현가장치의 기능은 노면으로부터의 진동이나 충격을 차체와 격리시키며 주행시 차량의 안전성을 확보하는데 있다. 고정된 스프링과 댐퍼의 특성으로는 두 가지 차량 주행특성을 나타내는 차체 가속도와 타이어 동적력을 최소화할 수 없으므로 가변형 댐퍼를 이용한 반능동식 현가장치로서 승차감과 주행 안정성을 동시에 고려하여 성능 지수를 설계하는 LQ(Linear Quadratic)제어 이론을 적용하는 연구가 진행되고 있다. LQ 제어 성능지수의 가중함수는 주파수와 시간에 관계없이 상수로 고정되기 때문에 각 요소에 대한 비중이 모든 상황에서 동일하나 승차감이나 주행 안정성의 평가기준이 모든 주파수에서 동일하지 않으므로 본 연구에서는 자기유변댐퍼를 장착한 1/4차의 반능동형 현가장치를 구성하고 LQ 제어의 문제점을 해결하는 Frequency shaped 최적 제어를 이용하여 특정 주파수 범위에서 차량의 승차감과 주행 안정성을 향상시킨다. Frequency shaped 최적 제어는 가중치가 주파수의 함수인 성능 지수를 통해 제어 규칙을 구하는데, 가중함수의 설계기준을 인간이 가장 민감하게 느끼는 4~8Hz의 주파수에서는 승차감에 두고 차축 고유 진동수 부근에는 주행안전성에 둔다. 모사실험과 실험 결과로부터 Frequency shaped 최적 제어기를 장착한 반능동형 현가장치가 승차감과 주행 안정성을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
효율적인 최적설계를 위해 공학분야에 도입된 대체모델의 정확성은 표본점에 큰 영향을 받는다. 대체모델의 정확성을 높이는 방법으로 기 추출한 응답을 이용하는 순차실험계획이 제안되었다. 크리깅 대체모델의 상관계수를 가중치로 적용하여 대체모델의 정확성을 향상시킨 연구가 있었으나, 주어진 정보가 부족하거나 상관계수가 잘못 추정된 경우 표본점이 잘못 추출되어 대체모델의 강건성이 저하된다. 본 논문에서는 기존 순차실험계획의 여러 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위한 가중함수 기반 순차 최소거리최대화계획을 제안한다. 제안하는 순차실험계획의 효용성을 수학 함수에 적용하여 기존 순차실험계획들과 비교하여 정확성과 강건성이 향상됨을 예시한다.
본 연구는 미측정점의 값을 모델링하기 위해 사용되는 여러 가지 공간보간방법들의 예측오차를 비교하고 정확성을 검증하였다. 동해안 해안 지역의 표고점을 대상으로 역거리가중법, 크리깅, 지역 다항식보간법, 방사기반함수의 공간보간법과 관련된 매개변수들을 동일한 조건하에서 실행하여 평균제곱근을 산출한 결과, 단순 크리깅 방법의 원형 모델이 가장 작은 값으로 나타났다. 래스터의 연산 결과, 방사기반함수의 다중방정식에 의한 예측 지도가 대상 지역의 불규칙삼각망 표현과 일치정도가 높았다. 또한 공간보간 실행시 선택된 조건하에서 제공되는 최적 파워값을 사용하는 것이 양호한 보간 결과를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 Chen, Dey와 Shao(1999), Branco와 Dey(2001)가 제안한 왜도가 있는 두터운 꼬리를 가지는 오차 분포와 디리슈레 과정 사전분포를 이용한 베이지안 메타분석 (meta-analysis)을 하고자 한다. 베이지안 메타분석을 위하여 가중함수를 고려한 계층적 선택 모형을 이용한다. 이때의 오차항은 왜도가 있는 비정규 분포로 가정한다. 이를 위하여 우선 왜도 타원형 분포의 일반적인 족을 소개한다 이 분포족중 왜도 정규분포와 왜도 t 분포를 오차항 분포로 이용한 베이지안 계층적 선택 모형을 고려하며, 이 때 발생하는 복잡한 베이지안 계산은 MCMC 방법으로 해결한다. 마지막으로, 실제 자료(Johnson, 1993)인 두 가지의 충치예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구 자료를 이용하여 본 연구에서 제시된 베이지안 방법을 이용하여 메타분석을 한다.
본 연구에서는 역학적 특성이 우수하여 다양한 구조에 적용되고 있는 복합적층판에 대한 추계론적 유한요소해석 정식화를 제안한다. 정식화의 제시는 추계론적 수치해석기법 중 그 정확도가 매우 높은 것으로 알려져 있는 가중적분법에 기초하였다. 공간적 불확실성을 가지는 인수로는 두 재료축에 대한 탄성계수와 면내 전단탄성계수가 고려되었다. 이들 재료인수들은 독립적인 추계장함수로 모델링 되었으며, 이들 추계장이 구조거동에 미치는 영향은 지수함수형태의 자기 및 상호상관함수를 적용하여 산정하였다. 수치예제를 통하여 복합적층판이 등방성 및 이방성의 재료에 의한 판 구조에 비하여 거동의 변동계수가 낮음을 보여주었으며, 제안된 해석법의 검증을 위하여 몬테카를로 해석을 동시에 수행하고 그 결과를 상호 비교하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1171-1180
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2010
회귀함수의 비모수적 적합에서 공변량의 차원이 증가함에 따라 추정량의 극한성질이 좋지 않음이 잘 알려져 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 방법중의 하나는 단일지표모형의 추정을 이용하여 공변량의 차원을 1차원으로 줄이는 것이다. 단일지표모형에서 계수 추정 방법으로는 반복적으로 해를 계산하여 근사치를 구하는 방법인 준모수적 최소제곱법과 비반복적으로 계산하여 구하는 도함수 가중평균법이 있다. 두 추정 방법 모두 모수적인 방법과 같은 수렴비율로 정규근사한다고 알려져 있지만 실질적인 성능에 관한 비교는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 두 방법에 의한 추정치의 분산을 비교하여 어떠한 방법이 좋은지를 파악하고자 한다.
음성인식의 특징벡터로서 멜-주파수 켑스트럴 계수 (MFCC, mel-frequency cepstral coefficients)가 가장 널리 사용되고 있다. FMCC 추출과정은 입력되는 음성신호를 푸리에 변환한 후, 주파수 대역별로 필터를 취하여 에너지 값을 구하고 이산 코사인 변환을 하여 그 계수 값을 구한다. 본 논문에서는 멜-스케일 된 주파수 대역필터를 취할 때 가중함수에 의해서 구해진 각 대역필터별 가중치를 적용하여 필터의 출력 에너지를 계산한다. 여기서 가중치를 구하기 위해 사용된 가중함수는 포만트가 존재하는 대역을 중심으로 인접한 대역들이 가우시안 분포를 가지는 함수이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 잡음이 거의 없는 음성신호에 대해서는 기존의 MFCC를 사용했을 때와 비슷한 인식률을 보이고 잡음성분이 많을수록 가중치가 적용된 방법이 인식률에서 보다 높은 성능 향상을 가져온다.
Residual Differnetial pulse-code Modulation (RDPCM) 기법은 비디오의 압축을 위한 시간 및 공간 예측 후 남은 잔여신호를 인접 화소를 이용하여 추가적인 중복정보를 제거하는 기법을 의미한다. 본 논문에서는 우선 잔차 신호의 예측을 위하여 인접 화소 사이 선형 가중 합으로 예측 모델을 세우고, 각 가중치를 $L_1$ 정규화를 포함하는 비용함수를 통해 추정함으로써 보다 효율적인 부호화 성능을 제공하는 알고리즘을 제안한다.
이 연구에서는 한반도 상공의 전리층 총전자수를 격자 형태로 나타냈다. 이를 위해 국토해양부 GPS 상시관측소에서 제공 중인 코드와 위상 측정값을 선형조합하였으며 그 결과물을 이용하여 시선방향 총전자수를 산출하였다. 이때 전리층 총전자수 산출결과의 정확도를 향상시키기 위해 가중최소자승법을 이용하여 위성과 수신기의 하드웨어 오차인 DCB(Differencial Code Bias)를 추정하였으며 추정된 DCB값은 IGS에서 제공 중인 DCB값과 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 시선방향 총전자수를 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 사상함수를 적용하였으며, 이를 다시 각 격자점에서의 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 기존 연직방향 총전자수에 역거리 가중 보간법을 적용하였다. 각 격자점에서의 총전자수는 IGS(International GNSS Service)에서 제공 중인 GIM(Global Ionosphere Map) 모델의 총전자수와 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 총전자수는 2시간 간격으로 나타내어 한반도 상공 전리층 총전자수의 변화 경향을 확인하였다.
본 논문에서는 자동차 잡음 환경에서 녹음된 데이터 베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 잡음 제거 방법을 연구하였다. 먼저, 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들의 인식 성능을 비교하교, 가중 켑스트랄 거리 측정 방법을 이용한 인식 실험을 통하여 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 기준 시스템으로 사용한 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 MFCC나 root-cepstrum을 사용한 경우 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리 측정에 있어서는 RPS와 BPL과 같은 가중 켑스트랄 거리 측정 함수들이 인식 성능 향상에 도움을 주었다. 또한 켑스트럼 평균 차감법이라는 간단한 잡음 제거기술을 적용하여 자동차 잡음 환경에서 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, 차량 항법용 음성 인식 시스템의 실시간구현을 위하여 여러 경우의 인식 성능을 비교하고, 메모리 량과 실행 시간 등을 고려하여 최적 시스템을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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