본 논문은 병렬 삼상 부스트 컨버터에서 Interleaved PWM에 의해 발생하는 고 주파수 순환전류를 효과적으로 저감시키기 위해서, AC 입력단에 연결되는 삼상 결합 인덕터의 특성을 분석하였다. 제시된 삼상 결합 인덕터 분석은 삼상 결합 인덕터의 구조와 전압 방정식의 해석을 통하여 이루어졌다. 그리고 이것을 바탕으로 기존의 저 주파수 평균화 모델에 삼상 결합 인덕터를 추가하여, 고 주파수 순환전류와 저 주파수 순환전류를 동시에 저감시킬 수 있는 새로운 형태의 평균화 모델을 제안하였다. 새로운 평균화 모델의 영상성분을 이용하면, 삼상 결합 인덕터와 라인 인덕터의 순환전류에 대한 총 인덕턴스를 각각 구해 비교 할 수 있다. 시뮬레이션과 실험결과를 토대로 병렬 삼상 부스트 컨버터에서 사용되는 삼상 결합 인덕터의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 최근 뛰어난 예측력으로 각광받는 최소제곱 Support Vector Machine(Least Square Support Vector Machine: LS-SVM)과 First Principle(FP)을 결합한 하이브리드 최소제곱ㆍSupport Vector Machine 모델, HLS-SVM(Hybrid Least Square-Super Vector Machine)을 제안한다. 제안한 모델인 하이브리드 최소제곱 Support Vector Machine을 기존의 방법인 하이브리드 신경망(Hybrid Neural Network:HNN), 비선형 칼만필터와 하이브리드 신경망을 결합한 HNN-EKF (Hybrid Neural Network with Extended Kalman Filter) 모델과 비교해 보았다. HLS-SVM 모델은 학습 및 validation 과정에서는 HNN-EKF와 근사한 성능을 보였고, HNN 보다는 우수한 결과를 보였고, 일반화 성능에서는 HNN-EKF에 비해 3배, HNN보다 100배정도 우수한 결과를 보였다.
의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.
최근 프라이버시 적용이 IT분야의 가장 중요한 문제의 하나로 대두되고 있다. 프라이버시 보호는 조직의 데이터 처리 시스템에 프라이버시 정책을 적용함으로써 달성될 수 있다. 전통적인 보안 모델은 목적 결합(purpose binding)과 같은 프라이버시의 기본적인 요구사항을 적용하기에 부적절하다. 본 논문은 기존의 보안모델에 통합하여 쉽게 적용할 수 있는 프라이버시 제어 모델을 제안한다. 이를 위하여 기존의 보안모델로 RBAC과 도메인-타입을 적용하여 문맥기반 접근제어를 제공하는 하나의 확장된 역할기반 접근제어 모델이 사용되었고, 프라이버시 제어 모델에서는 프라이버시 선호로 표현되는 목적 결합을 적용하기위해 GRBAC이 사용되었다. 또 이 모델의 응용을 위하여 작은 병원 모델이 고려되었다.
급속한 산업화와 도시화로 인하여, 투수지역은 감소함으로써, 개발전과 다른 지표, 지표하 유출이 나타난다. 이에 대한 대안으로 최근 저영향개발 (LID)이 수문학적 및 환경, 생태적 개선으로 대안으로 대두 되고 있다. 이에 많은 연구자들이 EPA SWMM 모델의 이용하여 LID 설치 전, LID를 모의하였으나, 불포화토양 및 토양 내의 matric head에 대한 고려가 없어 정확한 LID 모의가 힘든 실정이다. 이에 본 연구에서 상세한 토양 모의가 가능 HYDRUS를 이용하여, SWMM-HYDRUS 모델을 개발하였다. EPA SWMM 모델의 경우, 가장 상단의 layer에서 green ampt equation을 이용하여 침투량을 계산 후, 다음 layer에서 Darcy eqation을 이용하여 토양 물이동을 계산되어진다. 하지만 기존의 SWMM모델의 경우, 불포화토양내의 물 흐름에 대한 고려와 Matric head와 Pond depth에 대한 고려가 없어, LID 모의 시 한계점이 나타났다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계점을 개선하기 위하여, 기존의 EPA SWMM의 LID 모듈을 Van Genuchten's equaton과 Richard Equation을 이용하여 정확한 토양 물 흐름을 계산하는 HYDRUS을 SWMM 모델에 결합하여, 더욱 정확한 LID 모의를 실시하였다. 개선된 SWMM-HYDRUS 모델의 모의 결과, 기존의 SWMM에서 한계점을 보여주는 Metric head를 고려하여 불포화 침투가 이루어지며, 또한 포화 후 LID 위에 존재하는 Pond depth를 고려해주는 결과가 나타났다. 향후 개발된 SWMM-HYDRUS모델를 이용하여 LID를 검증 시 기존의 모델보다 정확한 모의가 가능하다.
연산자 분리 시영역 모델을 이용하여 광섬유 커플러 ADM(add-drop multiplexer)의 필터링 효과를 분석하였다. 이 모델은 방향성 결합기나 브래그 격자를 포함하는 소자의 해석에 유용하다. 본 논문에서는 비대칭 구조를 고려했으며 결합계수, 코어의 반경, 개구수, 굴절율 변조 등의 파라미터를 이용하여 최적의 필터링 효과를 얻기 위한 구조를 설계하였다.
본 논문은 CNC 밀링머신을 이용한 절삭가공 등 2축시스템의 위치제어 시스템을 대상으로 한다. 기존의 제어방식은 크게 독립축제어와 상호결합제어로 분류할 수 있다. 독립축제어는 두 축의 통합된 운동을 각각의 독립된 축에 대한 추적제어를 수행하여 원하는 공구경로의 위치 정밀성을 향상시키고자 하는 것이고, 상호결합제어는 지령경로에 대한 추적성능보다는 현재의 윤곽오차를 감소시키는 방향으로 제어입력을 인가하여 가공윤곽의 오차를 감소시키는데 주목적이 있다. 또한 최근의 작업공정의 고속화 경향은 윤곽오차를 감소시키면서도 추적성능이 우수한 제어방식을 요구하고 있다.(중략)
본 연구는 한국어 음성합성 시스팀에서 한글 텍스트를 음소로 변환 시키는 규칙기반과 신경망을 결합한 한글-음소 변환 시스팀을 제안하고 이를 위해 시스팀 모델을 설계하고 시스팀의 각 구성요소들을 설명하며 한국어 음운 변동 규칙중 설측음화 데이타와 설측음화에 상충되는 데이타를 사용하여 시스팀을 실험하고 제안된 모형의 타당성을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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