본 논문에서는 피아노 음으로 구성된 간단한 웨이브 (Wave) 형식의 연주곡으로부터 각 음들의 음높이인 피치(pitch)를 추출하는 방법과 연주곡의 악보를 생성하는 방법에 대해 연구한다. 본 연구의 최종 목적은 위의 방법을 사용하여 클래식 악기로 연주된 CD-DA방식의 음악을 같은 음질이 보장되는 MIDI [1,3,7,8] 데이터로 변환하는데 있다. 이번 연구에서는 하나의 악기(피아노)로 연주된 음악으로 고정시줬으며, 잡음이 없는 깨끗한 웨이브 사운드로 제한하였다. 웨이브 사운드 형식으로 된 간단한 피아노 연주곡을 입력 데이타로 사용하였다. 이 웨이브사운드에서 Autocorrelation[4,5,6]방법을 사용하여 각 음들의 피치를 추출하였다 또한, 웨이브 사운드로부터 추출한 음의 피치, 음의 지속시간 등의 정보를 사용하여 연주곡에 대한 악보를 생성하는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 웨이브 사운드 데이터에서 악보로의 변환까지를 이루고 있지만, 향후 실제 클래식 악기와 흡사한 MIDI 음원모듈이 제공될 경우 CD-DA방식의 원음과 같은 음질의 MIDI 음악을 생성하는 것도 가능할 것이다.
본 논문은 IDEA 알고리즘을 사용한 고속 암호 IC의 설계에 관한 것이다. IDEA 알고리즘을 회로로 구현하기 위하여 전체 회로를 6개의 주요 기능블럭으로 분할하여 설계하였다. 주요 블록으로 암호키 및 복호키 생성부, 입력 데이터 처리부, 암호화 처리부, 출력 데이터 처리부, 그리고 동작모드 제어부 등이 있나. 서브키 생성회로는 연간속도보다 회로면적을 축소시키는 방향으로 설계한 반면, 암호화 처리부는 회로면적보다 연산속도를 증가시키는 방향으로 설계목표를 정했다. 따라서 반복연산에 적합한 파이프라인 구조와 연간속도를 향상시키는 모듈라 승산기를 채택하였다. 특히, 많은 연산시간이 소요되는 모듈라 승산기는 연산속도를 증가시키기 위하여 캐리선택 가산기 및 modified Booth 승 산 알고리즘을 사용하여 한 클럭에 동작하도록 설계하였다. 또한, 입력 데이터 처리부는 데이터를 동작모드에 따라 8-bit, 167-bit 32-bit 단위로 받아들이기 위하여 데이터 버퍼가 8-bit, 16-bit, 32-bit 씩 이동할 수 있도록 하였다. 0.25$\mu\textrm{m}$ 공장기술을 사용하여 시뮬레이션한 결과, 이 IC는 큰 면적을 요구하지 않으면서도 1Gbps 이상의 throughput을 달성하였으며, 회로구현에 약 12,000gates가 소요되었다.
이 논문에서는 MPEG4를 부호화하기 위한 스트림 생성기의 효율적인 구조 설계에 대하여 제안한다. 이 모듈은 DCT 및 양자화 모듈로부터 출력된 매크로 블록 단위의 양자화 된 계수를 입력으로 하여 부호화 기의 부호화 모드에 따라 VLC 부호화를 수행하며, MPEG4 의 오류 은익 방법을 지원하며, 데이터 파티션을 지원한다. 이 구조는 VHDL 을 사용하여 설계하였으며, 포스트 시뮬레이션을 통해 설계된 부호화 기의 성능을 평가하였다.
Digital radio frequency memory (이하 DRFM)은 입력되는 RF신호를 저장 후 필요한 시점에 입력된 RF신호로 복원하여 출력하는 기능을 가진 장치로써 Jammer, EW시뮬레이터, Target Echo Generator 등 사용되는 분야가 광범위하다. 본 논문에서는 고주파 입/출력모듈, 국부 발진모듈로 구성된 고주파부와 디지털 처리부로 이루어진 DRFM의 하드웨어적 구현 방안을 제안한다. 그리고 펄스형태의 RF신호를 양자화하는 ADC(A/D conversion), 이 데이터를 저장하고 재생신호를 생산하는 FPGA와 RF 신호를 생산하는 DAC(D/A conversion)로 구성되는 디지털 처리부에서 복제된 신호 생성방안을 제안한다. 이렇게 제안된 방안을 적용하여 제작한 후 모의 신호를 입력하여 얻은 시험결과를 통하여 이 제안방안의 타당성을 확인한다.
본 연구는 트랜잭션 어댑터 서버(이하 TA 서버)를 이용한 레거시 보험 업무 관리 시스템 재사용 및 통합 관련 연구이다. 클라이언트 애플리케이션으로부터 입력받은 보험 업무 관한 처리 데이터는 XML 데이터로 변환되어 TA 서버로 전송되고, TA 서버는 수신된 XML 데이터를 분석 변환하여 레거시 시스템이 처리하는 레이아웃 데이터를 생성한 후, 레거시 시스템에 접속하여 레이아웃 데이터를 전송하는 방식으로 TA서버를 이용한 레거시 보험 관리 시스템의 재사용 및 통합 방법에 관한 것이다. 이로써 보험 상품의 종류와 클라이언트 플랫폼에 관계없이 TA 서버가 데이터 변환처리를 통일적으로 수행하여 시스템 운영시 공통된 모듈의 재사용 및 보험 업무처리를 효율적으로 수행하는 효과를 제공한다. 또한, XML 기반의 레거시 시스템의 e-비즈니스로의 전환을 가능하게 한다.
고품질, 고기능 오디오에 대한 대중적인 수요가 증대되고 있는데, 이는 첫째로 레코딩 기술의 발달, 둘째로 저장매체와 발달과 코딩기술의 발달에 의한 오디오 저장 데이터 량의 증가, 또한 디지털 출력회로에 의해 가능해진 저렴한 고음질 오디오 출력장치에 그 원인이 있다고 할 수 있다. 더구나, 발달된 디지털 신호처리 기술로 각종 필터의 구현, 음장제어, 3차원 사운드 효과 등이 가능해져서 시장에서의 수요를 견인하는 새로운 오디오 장치의 개발이 필요한 상황이다. 이러한 요구에 부응하여 디지털 음원들을 입력받아 임의의 필터링을 실행하고, 출력 유닛의 공간적, 음향적 특성을 상위제어기로부터 입력받아 전 신호경로 상에 디지털 신호처리 하여 출력신호를 생성하는 장치가 요구된다. 이는 단순히 청취만 가능했던 기존의 수동적이고 일방적인 오디오 서비스와 달리 청취자가 자신의 취향에 따라 음악을 들을 수 있는 능동적인 오디오 서비스가 가능해졌다.
본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델 생성에 필요한 라벨링(Labeling)과정에서 사용자가 다양한 기능을 활용하여 효과적인 학습 데이터를 구성할 수 있는 GUI 프로그램을 구현했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬 기반의 GUI 모듈인 Tkinter 를 활용하여, 실시간으로 이미지 데이터를 수집할 수 있는 크롤링(Crawling)기능과 미리 학습된 Retinanet 을 통해 이미지 데이터를 인식함으로써 자동으로 주석(Annotation) 과정을 수행할 수 있는 기능을 구성했다. 또한, 수집한 이미지 데이터를 다양한 효과와 노이즈, 변형 등으로 Augmentation 기능을 추가함으로써, 사용자가 모델을 학습하기 위한 데이터 전처리 단계를 하나의 GUI 프로그램에서 수행할 수 있도록 했다. 또한 사용자가 직접 학습한 모델을 추정 모델(Inference Model)로 변환하여 프로그램에 입력할 수 있도록 설계한다.
AVM(Around View Monitor)시스템은 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)의 한 종류로 운전자가 차량 주변을 한눈에 파악할 수 있게 도와주는 차량 시스템이다. AVM 시스템은 네 개의 카메라에서 입력받은 데이터를 실시간 처리하기 때문에 요구되는 메모리 대역폭이 크다. 특히 입력 영상의 해상도 증가에 따라 메모리 대역폭 수치가 크게 증가하기 때문에, 필요한 메모리 대역폭에 맞는 하드웨어 구조 설계가 필요하다. 본 논문은 설계에 기틀이 될 AVM 시스템 하드웨어 모델 네 종류를 제시한다. 각 모델은 입력 영상으로부터 유효 데이터를 추출하는 모듈의 유무, 영상처리를 위한 LUT 생성 모듈 유무로 결정된다. 논문에서는 모델 별로 상이한 필요 메모리 대역폭과 하드웨어 자원 사용량이 제시된다. 이를 토대로 설계자의 요구 사항에 맞는 모델을 선택하고 구현할 수 있다. 제시한 하드웨어 모델의 검증을 위해 VGA, FHD급 AVM 시스템을 구현하였다. 구현에는 XC7Z045 FPGA, DDR3가 이용되었으며, 30FPS로 동작한다.
원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.
원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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