한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.257-261
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1998
일반적으로 인식률이 저조한 연속 숫자음의 인식 정도 향상을 위해서 K-L 동적특징의 확장에 대해서 검토한다. 이 검토결과를 4연속 숫자음을 대상으로 하는 인식 실험을 수행하여 숫자음 인식에 있어서 확장된 K-L 동적특징의 유효성을 확인하고자 한다. 이를 위하여 음성자료는 국어공학센터에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하며, 확장한 K-L 동적특징의 유효성을 확인하기 위해서는 단일 특징 파라미터로서 멜-켑스트럼과 회귀계수, K-L 동적계수 등과 이들 특징 파라미터를 결합한 경우에 대해서 특징파라미터를 확장하여 K-L 동적 특징을 추출하고, 4연속 숫자음인식 실험을 수행하였다. 이때 인식의 기본 단위로는 48개의 유사음소단위를 음소모델로 사용하였으며, 인식실험에 있어서는 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 통한 OPDP 법을 이용하였다. 인식 실험 결과, 단일 특징파라미터로서 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, 이를 확장한 K-L 동적계수를 사용한 경우 78.2%를 보였다. 또한 결합한 특징파라미터에 있어서는 멜-켑스트럼과 희귀계수를 사용한 경우 78.4%의 인식률을 보였으며, 이를 K-L 동적계수로 확장한 경우 82.3%의 인식률을 얻어 확장한 K-L 동적특징파라미터의 유효성을 확인하였다.
한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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pp.35-39
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1997
본 연구에서는 음소를 인식의 기본단위로 하는 한국어 단어인식 시스템의 인식정도를 개선하기 이해 각 음소의 시간방향의 정보를 포함하고 있는 동적특징인 회귀계수와 K-L(Karhunen-Loeve)변환으로 얻은 특징파라미터(이하 K-L계수라 함)를 이용하여 음소인식과 단어인식 실험을 수행한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위해 먼저 파열음을 대상으로 정적 특징과 파라미터인 멜-켑스트럼(Mel-Cepstrum)과 동적 특징 파라미터인 회귀계수(Regressive Coefficient) 와 K-L 계수(Karhunen-Loeve Coefficient)를 추출하여 음소 인식실험을 수행하였다. 그 결과 멜-켑스트럼을 사용한 경우 39.84%, 회귀계수를 사용한 경우 48.52%, K-L계수를 사용한 경우 52.40%의 인식률을 얻었다. 이를 참고로 각각의 특징 파라미터를 결합하여 인식실험한 결과 멜-켑스트럼과 K-L계수를 사용한 경우 47.17%,멜 -켑스트럼과 회귀계수의 경우 60.11%,K-L계수와 회귀계수의 경우 60.35%, 멜-켑스트럼과 K-L계수 , 회귀계수를 사용한 경우 58.13%를 인식률을 얻어 동적특징인 K-L 계수와 회귀계수를 사용한 경우와 멜-켑스트럼과 회귀계수를 사용한 경우가 높은 인식률을 보였으며 이를 단어로 확장하여 인식실험을 수행한 결과 기존의 특징 파라미터를 이용한 경우보다 높은 인식률을 얻어 동적 파라미터의 유효성을 확인하였다
본 논문에서는 음성인식 시스템의 인식 정도의 향상을 위해서 동적 특징으로서 K-L(Karhanen-Loeve)계수를 이용하여 음소모델을 구성하는 방법을 제안하고, 음소, 단어, 숫자음 인식 실험을 통하여 그 유효성을 검토하였다. 인식 실험을 위한 음성자료는 한국 전자통신 연구소에서 채록한 445단어와 국어정보공학연구소에서 채록한 4연속 숫자음을 사용하였으며, K-L계수 동적 특징의 유효성을 확인하기 위해 정적 특징으로서 멜-켑스트럼과 동적 특징으로서 K-L계수 및 회귀계수를 추출한 후 음소, 단어, 숫자음 인식 실험을 수행하였다. 인식의 기본 단위로는 48개의 유사음소단위(Phoneme Likely Unite ; PLUs)를 음소모델로 사용하였으며, 단어와 숫자음 인식을 위해서는 유한상태 오토마타(Finite State Automata; FSA)에 의한 구문제어를 통한 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하였다. 인식 실험 결과, 음소인식에 있어서는 정적특징인 멜-켑스트럼을 사용한 경우 39.8%, K-L 동적 계수를 사용한 경우가 52.4%로 12.6%의 향상된 인식률을 얻었다. 또한, 멜-켑스트럼과 회수계수를 사용한 경우 60.1%, K-L계수와 회귀계수를 결합한 경우에 있어서도 60.4%로 높은 인식률은 얻었다. 이 결과를 단어인식에 확장하여 인식 실험을 수행한 결과, 기존의 멜-켑스트럼 계수를 사용한 경우 65.5%, K-L계수를 사용한 경우 75.8%로 10.3% 향상된 인식률을 얻었으며, 멜-켑스트럼과 회귀계수를 결합한 경우 91.2%, K-L계수와 회귀계수를 결합한 경우 91.4%의 높은 인식률을 보였다. 도한, 4연속 숫자음에 적용한 경우에 있어서도 멜-켑스트럼을 사용한 경우 67.5%, K-L계수를 사용한 경우 75.3%로 7.8%의 향상된 인식률을 보였으며 K-L계수와 회귀계수를 결합한 경우에서도 비교적 높은 인식률을 보여 숫자음에 대해서도 K-L계수의 유효성을 확인할 수 있었다.
구조물의 안정성을 진단하기 위해서는 동적 변형률을 측정하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 동적 변형률을 측정할 수 있는 새로운 형태의 외부 패브리-페로 간섭계를 제안하였다. 본 센서의 두 번째 반사면은 금으로 증착 처리하여 반사율을 증가 시켰으며 센서의 이름을 금증착 EFPI 센서(G-EFPI)라고 표시하였다. 동적 변형률 측정 원리를 설명하기 위해 두 가지 광손실 모델을 제안하였고 실험도 수행하였다. 이들을 통해 두 반사면의 간극이 증가하면 광손실이 증가하여 센서 신호의 광강도가 감소하며 반대로 간극이 감소하면 광손실이 감소하여 광강도는 증가함을 보였다. 또한 변형 방향에 민감한 G-EFPI 센서를 제작하기 위한 최적의 간극을 제안하였다. 마지막으로 G-EFPI 센서를 이용하여 복합재료의 동적 변형률을 측정하였다.
수압램 현상은 전투용 항공기의 주요 전투 손상 중 하나이며, 항공기 기체 생존성 평가에 중요한 영향을 미친다. 수압램 효과는 유체-구조물간의 상호관계를 통하여 나타나며, 구조물의 동적 변형률을 측정하여 파손 거동 및 파손 여부를 확인할 수 있다. 본 논문에서는 수압램 현상을 모사할 수 있는 수압램 시험 장치를 이용하여 수압램에 의한 복합재 T-Joint의 파손 시험을 수행하였다. 또한 계측기기의 입력 정전용량과 시간 상수 확인을 위해 PVDF 센서 보정 시험을 수행하였다. 복합재 T-Joint에 스트레인 게이지와 전하증폭기를 사용하지 않은 PVDF 센서를 부착하여 수압램 현상에 의한 복합재 T-Joint의 동적 변형률을 측정하였다. PVDF 센서와 스트레인 게이지의 동적 변형률을 이용하여 복합재 T-Joint의 파손 거동 및 파손 여부를 확인하였다.
본 연구에서는 SHPB(Split Hopkinson Pressure Bar)를 이용하여 변형률 속도에 따른 이방성 화강암의 동적파괴 과정을 조사하였다. 실험결과 변형률 속도가 증가할수록 에너지 흡수량 및 최대응력이 증가하였다. 최대응력은 모든 방향에서 변형률 속도에 의존적이나 역학적 이방성에 민감하지는 않았다. 변형률 속도가 증가할수록 탄성파속도가 많이 감쇠되고, 모든 방향에서 변형률 속도에 의존적이며 강한 암석일수록 감쇠가 빠르게 일어났다.
IP 멀티캐스트를 이용한 응용에서는 혼잡지역의 전송률 감소로 인하여 혼잡이 발생하지 않은 지역의 전송률도 낮아져 가용 대역폭 낭비가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 IP 멀티캐스트와 오버레이 멀티캐스트를 이용한 동적 멀티캐스트 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 오버레이 멀티캐스팅을 위한 지역 대표자를 선택하고, 그룹 전송률이 전송률 임계치 이하일 경우 대표자가 복제한 패킷을 전송할 수 있도록 하였다. 실험 결과 제안 기법이 대역폭을 더 효율적으로 이용함을 알 수 있었다.
이 논문에서는 네트워크의 QoS에 가장 큰 영향을 미치는 네트워크 선로 이용률의과거 데이터를 기반으로 단기간 예측과 계절성(seasonality) 예측에 적합한 계절자기회귀이동평균(SARIMA : seasonal ARIMA) 모형을 적용하여 네트워크 특성을 고려한 동적인 임계값을 학습하는 알고리즘을 제시하였다. 이 기법을 통해 선로 이용률의 임계값은 네트워크환경과 시간에 따라 동적으로 변경되며, 확률을 근거로 그 신뢰성을 제공할 수 있다. 또한,실제 환경을 통하여 제시한 모델의 적합성 여부를 평가하였으며, 알고리즘의 성능을 실험하였다. 네트워크 관리자들은 이 알고리즘을 통하여 고정 임계값이 가지는 단점을 극복할 수있을 것이며, 관리 행위의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
최근 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 이 시스템 가상화 기술을 통하여 보다 효과적으로 시스템 자원을 활용하고 가상화 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있는 방안이 다양하게 연구되고 있다. 이러한 연구들은 CPU 측면에서 동적으로 가상머신에 할당된 양을 조절하거나 마이그레이션 기능을 활용하여 머신 간 자원 관리 등의 다양한 측면에서 활발하게 진행되고 있으나 메모리 측면에서는 그 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 서버 통합에서의 메모리 자원의 이용은 가상머신 탑재 시에 정적으로 할당된 메모리를 사용하는 수준에서 머물고 있다. 하지만 본 논문의 성능 비교 환경인 Xen 가상화에서 가상머신에 정적으로 메모리를 할당하는 방식은 유휴메모리를 다량 발생시켜 메모리 이용률을 낮추게 된다. 메모리 이용률을 높이기 위하여 가상머신에 할당하는 메모리양을 줄일 경우 다른 시스템 자원에도 영향을 미치게 되며 가상머신에서 운영되는 서비스의 성능 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 가상머신 사이의 메모리 할당량을 조절하여 가상머신의 서비스에 성능저하가 없으면서 이용률을 향상시킬 수 있는 메모리의 동적 할당을 제안한다. 메모리 사용량 예측을 위한 AR 모델과 메모리 이용률 최적화를 위한 개미 군집 알고리즘을 사용하여 구현한 메모리의 동적 할당 시스템을 통하여 정적 할당의 경우에 비하여 더 많은 수의 가상머신을 운영할 수 있게 되고 서버로 운영되는 가상머신의 서비스 성능 저하 없이 약 1.4배의 이용률 향상을 얻을 수 있었다.
발파 하중에 대한 암석의 동적 응답 특성을 획득하기 위해서는, 내충격 고감도의 충격하중센서가 필요하다. 이러한 충격 하중 센서는 석영(quartz) 하중셀, 압전소자(piezoelectric element), 변형률 게이지를 적용하여 제작되고 있으나, 석영 및 압전소자의 경우 고가이기 때문에, 충격하중가압시험과 같이 압력 센서의 손상이 빈번한 경우에는 제약이 따르게 된다. 본 연구에서는 원통형 압축셀에 변형률 게이지 측정원리를 적용한 내충격 고감도 하중센서를 개발하였다. 개발된 하중 센서는 Nonex Rock Cracker (NRC) 구동 고속충격 하중 장치를 이용한 화강암 동적 압열 인장 실험에 적용하여 동적하중이력의 측정에 적용되었다. 그 결과, NRC 구동 고속충격하중장치는 암석 강도의 중간 변형률 속도 의존성 연구에 적용 가능한 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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