In this paper, we implement an automatic distance speech recognition system for voiced-enabled services. We first construct a baseline automatic speech recognition (ASR) system, where acoustic models are trained from speech utterances spoken by using a cross-talking microphone. In order to improve the performance of the baseline ASR using distance speech, the acoustic models are adapted to adjust the spectral characteristics of speech according to different microphones and the environmental mismatches between cross-talking and distance speech. Next we develop a voice activity detection algorithm for distance speech. We compare the performance of the base-line system and the developed ASR system on a task of PBW (Phonetically Balanced Word) 452. As a result it is shown that the developed ASR system provides the average word error rate (WER) reduction of 30.6 % compared to the baseline ASR system.
일반적인 IP 네트워크에서 이동성을 보장해 주는 대표적인 기술인 Mobile IP 에서는 핸드오버에 따른 패킷 유실의 문제를 피할 수 없다. 따라서 이러한 패킷 유실의 문제를 해결하기 위한 대안으로 Smooth Handover가 제시 되었다. 하지만 Smooth Handover의 경우 핸드오버 동안의 패킷 버퍼링과 핸드오버에 따른 패킷 순서 뒤바뀜의 문제가 발생하고 결과적으로 전체 네트워크의 성능이 감소하는 결과를 초래한다. 차세대 휴대 인터넷 기술인 WiBro(High-speed Portable Internet) 시스템에서도 역시 서비스 중인 단말이 핸드 오버 시 동일한 문제가 발생한다. 특히 WiBro 시스댐은 휴대성과 이동성을 보장하고 IEEE 802.16 표준을 기반으로 서비스 클래스에 따른 차별적인 서비스를 제공한다. 따라서 패킷 유실 및 순서 뒤바뀜 문제를 해결하는 핸드 오버 메커니즘이 휴대인터넷에서 필요 하다. 본 논문에서는 WiBro 시스템에서 패킷 유실 및 패킷 순서 뒤바뀜 문제를 해결하는 알고리즘과 핸드오버 메커니즘을 제안한다.
본 연구에서는 최소 자승 에러 최소화(MMSE: Minimum Mean Square Error) 선형 적응 등화기를 이용하여 실내 무선 광대역 고속 신호전송 특성 개선의 기초연구로서, 먼저 16-QAM 시스템에 채용할 경우의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통새 분석하였으며, 또한 실제적으로 실내 비가시거리 조건에서 원형편파 안테나를 이용하여 측정한 광대역 신호에도 적용하여 광대역 무선채널 특성 개선을 시도하였다. 그 결과 MMSE 등화기를 채용한 경우가 등화기를 채용하지 않은 통산의 16-QAM에 비해 $10^{-2}$를 기준으로 약 6dB, $10^{-3}$을 기준으로 13dB 정도의 성능 개선을 가져왔으며, 실내 비가시거리 조건에서 측정한 광대역 신호에 적용결과 상당한 대역내 편차특성 개선이 있었으며, 또한, 편파 다이버시티 기법을 함께 접목함으로 보다 효과적으로 광대역 채널특성 및 페이딩을 개설할 수 있었다.
Recent complex battle field demands Network Centric Warfare(NCW) ability to control various parts into a cohesive unit. In path planning filed, the NCW ability increases complexity of path planning algorithm, and it has to consider a communication coverage map as well as traditional parameters such as minimum radar exposure and survivability. In this paper, pros and cons of various propagation models are summarized, and we suggest a coverage map generation method using a Longley-Rice propagation model. Previous coverage map based on line of sight has significant discontinuities that limits selection of path planning algorithms such as Dijkstra and fast marching only. If there is method to remove discontinuities in the coverage map, optimization based path planning algorithms such as trajectory optimization and Particle Swarm Optimization(PSO) can also be used. In this paper, the Longley-Rice propagation model is used to calculate continuous RF strengths, and convert the strength data using smoothed leaky BER for the coverage map. In addition, we also suggest other types of rough coverage map generation using a lookup table method with simple inputs such as terrain type and antenna heights only. The implemented communication coverage map can be used various path planning algorithms, especially in the optimization based algorithms.
본 논문에서는 3차원 동영상의 시 공간적 정보 중복성 (TSR: temporal-spatial redundancy)과 노블 룩업테이블(N-LUT: novel look-up table)를 이용한 효과적인 3차원 동영상 홀로그램 생성기법인 TSR-N-LUT을 제시하였다. 제안된 기법에서는 먼저, DPCM (differential pulse code modulation) 알고리즘을 이용하여 3차원 동영상 프레임간의 시간적 중복 데이터를 제거한 다음, 잔여 영상에 대해서도 각 프레임별로 영상라인 간 중복 데이터를 제거하게 된다. 따라서, 시 공간적인 중복 데이터가 제거된 물체영상에 N-LUT 기법을 적용함으로써 효과적으로 3차원 비디오 홀로그램을 합성하게 된다. 실험결과 제안된 TSR-N-LUT 기법은 기존 방법에 비해 평균적으로 홀로그램 계산을 위한 물체 포인트 수가 23.72% 감소함과 동시에 홀로그램 생성속도 역시 19.55% 개선됨을 보임으로써 제안된 기법의 실제 응용 가능성을 제시하였다.
패턴 매칭(Pattern Matching)은 네트워크 침입방지 시스템에서 가장 중요한 부분의 하나며 많은 연산을 필요로 한다. 날로 증가되는 많은 수의 공격 패턴을 다루기 위해, 네트워크 침입방지 시스템에서는 회선 속도로 들어오는 패킷을 처리 할 수 있는 다중 패턴 매칭 방법이 필수적이다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되고있는 네트워크 침입방지 및 탐지 시스템인 Snort와 이것의 패턴 매칭 특성을 분석한다. 침입방지 시스템을 위한 패턴 매칭 방법은 다양한 길이를 갖는 많은 수의 패턴과 대소문자 구분 없는 패턴 매칭을 효과적으로 다룰 수 있어야 한다. 또한 여러 개의 입력 문자들을 동시에 처리 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 Shift-OR 패턴 매칭 알고리즘에 기반을 둔 다중 패턴 매칭 하드웨어 가속기를 제시하고 여러 가지 가정 하에서 성능 측정을 하였다. 성능 측정에 따르면 제시된 하드웨어 가속기는 현재 Snort에서 사용되는 가장 빠른 소프트웨어 다중 패턴 매칭 보다 80배 이상 빠를 수 있다.
멀티미디어 응용 프로그램은 방대한 양의 데이타를 실시간으로 고속 처리해야 한다. 적재/저장과 같은 메모리 참조 명령어는 프로세서의 고속 수행을 방해하는 주요인이다. 메모리 참조 속도를 향상시키기 위하여, 다음에 참조될 것으로 예상되는 데이타를 미리 캐시로 인출함으로써, 캐시 미스율과 전체 수행시간을 감소시키는 캐시 선인출 방법이 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 참조예측표(RPT: Reference Prediction Table)를 사용하는 방법을 개선한 데이타 캐시 선인출 방법을 제시한다. 동일한 명령어가 참조하는 데이타의 주소간격을 계산할 때 캐시의 라인크기 단위의 주소간격을 사용하고, 규칙적인 주소간격에 불규칙한 간격이 하나 포함하더라도 선인출 효과를 유지할 수 있도록 선인출 알고리즘을 개선하였다. 일반적으로 많이 사용되는 멀티미디어 프로그램에 대하여 실험한 결과, 기존의 RPT 방식에 비하여 버스 사용량은 약 0.03% 증가한 반면에 캐시 미스율은 평균적으로 29% 정도 향상되었다.
인버터 스위치의 개당 혹은 인버터와 모터 터미널의 분리로 인해 발생하는 고장을 해석하고 진단 알고리즘의 시험 평가를 위해 효과적으로 사용할 수 있는 영구자석 동기전동기 구동 인버터의 개방 고장에 의한 제어 특성해석 및 고장모델이 제시된다. 기존의 전동기의 해석과 제어에 많이 사용되는 dq 모델은 상전압 모델을 변환한 것으로 고장 상황에서는 3상평형 조건이 성립하지 않기 때문에 개방 회로의 입력 전압을 구하기가 쉽지 않아 고장 모델의 해석을 위해 직접 사용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 스위치 개방에 따른 전통기의 선전압 관계를 이용한 인버터의 고장 모델이 제안되고 제안된 고장모델의 타당성을 입증하기 위해 시뮬레이션이 수행된다. 전체 시스템이 DSP TMS320F28335에 의해 구현되어 동일 고장 조건에서의 비교 실험과 특성 해석이 수행된다.
강화학습의 대표적인 알고리즘인 Q-Learning은 상태공간의 모든 상태-행동 쌍(state-action pairs)의 평가값이 수렴할 때까지 반복해서 경험하여 최적의 전략(policy)을 얻는다. 상태공간을 구성하는 요소(feature)들이 많거나 요소의 데이타 형태가 연속형(continuous)인 경우, 상태공간은 지수적으로 증가하게 되어, 모든 상태들을 반복해서 경험해야 하고 모든 상태-행동 쌍의 Q값을 저장하는 것은 시간과 메모리에 있어서 어려운 문제이다. 본 논문에서는 온라인으로 학습을 진행하면서 비슷한 상황의 상태들을 클러스터링(clustering)하고 새로운 경험에 적응해서 클러스터(cluster)의 수정(update)을 반복하여, 분류된 최적의 전략(policy)을 얻는 새로운 함수근사(function approximation)방법인 Q-Map을 소개한다. 클러스터링으로 인해 정교한 제어가 필요한 상태(state)는 규칙(rule)으로 추출하여 보완하였다. 미로환경과 마운틴 카 문제를 제안한 Q-Map으로 실험한 결과 분류된 지식을 얻을 수 있었으며 가시화된(explicit) 지식의 형태인 규칙(rule)으로도 쉽게 변환할 수 있었다.
우리나라에서는 지속적인 자연재해로 각기 다른 필요성과 목적에 따라 다양한 형태의 홍수 침수 관련 지도가 작성되어 왔다. 연구 성과로 작성된 계획 빈도 및 상위 2개 빈도의 호우피해예상도를 실측 강우와 연계하여 재난관리단계별 대응단계에 활용하기 위해 실시간 피해위험구역을 표출하고자 한다. 본 연구는 실시간으로 피해위험구역을 표출하기 위해 실측 강우와 연계된 호우피해예상도에 공간 보간 알고리즘을 적용하고자 한다. 호우피해예상도란 돌발호우나 태풍으로 인하여 홍수가 발생하면 인명 및 재산피해를 최소화하기 위해 홍수지역을 미리 예측 가능하도록 제작된 지도이다. 지형자료(DEM), 하천 중심선(Stream Centerline), 하천 횡단면(Cross-Section Line), 제방고(Bank), 수문기상 자료(Hydrological Data), 조도계수(Roughness) 등을 사용하여 하천법 제 21조와 하천법시행령 제 17조를 근거로 작성된다. 본 연구에서는 호우피해예상도에 IDW(Inverse Distance Weighted, 역거리가중법) 보간, TIN(Triangulated Irregular Network system, 불규칙삼각망) 보간, Kriging 보간 방법 적용 알고리즘을 제시하고자 하였다. 호우피해예상도에 보간 알고리즘을 적용하기 위해 보간 방법에 따른 적용사례를 분석하였으며 그 결과, 보간 알고리즘을 적용한 호우피해예상도 보간을 통하여 계획빈도 및 상위 2개 빈도 이외의 빈도(하위빈도-계획빈도, 계획빈도-상위빈도 구간)에 대한 호우피해예상도의 피해위험구역 구현 방안을 제시하였다. 호우피해예상도에 IDW, TIN, Kriging 보간 알고리즘을 적용하여 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도에 대한 피해위험구역을 표출 할 수 있다. 표출된 계획빈도 및 상위빈도 이외의 빈도를 지점확률강우량-빈도에 대한 Matching table을 통하여 실측 강우와 연계 가능하다. 본 연구 결과는 추후 풍수해피해예측시스템에 활용하여 재난관리단계별 예방 및 대응 단계에 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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