본 논문에서는 LSP 벡터 양자화의 성능에 대하여 분석하고 성능이 향상된 새로운 LSP 벡터 양자화 방법을 제안한다. 먼저, 10msec프레임 구조를 가지고 Moving Average 예측 필터를 사용한 LSP Split 벡터 양자화의 성능을 여러 훈련 방법과 벡터 Split 방법 및 Bit 할당 방법에 따라 비교한다. 다음, Split 벡터 양자화의 문제점을 해결하기 위하여 새로 운 Split 벡터 양자화 검색 방법을 제안한다. 스펙트럼 왜곡지수를 이용한 양자화 성능 측정 결과 새로 제안된 방법이 기존의 방법보다 우수한 양자화 성능을 보인다.
Similar to present computers, quantum computers comprise quantum bits (qubits) and an operating system. However, because the quantum states are fragile, we need to correct quantum errors using entangled physical qubits with quantum error correction (QEC) codes. The combination of entangled physical qubits with a QEC protocol and its computational model are called a logical qubit and fault-tolerant quantum computation, respectively. Thus, QEC is the heart of fault-tolerant quantum computing and overcomes the limitations of noisy intermediate-scale quantum computing. Therefore, in this study, we briefly survey the status of QEC codes and the physical implementation of logical qubit over various qubit technologies. In summary, we emphasize 1) the error threshold value of a quantum system depends on the configurations and 2) therefore, we cannot set only any specific theoretical and/or physical experiment suggestion.
제2차 세계대전 이후 국제항공체제의 근간이 되는 1944년의 시카고협약에 의하면 국가 간 항공 운송은 양자협상체제로 규율되며, 특히 운임은 IATA의 운임설정기구를 통한 항공사간 협의와 관련국 정부의 인가로 운영되고 있다. 항공 운임은 여객, 수하물 및 우편물을 제외한 화물의 운송에 대해 부과되는 가격과 그 가격의 가용성 및 사용을 지배하는 조건이다. 전통적인 양자협정이 질서 있고 원만한 항공 시장의 발전에 주안점을 두고 있는 반면 자유화협정 체제는 운임의 자유 경쟁을 비롯하여 가능한 한 모든 규제를 철폐하고 있다. 또한 EU를 비롯한 지역적인 블록은 역내 항공자유화를 추구하고 있다. 한편 자유화와는 별개로 전 세계적인 차원에서 자원의 효율적인 활용과 파괴적인 경쟁으로 초래되는 시장의 독과점 상태를 방지하기 위하여 항공사간 다양한 형태의 협력(합병 및 인수, 공동 운항, 운임협의, CRS, 지상조업 등)이 추구되고 있다. 이들 자유화를 지향하는 국가에서는 항공 운임을 포함한 항공사간 협력이 경쟁을 저해함으로써 소비자 후생에 반하는지 여부를 판단하여 반독점 면제(antitrust immunity)를 부여할 것인가를 결정하고 있다. 운임을 비롯한 항공사간 협력이 항공사간 공정한 경쟁을 유지하고 소비자 이익을 증진할 경우 반독점 면제를 부여하고 있다. 면제의 허용 여부는 관련 국가와의 원만한 관계 등을 종합적으로 고려하여 신중하게 결정하여야 한다.
보다 저렴한 다결정 실리콘 웨이퍼를 사용한 다결정 실리콘 태양전지의 발전효율개선을 위해서는 태양광스펙트럼의 표면 흡수기구를 최적화하고, 전자-정공쌍의 생성극대화 및 재결합 기구 제어를 통한 전하운바자들의 안정적인 분리와 전극으로의 효율적인 수집이 필수적인다. 현재 양질의 다결정 실리콘 웨이퍼에 기반한 다결정 실리콘 태양전지 양산공정에서 16~17% 발전효율이 이루어지고 있으며 18% 이상의 발전효율을 얻기 위해서는 보다 더 우수한 품질의 다결정 실리콘 웨이퍼가 요구된다. 본 연구에서는 15.5~16.5% 대역의 평균 발전효율을 갖는 15.6 cm${\times}$15.6 cm 크기 고효율 다결정 실리콘 태양전지 전면의 전자발광(EL : electroluminescence)데이터로부터 효율기여도가 높은 위치와 상대적으로 기여도가 낮은 위치들을 선정하여 380~1050nm 파장대역의 광선속에 대해 국부적인 외부양자효율(EQE : external quantum efficiency)을 측정하고 투과전자현미경(TEM : tunneling electron microscope) 등을 활용하여 결정방향 등에 기인하는 양자효율 악화기구를 분석하였다. 결론적으로 15%대의 상대적으로 낮은 발전효율을 보이는 태양전지들은 300~600 nm 단파장 영역에서 양자효율이 상대적으로 낮은 저급한 결정성의 웨이퍼에 기인하고 16.5%이상의 높은 발전효율을 갖는 태양전지들은 단파장영역에서 높은 양자효율을 갖는 영역이 수광면적의 80~90%를 차지하는 것으로 밝혀졌다. 이와 더불어 15%대의 발전효율을 갖는 태양전지에서는 600~1100 nm 파장대역에서 상대적으로 악화된 양자효율을 갖는 저급한 결정성 영역이 30~40%를 차지하였으나 16.5%대역의 고효율 태양전지에서는 저급한 결정성 영역이 5~10%를 차지하여 대조를 보였다. 따라서 18%이상의 높은 발전효율을 갖는 다결정 실리콘 태양전지의 양산을 위해서는 양자효율이 우수한 양품의 웨이퍼를 기반으로 표면 texturing을 통해 평균 태양광 흡수율을 90%이상으로 개선하고, 보다 미세한 프론트 전극패턴을 통해 수광면적을 개선하고 선택적인 에미티공정 기술 등을 적용할 필요가 있음을 제안하고자 한다.
많은 연산량을 가진 딥러닝은 초소형 IoT 장치나 모바일 장치에 구현하기가 어렵다. 최근에는 이러한 장치에서도 딥러닝을 구현할 수 있도록 모델의 연산량을 줄이는 딥러닝 경량화 기술이 소개되었다. 양자화는 연속적인 분포를 가지는 파라미터 값들을 고정된 비트의 이산 값으로 표현하여 모델의 메모리 및 크기 등을 줄여 효율적으로 사용할 수 있는 경량화 기법이다. 그러나 양자화로 인한 이산 값 표현으로 인해 모델의 정확도가 낮아지게 된다. 본 논문에서는 정확도를 개선할 수 있는 다양한 양자화 기술을 소개한다. 먼저 기존 양자화 기술 중 APoT와 EWGS를 선택하여 동일한 환경에서 실험을 통해 결과를 비교 분석하였다. 선택된 기술은 ResNet모델에서 CIFAR-10 또는 CIFAR-100 데이터 세트로 훈련되고 테스트 되었다. 실험 결과 분석을 통해 기존 양자화 기술의 문제점을 파악하고 향후 연구에 대한 방향성을 제시하였다.
오차 확산 방법은 디지털 하프토닝 방법 중 하나로 현재 처리하는 픽셀의 양자화 오차를 아직 처리하지 않은 주변 이웃 화소에 확산시켜 변환된 흑백 영상의 품질을 높이는 방법이다. 이러한 방법은 발생한 양자화 오차를 주변으로 분산하는 과정에서 부분적으로 오차의 합이 증가하거나 감소하는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 오차 확산의 대표적인 방법인 Floyd-Steinberg 방법과 Jarvis-Judice-Ninke의 방법, Stucki의 방법, Shiau-Fan의 방법을 분석하고 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
1550nm의 파장대를 이용하는 자동 위상보정 양자암호 시스템을 소개한다. 양자키 분배 시스템에서 자동위상보정된 양자키 분배를 위한 메인 컨트롤보드와 phase modulator를 제어할 수 있는 보드를 제작하였고, 단일광자검출기를 위한 dark count당 photon count, quantum key distribution rate($R_{sift}$)와 quantum bit error rate(QBER)값을 측정하였다. 이 시스템은 25km의 광섬유상에서 quantum bit error rate(QBER) 3.5%의 결과값을 얻었고, 이는 상용화가 가능할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 혼합형 구조를 이용한 새로운 MVQ(Multistage Vector Quantizer)를 제안한다. 기존의 MVQ는 입력 신호에 대하여 모든 단의 양자화기가 부호화를 수행한 반면에 본 논문에서는 선택적으로 동작하도록 설계한다. 제안한 양자화기으 첫 번째 단은 FSVQ로 구성하고 두 번째 단은 일반 VQ(Vector Quantizer)로 구성한 혼합형 구조이다. 입력 블럭은 우선 첫 번째 단의 FSVQ를 이용하여 부호화 한다. 이때 원 신호와 상태 부호책에서 선택된 부호 벡터 사이의 유클리디안 왜곡량이 미리 설정한 임계값보다 작으면 두 번째 단의 양자화기를 이용하지 않고, 유클리디안 왜곡량이 미리 설정한 임계값보다 클 경우는 두 번째 단의 일반 VQ도 이용하여 영상을 부호화 한다. 기존의 MVQ는 일반 VQ와 비교하였을 때 부호화 복잡도가 낮다는 장점이 있는 반면 화질이 저하되고 비트율 감소 효과는 없는 반면에 제안한 방법은 비트율을 감소를 가져올 뿐 만 아니라 화질상의 개선도 얻을 수 있다.
대부분의 화자인식 시스템은 음성 분석을 통해 화자의 특징을 음향 파라미터 형태로 추출하여 화자의 표준패턴을 만든 후, 입력된 미지의 음성패턴과의 차이를 계산하여 허용 여부를 최종적으로 판단한다. 화자인식에 사용하는 파라미터는 화자의 특징을 충분히 표현함과 더불어 발성 시마다 변동이 작은 것이 바람직하다. 따라서 본 논문에서도 이를 위해서 다음과 같이 제안하였다. 벡터 양자화모델에 비잡음 환경에 강한 스펙트럼 특징과 잡음 환경에 강한 운율정보를 화자인식 시스템에 이용할 것을 제안하였다. 훈련과정에서 코드북 형성시 실제 데이터를 스펙트럼 특징과 운을 특징을 조합하여 원하는 모델 수만큼 만들었다. 인식과정에서는 입력된 테스트패턴을 각 모델간에 거리 측도로 비교하여 가부를 결정하였다. 실험결과 스펙트럼 특징과 운을 특징을 각각 이용할 경우 보다 좋은 인식율을 얻었으며, 특히 잡음 환경에서 안정된 인식율을 확보하므로 상용화의 가능성을 한층 높였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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