본 논문에서는 2MW급 풍력 블레이드의 스파캡을 탄소복합재료, 두께축소율(PRR) 및 상쇄연구(Trade-off study)를 이용해서 경량화 설계를 수행했다. 블레이드 스파캡은 블레이드의 기계적 건전성을 결정하는 가장 핵심적인 요소이다. 가벼우면서도 기계적 신뢰성을 확보할 수 있는 블레이드 스파캡의 형상을 도출하기 위해 주어진 설계하중으로 스파캡의 두께를 변화시키면서 반복적인 구조해석을 실시한다. 파손여부를 판정하기 위해서 Tsai-Wu 및 Puck 파손이론을 사용하였으며, 그 결과 GFRP 복합재료보다 CFRP 복합재료가 동일한 조건에서 약 30% 무게를 경량화 할 수 있었다. 해석 결과를 바탕으로 복합재료 적층두께의 최적값을 도출하여 구조적 성능 향상 및 경량화 된 설계 결과를 제시한다.
본 논문에서는 SOVA(Soft Output Viterbi Algorithm)를 이용한 터보 복호기의 최적화된 설계를 위하여 두 가지 방법을 적용하고 검증하였다. 첫 번째 방법은 생존 경로를 찾기 위한 역추적9trace back) 회로와 2단 SOVA의 가중치 인자(weighting factor)를 찾기 위한 2단 역추적 회로를 동시에 적용시키는 것이다. 이 방법을 적용할 경우 두 단계의 기능을 동시에 수행하도록 하여 레지스터 교환 방식 혹은 역추적 회로만을 적용한 SOVA 디코더보다 속도와 면적의 효율성을 높일 수 있다. 두 번째 방법은 비례 축소 인자만을 적용한 SOVA 디코더보다 속도와 면적의 효율성을 높일 수 있다. 두 번째 방법은 비례 축소 인자(scalling factor)를 적용하여 디코더의 수행 시 발생된 왜곡을 보상하는 것이다. 이 방법을 부호율 1/3, 256 비트의 프레임 사이즈를 가지는 8-state SOVA 디코더에 적용하여 0.25에서 0.33사이의 비례 축소 인자 값을 얻을 수 있었다. 이에 따라 10E-4의 BER(에러율)에서 비례 축소인자가 없는 시스템에 비해 2dB의 SNR(신호 대 잡음비) 성능 향상이 있었다. 이렇게 제시된 방법을 바탕으로 Xillinx XCV 1000E FPGA를 이용하여 검증한 결과 256비트 프레임 사이즈의 경우 최대 33.6MHz 주파수에서 동작하였으며, 845 클럭의 지연속도를 가지고 175K개의 케이트 수를 가지는 단일 칩으로 동작을 검증하였다.
가능한 모든 형태소 해석을 찾아내는 한국어 형태소 해석기들은 필요 이상으로 많은 수의 형태소 해석 결과를 생성하기 때문에, 자연언어 처리 시스템의 상위 과정, 즉 구문해석, 의미해석 등에 큰 도움이 되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 어휘화된 배열규칙과 형태적 포섭관계와 같은 언어지식을 이용해서, 형태소 해석의 모호성 축소 방법을 제안하고자 한다. 실험 및 평가를 위해서 KAIST 말뭉치를 이용하였으며, 평가의 기준을 설정하기 위해서 품사 쌍의 접속정보를 배열규칙으로 하는 한국어 형태소 해석기를 사용하였다. 어휘화된 배열규칙과 형태적 포섭관계를 이용했을 경우, 각각 54%와 40.4%의 형태소 해석의 모호성 감소율을 보였으며, 이들 두 방법을 동시에 적용했을 경우, 67.5%의 형태소 해석의 모호성 감소율을 보였다.
얼굴 검출 시스템에서 얼굴의 검출율과 처리 속도는 중요한 고려사항이며 이 두 가지는 서로 비례 관계에 있다. 현재 얼굴 검출 시스템은 소프트웨어 처리가 대부분이며 소프트웨어만으로는 HD(High Definition)의 영상 처리는 어렵다. 따라서 본 실시간 얼굴 검출 영상처리를 위한 전처리 과정 중에 하나인 영상 축소기를 설계하고 이를 구현 및 검증하였으며 소프트웨어로 작성된 알고리즘과 처리 속도를 비교하였다.
생체인식은 중요한 보안기슬로 대두되고 있다. 특히 홍채인식은 보안에 있어서 특징의 유일성과 시간의 변화에 따른 안정성이라는 큰 장점을 가지고 있다. 홍채 인식율을 높이기 위해서는 특징 추출의 대상이 되는 영상이 중요하다. 또한 검증 시간의 단축을 꾀하기 위해서는 데이터 용량을 줄이기 위한 방법을 고려해야 한다. 이 두가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존연구와 달리 홍채의 특징이 많이 분포되어 있는 영역을 찾아내어 홍채영상의 일부만을 특징추출의 대상으로 사용하고자 한다. 추출된 일부 홍채에 고차 국소 자기 상관함수를 적용하여 크기와 색상의 변화에 무관한 특징을 추출하고, 미리 학습된 신경망에서 홍채인식을 위한 최적의 신경망 구조를 찾아내어 인식율을 높이는 방법을 제안한다.
MNOS 구조에서 23.angs.의 얇은 산화막을 성장한 후 LPCVD방법으로 S $i_{3}$$N_{4}$막을 각각 530.angs., 1000.angs. 두께로 달리 증착했을때 비휘발성 기억동작에 미치는 전하주입 및 기억유지 특성을 자동 .DELTA. $V_{FB}$ 측정 시스템을 제작하여 측정하였다. 전하주입 측정은 펄스전압 인가전의 초기 플랫밴드전압 0V.+-.10mV, 펄스폭 100ms 이내로 설정하고 단일 펄스전압을 인가하였다. 기억유지특성은 기억트랩에 전하를 포획시킨 직후 $V_{FB}$ 유지와 0V로 유지한 상태에서 $10^{4}$sec까지 측정하였다. 본 논문에서 유도된 산화막 전계에 대한 터넬확률을 적용한 전하주입 이론식은 실험결과와 잘 일치하였으며 본 해석방법으로 직접기억트랩밀도와 이탈진도수를 동시에 평가할 수 있었다. 기억트랩의 포획전하는 실리콘쪽으로의 역 터넬링으로 인한 조기감쇠가 컸으며 $V_{FB}$ 유지인 상태가 초기 감쇠율이 0V로 유지한 경우 보다 낮았다. 그리고 기억유지특성은 S $i_{3}$$N_{4}$막의 두께보다 기억트랩밀도의 의존성이 크며 S $i_{3}$$N_{4}$막두께의 축소로 기록전압을 저전압화시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 동학적 미시모의실험(Micro-simulation) 모형인 MMESP(ver. 2.1)를 활용하여 절대빈곤선으로 간주되는 최저생계비를 기준으로 공적연금 수급액수준을 장기적으로 전망 평가한다. 즉, 본 논문에서 제시하는 노인빈곤율은 공적연금소득만을 고려한 전망치임을 주의할 필요가 있다. 그 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 공적연금액의 장기적 변화는 경제성장효과와 제도효과로 분해할 수 있다. 두 효과를 모두 고려하는 경우, 공적연금액이 최저생계비 이하인 노인가구는 2040년대에 20% 정도수준까지 감소한다. 그러나 경제성장효과를 제외한 제도효과만을 고려하는 경우 노인빈곤율은 장기적으로 90% 내외 수준에 이를 것으로 전망된다. 둘째, 기초연금을 A값의 10% 수준으로 고정한다고 할지라도 경제성장효과를 제외한 공적연금 제도 효과만을 보면, CPI에 연동하는 현행 제도에 비해 노인빈곤율을 10%p 정도 더 축소시킬 뿐이다. 셋째, 현행 국민연금의 급여산식에는 소득수준과 가입기간의 현실적인 상관관계가 고려되지 못함으로써 소득계층간 연금급여의 소득대체율이 역전될 가능성이 높다. 넷째, 2007년 개혁으로 소득대체율이 인하되지 않았다면 현행 체계(국민연금+기초연금)에 비해 과거 체계가 노인빈곤 완화 측면에서는 더 효과적일 수 있다. 즉, 개혁 이전의 제도 하에서는 국민연금만으로도 노인빈곤율은 약 70% 수준까지 축소되었을 것이다. 이것은 2007년 개혁을 통한 연금재정 상의 이득을 얻기 위해 지불한 비용이다. 연금개혁의 올바른 평가는 사회적 편익과 비용을 동시에 고려할 때 가능하다는 점에서 기존 논의에 대한 재검토와 향후 발전적인 논의가 필요하다.
강수량 변동에 따른 사면 내의 지하수유동과 사면의 안정성 변화를 동시에 분석.평가하기 위하여 하나의 완전 연동된 수리지질역학적 모델을 제시하였다. 이 모델은 변형성 지질매체 내에서의 지하수유동을 설명하는 일련의 지배식들과 Galerkin 유한요소법에 기초하여 개발되었다. 1990년부터 1999년까지의 서울지역의 건기 (1월) 및 우기 (8월) 강수량 하에 있는 토양 사면에 대해 개발된 모델을 적용하여 일련의 수치실험을 실시하였다. 수치실험의 결과는 강수량이 증가함에 따라 사면의 수리역학적 안정성이 전반적으로 악화됨을 보여준다. 즉 강수량이 증가할수록 공극수압이 증가하고 지하수면이 상승한다. 그 결과 불포화대가 축소되고 삼출면이 팽창되며 사면의 전단부를 따라 지하수유동속도가 증가하게 된다. 동시에 강수량이 증가할수록 사면 전단부를 향해 전반적인 변위량이 증가한다. 그 결과 안전율이 1 이하인 불안전한 지역이 사면 전단부에서 사면 상부 쪽으로 전파.팽창되며 그 두께도 증가한다. 수치실험의 결과는 또한 사면의 표면에서는 전단파괴와 더불어 인장파괴도 발생할 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 점증적 분류 성능을 갖는 단계형(cascade) 분류기를 이용한 새로운 실시간 얼굴 탐지시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템의 첫 단계는 전처리 단계로써 매우 빠른 속도를 갖는 새로운 피부색 탐지기를 이용하여 탐색 공간을 대폭 축소하고, 두 번째 단계에서는 빠른 분류가 가능한 유사-하(Haar-like) 특징을 이용한 단계형 분류기를 배치하여 빠른 속도로 후보 얼굴을 검출한다. 마지막 단계에서는 탐지율을 높이기 위해 단일 클래스 SVM인 SVDD를 분류기로 사용하였으며, 실험을 통하여 제안된 시스템의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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