본 논문에서는 다양한 잡음 환경에서 음성향상을 위한 Minimum Statistics (MS) 잡음전력 추정 기법을 제시한다. 기존의 방법에서는 최소값 추적을 위해서 유한한 서치 (search)윈도우를 사용하여 최적으로 신호의 파워 스펙트럼을 수무딩하고 최소 확률을 적용하는 것을 기본으로 한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 기존의 최소값 서치 윈도우가 다양한 잡음 환경에 상관없이 고정된 사이즈를 사용하는 것에 환경인식 정보를 적용하여 서치 윈도우 사이즈가 Gaussian mixture model(GMM)기반의 잡음 분류 알고리즘을 이용한 결과 값의 비교로 잡음 환경에 따라 변화 하도록 한다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고 기존의 MS방법보다 향상된 결과를 보였다.
In enterprise software projects, performance issues have become more critical during recent decades. While developing software products, many performance tests are executed in the earlier development phase against the newly added code pieces to detect possible performance regressions. In our previous research, we introduced the framework to enable automated performance anomaly detection and reduce the analysis overhead for identifying the root causes, and showed Statistical Process Control (SPC) can be successfully applied to anomaly detection. In this paper, we explain the special performance trend in which the existing anomaly detection system can hardly detect the noticeable performance change especially when a performance regression is introduced and recovered again a while later. Within the fixed number of sampling period, the fluctuation gets aggravated and the lower and upper control limit get relaxed so that sometimes the existing system hardly detect the noticeable performance change. To resolve the issue, we apply dynamically tuned sampling window size based on the performance trend, and Fuzzy theory to find an appropriate size of the moving window.
본 논문에서는 송신된 확산부호와 수신기 내의 기준 확산부호 사이의 위상차에 대한 사전 확률을 알고 있을 때, 동기가 맞을 확률이 높은 셀부터 낮은 셀의 순서로 검사하는 Expanding Window Search 방법을 이용하여 직접확산(Direct Sequence) 통신 시스팀의 초기동기 과정의 상태도를 구성한다. 각 검색에서 앞선 검색 때보다 증가하는 윈도우를 초항이 a고 공비가 r인 등비 수열의 형태로 증가하도록 하였으며, 마코프처리(Markov process)와 메이슨 이득공식(Mason’s gain formula)을 이용하여 상태도를 해석하고 평균 시간을 구한다. 그리고 검색 횟수 n과 검출 확률 $P_d$의 변화에 따른 평균동기 시간의 증감을 사전 확률이 없을 때의 평균등기 시간과 비교한다.
Two kinds of high resolution GCMs with the same spatial resolutions but with different schemes run by domestic and foreign agencies are used to clarify the usefulness and sensitivity of GCM for water resources applications for Korea. One is AMIP-II (Atmospheric Model Intercomparison Project-II) type GCM simulation results done by ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) and the other one is AMIP-I type GCM simulation results done by METRI (Korean Meteorological Research Institute). Observed mean areal precipitation, temperature, and discharge values on 7 major river basins were used for target variables. Monte Carlo simulation was used to establish the significance of the estimator values. Sensitivity analyses were done in accordance with the proposed ways. Through the various tests, discrimination condition is sensitive for the distribution of the data. Window size is sensitive for the data variation and the area of the basins. Discrimination abilities of each nodal value affects on the correct association. In addition to theses sensitivity analyses results, we also noticed some characteristics of each GCM. For Korean water resources, monthly and small window setting analyses are recommended using GCMs.
IEEE 802.11에 정의된 전력 절약 메카니즘에서 모든 노드들은 동일한 ATIM(Ad hoc Traffic Indication Map) 윈도우 크기와 동일한 비이콘(beacon) 간격을 사용한다. ATIM 윈도우 크기는 처리율과 에너지 소모에 크게 영행을 미치기 때문에 고정된 ATIM 윈도우 크기는 좋은 성능을 나타내지 못한다. 본 논문에서는 네트워크 상태에 따라 ATIM 윈도우 크기를 조절하는 기법을 제시한다. 제시된 기법은 네트워크 특성을 반영하기 위해 (m,k)-firm 스트림 기법을 적용하였다. 제시된 기법의 성능을 평가하기 위해 ns-2 시뮬레이터를 이용한 성능 평가를 수행했다. 수행된 결과를 보면 제시된 프로토콜은 기존의 프로토콜 보다 많은 양의 에너지 절약을 하고 있음을 볼 수 있다.
이 연구는 단어 중의성 해소를 위해 SVM 분류기가 최적의 성능을 가져오는 문맥창의 크기와 다양한 가중치 방법을 파악하고자 하였다. 실험집단으로 한글 신문기사를 적용하였다. 문맥창의 크기로 지역 문맥은 좌우 3단어, 한 문장, 그리고 좌우 50바이트 크기를 사용하였으며, 전역문맥으로 신문기사 전체를 대상으로 하였다. 가중치 부여 기법으로는 단순빈도인 이진 단어빈도와 단순 단어빈도를, 정규화 빈도로 단순 또는 로그를 취한 단어빈도 ${\times}$ 역문헌빈도를 사용하였다. 실험 결과 문맥창의 크기는 좌우 50 바이트가 가장 좋은 성능을 보였으며, 가중치 부여 방법은 이진 단어빈도가 가장 좋은 성능을 보였다.
실제 건물화재에서 창문재료의 내화특성을 평가하기 위하여 건물화재실험이 수행되었다. 4 mx3.8mx2.4m 방에서 PVC 창문, 알루미늄 창문, AL+Wood 창문을 각각 설치하고 화원은 소파와 매트리스를 사용하였다. 창문은 아파트 베란다에 많이 사용하는 유리두께 6mm사이에 공기층 12 mm인 것을 사용하였다. 건물내부와 창문 주변의 온도분포를 살펴보기 위하여 총 32개 지점의 온도를 측정하였다. 실험결과 건물내의 온도분포, 창틀의 변화, 유리창의 파손 정도 둥을 조사하여 분석하였다.
본 논문에서는 UPC(Usage Parameter Control) 기법의 하나인 Leaky Bucket 알고리즘에 Jumping Window 기법을 적용하여 평균비트율을 감시할 수 있는 새로운 사용 파라메터 제어 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안 알고리즈은 먼저 Leaky Bucket를 사용하여 최대비트율을 위반한 셀을 표시한 후, 만약 망으로 전송된 셀들의 평균비트율이 협약을 이하라면 표시된 셀들을 망으로 재전송한다. 평균비트율의 측정은 Jumping Window와 같은 윈도우 메카니즘을 응용하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 On/Off 트래픽 소스 모델을 가정하고 시뮬레이션을 한 결과에 의하면, 제안한 알고리즘이 기존 Leaky Bucket 기법보다 셀 손실율이 저하되었고, 버킷 크기도 감소시킬 수 있었다.
We propose a feedback-based congestion control algorithm for the wireless TCP network. In this paper, we present a new TCP protocol to control the congestion window size. In particular, the asymptotic analysis of the wireless TCP is presented. Through simulations, our algorithm shows an improvement of TCP’s performance in wireless networks.
An aperiodic perfect map(APM) is an array with the property that every array of certain size, called a window, arises exactly once as a contiguous subarray in the array. In this article, we deal with the generalization of APM in higher dimensional arrays. First, we reframe all known definitions onto the generalized n-dimensional arrays. Next, some elementary known results on arrays are generalized to propositions on n-dimensional arrays. Finally, with some devised integer representations, two constructions of infinite family of n-dimensional APMs are generalized from known 2-dimensional constructions in [7].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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