본 논문에서는 차세대이동통신에서 고속·고품질 전송을 실현하기 위해, 전송환경에 맞게 최적의 변조 다치 수를 선택하는 적응변조방식에 에러 정정 부호기법을 제안하였다. 고속ㆍ고품질화의 한 방법으로서, 에러 정정 부호를 적응한 시스템을 생각할 수 있는데, 본 논문에서 방식은 변조 파라미터가 변화하는 것에 의해 적응변조방식에 효과적인 BCH 부호 기법 및 RS 부호 기법을 적용한 경우의 전송 품질을 검토하였다.
슈퍼컴퓨터를 대신한 NOW는 고성능 계산작업의 대안으로 대두되고 있다. 일반적인 NOW 환경은 동일 성능의 노드들이기 보다 이질적인 노드들로 구성되어 있다. NOW 환경에서의 성능은 각 노드의 계산능력, 통신시간에 좌우될 수 있고 그밖에 전체 수행시간 관점에서 작업을 분할하는 방법 또한 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 이질적인 성능을 가진 노드들로 구성된 NOW 환경을 고려한 적응적인 브로드캐스팅 방법을 제안하고, 그 밖에 성능 향상에 영향을 미치는 요소들을 성능평가를 통한 분석을 한다. 성능평가는 이질적인 노드들로 구성된 NOW 에서 LAM/MPI를 이용하여 측정하였다.
본 논문에서는 인간 두뇌 정보처리 시스템 모델링의 일환으로 강정적 요소 기반의 제어를 제시하였다. 일반적인 제어 시스템과는 달리 인간 두뇌 시스템의 경우 감정적인 요인이 제어에 상당한 영향을 미친다는 의학적 보고에 따라 일차적인 환경요소에 의한 감정요인을 적용하여 모델을 구현하였다. 주어진 모듈 로봇은 랜덤으로 주어지는 환경에 대해 정보수집 단계를 거쳐 주행에 필요한 일차적인 운동 패턴을 습득하고 이를 메모리에 저장하여 분석하며 적응하는 이차적인 운동 패턴을 시행하게 된다 감정요인을 기반으로 한 판단 알고리즘에 의해 모듈 로봇은 환경에 적응하면서 주행하는 패턴을 보여주게 된다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 음성신호복원(Speech Enhancement) 시스템 구현을 목적으로 한다 이를 위한 적응필터로서 LMS(Least Mean Square)알고리즘 FIR필터를 제안한다. 또 정밀 필터로서 신경망 필터를 제안한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 일반적으로 잡음은 시변특성과, 비선형적인 전달특성을 갖는다. 그러므로 파라미터가 고정된 필터로는 제어하기가 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서는 LMS알고리즘 적응필터를 적용한다. 신경망 필터는 오차 역전파 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화하는 방향으로 필터의 파라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구성하고, 실험을 통해 필터의 성능을 확인한다.
본 논문은 환경 변화에 대한 기업의 동태적 적응 메카니즘을 설명하는 대조적인 두 이론을 고찰하고, 두 이론 간에 보완적 연계의 필요성을 밝히는 것이 그 목적이다. 1980년대 까지 재구조화론은 기업의 성공과 적응을 설명하는 지배적인 접근이었다. 그러나 이 접근은 환경 변화에 대해 어떻게 기업이 적응하는지, 기업들 간의 적응의 성패가 왜 상이하게 나타나는지에 대해 설명하지 않는다. 즉 재구조화론은 기업의 학습과 적응에 대한 맥락 특수적인 해석 시각을 제공하지 못한다. 한편 1990년대 이후에 기업의 학습과 진화에 대한 학문적 관심은 기업의 동태적 경쟁력을 이끄는 기업 학습의 본질을 고찰하는 것에 초점이 두어져 왔다. 조직학습론은 조직 진화에 있어 지식, 학습 그리고 역량의 중요성을 강조한다. 하지만 이 접근 또한 급진적인 환경 변화에 대한 기업의 적응 메커니즘에 대해서는 효과적으로 설명하지 못하고 있다. 본 연구는 이러한 맥락에서 기업의 동태적 적응과 진화는 재구조화 과정과 점진적 및 급진적 학습 과정의 길함을 통해 나타나는 사실을 설명하고, 이를 토대로 기업의 진화와 적응을 효과적으로 설명하기 위해서는 두 이론을 보완적으로 연계한 통합적 이론 체계가 구축될 필요가 있음을 제안한다.
본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 새로운 방법을 제안한다. 정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 잡음제거 방법으로 주파수 차감법이 잘 알려져 있다. 그러나 실제 잡음환경은 대 부분 비정상적인 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 다양한 잡음 과 비정상 환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응 임계 치를 위한 자동제어 파라미터를 사용한다. 특히, 자동제어 파라미터는 a posteriori SNR을 이용한 선형함수를 적용하여 잡음레벨의 증감에 따라 적응 임계 치를 제어한다. 제안한 알고리즘은 음질향상을 위해 Hangover (HO)을 이용한 주파수 차감법과 결합한다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835 signal distortion (SIG)와 segment signal to-noise ratio (SNR)로 평가하여 (HO)을 이용한 음성검출과 minimum statistics (MS) 방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다
클라우드 컴퓨팅은 인터넷 혹은 인트라넷 기반의 대규모 컴퓨팅 자원을 가상화하여 사용자가 원하는 서비스를 언제 어디서든 제공하도록 하는 컴퓨팅 패러다임이다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 시스템 환경 자체가 대규모의 데이터를 처리하며, 다중 사용자 접속 환경 기반이어서 시스템의 신뢰성이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 발생하는 문제(사용자의 요구사항 변경, 자원 결함 발생 등)를 해결하기 위해 시스템 환경 내부의 자원 변화에 대처할 수 있고 결함 포용적인 신뢰성 기반 적응적 스케줄링 기법을 제안한다. 이 기법의 타당성을 검증하기 위해 CloudSim 시뮬레이션 환경에서 실험하였다.
본 연구에서는 Wiener 필터링 이론에 의하여 소음원의 입력신호에 대한 최적 한 예측을 할 수 있는 최적예측기(optimal predictor)로써 부가적인 음을 발생시키고 입력신호 및 출력신호 간의 차인 오차를 최소화시키도록 하는 적응신호처리방법에 대 해 설명하고 이러한 적응 신호처리 방법을 이용한 능동 소음 제어 방법을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경 변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해 야 하는 적응 소음 제어계에서, 음향궤환과 함께 필히 고려해야하는 부가적인 전달함 수-모델과 스피커를 포함하는 보조경로 및 오차미이크로폰을 포함하는 오차경로의 전 달함수의 영향을 고려한 능동소음제어에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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