다중경로 전파에 의한 수신 신호의 심벌간 간섭을 제거하기 위해, 두 오차 추정 함수를 사용하는 병렬 등화(parallel equalization) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 다치레벨 이차원 신호를 등가 이진 신호로 간주하고, 등화 초기에 효과적인 시그모이드 함수와 정상상태 성능이 우수한 임계 함수를 사용하여 각각 오차를 추정한다. 이때 두 오차 추정의 상대적 정확도에 따라 두 오차를 가중 처리하여 두 필터를 서로 다르게 갱신하도록 하였다. 결과적으로 결합된 두 필터의 출력이 최적한 값이 되도록 하였으며, 두 동작 모드를 완만하게 결합하는 효과로 등화 초기의 빠른 수렴과 정상상태에서의 낮은 오차 레벨을 동시에 달성하였다. 제안 알고리즘의 유용성을 모의실험을 통해 기존 방식과 비교, 검증하였다.
준정적 근사법을 적용하여 평탄한 단면(End cap)을 포함하는 회전체에 유기되는 전류에 대한 적분방정식을 유도하고 모멘트법을 이용해서 해석하였다. 수체해석시 기저함수로 Cubic B Spline 함수, 가중함수로 델타함수를 사용한 Point Matching Method를 사용하였다. 또한 끝단에 둥근타원체(Spheroidal end cap)를 갖는 경우 및 평탄한 단면을 갖는 원통주의 구조변수 변화에 따른 영향관계를 해석하였다.
본 연구에서는 기존의 대수(對數)형태인 대수(對數)-Gumbel 확률분포함수를 변환하여 새로운 형태의 대수(對數)-Gumbel 확률분포함수를 정립하였다. 이 분포함수를 이용하여 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법(Probability weighted moments)에 기초한 매개변수 추정과정을 유도하였으며, 또한 재현기간별 신뢰한계를 구하기 위하여 각각의 매개변수 추정법에 대한 점근분산식(漸近分散式)을 유도하였다. 아울러 유도된 식들을 실제 자료에 적용하였다.
특징 선택은 중복 또는 서로간의 관련이 없는 특징을 제거하여 분류 성능을 향상시키는 기술이다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)에서 제공하는 가중 퍼지소속함수의 경계합 (Bounded Sum of Weighted Fuzzy Membership functions, BSWFM)의 무게중심간의 거리를 이용한 새로운 특징 선택을 제안하여 분류 성능을 향상시켰다. 이러한 거리 기반의 특징 선택을 이용하여 초기 24개의 특징으로부터 무게중심간의 거리가 짧은 특징을 하나씩 제거되면서 분류 성능이 가능 높은 22개의 최소 특징을 선택하였다. 이들 22개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.7%, 99.7%, 98.7%의 민감도, 특이도, 정확도를 각각 구하였다.
본 논문에서는 도체로부터의 안정된 전자기 산란 응답을 계산하는 새로운 해법을 제안한다. 이 방법은 기존의 MOT (marching-on in time) 기법을 이용하지 않고, 가중 라게르 (Laguerre) 다항식으로 유기전류의 과도 응답을 표현하여 시간 영역의 적분방정식을 푼다. 이 시간 영역의 기저함수를 사용함으로써 적분식의 미분항을 해석적으로 처리하여 과도 응답을 구할 수 있다. 또한 적용되는 이 기저함수는 시간이 진행함에 따라 영으로 수렴하는 특성 때문에, 유기전류의 과도응답도 후기 진동을 가지지 않고 영으로 수렴한다. 제안되는 방법의 타당성을 보이기 위하여 시간 영역 전장 적분방정식의 해를 MOT 및 해석해와 주파수 영역으로부터 구한 해의 이산 푸리에 역변환 (inverse discrete Fourier transform, IDFT)과도 비교한다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 계수 2개를 추출하여 분류규칙을 최소화하였고, 이를 사용하여 99.90%의 PVC 분류성능을 나타내었다. 또한 추출된 두 계수의 R파를 기준으로 한 위치를 제시함으로써 두 위치의 정보만으로 PVC를 탐지할 수 있음을 보여주었다.
Mechanical joints such as bolted or riveted joints are widely used in structural components and the reliable determination of the stress intensity factors for corner cracks in mechanical joints is needed to evaluate the safety and fatigue life. This paper analyzes the mixed-mode stress intensity factors of surface and deepest points for quarter elliptical corner cracks in mechanical joints by weight function method and the coefficients included in weight function are determined by finite element analyses for reference loadings. The extended form of the weight function method for two-dimensional mixed-mode to three-dimensional is presented and the number of terms in weight function is determined by comparing the results for the different number of terms. The amount of clearance is an important factor in evaluating the severity of elliptical corner cracks in mechanical joints and even horizontal crack normal to the applied load is under mixed-mode in the case that clearance exists.
비정상 현상을 나타내는 지하수위 자료의 추정을 위해서 제한적 최대 우도치를 이용하는 universal kriging을 사용하였다. 제한적 최대우도법의 우수성을 판정하기 위해 가중 최소자승법을 이용하는 IRD-k와 비교 검토하였다. 교차 타당성에 있어서 RML과 k계 고유 확율함수는 거의 비슷한 결과를 갖고, 참값 대 추정치의 이산분포도와 지하수위 등고선도에 있어서도 2가지 방법이 거의 같은 결과를 만들었다. RNL을 이요한 universal kriging과 가중 최소자승법을 이용한 IRF-k가 비정상 함수자료의 추정에 있어서 거의 비슷한 결과를 만든 원인은 이용된 실험자료의 비정규분포와 적은 자료수에 기인하는 것으로 사료된다.
Cracks at mechanical fastener holes usually nucleate as elliptical comer cracks at the faying surface of the mechanical joints and grow as elliptical arc through cracks. The weight function method for elliptical arc through cracks at mechanical fastener holes has been developed and verified in the part I of this study. In part H, applying the weight function method, the effects of the amount of clearance on the mixed-mode stress intensity (actors are investigated and the change of crack shape is predicted from the analysis for various crack shapes. The stress intensity factors leer inclined crack are analyzed and critical angle at which mode I stress intensity factor becomes maximum is determined.
최근 대부분의 화자확인 시스템은 패턴 인식 접근방식에 기인하고 있다. 패턴 분류기의 성능은 화자의 특징 파라미터를 어떻게 분류하는가 하는 데에 기인한다. 그 특징 파라미터를 잘 분류하기 위해서는, 화자간 변이를 최대화하고 특징 파라미터 간 거리를 효과적으로 측정하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 개인 모델과 월드 모델을 동시에 배치함으로써 화자간 변이를 최대화 할 수 있는 개선된 혼합 모델 구조를 제안한다. 결정 과정 시 제안한 혼합 모델 방식을 사용함으로써 화자간 변별력을 최대화 할 수 있었다. 또한, 입력데이터에 대한 개인 모델과 월드 모델의 거리비율에 따라 심볼 확률 값을 가중하여 벡터 양자화 에러를 줄이는 가중치 함수를 제안 한다. 실험 결과, 이두 가지 방법을 취함으로써 DCF (Detection Cost Function)를 $2.37\%$에서 $1.16\%$로 낮출 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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