잡음환경에서 음성인식 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 영상정보와 음성정보를 이용한 바이모달(bimodal)음성인식이 제안되어왔다. 영상정보와 음성정보의 결합방식에는 크게 분류하여 인식 전 결합방식과 인식 후 결합방식이 있다. 인식 전 결합방식에서는 고정된 입술파라미터 중요도를 이용한 결합방법과 음성의 신호 대 잡음비 정보에 따라 가변 입술 파라미터 중요도를 이용하여 결합하는 방법을 비교하였고, 인식 후 결합방식에서는 영상정보와 음성정보를 독립적으로 결합하는 방법, 음성 최소거리 경로정보를 영상인식에 이용 결합하는 방법, 영상 최소거리 경로정보를 음성인식에 이용 결합하는 방법, 그리고 음성의 신호 대 잡음비 정보를 이용하여 결합하는 방법을 비교했다. 6가지 결합방법 중 인식 전 결합방법인 파라미터 중요도를 이용한 결합방법이 가장 좋은 인식결과를 보였다.
본 논문에서는 결합창으로 결합을 구현한 유전체 공진기 필터의 결합창 특성을 해석하였다. 결합창의 특성을 결합계수로 표현하였으며, 간단한 표현식으로 유도하였다. 결합창의 크기를 변화시키면서 해석 방법을 적용하여 결합계수를 계산하였고, 측정결과와 비교하여 해석의 유효성을 증명하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 적용이 간단할 뿐 아니라, 결합창의 제작 및 측정오차 범위에서 정확한 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 유전체 공진기 필터의 설계 및 유전체 공진기와 Varactor diode로 이루어지는 동조필터가 동조주파수 대역에서 일정한 통과대역폭을 가지기 위한 최적화된 결합창의 설계적용이 가능하다.
본 논문에서는 여러가지 형태의 결합부에 적용할 수 있는 일반적인 모델링 기법에 대하여 기술하였다. 기존의 해석방법은 특정한 결합부에만 적용이 가능하고 유한요소해석과 실험이 상호 보완적인 관계를 가진 형태의 해석방법이므로 실험이 불가능한 경우에 대해서는 적용하기 어려운 경우도 있다. 본 논문에서는 별도의 실험을 수행하지 않고 결합부 영역만을 상세하게 유한요소 모델링을 하여서 선택된 자유도에 대한 유연성 행렬(Flexibility Matrix)을 구하여 결합부의 특성을 구하는 일반적 모델링 기법을 제시하였다. 이 방법은 수치적으로 축약할 수 없는 모델-결합부가 접촉면(Contact Surface)을 가지고 있는 구조물을 효과적으로 축약할 수 있는 장점이 있다. 또한 모델링되는 결합부의 경계조건의 영향을 배제할 수 있으며 결합부에 존재하는 비선형성도 적정범위내에서 선형화할 수 있다. 제시한 일반적 모델링 기법을 나사 결합부, 접착제 결합부(Glued Joints), 볼트 결합부에 적용하여 결합부이 특성을 구하였으며 실험을 통하여 제시한 해석방법의 타당성을 검증하였다.
이 연구에서는 X-선 회절법으로 측정한 수소결합의 거리를 보정하는 두 가지 방법을 제시하였다 O…O 거리가 2.5 $\AA$ 이상인 수소결합의 경우는 저온에서 측정한 중성자 회절에 의한 수소결합 데이터를 이용하여 얻은 최적화 곡선 식 d(O-H)=exp((2.173-d(O…O))/0.138)+0.958을 이용하여 수소결합 거리를 보정한다. O…O 거리가 2.5 $\AA$ 이하의 짧은 수소결합의 경우는 결합원자가 최적화 방법(valence-least-squares)을 이용하는 것이 효과적이다. X-선 회절분석으로 얻은 긴 O…O 거리를 갖는 분자간 수소결합의 경우는 수소결합의 거리보정을 해주어야 한다.
본 논문은 연결된 결합 선로를 이용하여 브랜치 선로 결합기를 소형화하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 기존 마이크로스트립 브랜치 선로 결합기에 사용되는 ${\lambda}/4$ 선로를 같은 특성을 갖는 연결된 결합 선로로 대신한 방법이다. 연결된 결합 선로는 우-기 모드 해석 방법을 기반으로 Z 파라미터와 T 등가 회로로 분석하였다. 이 결과를 이용하여 연결된 결합 선로를 갖는 브랜치 선로 결합기를 중심 주파수 2.4 GHz에서 FR4 기판으로 설계하고 제작하였다. 실험 결과는 이론값과 잘 일치했다. 그리고 실험 결과, 기존 단일 마이크로스트립 선로로 구현된 결합기보다 37 % 크기가 줄어들었음을 확인할 수 있었다. 이 방법은 앞으로 이동 통신 빔 형성 안테나의 급전선인 Butler Matrix의 크기를 줄이는 방법으로 사용 가능하리라 사료된다.
자연 언어 처리(Natural Language Processing) 분야에 심층 신경망(Deep Neural Network)이 소개된 이후, 단어, 문장 등의 의미를 나타내기 위한 분산 표상인 임베딩(Embedding)을 학습하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임베딩 학습을 위한 방법으로는 크게 문맥 기반의 텍스트 모델링 방법과, 기학습된 임베딩을 결합하여 더 긴 텍스트의 분산 표상을 계산하고자 하는 결합 기반의 텍스트 모델링 방법이 있다. 하지만, 기존 결합 기반의 텍스트 모델링 방법은 최적 결합 단위에 대한 고찰 없이 단어를 이용하여 연구되어 왔다. 본 연구에서는 비교 실험을 통해 문서 임베딩 생성에 적합한 결합 기법과 최적 결합 단위에 대해 알아본다. 또한, 새로운 결합 방법인 담화 분석 기반의 결합 방식을 제안하고 실험을 통해 기존의 순차적 결합 기반 신경망 모델 대비 우수성을 보인다.
미래의 한 관측값이 여러 방법으로 예측되었을 때, 이들 예측값들을 적절한 방법으로 결합 시키면 더 좋은 예측값을 얻을수 있게 된다. 본 논문에서는 결합예측을 위한 기존의 방법들을 간략히 소개하고, 결합 가중치의 추정을 위한 몇가지 대안적 절차를 제시한 후, 국내의 여러 자료들을 이용한 실증적 분석을 통하여 결합방법들에 대한 예측력을 비교 $\cdot$ 검토하게 된다. 실증적 분석 결과에 의하면, 제한 회귀가중치, 제한 로버스트 회귀가중치 및 혼합 회귀 가중치에 의한 결합방법들이 로버스트했다. 그러나 모든 경우에서 항상 가장 우수한 결합 방법은 발견될 수 없으므로 사전적으로 개별예측들의 특성을 분석하여, 대응되는 결합방법을 선책한다면 보다 유용한 예측결과를 얻을수 있게 된다.
최근 들어 ICT 분야의 발달에 따라 데이터 사용량의 급격한 증가로 인터넷 트래픽 사용량 예측은 중요성은 강조되고 있다. 이러한 예측치를 적절한 트래픽 관리와 제어를 위한 계획 수립에 도움을 준다. 본 논문은, 5분 단위의 인터넷 트래픽 자료를 이용하여 결합 예측 모형을 제안하고자 한다. 이에 대하여 시계열의 대표적인 3개 모형인 Seasonal ARIMA, Fractional ARIMA(FARIMA), Taylor의 수정된 Holt-Winters 모형을 적용하였다. 모형 간 결합 예측 방법으로 예측치 간의 SA(Simple Average) 결합 예측 방법과 OLS(Ordinary Least Square)를 이용한 결합방법, ERLS(Equality Restricted Least Squares)를 이용한 결합 예측 방법, Armstrong(2001)이 제안한 MSE 기반 결합 예측 방법을 사용한다. 이에 따른 결과로서 3시간에서의 예측은 Seasonal ARIMA가 선택된 반면, 6시간 이후 예측에서는 결합 예측 방법이 좋은 예측 성능을 보여준다.
서로 다른 출처로부터 얻어진 데이터 파일들을 하나의 데이터 파일로 만드는 통계적 자료결합방법은 공통변수와 서로 다른 고유변수를 포함하여 변수들 간에 존재하는 관련성에 대해 살펴볼 수 있다. Robin (1986)이 제안한 일반회귀모형의 예측값을 이용한 통계적 결합방법은 자료에 대한 다변량 정규성을 가정하기 때문에 이 가정을 위반하는 자료를 이용하는 것은 많은 문제를 수반한다. 본 연구는 제공파일의 고유변수에 모분포를 반영하지 못하는 특이점이 존재하는 경우, 일반회귀모형을 이용한 통계적 결합방법의 대안으로 로러스트 회귀추정방법을 이용한 자료결합방법을 제안하였다. 나아가 로버스트 회귀모형을 이용한 결합방법과 일반회귀모형을 이용한 결합방법에서의 상관관계 및 결정계수 보존에 관한 성능을 비교하기 위하여 모의실험을 수행하였다.
임의의 형태를 갖는 회절격자의 결합계수를 쉽게 계산할 수 있도록 확장된 새로운 층 방법을 제안한다. 기종이 새로운 층 방법은 회절격자 영역의 비유전상구의 종축 방향에 대해서만 평균을 취하여 결합계수를 계산하였지만 확장된 새로운 층 방법은 종축과 횡축 양 방향으로 비유전상수의 평균값을 취하여 새로운 층의 비유전상수로 설정하였다. 따라서 회절격자가 임의의 형태를 가지는 경우 새로운 층 방법에서는 새로이 설정하는 층의 비유전상수 값이 횡축으로 변화하는 함수였지만 확장된 새로운 층 방법에서는 단일 상수 값이어서 결합계수를 쉽계 계산할 수 있다. 이 방법을 사용하여 사다리꼴과 삼각형 형태의 회절격자를 가지는 5층 구조 Distributed Feedback 구조 소자의 결합계수를 계산하였다. 확장된 새로운 층 방법에 의한 결합계수 계산 결과의 정확성 검증을 통하여 사다리꼴과 같은 임의이 형태를 가지는 회절격자의 결합계수 계산에 확장된 새로운 층 방법이 매우 유용함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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