딥러닝 기반의 지도학습은 다양한 응용 분야에서 비약적인 발전을 이루었다. 그러나 많은 지도 학습 방법들은 학습 및 테스트 데이터가 동일한 분포에서 추출된다는 공통된 가정 하에 이루어진다. 이 제약 조건에서 벗어나는 경우, 학습 도메인에서 훈련된 딥러닝 네트워크는 도메인 간의 분포 차이로 인하여 테스트 도메인에서의 성능이 급격하게 저하될 가능성이 높다. 도메인 적응 기술은 레이블이 풍부한 학습 도메인 (소스 도메인)의 학습된 지식을 기반으로 레이블이 불충분한 테스트 도메인 (타겟 도메인) 에서 성공적인 추론을 할 수 있도록 딥러닝 네트워크를 훈련하는 전이 학습의 한 방법론이다. 특히 비지도 도메인 적응 기술은 타겟 도메인에 레이블이 전혀 없는 이미지 데이터에만 접근할 수 있는 상황을 가정하여 도메인 적응 문제를 다룬다. 본 논문에서는 이러한 비지도 학습 기반의 도메인 적응 기술들에 대해 탐구한다.
Multi-hop wireless mesh networks (WMNs) suffer from significant packet losses due to insufficient available bandwidth and high channel error probability. To conquer packet losses, end-to-end (E2E) error control schemes have been proposed. However, in WMNs, E2E error control schemes are not effective in adapting to the time-varying network condition due to large delay. Thus, in this paper, we propose a network-adaptive error control for video streaming over WMNs that flexibly operates E2E and hop-by-hop (HbH) error control according to network condition. Moreover, to provide lightweight support at intermediate nodes for HbH error control, we use path-partition-based adaptation. To verify the proposed scheme, we implement it and evaluate its transport performance through MPEG-2 video streaming over a real IEEE 802.11a-based WMN testbed.
Mobile IPv6(MIPv6) allows a Mobile Node to talk directly to its peers while retaining the ability to move around and change the currently used IP address. One of the major issues regarding the basic Mobile IPv6 protocol is related to the handover management of a mobile node. This paper proposes efficient approach for adaptation of MIPv6 sing context information in roaming environments. To investigate on a efficient and secure handover procedure, proposed approach method will give us the following advantages: (l)the intention of context is to reduce latency, packet losses and avoid re-initiation of signaling to and from mobile nodes,(2) FMIPv6 aims to reduce handover latency due to IP protocol operations as small as possible in comparison to the inevitable link switching latency.
본 논문은 수중 IoT 네트워크에서 센서의 전력 소비를 줄이고 네트워크의 처리량을 향상하는 수중 링크적응 방법을 제안한다. 링크 적응 방법의 하나인 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술은 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 강한 상관관계를 이용하지만, 수중에 바로 적용하는 것은 어렵다. 따라서 수중 환경에 적합한 머신러닝 기반의 AMC 기술을 제안한다. 제안하는 MCS(Modulation Coding and Scheme) 예측 모델은 수중 채널 환경에서 목표 BER 값을 달성하기 위한 통신 방법을 예측한다. 예측된 통신 방법을 실제 수중 무선 통신에서 적용하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 본 논문에서는 높은 정확도의 BER 예측 모델을 사용해 MCS 예측 모델의 성능을 확인한다. 결과적으로 제안하는 AMC 기술은 통신 성공 확률을 올림으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인시켰다.
We propose a link adaptation and selection method for the links constituting an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) based wireless relay network. The proposed link adaptation and selection method selects the forwarding, modulation, and channel coding schemes providing the highest end-to-end throughput and decides whether to use the relay or not. The link adaptation and selection is done for each sub-channel based on instantaneous signal to interference plus noise ratio (SINR) conditions in the source-to-destination, source-to-relay and relay-to-destination links. The considered forwarding schemes are amplify and forward (AF) and simple adaptive decode and forward (DF). Efficient adaptive modulation and coding decision rules are provided for various relaying schemes. The proposed end-to-end link adaptation and selection method ensures that the end-to-end throughput is always larger than or equal to that of transmissions without relay and non-adaptive relayed transmissions. Our evaluations show that over the region where relaying improves the end-to-end throughput, the DF scheme provides significant throughput gain over the AF scheme provided that the error propagation is avoided via error detection techniques. We provide a frame structure to enable the proposed link adaptation and selection method for orthogonal frequency division multiple access (OFDMA)-time division duplex relay networks based on the IEEE 802.16e standard.
Two hard sub-problems have emerged relating to the use of mobile agents for service management tasks. First, what is their impact on security, and second, how can they receive a flexible capacity to adapt to an open range of different environments on demand, without introducing trio stringent prior assumptions. In this paper, we present work towards solving the second problem, which is of particular interest to management software, because it typically needs to excert fine-grained and therefore particular resource control. We suggest a mechanism that reassembles mobile agents from smaller sub-components during arrival at each hop. The process incorporates patterns of unmutable and mutable sub-components, and is informed by the conditions of each local environment. We discuss different kinds of software adaptation and draw a distinction between static and continuous forms. Our software prototype for dynamic adaptation provides a concept far exchanging environment-dependent implementations of mobile agents during runtime. Dynamic adaptation enhances efficiency of mobile code in terms of bandwidth usage and scalability.
Modular snake-like robots are robust for failure and have flexible locomotions for obstacle environment than of walking robot. This requires an adaptation capability which is obtained from a learning approach, but has not been analysed as well. In order to investigate the property of adaptation of locomotion for different terrains, NEAT controllers are trained for a flat terrain and tested for obstacle terrains. The input and output characteristics of the adaptation for the neural network controller are analyzed for different terrains in frequency domain.
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.
In this paper, nonlinear echo cancellation using a correlation LMS (CLMS) algorithm is proposed to cancel the undesired nonlinear echo signals generated in the hybrid system of the telephone network. In the telephone network, the echo signals may result the degradation of the network performance. Furthermore, digital to analog converter (DAC) and analog to digital converter (ADC) may be the source of the nonlinear distortion in the hybrid system. The adaptive filtering technique based on the nonlinear Volterra filter has been the general technique to cancel such a nonlinear echo signals in the telephone network. But in the presence of the double-talk situation, the error signal for tap adaptations will be greatly larger, and the near-end signal can cause any fluctuation of tap coefficients, and they may diverge greatly. To solve a such problem, the correlation LMS (CLMS) algorithm can be applied as the nonlinear adaptive echo cancellation algorithm. The CLMS algorithm utilizes the fact that the far-end signal is not correlated with a near-end signal. Accordingly, the residual error for the tap adaptation is relatively small, when compared to that of the conventional normalized LMS algorithm. To demonstrate the performance of the proposed algorithm, the DAC of hybrid system of the telephone network is considered. The simulation results show that the proposed algorithm can cancel the nonlinear echo signals effectively and show robustness under the double-talk situations.
The purpose of this study was to describe the relationship between family stress and adaptation in families with a disabled child through literature review using McCubbin's Double ABCX family crisis framework. The literature review focused on (1) family stress and factors affecting family stress, (2) the critical individual, familial and social resources which families acquire and employ over time in managing crisis situation. (3) the changes in definition and meaning families develop in an effort to make sense out of their predicament. (4) the coping strategies families employ. and (5) the range of outcomes of these family efforts The results showed that families reported financial difficulties and the burden of care-giving demands as major family stressors. Siblings of disabled children manifested depressive symptoms and social isolation. but was not consistent study results. The parents' views of the cause of the disabling condition fundamentally affected their behavior toward their disabled child. Especially. the fathers' views of the child's characteristics made the greatest contribution to positive changes in the mothers' perceptions. The term perceived social support refers to the cognitive appraisal by individuals that they are cared for and valued, that significant others are available to them if needed, and that they are satisfied with their interpersonal relationships. The perceived social support was more protective than social support source. network size and network density. Parental adaptation was found to be related to the child's communication competence rather than family coping strategies proposed by Lazarus and Folkman. One study results showed that there was no difference in depressive symptoms and physical health between mothers with a disabled child and those without all though mothers with a disabled child had negative attitudes and perceived themselves as having significantly less social support and lower family functioning. But a longitudinal study revealed decreases in the negative impact of the child and increases in sibling and overall family adaptation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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