본 논문에서는 입력, 상태, 그리고 상태 변화에 따른 오토마타의 상태표를 구성하고 그 상태표를 기호 다치 논리식으로 변환한다. 또한 기호 다치 논리 함수 미분의 성질을 이용하여 오토마타의 입력 스트링 따라 상태의 변화 및 출력이 동적으로 적응할 수 있는 적응오토마타를 제안하고 그 성질을 해석한다.
고속 네트워크 환경에서 AR UDT(Adaptive Rate control UDT)는 표준 전송 프로토콜인 TCP에 비해 뛰어난 성능을 보인다. UDT(UDP-based Data Transfer)를 기반으로 하는 AR UDT의 혼잡제어는 네트워크 상태를 예측하여 패킷 간 전송시간을 변화시킴으로써 기존 UDT보다 향상된 성능을 보인다. 그러나 AR UDT는 네트워크 상태 예측의 오차가 클 뿐만 아니라 rate control만을 공격적으로 조절하기 때문에 수신 버퍼의 초과로 인해 안정적인 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 AR UDT환경에서 네트워크 상태에 따라 적응적으로 혼잡제어를 하는 기법을 제안한다. RTT(Round Trip Time)의 변화량에 따라 네트워크 상태를 예측하여 flow control과 rate control을 적응적으로 조절한다. 네트워크 시뮬레이션 결과를 통하여 AR UDT에 비해 전송속도와 안정성이 향상되었음을 보였다.
최근 들어 손 제스처를 인간-기계 인터페이스에 활용하는 연구가 많아지고 있다. 그 중에서 수화 인식은 청각장애인과 일반인 사이의 원활한 의사 소통을 하게 해 주는 인터페이스로서 중요성이 날로 더해가고 있다. 하지만 기존의 수화 인식 연구는 사용자 개개인의 수화 동작의 차이를 고려하지 않고 다수 사용자를 위한 모델을 사용하기 때문에 사용자에 따라 인식률이 낮아지게 된다. 이러한 점을 보완하기 위해 본 논문에서는 개개인의 수화 동작 특성을 반영하여 시스템이 사용자에게 적응해 가는 과정을 다루고자 한다. 특히 점진적인 사용자 적응에 있어서 가장 문제가 되는 것은 어떻게 비관측된 상태(unobserved state)의 파라미터를 수정할 것인가 하는 것이다. 이를 위해서 본 논문에서는 동작 유사도와 적응 추이에 의한 추정을 통해 비관측된 상태의 모델 파라미터를 수정한다. 실제 청각 장애인들로부터 획득한 데이터베이스를 사용하여 제안한 방법이 기존 방법에 비해 더욱 빠르게 사용자의 특성을 시스템에 반영하고 인식률을 향상시킨다는 것을 실험을 통해 보인다.
벼 품종의 직파적응성을 평가하기 위하여 입모율이 높은 ASD1 품종과 비교적 낮은 IR72품종에 대한 종자의 발아기간 중 공기와 질소 충진상태에 따른 sugar와 starch 함량의 변화를 검토하였다. 1. 공기 충진상태와 질소 충진상태에서 직파적응성이 높은 ASD1 품종은 비교적 낮은 IR72 품종보다 발아기간 중 starch 함량이 높았으며 두 품종간 starch 감소 패턴이 상이하였다. 2. 공기 충진상태와 질소 충진상태에서 직파적응성이 높은 ASD1 품종은 비교적 낮은 IR72 품종보다 발아기간 중 sugar 함량이 높았으며 두 품종간 sugar 증가 패턴은 같은 경향이었다. 3. ASD1 품종은 IR72 품종보다 공기와 질소를 계속 충진하거나 주기적으로 주입 또는 질소 충진후 공기를 보충하는 조건 등의 어떠한 충진조건에서도 발아경과에 따른 sugar 함량이 높았다.
인터넷을 통한 비디오 스트리밍 응용에서 TCP 친화적인 전송률 조절기법은 네트워크의 안정성을 향상시키고 프로토콜간의 형평성을 향상시킨다는 장점을 가진다. 하지만, 네트워크의 안정성 및 프로토콜간의 형평성 향상이 사용자에게 제공되는 스트리밍 서비스 품질의 향상을 의미하진 않는다. 비디오 스트리밍에서 네트워크의 안정성 향상과 동시에 사용자에게 제공되는 서비스 품질의 향상을 위해서는 네트워크 상태를 기반으로, 서비스되는 비디오 스트림의 품질을 적응적으로 변화시키는 기법이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 현재 네트워크의 상태를 기반으로 서비스되는 비디오 스트림의 품질을 조절하는 새로운 품질 적응 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 현재 네트워크 상태에 적합한 TCP 친화적인 전송률을 계산하고, 이를 기반으로 전송되는 비디오 스트림의 프레임율을 조절함으로써 네트워크 상태에 적응적으로 전송률 및 서비스 품질을 조절하게 된다. 실험 결과를 통해서 제안하는 기법이 네트워크의 안정성을 향상시킴과 동시에 네트워크 상태 적응적인 품질 변화를 통해 사용자에게 끊김없이 부드러운 스트리밍 서비스를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 HM-Net (Hidden Markov Network)을 다양한 태스크에의 적용과 화자의 특성을 효과적으로 나타내기 위해 HM-Net 음성인식 시스템에 MLLR (Maximum Likelihood Linear Regression) 적응방법을 도입하였으며, HM-Net 학습 알고리즘을 개량하여 회귀클래스 생성방법을 제안한다. 제안방법은 PDT-SSS (Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting)알고리즘의 문맥방향 상태분할에 의한 상태레벨 공유를 이용한 방법이다. 즉, 문맥방향의 각 상태에 적응화자 음성데이터에 포함된 문맥정보를 분할하여 적응화될 음소환경을 결정하는 것이다. 따라서 제안방법은 새로운 화자로부터 문맥정보와 적응화 데이터의 발성 양에 의존하여 결정된 많은 적응 파라미터들을 (평균, 분산) 자유롭게 제어할 수 있게 된다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE) 452 데이터와 항공편 예약관련 (YNU200) 연속음성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 음소인식, 단어인식, 연속음성인식에 대해서, 평균 34∼37%, 평균 9%, 평균 20%의 성능 향상을 각각 보였다. 또한 적응화 데이터의 양에 따른 인식성능 비교에서 제안방법을 적용한 인식 시스템이 적응 데이터의 양이 적은 경우에도 향상된 인식률을 보여 MLLR 적응방법의 특성을 만족하였다. 따라서 MLLR 적응방법을 도입한 HM-Net 음성인식 시스템에 제안한 회귀클래스 생성방법이 유효함을 확인할 수 있었다.
최근 인터넷상에서는 이형 네트워크 상황에서 효율적인 화상회의를 하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이형 네트워크에서 화상회의를 효과적으로 수행하기 위해서는 각 수신자의 네트워크 상태에 알맞게 데이터를 보내주어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 McCanne은 계층적 코딩 방식과 RLM(Receiver-driven Layered Multicast)방식을 결합하여 사용할 것을 제안하였다. 계층적 코딩 방식은 하나의 이미지 프레임을 여러 계층의 데이터 스트림으로 나누는 방식으로 수신자는 많은 계층의 스트림을 받아볼수록 선명한 영상을 볼 수 있다. RLM은 각 수신자의 네트워크 상태에 따라 몇 개의 데이터 스트림을 수신할 것인가를 결정하는 방식이다.. 본 논문에서는 기존 RLM방식의 효율을 향상시킬 수 있는 적응적 기법을 제안한다. 기존의 RLM방식은 무작위적으로 정한 시간에 수신하는 데이터 스트림의 개수를 증가시키고 또한 네트워크가 정체가 되면 수신하는 데이터 스트림의 개수를 감소시키는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 데이터 스트림의 개수를 증가시키는 시간을 네트워크의 상태에 따라 적응적으로 결정하는 기법을 소개한다. 시뮬레이션 실험에 의하면 적응적 기법이 기존 RLM에 비해 네트워크 사용 효율을 10%-30%정도 향상시킨다.
고성능 서보 전동기 시스템을 구축하기 위해서는 저속영역과 고속영역을 포함하는 넓은 속도영역에서의 정확한 속도검출을 통한 정밀한 속도제어기 필수적이며, 관성모멘트와 같은 전동기의 파라메터 변동에 대해 강인한 속도제어와 외란 억제능력도 중요한 요소로서 고려되어야 한다. 변동하는 부하의 관성모멘트을 식별하여 PI 속도제어기를 실시간으로 적응 동정하고, 플랜트 잡음과 측정잡음을 고려하는 상태 관측기인 칼만필터의 부하관성에 대한 민감성을 제거하기 위해 이를 적응 동정하여 적응 상태 추정기를 구현함으로써 우수한 속도 추정 성능을 얻었다. 또한 외란과 불확실한 모델링은 등가 외란으로 추정되어 전향적으로 보상된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 전동기의 고성능 속도제어를 구현하고 유도전동기를 이용한 실험을 통하여 연구결과의 유효성을 확인한다.
에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.
무선랜 환경에서 전송률 적응기법은 무선 채널의 현재 상태에 따라 최적의 전송모드를 선택함으로써 제한된 무선랜 대역폭 사용에 대한 효율성을 향상시키는 목적을 가진다. 하지만 무선랜 표준에서는 이러한 전송률 적응기법에 관한 알고리즘이나 프로토콜을 정의하지 않고 있으며, 이로 인해 전송률 적응기법에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 본 논문에서는 기존에 제안된 전송률 적응기법들의 문제점들을 개선하는 기법으로서 송신노드 기반의 전송률 적응기법을 제안한다. 제안하는 기법은 송신노드에서 수신하는 패킷으로부터 측정되는 신호감도를 기반으로 무선 채널의 상태를 측정하고, 이를 기반으로 최적의 성능을 기대할 수 있는 전송모드를 프레임 단위로 조절하게 된다. 또한 전송모드 선택의 기준이 되는 신호감도 범위를 지속적으로 갱신하고 RTS/CTS 교환을 선택적으로 사용할 수 있게 함으로써 무선 채널의 상태 변화에 대해 적응적이고 안정적으로 전송모드를 결정하게 된다. 시뮬레이션을 이용한 성능평가를 통해 제안하는 전송률 적응기법이 기존의 전송률 적응기법들의 장점들을 유지하면서, 각각의 기법들이 가지는 문제점을 개선할 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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