본 논문에서는 가역가변길이 부호를 테이블 메모리에 효율적으로 저장하는 방법을 제안한다. 여러개의 부호들을 적은 개수의 값들로 테이블을 구성하는 새로운 알고리듬으로, 가역가변길이 부호의 부호내의 비트 천이개수와 부호 구성 트리에서의 레벨을 이용하는 TNWT(Transition Number and Weight of Tree)방법을 제안한다. 압축에 앞서 가역가변길이 부호들의 가중치와 천이개수를 구하고, 신장된 값들이 서로 구분이 안되는 경우를 방지하기 위해 테이블의 값들을 재배열한다. 재배열이 끝난 배열의 값들을 세 개씩 묶어 압축된 테이블을 얻는다. 압축된 테이블은 부호의 천이개수와 가중치를 이용하여 복호해 낼 수 있다. 이러한 방법을 통하여 기존의 방법보다 약 20% 적은 크기로 테이블 메모리를 구성하고, 압축된 테이블로 복호가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 병렬로 운전되는 컨버터의 출력 전류 맥동을 감소시키기 위한 선택적 위상 지연 구동 방법을 제안한다. 병렬로 운전되는 컨버터는 부하의 크기 및 운전하는 컨버터의 개수에 따라 그 효율이 달라지므로, 기동되는 컨버터의 개수를 가변하여 운전하는 것이 효율적이다. 또한 전류의 맥동을 저감하기 위해서 일정한 위상 차이를 가지도록 제어하는 인터리브드 운전 기법이 널리 사용되고 있다. 따라서 병렬 운전되는 컨버터의 출력전류 맥동을 저감시키기 위해, 운전되는 컨버터의 개수에 따라 위상 간격을 조정해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 구동되는 컨버터의 개수에 따라 위상 간격을 제어하여 출력전류의 맥동을 저감하는 기법을 제안한며, 실험을 통해 제안된 알고리즘을 검증한다.
기술적으로는 다짐장비의 개선으로 성토다짐의 시공속도가 매우 빨라지고 있으나 국내에서 적용하고 있는 현장다짐 밀도 및 수분함량 측정 방법(KS F 2311 KS F 2306)$^{(1)}$ 은 신속한 측정을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 외국에서 개발 현재 활발히 적용되고있는 방사성동위원소를 이용한 함수량측정기개발의 시작단계로 기본설계 결정을 목적으로 한다. 함수량 측정 RI계기의 원리를 먼저 살펴본 후 실험실 내에서 자연건조된 성토용 흙으로 다짐을 하여 공시체를 제작한 뒤, 실험실용 함수량측정 RI계기를 공시체위에 놓고 폴리에틸렌과 중성자 검출기의 개수를 변화시켜가며 일정시간동안 측정개수를 측정한 값을 분석한 결과 목표측정 시간을 1분으로 하였을 때 신뢰측정개수인 10,000개이상을 계측하면서도 경제적으로 최소인 중성자검출기의 개수는 2개, 폴리에틸렌의 두께는 7cm로 결정되었다.
본 논문에서는 멀티코어 모바일 디바이스에서 최적의 스레드 구성을 측정하기 위해 이미지 코덱을 사용하여 다양한 환경에서 스레드 개수에 따른 인코딩 수행시간을 분석하였다. 인코딩은 Quantization을 사용하여 JPEG 파일들을 하나의 GIF 파일로 변환하는 기능을 수행하며, 듀얼코어와 쿼드코어 안에서 각각의 스레드 개수를 늘려가며 측정하였다. 듀얼코어에서는 스레드 4개였을 경우가 성능이 효율적이였으며, 쿼드 코어에서는 스레드 3개였을 경우가 성능이 효율적이였다. 분석 후 결론은 스레드 개수와 성능은 비례하는 것이 아니며 성능에 크게 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 코어와 I/O입출력의 성능 및 데이터 크기에 따라 적당한 스레드 개수를 정하여 사용하는 것이 효율적이다.
다중 레이블 오픈 의도 분류란 다중 의도 분류와 오픈 의도 분류가 합쳐져 오픈 도메인을 가정하고 진행하는 다중 의도 분류 문제이다. 발화 속에는 여러 의도들이 존재한다. 이때 사전에 정의된 의도 여부만을 판별하는 것이 아니라 사전에 정의되어 있는 의도에 대해서만이라도 어떤 의도인지 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 발화 속 의도 정보를 활용하여 다중 레이블 오픈 의도를 분류하는 모델을 제안한다. 먼저, 문장의 의도 개수를 예측한다. 그리고 다중 레이블 의도 분류기를 통해 다중 레이블 의도 분류를 진행하여 의도 정보를 획득한다. 획득한 의도 정보 속 다중 의도 개수와 전체 의도 개수를 비교하여 전체 의도 개수가 더 많다면 오픈 의도가 존재한다고 판단한다. 실험 결과 제안한 방법은 MixATIS의 75% 의도에서 정확도 94.49, F1 97.44, MixSNIPS에서는 정확도 86.92, F1 92.96의 성능을 보여준다.
본 논문에서는 CNN의 컨볼루션 레이어 개수 및 커널의 크기와 개수가 CNN에 어떠한 영향을 끼치는지 실험을 통해 알아보기 위해 진행하였다. 또한 분석을 위해 일반적인 CNN도 실험하여 실험에 사용된 CNN과 비교하였다. 분석에 사용될 신경망들은 CNN을 기반으로 하며 각각의 실험모델들은 레이어 개수, 커널의 크기 및 개수를 일정한 값으로 고정해 실험을 진행하였다. 모든 실험에는 2계층의 완전연결계층을 고정으로 사용하였다. 다른 변수들은 모두 동일한 값을 주어 실험하였다. 분석결과 레이어의 수가 작을 경우 커널의 크기 및 개수와 상관없이 데이터의 분산 값이 작아 견고한 정확도를 보여주었다. 레이어의 수가 커질수록 정확도도 증가됐으나 일정 수치 이상부턴 오히려 정확도가 내려갔으며 분산 값도 커져 정확도 편차가 크게 나타났다. 커널의 개수는 다른 변수보다 학습속도에 큰 영향을 끼쳤다.
에폭시 경화계에서 말단 관능기가 같은 선형아민 경화제의 주쇄에 포함된 에틸기에 결합된 질소원자 개수가 반응특성 및 열적, 기계적특성에 미치는 영향을 알아보기 위하여, 빈용 에폭시수지인 DCEBF (diglycidyl ether of bisphenol F)를 DETA (diethylenetriamine), TETA (triethylenetetraamine) 그리고 TEPA (tetraethylenepentaamine)와 1:1 당량비로 경화하였다. 이 연구에서 DGEBF/아민계에서 경화제 주쇄의 질소원자 거수에 의하여 반응특성 및 열적성질, 기계적특성에 중대하게 영향을 미쳤다. 즉, 주쇄의 질소원자 개수가 작을수록 반응열이 많고 최대발열온도가 낮아졌다. 경화물의 경우 밀도와 최대반응전환률은 주쇄의 질소원자 개수와는 큰 관계가 없으나, 굴곡탄성률과 인장탄성률은 주쇄의 질소원자 개수가 작을 수록 크다. 그 외의 열안정성, 부피수축률(%), 유리전이온도, 인장강도, 굴곡강도는 주쇄의 질소원자 개수와는 일견 무관한 불규칙한 경향을 보인다. 이는 최대반응전환률(%)의 차이가 이러한 특성에 영향을 미치는 것을 나타낸다.
본 논문은 붙어 있는 손가락들을 가진 손을 대상으로 한 손가락 개수 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 손가락 사이에 필연적으로 직선형 그림자가 발생한다는 사실을 기반으로 한다. 이 알고리즘은 효율적인 그림자 검출을 위해 손 영역을 엄지손가락 영역과 네 손가락 영역으로 구분하고, 각 영역에서 경계 영상을 생성한다. 각 경계 영상에 직선 검출과 투영 기법을 적용하므로 투영 곡선들이 생성되고, 곡선들의 피크들은 손가락 그림자의 후보들로 검출된다. 그러고는 검출된 피크들에서 손가락 그림자에 의한 피크들만 추출되고 개수된다. 붙어 있는 손가락으로 다양한 형상을 표현하는 손 영상들을 대상으로 한 손가락 개수 실험에서 손가락 수에 따른 개수 성공률이 83.3%에서 100%이고, 전체적으로 93.1%이다. 또한 통제된 조건하에서 손 영상이 생성된다면 실패한 경우들이 충분히 개선될 수 있음을 보여주고 있다.
본 연구에서는 인공신경망을 이용해 건물 구조물의 가속도계 설치 위치 및 개수를 선정하는 방법을 제안한다. 인공신경망의 입력층에는 층에 설치되는 가속도계로부터 얻는 가속도이력데이터가 입력되며, 출력층에는 구조물을 정의하는 각 층의 질량과 강성 값을 출력하도록 신경망을 구성한다. 가속도계의 설치 위치 및 개수를 선정하기 위해 여러 설치 시나리오를 가정하고 훈련을 통해 인공신경망을 구한다. 훈련에 사용되지 않은 예제를 이용해 예측 성능을 비교하였다. 센서 개수 및 위치에 따른 예측 성능을 비교하여 설치위치 및 개수를 선정한다. 6층과 10층 예제 적용을 통해 제안하는 방법을 검증하였다.
섬유 가교 곡선은 섬유보강 시멘트 복합체의 인장 거동을 예측하고 분석하는데 중요한 요인이다. 이 연구의 목적은 ECC에서 섬유 배향각의 분포와 섬유 개수를 정량적으로 고려할 수 있는 섬유 가교 모델을 제시하는 것이다. 이를 위하여 먼저 섬유 배향각과 섬유 개수를 정량적으로 고려할 수 있는 섬유 가교 모델을 유도하였다. 섬유 배향각과 섬유 개수는 이미지 프로세싱 기법을 사용하여 계측하였다. 이미지 분석을 통하여 계측한 섬유 배향각에 대한 확률밀도함수와 섬유 개수는 섬유 배향각을 2차원이나 3차원에 무작위로 분포된 것으로 가정하는 것과 큰 차이를 보였다. 이는 타설방법이나 유동흐름에 따라 섬유 분포 특성이 영향을 받기 때문으로, 모델의 검증을 위해 정확한 섬유분포 특성을 파악할 필요가 있다. 따라서 이미지 프로세싱 방법으로 계측한 섬유 분포 특성을 근간으로 보강섬유의 배향각과 단면 내 섬유 개수를 고려하여 얻은 섬유 가교 곡선으로 1축 인장 거동을 모사하였다. 모사한 1축 인장 거동은 실험 결과와 유사하게 다중 균열과 변형률 경화 거동을 보이는 등 1축 인장 거동을 정확히 나타낼 수 있는 것으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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