본 논문에서는 선형예측 잔여신호에 대한 하모닉 벡터 여기 코딩에, 시간 대역 분리 혼합 코딩을 결합한 4kbps 음성코더를 제안한다. 하모닉 벡터 여기 코딩은 유성음 구간에서 하모닉 여기 코딩을 사용하며, 무성음 구간에 대해서는 분석-합성 구조의 벡터 여기 코딩을 사용한다. 그러나, 이러한 양단 모드 코딩 방법은 유성음과 무성음이 혼재하는 전이 구간에서는 비효과적이므로, 유/무성음 모드 코딩 이외의 새로운 방법이 요구된다. 이에, 전이 구간을 위한 시간 분리 전이 코딩을 설계하였으며, 여기서, 유/무성음 결정 알고리즘은 단위 구간 내의 유성음과 무성음의 존속기간을 결정하고, 이전 구간의 유/무성음 결정에 따라 하모닉-하모닉 코딩과 벡터-하모닉 코딩을 선택적으로 사용한다. 복호화기에서는 하모닉 크기값들의 IFFT 과정을 통해 유성음 여기신호가 효과적으로 합성되며, 무성음 여기신호는 역 벡터 양자화를 통해 만들어진다. 재 복원된 음성 신호는 중첩합산 방법에 의해 합성된다.
상태 지속 밀도를 사용하는 hidden Markov Models(HMM/SD)은 음성 신호의 시간적인 변화를 보다 명확하게 나타낼 수 있다 그러나 상태 지속 밀도가 완만하거나 제한된 상태가 길면 이러한 장점은 감소된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 상태간의 천이가 특정한 시간 구간에서만 발생하도록 하는 전에 경로 제한 조건을 갖는 HMM/GPC를 제한한다. HMM/GPC는 상태 지속을 제한하고 음성 신호의 시간적 변화를 단순하고 효과적으로 표현할 수 있다. 또한 HMM/SD와 HMM/GPC를 결합한 새로운 형태의 HMM/SD+GPC를 제안하고 성능을 비교하였다. HMM/GPC는 기존 Viterbi 알고리즘을 약간 수정하여 구현될 수 있다. HMM/GPC와 HMM/SD+GPC는 기존 HMM과 HMM/SD에 비하여 우수한 성능을 보일 뿐만아니라 계산량도 매우 작다. 화자도립 단독음 인식 실험에서, HMM/GPC(1.6%)의 최소 오차는 기존 HMM보다 1.1% 낮았고 계산량도 57% 감소하였다.
이동매니퓰레이터란 이동로봇과 작업로봇을 직렬로 결합하여 이동능력과 작업능력을 가지는 로봇이다. 이동매니퓰레이터의 중요한 특징중의 하나는 잉여의 자유도를 가진다는 것이다. 이를 이용하여 이동매니퓰레이터는 여러 가지 모드로 이동이 가능하고 다양한 작업을 수행할 수 있다. 이동매니퓰레이터는 고정베이스 구조의 로봇에 비해 넓은 작업공간과 특이자세 회피 및 장애물 회피에서 더 좋은 성능을 가진다. 두 대의 로봇이 협동하여 작업을 수행할 때 주어진 작업공간에서 여유자유도를 가지고 있는 이점을 이용하여 작업의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문은 이동매니퓰레이터가 수행되어질 작업을 세분화 시키고 로봇의 작업 성능 지수를 사용하여 로봇이 최적자세로 작업을 수행할 수 있는 연구를 하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기위해 이동매니퓰레이터를 제작하였고, 실험에 사용한 이동매니퓰레이터 PURL-II는 3자유도를 가지는 이동로봇과 5자유도를 가지는 작업로봇으로 구성되어 있다.
한국에서 건조되는 대부분의 소형 연안 어선의 경우 경험에 기초하여 건조되어지기 때문에 구조적 안전성 문제가 발생하곤 했다. 본 논문에서는 이들 어선의 구조강도를 증가시키고 생산 및 운용비를 줄이기 위하여 최적설계를 수행하였다. 어선의 무게와 구조부재의 주요치수들을 각각 목적함수와 설계변수로 선택하였다. 해석과정 중에 극소점을 피하고 CPU 시간을 줄이고자 전역 탐색법과 지역 탐색법을 결합한 하이브리드 최적화 알고리즘이 개발되었다. 또한 최적화 루프의 각 iteration 단계에서 제한조건을 결정하기 위하여 유한요소해석을 수행하였다. 최적화 결과는 초기 어선 모델과 비교하였으며 최적설계의 효과가 구조강도, 재료비 관점에서 검토되었다.
In the FSI (Fluid-Structure Interaction) problems, two different governing equations are to be solved together. One is fur the fluid and the other for the structure. Furthermore, a kinematic constraint should be imposed along the boundary between the fluid and the structure. We use the combined formulation, which incorporates both the fluid and structure equations of motion into a single coupled variational equation so that it is not necessary to calculate the fluid force on the surface of structure explicitly when solving the equations of motion of the structure. A two-dimensional channel flow divided by a Bernoulli-Euler beam is considered and the dynamic response of the beam under the influence of channel flow is studied. The Navier-Stokes equations are solved using a P2P1 Galerkin finite element method with ALE (Arbitrary Lagrangian-Eulerian) algorithm. The internal structural damping effect is not considered in this study and numerical results are compared with a previous work fer steady case. In addition to the Reynolds number, two non-dimensional parameters, which govern this fluid-structure system, are proposed. It is found that the larger the dynamic viscosity and density of the fluid are, the larger the damping of the beam is. Also, the added mass is found to be linearly proportional to the density of the fluid.
목적: 점구분-분광술을 이용한 여기법과 나선형 판독경사를 이용하여 삼차원 화학적변위영상을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 상수 밀도를 갖는 나선형 판독경사를 디자인하는 분석식을 이용하여 스캐너에서 실시간으로 각종 지표들을 바꿀수 있도록 개발하였다 ($32{\times}32$ 행렬, $24{\times}24\;cm$ FOV). 생체내 뇌 데이터를 수집하였고 그리딩 알고리즘을 이용하여 분광학 영상을 재구성하였다. 결과: 본 연구에서 개발한 영상 기법을 이용하면, 점구분 분광술의 이점인 뇌 표면의 지방의 신호를 제거하면서 나선형 패턴이 갖는 장점들을 이용할 수 있다. 나선형 샘플링은 영상을 얻는데 걸리는 시간과 영상의 해상도를 자유로이 조절할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 삼차원 고해상도 점구분-분광술 영상을 $5760\;cm^3$의 공간에서 얻는데 걸리는 총 시간이 12.5 분이었다. 결론: 점구분 분광술과 나선형 샘플링을 결합하여 삼차원 화학적 변위 영상을 얻는 새로운 방법을 개발하였다. 이를 통해 넓은 공간을 확보하며 동시에 지방 신호를 제거하는 기법을 사용할수 있게 되었다.
H.264는 향상된 압축 성능과 에러 복구 기술, 네트워크로의 적응력을 포함하고 있는 비디오 압축 표준으로, 실시간 비디오 스트리밍, 디지털 멀티미디어 방송 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 인터넷 상으로 비디오를 전송할 경우 압축된 비디오 스트림은 패킷 손실에 약하므로 에러 복구 기술과 에러 은닉 기술은 필수적인 요소이다. 본 논문은 먼저 움직임이 상대적으로 적을 경우 H.264의 인트라 프레임을 위한 에러 은닉 성능을 향상시킬 수 있는 간단한 시간방향 에러 은닉 방법을 제안한다. 그리고 제안된 시간방향 에러 은닉 방식과 H.264의 인트라 프레임을 위해서 사용하고 있는 공간방향 에러 은닉 방식을 적응적으로 결합한, H.264의 인트라 프레임을 위한 하이브리드 에러 은닉 방법을 제안한다. 패킷이 손실되는 환경에서 시뮬레이션을 했을 때, 제안된 하이브리드 에러은닉 방법은 H.264의 인트라 프레임에 사용되는 기존의 공간방향 에러 은닉 방법에 비하여, 약 0.5-4dB 정도의 PSNR 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 노인의 낙상에 의한 위급상항을 모니터링 하기 위한 4족 로봇 및 모니터링 시스템을 소개한다. 4족 로봇은 FPGA Board(Field Programmable Gate Array)를 이용한 특정 색을 판별하는 영상처리에 기반하여 자율 이동한다. 노인의 낙상을 감지하기 위해 가슴에 센서노드를 착용하고, 낙상에 의한 응급 상황 시에 4족 로봇이 낙상신호를 관리자에게 전송한다. 관리자는 전송된 영상을 기반으로 4족 로봇을 제어 및 상황판단을 하고, 위급상황이면 119에 신고를 한다. 센서노드만을 사용한 낙상 감지 시스템에서 98.33% 낙상의 Sensitivity와 일상행동 94.375% Specificity가 측정 되었다. 100% 낙상 감지를 못했던 점을 낙상 감지 시스템과 이동형 카메라(로봇)의 결합 알고리즘을 제안 및 실험을 통해 100% 검증 하였다.
칼럼 타입의 전동조향장치(MDPS) 시스템은 차량 안전성과 연료 효율 향상을 보장하기에 승용차에 보편적으로 장착하고 있다. 시스템 해석과 제어기 개발을 위해서는 보통 Mechanical Simulation사에서 제작한 CarSim 프로그램과 매트랩 시뮬링크의 두 프로그램을 이용하여 제어 알고리즘과 차량 모델이 결합되어 하나의 시스템처럼 동시에 동작하도록 시뮬레이션을 수행한다. 매트랩 시뮬링크의 MDPS 제어 시스템과 완전 차량 모델의 동시시뮬레이션 기술개발에 대한 구체적이 방법이 소개된 적이 없기에 본 연구에서 상세히 소개하기로 한다. 본 연구에서는 사인 파형의 조향핸들입력을 이용한 시뮬레이션 결과가 보여 지고 실험결과와 잘 비교되었다. 이러한 동시시뮬레이션 기술은 차량의 핸들링 성능 평가나 CMDPS 평가 수행 및 로직 튜닝을 위해 효과적으로 사용될 수 있다.
지난 수십 년 동안 인공 신경망은 음성 인식에서 이미지 분류에 이르기까지 수많은 분야에서 성공적으로 사용되었다. 그러나 인공 신경망은 특정 결론이 어떻게 도출되었는지 알 필요가 있음에도 불구하고 이러한 결과를 설명할 수 있는 능력이 부족하다. 대부분의 연구는 신경망에서 이진 규칙을 추출하는데 초점을 맞추고 있지만, 기계 학습 응용 프로그램에 사용되는 데이터는 연속된 값이 포함되어 있기 때문에 실용적이지 않은 경우가 있다. 이러한 격차를 줄이기 위해 본 논문에서는 연속된 값이 포함된 데이터로부터 학습된 신경망에서 논리 규칙을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 초평면 기반 선형 분류기를 사용하여 입력 및 은닉 층 사이에서 학습된 가중치로부터 규칙을 추출하고, 비선형 분류 규칙을 생성하기 위해 은닉 층과 출력 층에서 학습된 이진 규칙과 분류기를 결합한다. 비선형 연속값으로 구성된 여러 데이터셋을 대상으로 진행한 실험에서 제안하는 방법이 논리적 규칙을 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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