본 연구에서는 복잡한 형상을 가진 음원으로부터 방사하는 음장을 등가음원법 (equivalent source method)을 이용하여 재구성한다. 일반적인 등가음원법의 기본 원리는 진동하는 물체의 표면 또는 내부에 등가음원을 분포시켜서 등가음원의 강도를 계산하는 방법이다. 각 등가음원의 강도는 음원의 경계 조건이나 측정된 음장 음압을 통해서 구할 수가 있으며 사용된 등가음원의 차수, 개수 그리고 위치 등은 고려되어야 할 중요한 변수들이다. 기존의 HELS (Helmholtz equation least square) 방법은 한 곳의 위치에 다양한 차수로 이루어진 등가음원을 사용하여 각 차수의 계수를 구하는 방법으로써 구형에 가까운 음원에 대해서 좋은 결과를 보이나 음장의 결과가 최대 차수의 선택에 따라서 큰 오차를 유발하는 문제점이 있다. 따라서 정규화 기법을 사용하여 음장을 재구성하기 위해 필요한 등가음원의 최적 차수를 구하고, 음원 내부에 최적 차수로 이루어진 등가음원을 여러 개의 점에 위치시켜서 재구성 정확도를 향상시켰다. 정규화된 등가음원법의 타당성 검증을 위하여 표면 일부가 진동하는 구에 대한 수치 해석 및 청소기 모델에 대한 음장 재구성 실험 을 수행하였다.
본 연구는 2012년에 시작된 국가예방접종사업의 지원 확대로 지역사회 예방접종 대상 감염병 퇴치 기반이 강화됨에 따라, 일지역 보건소의 2012년 예방접종 등록 출생아를 대상으로 정기예방접종에 대한 각 차수별 예방접종등록관리 보건정보시스템에 전산등록 된 영유아 예방접종의 기록을 근거로 만3세의 기본 예방접종력에 대한 각출생월별, 각백신별, 미접종률과 미접종에 대한 각각의 사유를 분석하고 미접종자에 대한 접종안내 및 접종실시를 하여 만3세의 기본접종에 대해 완전접종과 높은 예방접종률로 감염병을 예방하고 일지역 보건소의 예방접종사업에 기초 자료로 활용하기 위한 것이다.
도시의 생활권 전역에 걸쳐 설치되어 있는 지하매설 시설물인 하수관망은 그 거동에 따라 방류수역의 수질에 큰 영향을 준다. 하수관망을 통한 하수의 이송특성은 관망의 형상과 각 지점에서의 수질정보에 영향을 받는다. 본 연구에서는 이 두 가지 인자에 대한 분석을 위해 하수관망의 외적 형상과 내적 정보흐름의 관계를 분석하였다. 실제 하수관망을 대상으로 자연하천의 정량화에 쓰이는 하천차수방법을 적용해 관망의 차수를 구분하여 도시에 공간적으로 넓게 분포되어있는 하수관망의 범위를 좁힌 후, 정보이론에서의 엔트로피(Entropy) 개념을 하수관망에 도입하여 하수관망의 차수와의 상관관계를 알아보았다. 이러한 분석을 통하여 하수관망의 차수와 엔트로피 사이에 유기적 상관성이 성립함을 확인 할 수 있었다. 총엔트로피와 한계엔트로피 모두 관망의 차수와 유의한 관계를 보였으나 그 양상은 반대로 나타났다.
SAMED 필터는 미디언 부필터들의 출력을 선형 FIR 필터의 입력으로 사용하는 다단 필터로 선형 필터와 순서통계에 기초한 비선형 필터의 특성을 모두 포함하는 광범위한 필터군(filter class)으로 소개되었다. 본 논문에서는 여러 가지 잡음 환경에서 주어진 영상에서 각 차수에 대한 최적 SAMED 필터를 설계하고 그 성능을 분석하였다. 연속 SAMED 필터가 아닌 각 차수에 대한 SAMED 필터의 성능을 분석함으로써 잡음의 종류에 따라서 각 차수의 효율이 다름을 보였다. 가우스 잡음의 경우는 낮은 차수의 필터들이 계산량 대비 성능이 우수한 반면 임펄스 잡음의 경우는 반대의 성향을 보인다는 사실을 밝혔다.
서로 다른 기하학적 모델링 시스템을 사용하는 곡선 및 곡면의 자료 교환에서, 주어진 허용 오차 내에서 시스템이 지원하는 차수로 근사하는 차수감소를 종종 필요로 한다 본 논문에서는 기하학적 표현이 서로 다른 시스템간의 곡선 및 곡면의 교환에서 $\'{e}$의 차수감소에 의한 근사 변환 문제를 다룬다. 여러 가지 n차 $\'{e}$ 곡선을 n-1차 $\'{e}$ 곡선으로 감소하는 차수감소 방법들을 구현하고 각 방법들의 근사 변환한 실험적인 결과를 제공한다.
본 논문에서는 매립지의 복합 차수 및 덮개 시스템의 안정성 평가를 위하여 개별요소법이 적용되었다. 이 방법은 차수재들의 접촉면에서 유발되는 전단응력과 차수재에 발생하는 인장력을 예측할 수 있어 각각의 차수재에 대한 전단 및 인장파괴에 대한 안전율을 산정할 수 있다. 해석에서 덮개나 차수재료로 사용된 흙의 경우 절편으로 나눈 다음 각 측면들에 탄소성 Winkler 스프링으로 연결되는 것으로 가정하였으며, 지오맴브레인과 같은 차수재들의 경우 절편으로 나뉘어져 인장스프링으로 연결되었다고 가정하여 거동을 모델링하였다. 제안된 방법을 사용한 사례연구와 함께 예제해석에 대한 한계평형법에 근거한 기존 해석방법들과 비교를 통하여 제안된 방법의 적용성을 검토하였다.
본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용. 데이터에 대하여 Elman망예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 99.5%로 우수한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 문장독립형 화자인식 시스템에 MQ(Matrix Quantization) 방법 사용 을 제안한다. 또한 인식율을 높이기 위해 MQ를 수정한 방법인 SMQ(Separated Matrix Quantization)을 제안한다. 기존의 VQ-distortion 방법은 대체로 좋은 성능을 가지나 화자의 동적 특성을 이용하지 못한다는 단점이 있다. MQ와 SMQ는 화자의 동적 특성을 이용할 수 있으므로 시간 변화에 대한 화자의 특징 변화까지 모델링 할 수 있는 장점이 있다. MQ는 여러 프레임을 묶어 Matrix Codebook을 가지며 SMQ는 MQ의 기본 codebook을 다시 켑스 트럼의 차수에 따라 나누어 codebook을 만든다. 즉, 켑스트럼 차수를 저, 중, 고차로 나누어 각 부분별로 Matrix codebook을 만들도록 한다. 인식실험은 문장독립 음성 데이터에 대해 실행했으며 MQ모델의 경우 Matrix의 크기를 짧은 음소크기부터 음절단위까지 변화시켜 실 험하였다. 아울러 SMQ 모델에서의 실험은 차수별 유용도를 보기 위하여 부분 차수를 이용 하여 실험하였다. 실험결과 MQ와 SMQ방법이 VQ에 비해 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
본 연구는 지하수를 생활용수로 활용하기 위한 시설물로 검토되고 있는 지하댐을 건설함에 있어 유력한 공법으로 제안되고 있는 SCW(Soil Cement Wall) 차수벽 설계지침을 마련하기 위하여 수행된 시험결과이다. 실험을 통해 SCW 각 혼합재료의 함유율에 따른 일축압축강도와 차수벽체의 강성을 나타내는 평균탄성계수를 산정하였으며, 혼합재료의 함유율과 양생조건을 조절하면 지하댐과 같은 구조물에 최적의 조건이라고 할 수 있는 고강도 저강성 벽체의 구현이 가능하다는 것을 확인하였다.
GNSS는 다양한 오차요소에 의해 좌표 정확도가 저하되는데, 그중 고정밀 측위에서 간과하기 쉬운 것이 안테나의 위상중심변동이다. 이를 보정하기 위해 IGS에서는 위상중심변동 보정정보를 기록한 ANTEX 파일을 제공하고 있다. 하지만 수신기 안테나의 경우 방위각과 고도각마다 $5^{\circ}$ 간격으로, 위성 안테나의 경우 천저각에 대해 $1^{\circ}$ 간격으로 PCV 보정정보가 제공되기 때문에 사용자 입장에서는 충분하지 않다. 따라서 어떠한 각도에서도 PCV 보정정보를 정확하게 보간하기 위한 연구를 수행하였다. 이 연구에서는 방위각과 고도각을 모두 변수로 사용할 수 있는 구면조화함수를 수신기 안테나 PCV 보정정보를 보간하는데 사용해 최적차수를 구하였다. 그 결과 정확도를 우선적으로 고려한다면 구면조화함수 8차가 최적차수가 되며, 구동시간을 우선적으로 고려한다면 허용되는 오차 내에서 구면조화함수 1차와 5차를 제외한 가장 낮은 차수가 최적차수가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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