현재 변전소 자동화의 국제표준으로 대두되고 있는 IEC 61850은 스테이션 버스 뿐만 아니라 프로세서 버스까지도 표준화된 통신 기술을 채용하였고, 자동화에 필요한 모델을 제시하고 있다. 변전소 자동화에 사용되는 프로세서 버스의 대표적인 데이터 측정 및 전송장비인 병합단위장치를 IEC 61850 환경으로 구현할 경우 각각의 장치들이 취득한 정보들이 상호 연관성을 가지고 시스템을 제어하거나 모니터링하기 위해서는 시간 동기화가 필요하다. 본 논문에서는 IEC 61850 기반 병합단위장치를 개발하기 위해서 IRIG-B 프로토콜을 사용한 정밀한 시간동기화 기술을 제안한다. 제안된 IRIG-B 시간 동기화 프로토콜을 구현하고 실험을 통해서 안정적인 시간 동기화를 확인하였다.
본 논문에서는 언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소(Pseudo-Morpheme)를 정의 하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 40개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다.
진동을 정량화하기 위해서는 진동변위, 진동속도, 진동가속도 등의 척도를 사용하여 진동의 크기를 나타내고 있다. 또한 각 국가별로 지반조건 및 사회적 특성에 따라 진동척도의 단위가 통일되지 않았고, 각 단위에 대한 진동기준도 다양하게 설정되어 있는 실정이다. 본 기사에서는 진동변위, 진동속도, 진동가속도로 표현된 진동기준을 국외에서 연구 제시된 자료를 중심으로 고찰하였으며 각기 다른 척도 및 단위로 표현된 기준들을 통일된 단위인 진동수준으로 표현하였다. 국내에서도 점차 진동문제에 대한 인식이 늘어감에 따라 진동기준에 대한 필요성이 증가하고 있는 시점에서 국내 실정에 적합하게 진동문제를 효과적으로 표현할 수 있으며, 현장에서 계측하고 평가하기에 편리한 진동 표현방법의 기준설정에 대한 기초적인 준비가 필요하다고 사료된다.
음성인식을 위해 다양한 방법들이 제안되어 있다. 본 연구에서는 음소단위 각각의 벡터 양자화된 코드북의 색인을 학습하는 HMM을 이용하여 한국어 숫자음을 대상으로 인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 기존의 단어단위 HMM과 음소단위로 이루어진 유한상태기계(FSM)구조의 인식기에 비해 높은 인식율을 보였다.
오늘날 인간의 정주공간이 도시로 집중화되면서 도시 생활공간의 복잡화, 다양화, 고도화 되는 상황을 고려한 도시계획 관리기법의 개발이 요구되고 있는 실정이다. 특히, 대형화 다양화되고 있는 기후변화 재해에 효율적으로 대응하기 위해서는 도시의 재해 취약성에 대한 분석에 근거한 토지이용, 기반시설 등을 계획하는 도시계획이 필요하다. 이러한 관점에서 도입된 도시 기후변화 재해취약성 분석(UC-VAS)제도는 현재 집계구단위 분석방식으로 운영됨으로 도시계획활용을 위한 세부적인 구역검토가 어려운 실정이다. 이에 분석단위를 격자방식으로 변경하고 2개 지자체를 대상으로 분석하여 해당결과를 비교검토하였다. 분석결과 집계구 단위보다 세부적인 결과도출이 가능하며, 항공영상과의 현황비교결과 세부적인 구역설정이 가능한 결과를 마련할 수 있었다. 이와 같은 비교검토결과와 더불어 분석지표에 따라 격자단위 결과 활용에 문제점이 발생됨을 발견함으로써 향후 도시기후변화 재해취약성 분석제도의 과학성과 객관성을 추가 확보하는 전문적인 방안을 제시함으로써 제도운영의 효율성을 기대한다.
국내 노상토의 변형특성에 대한 건조단위중량과 함수비의 영향을 평가하고자 4종의 노상토에 대해 다양한 함수비 및 건조단위중량 조건에서 공진주/비틂전단시험을 수행하였다. 건조단위중량은 탄성계수는 물론 정규화탄성계수 감소곡선 모두에 영향을 주는 것으로 나타났다. 정규화 탄성계수는 다짐도가 5% 증가함에 따라 약 20% 감소하였다. 국내 노상토의 탄성계수는 함수비가 $\pm$2% 변화 범위에서 40% 이상 변화하였으며. 지수모델을 적용하여 평가 할 수 있는 것으로 판단된다. 그러나 정규화탄성 계수 감소곡선은 함수비의 영향을 받지 않았다. 또한, 탄성 계수에 대한 하중주파수 및 구속응력의 영향 특성은 시편의 건조단위중량과 함수비 변화에 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타나 서로 독립적인 요소로 고려할 수 있음을 알았다.
본 연구에서는 음절 단위의 HMM을 이용하여 발성한 문장에 대해 화자 적응화 할 수 있는 방법을 제안하였다. 문장에 대한 음절 단위의 추출은 음절HMM의 연결과 viterbi세그멘테이션으로 자동화하였고, 화자 적응화는 소량의 문장과 문장의 추가에서도 시켄셜적으로 적응화할 수 있는 MAPE(최대 사후 확률 추정)를 이용한 학습으로 수행하였다. 신문 사설에서 취한 문장에 대하여 화자 적응화한 경우의 인식을 71.8%로 적응화 전의 결과보다 37% 향상되었다.
최근 임베디드 시스템이 이용되는 이동체나 자동화 공장에서 각 디바이스들간의 분배된 작업이 정확한 시간에 맞추어 작동 할 것을 요구하고 있어 시간 동기화는 중요하게 인식되고 있다. 각각의 시스템은 자기의 시계를 가지고 처리되기 때문에 이들간의 시간 정보의 오차를 적게 하여야 한다. 이에 본 논문에서는 SNTP 프로토콜을 이용해 타임서버로부터 시간의 단위를 정하여 단위 간격마다 시간을 여러 번 확인하여 오차를 조정하고, 실험을 통해 평균오차와 최대오차를 구하여 시간 동기화 시점을 확인하였다. 이를 통해 시간 동기화 시점을 미리 조정하여 다음 장치들 간의 통신 시점에서 동기화를 할 경우 오차를 줄이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 Rabbit Board 6700 으로 구현하고 검증하여 이를 시간적 정밀함이 요구되는 응용분야에 적용할 수 있게 한다.
기계번역 시스템에서 복합단위 처리는 원문의 분석 부담을 줄이고 조합적으로 대역문의 의미를 생성하지 못하는 원문의 처리를 위해 필수적이다. 본 논문에서는 정규표현(Regular Expression)을 이용하여 영어의 연속(Non-Interrupted) 및 불연속(Interrupted) 복합 단위를 인식하는 복합단위 인식기를 제안한다. 제안된 방법은, 기존에 trie 와 같은 index 의 갱신 과정이 불필요하므로, 다수의 작업자에 의해 복합단위 사전을 동시에 구축하는 경우에, 한 작업자의 결과가 실시간으로 다른 작업자의 작업에 반영되는 장점이 있으며, 복합단위 인식에 있어 정규 표현을 이용함으로써 복합단위 인식기의 성능을 선언적으로 향상시킬 수 있다. 번역 실행시의 고속 탐색을 위해서는 전체 복합단위로부터 FSA(finite State Automata) 를 자동으로 구축하여 빠른 속도로 인식 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 CV (Consonant Vowel), VCCV (Vowel Consonant Consonant Vowel), VC (Vowel Consonant) 인식 단위를 이용한 새로운 어휘 독립 음성인식 시스템을 구현하였다. 이 인식 단위는 음절의 안정된 모음 구간에서 분할하여 구성했기 때문에 분할이 용이하다. VCCV단위가 존재하지 않을 경우에는 VC와 CV 반음절 모델을 결합하여 대체모델을 구성하였다. 모음군 군집화 (clustering)와 VCCV 모델이 존재하지 않을 경우 대체모델에 결합규칙을 적용하여 제 1후보에서 90.4% (모델 A)에서 95.6% (모델 C)로 5.2%의 인식 성능향상을 가져왔다. 인식실험결과 제 2후보에서 98.8%의 인식률로 제안된 방법이 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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