• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.54-57
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• 2022

본 논문에서는 심층 신경망 기반 점진적 다계층 오디오 코덱의 비트 전송률 효율 향상을 위한 엔트로피 모델 기반 양자화 방식을 제안한다. 최근 심층 신경망을 이용하여 전통적인 신호 처리 이론 기반의 상용 오디오 코덱들을 대체하기 위한 오디오 압축 및 복원 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 아직은 기존 상용 코덱의 성능에 도달하지 못하고 있으며 특히 종단 간 오디오 압축 모델의 경우, 적은 정보량으로 높은 품질을 얻기 위해서는 부호화기의 양자화 구조를 개선하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존에 제안된 종단 간 오디오 압축 모델 중 하나인 점진적 다계층 오디오 코덱의 벡터 양자화기를 엔트로피 모델 기반 양자화기로 대체하고 전송률-왜곡 트레이드오프 관계를 활용하여 전송률을 다양한 형태로 조절할 수 있음을 보임으로써 엔트로피 모델 기반 양자화기 도입의 타당성을 검증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.41-45
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• 2019

본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 종단 간 방식의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권5호
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• pp.575-582
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• 2006

네트워크 및 시스템에서 가용 대역폭의 확보와 전송 성능에 대한 고려는 대용량 데이터를 고속으로 처리하기 위한 중요한 요소 기술이다. 점보 프레임, 네트워크 버퍼 설정 등과 같은 시스템 튜닝을 통해 종단 간 전송 처리율이 향상되고 시스템 부하가 감소되어 결과적으로 시스템 효율성이 크게 증가된다. 이러한 시스템 튜닝은 대용량 데이터 전송을 필요로 하는 응용에 국한하여 연구되어 왔고, 비압축 HDTV와 같이 높은 데이터 집적도와 연산 처리 성능을 함께 요구하는 응용에 대해서는 충분히 고려되지 않고 있다. 본 논문에서는 다양한 시스템 튜닝값 들이 종단 간 전송 성능 및 시스템 부하에 미치는 영향을 10 기가비트 네트워크와 비압축 HDTV 응용 소프트웨어를 이용해 분석했다. 시스템 측면에서 전송 성능을 높이고 부하를 줄이기 위해서는 송/수신 버퍼 크기, 인터페이스 레이지터 값, 인터럽트 통합 등의 튜닝 과정이 중요하며, 실험을 통해 이들 튜닝 요소들이 비압축 HDTV의 재생 품질에 미치는 영향을 조사한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권1호
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• pp.91-100
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• 2004

본 논문은 제한된 메모리를 가진 모바일 수신자를 고려한 무선 상태 적응적인 TCP 흐름 제어방법을 제안한다. 수신자에 의한 TCP 흐름 제어는 수신자에서 Advertised 윈도우를 조정함으로써 수행된다 제안된 방법은 수신자가 사용 가능한 무선 대역폭과 패킷 전송 지연 시간을 동적으로 측정하며, 측정된 정보를 기반으로 Advertised 윈도우를 적절히 조정한다. 무선 상태를 반영한 Advertised 윈도우의 조정으로 인해 송신자의 전송 성능 향상과 종단간 패킷 전송 지연 시간을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 수신자에서의 TCP 변경만으로 구현될 수 있고 송신자나 중간 라우터의 변경을 필요로 하지 않는다. 제안된 방법의 구현과 CDMA2000 1x 환경에서의 실험을 통해 수신자 버퍼 크기가 2896 Bytes일 경우, 흐름 제어를 사용할 때가 기존 방식보다 전송률을 약 5배 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한, 수신자 버퍼 크기가 64 KBytes일 경우 흐름 제어를 사용할 때가 기존 방식보다 때보다 종단간 패킷 왕복 시간은 반 이하로 줄일 수 있음을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.122-129
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• 2022

본 논문은 프레임 속도를 국부적으로 조절하는 데이터 증강을 이용하여 트랜스포머 기반 음성 인식기의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 먼저, 원래의 음성데이터에서 증강할 부분의 시작 시간과 길이를 랜덤으로 선택한다. 그 다음, 선택된 부분의 프레임 속도는 선형보간법을 이용하여 새로운 프레임 속도로 변경된다. 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성데이터를 이용한 실험결과, 수렴 시간은 베이스라인보다 오래 걸리지만, 인식 정확도는 대부분의 경우에 향상됨을 보여주었다. 성능을 더욱 향상시키기 위하여 변경 부분의 길이 및 속도 등 다양한 매개변수를 최적화하였다. 제안 방법은 월스트리트 저널 및 LibriSpeech 음성 데이터에서 베이스라인과 비교하여 각각 11.8 % 및 14.9 %의 상대적 성능 향상을 보여주는 것으로 나타났다.

• 전기전자학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.30-39
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• 2006

TCP는 데이터 전송, 흐름 제어 및 혼잡 제어를 위해 sliding window mechanism을 사용하여 신뢰성을 보장하지만 기본적으로 유선 통신망 환경만을 고려하여 설계된 프로토콜이라는 한계점을 갖고 있다. 무선 링크 상에서는 주로 전송 오류와 핸드오프에 의해 빈번한 패킷 유실이 발생함으로써 기존의 TCP 프로토콜을 무선망에 그대로 적용하는 경우 종단간 전송 성능은 급격히 떨어지게 된다. 무선통신기기 이동성을 고려한 TCP 최적화 방안에 관하여 여러 연구가 이루어져 왔으나 본 논문에서는 Snoop와 Freeze-TCP를 혼합적으로 적용하여 TCP 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 제안된 방안의 경우 end-to-end semantics가 그대로 유지되며 송신측이나 중간 라우터의 기존 프로토콜의 수정을 요구하지 않는다. 이 방안을 적용하는 경우 TCP 코드의 변경은 Freeze-TCP의 적용을 위해 이동통신기기에 국한되며 기지국에 Snoop 모듈을 추가하는 것만으로 충분하여 구현이 용이하다는 장점을 가지고 있다. 따라서 제안된 방안은 현재 구축되어 있는 망에서 충분히 상호 동작할 수 있다. 본 논문에서는 NS-2를 이용한 시뮬레이션을 통하여 일반 TCP, 기존 방식, 그리고 제안된 방안간의 성능을 비교 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.147-151
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• 2002

차별 서비스(Differentiated Service : DS) 네트워크 환경에서 각기 다른 QoS요구를 갖는 흐름들간의 공평성 보장이 주요 이슈중 하나이다. 이는 자원 할당과 트래픽 제어 방식에 따라 종단간에 지원되는 흐름들 간의 서비스 품질 및 백본망의 이용 효율이 크게 달리 질 수 있기 때문이다. 이에 본 논문에서는 링크의 이용효율 제고 및 대역폭의 공평성 향상을 위해 기존에 제안된 Time Sliding Window(TSW) 마킹 알고리즘의 변형인 Time Sliding Two Window Three Color(TS2W3C) 마킹 알고리즘을 제안하고 ns-2 시뮬레이션을 통하여 기존의 알고리즘과 성능을 비교 평가한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.177-185
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• 2008

응용분야를 계속 확장해가고 있는 무선 센서네트워크에서 매체접근제어 (MAC)에 관한 연구는 주로 에너지 효율을 높이는데 집중되어왔으며 전송지연(Latency)에 관한 연구는 상대적으로 적다. 그러나 센서 네트워크의 특성상 다중 홉(multi-hop) 전송이 빈번하게 일어나는 환경에서 종단 간 전송지연은 특히 시간 종속적인 응용분야에서는 중요한 성능상 제약이 될 수 있다. 본 논문에서는 분산적인 전송전력제어방식을 이용하여 다중 링크를 동시에 개설할 수 있도록 함으로써 센서네트워크의 전송 전력을 줄임과 동시에 네트워크의 공간 활용도를 향상시키고 전송지연시간을 개선 할 수 있는 매체접근제어(MAC) 방식을 제안하였다. 시뮬레이션을 통한 성능 검증 결과 제안하는 방식인 TPCS-MAC은 센서노드의 전력소모를 줄임과 동시에 특히 다중 홉(multi-hop) 센서네트워크에서 발생하는 종단 간 지연 (end-to-end latency) 문제를 개선하는 것으로 판명되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.31-39
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• 2012

이 논문에서는 이동 애드혹 네트워크 환경에서 네트워크 생존시간을 최대화하기 위한 에너지 인지 기반 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안 라우팅 프로토콜은 소스 라우팅 방식을 기반으로 하며, 이동 노드의 송수신 전력 소모량과 배터리 잔량을 소스 노드와 목적지 노드 종단간 고려하여 생존시간이 가장 긴 경로를 선택한다. 이를 위한 새로운 라우팅 비용을 제안하며, 경로 탐색시 발생하는 제어 패킷 오버헤드를 최소화하는 라우팅 프로토콜을 설계한다. 시뮬레이션 결과 제안방식은 전송 홉 수, 전송률, 에너지 소비량 측면에서 기존 방식과 비슷한 수준의 성능을 보이면서, 생존시간 측면에서는 기존 방식 대비 약 20%의 성능향상을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.529-534
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• 2020

인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.