음질개선에 이줄 여진(Double Excitation) 음성모델을 적용하는 방법이 있다. 유성음과 무성음 성분들로 분리하는 이 방법은 각 성분들의 고유한 성질을 이용하여 음질을 저하시키는 wideband 잡음을 제거할 수 있다. 이중 여진 음성모델을 이용한 음질개선 시스팀과 기존의 스펙트랄 제거(spectal subtraction) 알고리즘을 비공식적으로 비교한 결과 이중 여진 모델을 이용한 방법이 더 나은 성능을 보였다.
FLECHT-SEASET 실험에 대한 REIAP5/MOD3 평가시에 밝혀진 코드결함을 수정하기 위하여 RELAP5/MOD3 재관수 모델을 개선하였다. 모델개선은 재관수 열전달 모델의 수정과 분산유동영역의 액적 크기의 조절을 통하여 이루어졌으며 재관수 계산시 발생되는 압력 spike와 수위진동 등의 결함을 개선하기 위하여 벽면비등모델의 time-smoothing과 천이 유동시의 level tracking모델도 첨가되었다. FLECHT-SEASET 실험에 대한 개선모델의 검증과 발전소의 대형냉각재 상실 사고해석 응용에서 코드결함이 개선되었음을 알 수 있었다.
소프트웨어 품질의 중요성이 커짐에 따라, 기업들은 품질을 높이기 위해 테스트에 많은 노력을 기울이고 있다. 최근에는 테스트 성과를 높이기 위한 방법중의 하나로 테스트 프로세스 개선이 주목 받고 있다. 이를 위해 기업들은 SW-CMM(Capability Maturity Model for Software), CMMI(Capability Maturity Model Integration)와 같은 일반적인 프로세스 개선 모델들이나, TMM (Test Maturity Model), TPI (Test Process Improvement Model), TCMM (Testing Capability Maturity Model)과 같은 테스트 프로세스 개선 모델들을 적용하고 있다. 그러나 일반적인 프로세스 개선 모델들은 테스트 관련 이슈를 충분히 다루고 있지 않고, 테스트 프로세스 개선 모델들은 구조가 불완전하거나 내용이 충분하지 않아 적용 시 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 TMM 과 CMMI 를 기반으로 조직들의 테스트 프로세스 확립이나 개선을 지원할 수 있는 새로운 테스트 프로세스 성숙도 모델인 TPMM(Test Process Maturity Model)을 연구, 개발하였다. 개발된 TPMM 을 통해 조직에서 테스트 프로세스를 개선하고, 심사하는 것을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
건설공사의 실적증명 프로세스는 건설업체가 프로세스의 일부에 참여함에 따라 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구는 현재의 실적증명 프로세스를 IDEF 방법론에 파라 분석하여, 건설실적 정보의 신뢰도를 확보한 수 있고, 건설업체의 방문비용을 절감하며, 발주기관의 업무효율화, 행정의 투명성을 높일 수 있는 개선모델을 제안하는 것이다. 연구결과 현행모델은 많은 중복된 활동이 있는 것으로 분석되었으며, 현행모델과 개선모델의 시뮬레이션 결과 동일업무 처리 시 3배 이상의 효과를 갖는 것으로 나타났다. 또한 도출된 개선모델의 구축에 활용할 수 있는 데이터 모델을 제시하였다.
잘못된 분리수거는 다른 재활용 폐기물의 재활용을 제한한다. 본 논문에서는 올바른 분리수거를 위해 페트병 라벨 유무 분류 모델을 구현했다. 초기 모델의 낮은 성능을 개선하기 위해 이미지 데이터의 노이즈를 줄이는 편집을 거치고 데이터 증강을 적용하였으며, 모델 개선 작업을 진행하여 과적합을 피하면서 더 나은 성능을 도출했다. 최종 모델은 초기 모델보다 비교적 우수한 성능을 보였으나, 실제 활용 면에서는 낮은 성능을 나타냈다. 이는 학습 데이터의 질과 데이터양의 부족에서 나타난 결과로 볼 수 있다.
본 논문에서는 100kW, 20,000rpm급 건물 공조용 터보 블로워 전동기가 소개되었다. 초기 설계에 기반한 제작 모델의 다이나모를 통한 특성 시험이 진행되었으며, 초기모델의 FEM 해석을 통한 특성 분석이 진행되었다. 기존 모델에 대해 효율 개선을 위한 전자기적, 기구적 개선 방안들이 연구되었으며, 각 관점에서의 효율 개선 방안들에 대한 FEM 해석을 통한 검증이 이루어졌다. 형상 개선을 통해 최종 개선모델이 도출되었으며 초기 모델과의 특성 비교를 수행하였다.
유한요소모델개선기법은 계측된 동특성을 모사하는 구조해석모델을 구하는 방법으로서 손상탐지 및 구조건전도감시를 위해 효과적으로 이용될 수 있다. 유한요소모델개선기법에는 다양한 종류의 동특성데이터가 사용될 수 있는데, 본 연구에서는 고유진동수와 모드형상을 사용한 경우와 고유진동수와 주파수응답함수를 사용한 경우를 각각 사용해 실험실 규모의 구조물의 손상 위치 및 손상정도를 추정하였다. 4층 철골조의 골조구조물로서 진동대를 이용하여 원구조물에 백색잡음 가진실험을 실시한 후 손상의 모사를 위해 1층 부분의 보 부재를 작은 단면의 부재로 교체하고 동일한 실험을 반복하였다. 보 부재 교체 전 후에 계측된 데이터와 두 종류의 모델개선기법을 각각 적용하여 손상탐지를 실시한 후 그 정확도를 분석하였다.
본 논문은 SimPlus 3D를 이용한 생산시스템 공정개선 시뮬레이션 모델개발 프로젝트 수행 시 제안되었던 생산시스템 공정분석 및 개선사항을 SimPles 3D 모델을 중심으로 SimPlus 3D의 제품특징과 활용사례로 소개하고자 한다. SimPlus 3D는 범용 그래픽 시뮬레이션 소프트웨어로서 자동화 공정의 설비, 제어 운영에 걸친 다양한 요소를 모델링 할 수 있으며 구축된 시뮬레이션 모델을 이용하여 사용자가 원하는 결과척도를 상세하게 제시해 준다. 따라서 SimPlus 3D는 생산라인 개선작업에 있어서도 새로운 형태의 공정배치나 라인구성을 현장적용 전에 시뮬레이션 모델로 개발하여 도입효과를 정량적으로 산출할 수 있으며, 다양한 대안들을 적은 시간과 비용으로 평가할 수 있다. 본 논문에서는 SimPlus 3D를 이용한 생산시스템 공정개선 시뮬레이션 모델개발 사례로 A사의 제품 생산공정 중 일부 자동화공정 제어알고리즘 분석 사례를 소개하였다.
최근 물체 인식 모델의 성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용한 새로운 물체 인식 모델 성능 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 항만 내 설치된 컨테이너 사고를 예방하기 위한 컨테이너 사고위험도 분류 모델에 적용하여 성능 평가를 하였다. 특히, 컨테이너 사고위험도 분류 모델은 작은 물체를 인식해야 하며 이런 환경에서는 기존 물체 인식 모델 성능이 낮게 나타난다. 본 논문에서는 제안한 K-means 기반 앵커박스 선정 기법을 적용하여 물체 인식 모델 성능이 개선됨을 확인하였디.
수동적 온톨로지 구축은 해당 도메인의 지식을 가진 전문가가 필요하고, 시간적인 소모가 크다. 또한 완성된 온톨로지의 수동적인 지속적 개선은 상당한 비용을 초래할 수 있다. 그래서 온톨로지의 자동 구축과 지속적 자기 개선 방법이 하나의 해결책이 될 수 있을 것이다. 따라서, 이 논문에서는 기계 학습을 통한 온톨로지 구축의 자동화 방법과 지속적 자기 개선 모델을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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