기 위해서는 대용량의 고품질 음성 DB로 학습하는 것이 요구된다. 그러나 많은 화자가 발화한 고품질의 대용량 음성 DB를 수집하는 것은 녹음 시간과 비용 측면에서 매우 어려운 일이다. 따라서 각 화자별로는 소량의 학습 데이터이지만 매우 많은 화자의 음성 DB를 사용하여 음성합성 시스템을 학습하고, 이로부터 다화자의 음색과 운율 등을 자연스럽게 표현하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 화자인식 기술에서 사용하는 딥러닝 기반 x-vector 기법을 적용하여 화자 인코더를 구성하고, 화자 인코더를 통해 소량의 데이터로 새로운 화자의 음색을 합성하는 기술을 제안한다. 다화자 음성합성 시스템에서 텍스트 입력에서 멜-스펙트로그램을 합성하는 모듈은 Tacotron2로, 합성음을 생성하는 보코더는 로지스틱 혼합 분포가 적용된 WaveNet으로 구성되어 있다. 학습된 화자 임베딩 신경망에서 추출한 x-vector를 Tacotron2에 입력으로 추가하여 원하는 화자의 음색을 표현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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