음악을 들을 때 사람이 인지할 수 있는 긴장감을 뜻하는 텐션(tension)은 조성음악의 기본을 이루는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 임의의 곡의 텐션의 움직임을 B-스플라인 곡선을 이용하여 표현하고 이 곡선을 수정하여 음악의 긴장도를 조정할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 우리는 음악에서 사용되는 다양한 코드들의 긴장도를 측정하는 방법 세 가지를 제안한다. 첫 번째는 러달이 제시한 5도권 기반의 코드 거리 측정방식을 개량한 것이며, 두 번째는 츄가 제시한 나선형 모델의 거리 측정 방식을 응용한 것이며, 세 번째는 크럼한슬이 제시한 특정한 조성에서 각 구성 음들의 안정도와 구성 음들 사이의 음정의 조화성을 이용한 방법이다. 이 방법들을 이용하여 우리는 음악이 지니고 있는 긴장도를 수치적으로 나타낼 수 있다. 다음으로 B-스플라인 곡선을 이용하여 전체 곡의 텐션의 움직임을 표현한다. B-스플라인 곡선으로 표현된 텐션 곡선은 수정이 가해져 원곡의 긴장도를 변화시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 곡 전체의 긴장도를 높이거나 낮추는 방법과 최적화를 이용하여 특정 부분의 긴장도를 변화시키는 방법을 제안한다. 그리고 원본 코드 진행에서 목표 코드 진행으로 점차적으로 변화하는 텐션의 움직임을 만드는 방법과, 임의의 두 곡이 부드러운 텐션의 움직임을 유지하면서 자연스럽게 연결될 수 있는 방법을 소개한다. 또한 B-스플라인 곡선을 통하여 새로운 코드 진행을 얻을 수 있는 방법을 소개한다. 본 논문에서는 B-스플라인 곡선이라는 수치적인 형태를 이용하여 음악의 긴장도라는 인지적인 요소를 조절할 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 본 논문에 제안하는 여러 방법들은 모두 실시간에 계산이 가능하므로 게임 같은 인터렉티브한 환경에서 사용자의 감정과 시나리오에 따라 배경음악의 긴장도를 동적으로 변환시키는 것 같은 다양한 형태의 애플리케이션에 응용될 수 있다.
본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.
RSSI 방법에 의한 모바일 사용자의 위치확인은 최근에 매우 주목을 받는 연구영역이지만, 모바일사용자에 의해 쉽게 변화하는 RSSI의 신호전파특성의 복잡성 때문에 여전히 문제가 많은 부분으로 남아있다. 따라서 본 연구에서는 분할기반의 선형 보간법이 이러한 복잡한 환경에서의 무선신호의 활발한 변화패턴을 안정시키기 위해 제안되었다. 제안된 최적화 알고리즘은 IEEE802.15.4 표준에서 운영되는 현재의 무선 위치인식(CC2431, 칩콘사, 노르웨이) 알고리즘에 추가의 형태로 제안되었다. 첫단계는 다른 정적 위치에서의 RSSI값이 모아지고 정해진 거리에 대한 평균값과 표준편차를 얻기 위한 단계를 거치는 캘리브레이션 모델로 구성된다. RSSI 평탄화알고리즘은 사용자가 움직일 때 각 레퍼런스노드에서 받는 무선신호의 동적변동을 최소화하기 위해 제안되었다. 거리는 첫 번째 단계에서 얻어지는 분할공식을 사용하여 계산되어진다. RSSI값이 하나의 분할보다 크게 떨어지는 경우에는, 확률적 접근방법에 의해서 그 거리가 결정된다. 각 거리에 대한 거리확률분포함수가 계산되고 특별한 RSSI에서 가장 높은 함수값이 거리로 결정되게 된다. 마지막으로 각 레퍼런스 노드로부터 얻어진 거리를 사용하여 삼각측량 알고리즘이 사용되어서 위치 가 결정되게 된다. 실험 결과 제안된 알고리즘에 의해 계산된 위치는 위치추적을 위한 알고리즘으로 매우 가능성있는 결과를 제시하였다.
목적 : 본 연구는 3 T MRI 장비에 적합한 동물영상용 솔레노이드 (solenoid) 코일을 개발하고 최적화한 후, 실제 동물모델에 대한 영상을 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 대상 및 방법 : 솔레노이드 코일은 반경 4 cm, 길이 10 cm의 아크릴 구조물에 너비 2 cm, 두께 0.05 cm, 길이 10 cm의 구리테잎으로 3번 감긴 형태로 제작하였고, 구리테잎을 감을 때는 실린더 축과 수직이 되도록 감았으며 테잎간의 간격은 2 cm로 하였다. 축전지(capacitor)는 2-100 pF사이의 용량을 이용하였고, 코일은 수신 전용으로서 디자인되었다. 결과 : 개발된 솔레노이드 코일의 신호대 잡음비 (Signal to Noise Ratio; SNR)는 CuSO4수용액 팬텀(CuSO4; 0.7 g/L)에서 985, 쥐 (rat)를 이용한 동물실험에서 995이었고, Qfactor는 unload된 경우 203-206, load된 경우 84-89정도로 측정되었다. 솔레노이드 코일을 이용하여 획득한 영상은 상대적으로 해상도 (resolution)가 높았으며, 코일 시뮬레이션(simulation)을 통해서 얻은 RF field의 균질성 (homogeneity) 또한 매우 우수하였다. 결론 : 본 연구를 통하여 고자장 3T MRI 장비에서 쥐와 같은 작은 동물의 영상을 획득할 때 솔레노이드 코일을 사용하면 보다 향상된 영상의 대조도, 해상도, 선명도를 얻을 수 있는 가능성을 확인 할 수 있었다.
홍수빈도해석이나 홍수예측과 같은 홍수조절을 위한 필수적인 정보는 유출자료이다. 하지만, 소규모 유역의 경우 유출자료를 측정하지 않는 미계측 유역의 다지점 분석과 총량분석을 위한 정보가 너무 부족한 실정으로 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위해 본 연구에서는 집중형 모델인 저류함수법를 활용하여 충주댐유역을 세분화하여 적용하였다. 충주댐 유역은 22개의 소유역으로 분류하였으며 충주댐 수위관측소의 유출자료의 공간적 확장성을 검증하였다. 홍수사상은 1990년부터 2009년까지의 21개 홍수사상을 활용하여 한 곳(충주댐 유입량)의 자료를 중심으로 22개 소유역의 저류함수법의 수문지형학적 특성에 관여하는 매개변수(k, p, $T_l$)를 고정하고 홍수사상마다 달라지는($f_1$, $R_{sa}$)를 최적화 하며 22개 유역의 유출자료를 생산하였다. 교차검증 지점인 영춘과 판운 수위관측소의 평균 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)는 충주댐의 유입량이 0.71을 나타낼 때 각각 0.67과 0.52를 나타내 유출자료의 확장성에 있어서 만족(NSE > 0.5)하는 범위에 들어 집중형 모형을 활용한 유출자료의 확장가능성을 보였다.
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.
최근 IoT 기술이 발달함에 따라 헬스케어 서비스를 제공하는 많은 의료기관에서는 IoT 기술을 이용한 의료 서비스가 점점 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 사용자 신체에 부착된 IoT 센서의 갯수가 증가하면서 서버에 전달되는 헬스케어 정보는 점점 복잡해져서 서버에서 사용자의 헬스케어 정보를 분석하는 시간이 증가하는 문제점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 사용자에 부착된 IoT 장치를 통해 전달되는 다량의 헬스케어 정보를 서버에서 의료 목적에 맞게 헬스케어 정보를 수집 및 처리하기 위한 딥 러닝 기반의 헬스케어 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 서버에 전달된 헬스케어 정보에 속성값을 부여하여 속성값에 따른 서브넷을 구축한 후 서브넷간 연계 정보를 시드로 추출하여 계층적 구조로 그룹화 한다. 제안 기법은 서버에서 그룹화된 헬스케어 정보를 딥 러닝에 적용하여 사용자의 치료 및 처방에 대한 관찰 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있어 최적화된 정보를 추출할 수 있는 특징이 있다. 성능평가 결과, 제안기법은 헬스케어 서비스 모델에서 동작되는 의료 서비스의 처리속도가 기존기법에 비해 평균 14.1% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 기법보다 평균 6.7% 낮았다. 헬스케어 정보 추출에 대한 정확도는 기존 기법보다 평균 10.1% 높은 결과를 얻었다.
비화산지대에서도 적용 가능한 인공저류층 생성방식의 지열발전기술의 등장으로 막대한 비용이 소요되는 대심도 시추공사를 효율적이고 경제적으로 수행하기 위한 연구개발의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 시추공사는 수행과정에서 수많은 불확실한 사건이 발생하여 공기와 비용을 신뢰적으로 예측하기가 매우 어렵기 때문에 계획적이고 효율적으로 공사를 관리하기가 어려운 실정이다. 특히, 비트의 마모로 인해 이산적으로 발생하는 시추장비의 라운드 트립(round trip)은 심도가 깊어질수록 소요시간이 증가하여 공사 성능에 영향을 많이 끼치는 요소로서 발생시점과 깊이를 사전에 평가하여 최적화할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 비트의 마모상태를 총 8단계로 구분하여 마모단계별 라운드 트립이 발생되는 깊이와 시점을 분석할 수 있는 예측 알고리즘(TOSA)을 개발하였다. 시뮬레이션을 위한 단위구간을 분할할 수 있는 방법론을 제시하였으며, 구간별 시추속도 및 비트의 마모도 예측을 위한 방법으로 Bourgoyne and Young의 모델을 활용하였다. 마지막으로 사용자 편의성을 고려하여 개발된 알고리즘을 시스템화 하였다.
본 연구는 자동노출제어장치 사용 시 이온 챔버의 성능과 조합에서 비롯된 문제를 정량적으로 분석하는 방법론을 제시하고 디지털 방사선 시스템의 성능을 최적화하고자 하였다. 실험방법은 복부와 골반부 검사에 사용된 파라미터의 X선질을 백분율 평균오차(PAE; Percentage Average Error)와 반가층(HVL; Half Value Layer)으로 평가하였다. 그 후 세 가지 이온 챔버를 조합했을 때의 입사표면선량(ESD; Entrance Surface Dose)과 엔트로피(Entropy)를 산출하여 방사선 출력의 안정성과 영상 품질을 분석하였다. 그 결과 실험에 사용한 디지털 방사선 시스템의 X선질은 모두 정상 범위의 백분율 평균오차와 반가층을 보였다. 입사표면선량은 챔버의 조합에 비례하여 증가하였고, 엔트로피는 세 개의 챔버가 조합됐을 때를 제외하고는 이온 챔버의 조합에 비례하여 증가하였다. 결론적으로 입사표면선량과 엔트로피를 이용한 분석은 이온 챔버의 성능과 조합의 문제를 평가하는데 유용한 방법인 것을 알 수 있었으며, 두 개 이하의 이온 챔버를 조합했을 때 디지털 방사선 시스템의 성능을 최적으로 유지할 수 있음을 알 수 있었다.
분자량이 1,000과 2,000인 카보네이트형 폴리올(PTMCG)을 사용하여 MDI와 사슬 연장제인 N-methyldielhanolamine을 반응시켜 NCO-말단 프레폴리머를 합성한 후 이온화제로 1,3-propane sultone을 반응시켜 양쪽이온성 작용기를 갖는 카보네이트형 폴리우레탄(ZPU)을 합성하였다. 모델반응의 IR과 NMR 스펙트럼으로부터 동일한 조건하에서 이혼화가 잘 일어나고 있음을 알 수 있어, 양쪽이온성 카보네이트형 폴리우레탄의 구조를 확인할 수 있었다. 열적성질을 측정한 결과 유리전이온도(Tg)는 $-15{\sim}-30^{\circ}C$ 범위로써 분자량이 1,000인 폴리올을 사용한 경우 $-15{\sim}-18^{\circ}C$, 분자량이 2,000인 폴리올을 사용한 경우 $-25{\sim}-26^{\circ}C$임을 알 수 있었다. 기계적 성질을 측정한 결과 인장강도는 분자량이 1,000과 2,000인 폴리올 모두 다 이온함량에 따라 크게 증가되나 이온 함량의 몰비율이 4.0 이상에서는 오히려 감소함을 알 수 있었다. 신장율은 인장강도와 달리 이온함량에 따라 오히려 감소함을 알 수 있었다. 이러한 물성측정의 결과로부터 인장강도가 우수하고, 연신율이 크지 않은 ZPU10-30을 택하여, 투과증발법을 이용한 에탄올 수용액농축에 응용하였다. 보다 우수한 선택도를 얻기 위하여 hexamethylene diisocyanate(HMDI)를 이용하여 가교막을 제조하였다. 팽윤도 실험결과 50wt% 에탄올농도 근처에서 증가하는 경향을 나타내었는데, 이는 에탄올에 의한 가소화효과의 영향이라고 생각된다. 분리성능을 최적화하기 위해 공급액 농도변화와 온도변화를 실시하였다. 전반적인 투과증발분리 성능은 선택도 2~83.2 및 투과유량 $25.4{\sim}58.8g/m^2hr$를 갖는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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