새로운 방법에 의한 열역학의 기본법칙의 공식화과정 및 검증, 실제문제의 적용실례로 부터 다 음과 같은 제안을 할 수 있다. (1) 열역학의 기본법칙의 공식화에 있어서 재래방법의 사용도 좋으나 이해와 적용가능성의 측 방법에서 좀더 일반화된 사실에서 출발한 새로운 방법의 도입이 바람직하다. (2) 열역학적 가역에, 비가역성과 관련하여 기본법칙의 공식화과정에서의 시간개념의 도입은 중 요하다. (3) 동력기관의 해석에 있어서 이론적인 최대효율의 관점뿐 아니라 실제적인 최대일의 발생이 병행 취급되어야 하며 생성엔트로피의 개념에 의해 효과적으로 설명될 수 도 있다. (4) 단순한 사이클이 아닌 열역학적 과정에 대한 문제 및 주위조건을 고려한 해석의 경우, 가용 에너지, 엑서지의 보편화가 필요하다. (5) 생성엔트로피개념을 다양한 열역학문제에 적용하여 기존 해석방법에 대한 보완 및 검토가 요구된다.
본 연구에서는 견에 대한 산성염료의 염착기구를 규명하기 위하여 전하수가 다른 산성염료에 의한 흡착실험을 수행하여, 견섬유와 피브로인막의 구조와 염료의 구조를 관련시켜서 산성염료의 흡착거동에 관한 해석을 하였다. 산성염료에 sulfonic acid group이 도입됨에 따라서 partition coefficient(Kp)는 감소하였지만 Langmuir type sorption constant(KL)는 증가하였고, 염욕의 pH와 온도의 증가에 따라서도 Kp, KL 값은 증가하였다. 전하수가 1, 2인 Dye I과 Dye II는 견섬유와 피브로인 막에 대하여 stoichiometric adsorption이 잘 적용될 수 있었으나 전하수가 3인 Dye III는 잘 적용되지 않았다. sulfonic acid group이 산성염료에 도입됨에 따라 각각의 sulfonic acid group의 표준친화력은 감소하였고, 모든 엔탈피 값은 음(-)으로 나타난 반면에 엔트로피 값은 양(+)으로 나타났다. 견섬유와 피브로인 막의 흡착 constant를 비교한 결과, 견 피브로인에 대한 산성염료의 흡착거동은 견 피브로인의 구조에 영향을 받는다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 한국주식시장에서 1996년 5월 3일부터 거래되고 있는 KOSPI 200 선물거래가 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 현물시장의 변동성의 증가는 투자자와 시장에 매우 큰 영향을 미친다. 변동성의 증가는 투자위험의 증가를 의미하며 이는 자본비용의 상승과 자산의 시장가치의 하락을 가져온다. 따라서 선물거래의 도입이 현물시장의 변동성에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하는 것은 매우 중요한 의미를 갖는다. 구체적인 분석의 방법으로 KOSPI 200의 수익률 자료를 이용한 변동성의 변화를 파악하고, KOSPI 200 구성종목과 대응표본종목들의 개별수익률 자료를 이용하여 선물거래가 변동성에 미치는 영향을 구체적으로 분석하였다. 변동성에 미치는 영향을 통제하지 않은 상태에서 KOSPI 200의 변동성은 선물시장 개장 이후에 증가한 것으로 나타났다. 그러나 이는 포트폴리오인 KOSPI 200의 결과이며 변동성에 영향을 미치는 공통요인들이 통제되지 않은 결과이다. 변동성에 미치는 공통요인들을 통제하고 횡단면 분석을 수행한 결과는 선물거래의 도입으로 현물시장의 변동성이 감소했음을 보여준다. 특히 KOSPI 200에의 포함 여부는 해당 종목의 변동성에 큰 음(-)의 영향을 주었던 것으로 나타났다.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.8
no.4
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pp.43-46
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2013
Active use of images in the same place as the religion according to the height of the screen is determined by the height of the main speakers. This causes the 'sound image mismatch' and 'bass boost' sound like a failure occurs. Front seats are good seats in visual acoustics is a bad place. To minimize these obstacles acoustical speakers to actively apply the front fill needed. Higher sound pressure difference between the main speaker and the distance must be determined in accordance with the appropriate capacity. Actively using the front speakers to the sound image field by implementing the agreement to increase the concentration of sound. The relatively high inflow enhance alto lacking the front seat can be implemented evenly in the frequency response. Column in front of the main seat of the main speakers to supplement the deficiencies can be implemented more comfortable acoustic environment. Front fill speaker needs to be actively introduced, thereby presenting a detailed estimate, is needed.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.183-186
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2002
최근 음성인식의 인식 단위로서 문맥의존 음향 모델이 널리 사용되고 있다. 이는 음소의 음향학적 특징, 즉 선행 및 후행음소에 의한 중심 음소의 변이음 모델이 문맥독립 모델보다 좀 더 정확하게 모델링 될 수 있기 때문이다. 하지만 강건한 문맥의존 음향 모델을 작성하기 위해서는 모델 파라미터의 병합(tying)과 미지의 문맥(unseen context)의 처리를 위한 좀더 정교한 해결 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이점을 고려하여 음향학적 특징과 언어학적 특징을 결합하여 상태 분할을 수행할 수 있도록 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥 방향 상태 분할에 음소결정트리를 접목한 HM-Net(Hidden Markov Network) 구조 결정법을 도입하였다. 또한 HM-Net은 연속적인 상태 분할에 의해 한국어에서 많이 발생하는 변이음들을 효과적으로 모델링 할 수 있다는 점을 고려하여 본 연구실에서 기존에 사용하던 48 유사음소 단위에서 문맥의존 음향 모델 작성에 불필요한 변이음을 제거하여 39 유사음소 단위를 재 정의하였다. 도입한 방법과 새로 정의한 유사음소 단위의 유효성을 확인하기 위해 고립 단어, 4연속 숫자음, 연속 음성인식에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 모든 실험에서 재 정의한 39 유사음소 단위가 문맥종속형 HM-Net 음향모델을 이용한 한국어 음성인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 연속 음성인식 실험의 경우, 기존의 48 유사음소 단위보다 평균 $15.08\%$의 인식률 향상이 있었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.10
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pp.1422-1432
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1993
Nonlinear mapping function of the HCNN( Hidden Control Neural Network ) can change over time to model the temporal variability of a speech signal by combining the nonlinear prediction of conventional neural networks with the segmentation capability of HMM. We have two things in this paper. first, we showed that the performance of the HCNN is better than that of HMM. Second, the HCNN with its prediction error measure given by weighted distance is proposed to use suitable distance measure for the HCNN, and then we showed that the superiority of the proposed system for speaker-independent speech recognition tasks. Weighted distance considers the differences between the variances of each component of the feature vector extraced from the speech data. Speaker-independent Korean digit recognition experiment showed that the recognition rate of 95%was obtained for the HCNN with Euclidean distance. This result is 1.28% higher than HMM, and shows that the HCNN which models the dynamical system is superior to HMM which is based on the statistical restrictions. And we obtained 97.35% for the HCNN with weighted distance, which is 2.35% better than the HCNN with Euclidean distance. The reason why the HCNN with weighted distance shows better performance is as follows : it reduces the variations of the recognition error rate over different speakers by increasing the recognition rate for the speakers who have many misclassified utterances. So we can conclude that the HCNN with weighted distance is more suit-able for speaker-independent speech recognition tasks.
This study examines the determinants of net export of electricity among 30 European countries sharing electricity grid during the period of 1990~2014 by separating the sample period before and after 2005 in which ETS was introduced in Europe. The empirical method used in this study is generalize least squared one considering both heterogeneous and serial correlation in the balanced panel data. According to the empirical results, after 2005 introducing the ETS, holing energy resources, concentrating only on few electricity generation resources, and nuclear electricity generation had played more important role in net export of electricity, while renewable energy had negative effect on net export of electricity and coal and gas generation have no effect on net export after introduction of ETS in Europe probably because of high environmental cost. The policy implication of the results would be that reconsidering each country's optimal generation mix strategy and its role in case freely trading electricity.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.11
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pp.163-169
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1994
We propose a new learning method of recurrent neural networks as an effort to solve local minima problem. In this method the network with fixed connection weights is run for a given period time under given time-variant external inputs and initial conditions. The weights are changed in the direction that the total error is maximally decreased by using the steepest gradient method. If the obtained error is not sufficiently small even after iterating this procedure, additional feedback connections are introduced. Then, the external input signal is redefined. And we execute experiments on the recognition of Korean spoken digits as an application of the proposed network.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.05a
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pp.599-602
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2005
This paper describes a experimental study determining the effects of the type and loudness of introducing sounds on the amenity and the masking degree of background noise. 132 relative test sounds with 11 types of introducing sounds and 3 steps of road traffic noise were presented to 29 subjects through headphone in the laboratory experiment. Seven scale of polar adjective such as 'Strong Weak', 'Pleasant Unpleasant', 'Clear Unclear', 'Suitable Unsuitable', 'Comfortable-Discomfortable' was employed for the evaluation of amenity. And Seven scale of mono polar adjective such as 'Very-Not at all' was employed for the evaluation of masking degree against road traffic noise. The results are as follows; Green music was evaluated the highest amenity among test sounds and murmurs of a stream, signal music, song of a bird, crying of insect was showed the amenity rank of order. The softer and weaker introducing sound was evaluated more suitable and comfortable under the road traffic noise. So adequate level of introducing sounds was considered for the desirable urban soundscape. Also the louder sounds compared to background noises had greater masking effects. But similar levels of introducing sounds were recommended considering both good amenity and masking effects.
This paper proposes a system that can automatically write singing voices to music notes. First, the system uses Stabilized Diffusion Equation(SIDE) to divide the song to a series of syllabic parts based on pitch detection. By the song segmentation, our method can recognize the sound length of each fragment through clustering based on genetic algorithm. Moreover, this study introduces a concept called 'Relative Interval' so as to recognize interval based on pitch of singer. And it also adopted measure extraction algorithm using pause data to implement the higher precision of song transcription. By the experiments using 16 nursery songs, it is shown that the measure recognition rate is 91.5% and DMOS score reaches 3.82. These findings demonstrate effectiveness of system performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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