본 연구에서는 Bayesian MCMC 방법과 2차 근사식을 이용한 최우추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법 방법을 이용하여 낙동강 유역의 본류지점인 낙동, 왜관, 고령교, 진동지점에 대한 점 빈도분석을 수행하고 그 결과로써 불확실성을 포함한 빈도곡선을 작성하였다. 통계적 실험을 통한 두 가지 추정방법의 분석을 위하여 먼저 자료의 길이가 100인 8개의 합성 유량자료 셋을 생성하여 비교 연구를 수행하였으며, 이를 자료길이 36인 실측 유량 자료의 추정결과와 비교하였다. Bayesian MCMC 방법에 의한 평균값과 2차 근사식을 이용한 취우추정방법에 의한 모드에서의 2모수 Weibull 분포의 모수 추정값은 비슷한 결과를 보였으나, 불확실성을 나타내는 하한값과 상한값의 차이는 Bayesian MCMC 방법이 2차 근사식을 이용한 취우추정방법보다 불확실성을 감소시켜 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한 실측 유량자료를 이용한 결과, 2차 근사식을 이용한 취우추정방법의 경우 자료의 길이가 감소됨에 따라 불확실성의 범위가 합성유량자료를 사용한 경우에 비해 상대적으로 증가되지만, Bayesian MCMC 방법의 경우에는 자료의 길이에 대한 영향이 거의 없다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러므로 저수량 빈도분석을 수행하기 위해 충분한 자료를 확보할 수 없는 국내의 상황을 감안할 때, 위와 같은 결론으로부터 Bayesian MCMC 방법이 불확실성을 표현하는데 있어서 2차 근사식을 이용한 최우추정방법에 비해 합리적일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.93-98
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1998
자연스러운 한국어 음성을 합성할 수 있는 비정형 합성단위 선택기술 및 접합을 이용한 한국어 합성 시스템의 갭라을 최종 목표로 하고 있다. 이러한 최종 목쵸에 도달하기 위해 본 연구팀에서 검토중인 연구방향과 시스템의 구조 및 이를 토대로 현재까지 진행된 결과를 보고한다. 현재 검토중인 시스템은 입력된 문장으로부터 목적치 패턴을 생성하고, 이에 근사한 임의 길이 합성단위를 대량의 음성DB 로부터 선택하여 접합시키는 방식을 이용하고자 한다. 본 논문에서는 음성의 왜곡을 최소화할 수 있는 비정형 합성단위의 추출법에 관한 검토 결과와 본 연구팀에서 성능평가 중인 F0 자동 생성 알고리즘에 대하여 보고한다.
본 논문에서 불확실한 근사화 오차 유계 추정을 이용한 불확실한 비선형 계통에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 제안하였다. 계통 출력이 기준 출력을 추종하기 위해 시스템의 불확실성은 결론부 파라미터의 적응 알고리즘에 의해 온라인으로 조정되는 IF-THEN 규칙을 가지는 퍼지 시스템에 의해 근사화하였다. 또한 근사화 오차가 미지의 상수에 의해 유계된다는 가정 하에 리아프노프 합성법으로 근사화 오차 유계 추정 알고리즘을 제안하였다. 전체 제어 시스템은 제어기내의 모든 신호가 균등 유계이고 추종오차가 점근 안정함을 보장한다. 제안한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기의 성능을 도립진자 계통에 대한 컴퓨터 모의실험을 통해 입증하였다.
완전동형암호는 암호화된 데이터에 대한 대수적 연산을 지원하며, 최근에는 최대값 함수 등의 비대수적 연산도 근사하는 방법이 연구되고 있다. 그러나 아직 4개 이상의 숫자에 대한 정밀한 맥스 풀링 근사 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 최대값 함수 근사 다항식의 합성을 활용하여 정밀한 맥스 풀링 근사 기법을 제안하였으며, 이를 이론적으로 분석하여 높은 정밀도를 증명하였다. 실험 결과, 제안하는 근사 맥스 풀링은 1ms 이내의 작은 분할 실행 시간과 이론적 분석과 일치하는 높은 정밀도를 보여주었다.
지금까지 제안된 분산 고차원 색인의 대부분은 균일한 분포를 가지는 데이터 집합에서 좋은 검색 성능을 나타내나, 편향되거나 클러스터를 이루는 데이터의 집합에서는 그 성능이 크게 감소된다. 본 논문은 강하게 클러스터를 이루거나 편향된 분포를 가지는 데이터 집합에 대한 분산 벡터 근사 트리의 k-최근접 검색 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기본 아이디어는 전체 데이터를 클러스터링하는 상위 트리의 말단 노드가 담당하는 데이터 공간의 크기를 계산하고, 그 공간 상의 특징 벡터를 근사하는 데 사용되는 비트의 수를 달리하여 벡터 근사의 식별 능력을 보장하는 것이다. 즉, 고밀도 클러스터에는 더 많은 수의 비트를 할당하는 것이다. 우리는 합성 데이터와 실세계 데이터를 가지고 분산 hybrid spill-tree와 기존 분산 벡터 근사 트리와의 성능 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과는 확장된 분산 벡터 근사 트리의 검색 성능이 균일하지 않은 분포의 데이터 집합에서 크게 향상되었음을 보인다.
대형구조계에 대하여 구조중량의 최소화를 기하면서 고유진동수 제한조건을 만족시키는 동특성 최적화에 효율적인 한 방법을 제안한다. 일련의 근사최적화문제를 형성하는데 있어서는 고유진동수의 설계파라메터에 대한 감도와 설계파라메터의 역에 대한 감도를 병용하는 근사방법을 사용하며, 설계변수의 변화에 따른 고유진동해석 및 감도계산은 저자가 조선학회논문집 제30권 제3호에 발표한 바 있는 부분구조진동형 합성방법에 의거한다. 설계파라메터에 대한 감도와 설계파라메터의 역에 대한 감도를 병용하는 근사방법은 전자만을 사용하는 근사방법에 비해 적은 회수의 재해석으로 고유진동수 제한조건을 만족하는 설계값을 얻을 수 있다. 또한 설계변경에 따른 재해석시 앞서 발표했던 부분구조진동형 합성방법의 장점을 활용하므로써 효율적인 재해석이 가능하다. 제안된 방법의 유용성은 외팔보유추 구조계 및 선체단순화 2-D FEM모델의 상부구조를 대상으로 한 수치예제를 통하여 검증되었다.
본 논문에서는 음성신호의 정현파 합성방법 중 하나인 선형위상을 사용한 중첩합산방법에 대하여 합성응성의 연속성을 개선시킨 새로운 방법을 제안한다. 기존의 중첩합산 정현파 합성방법은 프레임의 중간 지점에 대한 위상 값을 예측하기 위해 합성 파형의 경계면에 대한 위상 차이를 최소화하는 방법을 사용하였으나, 제안된 방법은 중간지점의 위상만이 아닌 최종 합성된 신호들 간의 차이를 최소화하는 방법을 사용한다. 이러한 합성신호의 오차 함수를 최소화하는 과정은 정현파 크기 값을 가중치로 사용한 위상오차 함수로 근사화 될 수 있다. 제안된 합성 방법의 연속성에 대한 성능을 검증하기 위해 합성신호의 전 구간에 대한 합성 신호들 간의 평균 오차 값 및 청취자 테스트를 하였다. 기존의 위상 오차함수와 비교하여 개선된 연속성 성능을 얻을 수 있었다.
유한요소법과 경계요소법의 합성으로 전자계 해석을 하는 기법은 각 방법의 장점을 수용하여 경계가 없는 무한영역의 전자장을 분석하는 기법으로서 어떤 복잡하고 어려운 기하학적 구조의 문제도, 비선형이나 비균질성 재질의 문제도 쉽게 formulation이 가능하여 용이하게 해석할 수 있지만 전체 System matrix방정식이 비대칭이며 부분적인 full matrix를 형성하여 계산시간이 길어 진다는 단점도 있다. 적용예에서 보여 준 것과 같이 합성요소법은 그 해가 실제에 근사한 값을 가질수 있다고 생각되며, 계산시간을 단축시키기 위하여 직접법이나 반복법을 사용한 새로운 해법들이 도입되고 있다. 최근에는 system전체 node의 순서를 고려한 NDRA(Nested Dissection Reordering Algorithm)이 도입되고 있고, System matrix자체를 유한 요소법의 형태로 유지시키며 풀수 있는 방법으로 알려진 Absorbin 경계조건을 사용하여 전자파에 대한 해석을 하고 있다. 유한 및 경계요소 합성법은 초고압 옥외용 전력기기의 전자장 해석과 설계, 레이다나 안테나 등의 전자파 해석문제, 초전도 응용, 전력기기의 전자장해석과 설계, 우주공간에서의 전력전송문제 등을 쉽게 model화하여 적용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 저장 데이타베이스의 정보 시스템을 정제하여 이해 가능한 정보로 전환하고 새로운 객체를 근사 추론할 수 있도록 하기 위해 러프 소속 함수 값의 개념을 도입한 계층적 근사 분류 알 고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 근사 추론의 한 방법인 퍼지 추론 방법의 언어적 불확실성을 속 성의 퍼지 소속 함수 값으로 나타내고 조건 속성의 소속 함수 값의 합성에 의해 근사 추론하는 방법을 이용하였으며 퍼지 소속 함수 값 대신에 러프 소속 함수 값을 이용하도록 제안하였다. 이는 퍼지 소속 함 수 값을 이용하여 괴지 규칙을 생성하는 과정을 생략할 수 있는 장점이 있다. 또한 정보 시스템 내의 속 성 중에서 수치 속성에 대한 이산화 방법을 연구하고 이것 또한 러프 소속 함수 값과 정보이론의 무질서 도의 개념을 이용한 수치 속성의 이산화를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 교 준적으로 사용되는 IRIS 데이타에 대한 실험결과96%~98% 분류율을 나타냈으며 다른 실험 데이타에서 도 기존 알고리즘과 비교하여 수치 이산화나 근사 추론 모두 우수함을 보였다.
이 논문은 회로 설계의 상위 단계에서 저 전력 회로 합성을 위한 효율적인 알고리즘을 제시한다. 풀고자하는 문제는, 상위 단계 회로 합성의 두 가지 주요 작업인 스케줄링과 하드웨어 할당 과정에서 최소의 전력 소모를 가지는 데이타 경로를 합성해 내는 것이다 이 문제의 해결 방안으로, 우리는 과거 연구 결과에서 도출된 전력 소모를 줄이기 위한 기존의 요소들을 기초로 하여, 상위 단계 회로 합성에서 최적(optimal)의 전력 소모를 가지는 데이타 경로를 얻기 위한 IP (integer programming) 표현을 유도하였다. 그 다음, 유도된 IP 식을 이용하여 최소 전력 소모의 회로 합성을 위한 스케줄링과 하드웨어 할당 작업을 빠른 시간에 수행하기 위한 단계적 근사치 계산 방법을 고안하였다 실제, 우리는 실험을 통해 제안된 알고리즘이 매우 빠르며, 상위 단계에서의 데이터-경로 합성에서 전력 소모량을 줄이는데 매우 효과적임을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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