본 논문에서는 위성통신에서 사용되는 주파수 합성형 발진기에 대한 위상 잡음원을 분석하고, 주파수 합성기 출력 신호의 위상 잡음 스펙트럼 분포를 보다 더 정확히 예측할 수 있는 위상 잡음 모델을 제안하였다 기준 발진기 및 전압 제어 발진기 출력 주파수를 분주하는 분주기의 위상 잡음을 해석하고, 기준 발진기와 전압 제어 발진기 위상 잡음은 Leeson 모델을 이용하여 1/f$^2$ 이외에 다른 기울기 특성을 갖는 위상 잡음 성분들을 모델링하였다. PLL 발진기에서 각 구성 요소들에 의해 발생되거나 더해지는 잡음은 유용한 신호에 비하여 매우 작으므로 중첩의 원리를 적용하고, 선형 시스템 영역에서 주파수 합성기 회로를 해석하였다. 정립된 위상 예측 모델을 기만으로 주파수 합성기 구성 형태에 따라 각 구성 요소들의 위상 잡음 모델을 적용하여 위성통신용 주파수 합성기의 위상 잡음 스펙트럼 특성을 예측하고, 주파수 합성기를 제작하여 예측 모델과 비교 평가하였다.
웹 추천기법에서 가장 많이 사용하는 방식 중의 하나는 협업필터링 기법이다. 협업필터링 관련 많은 연구에서 정확도를 개선하기 위한 방안이 제시되어 왔다. 본 연구는 Word2Vec과 앙상블 합성곱 신경망을 활용한 영화추천 방안에 대해 제안한다. 먼저 사용자, 영화, 평점 정보에서 사용자 문장과 영화 문장을 구성한다. 사용자 문장과 영화 문장을 Word2Vec에 입력으로 넣어 사용자 벡터와 영화 벡터를 구한다. 사용자 벡터는 사용자 합성곱 모델에 입력하고, 영화 벡터는 영화 합성곱 모델에 입력한다. 사용자 합성곱 모델과 영화 합성곱 모델은 완전연결 신경망 모델로 연결된다. 최종적으로 완전연결 신경망의 출력 계층은 사용자 영화 평점의 예측값을 출력한다. 실험결과 전통적인 협업필터링 기법과 유사 연구에서 제안한 Word2Vec과 심층 신경망을 사용한 기법에 비해 본 연구의 제안기법이 정확도를 개선함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 파동 방정식으로부터 클래식 기타의 Physical 모델을 유도해 낸 후 이를 구현하였다. 이러한 모델을 이용해 별도의 음원 데이터를 사용하지 않고 현재 전자 음악에서 일반적으로 사용되는 table look-Up 방식보다 효율적으로 악기 음을 함성 할 수 있도록 하였다. 파동 방정식은 현의 장력, 길이 및 질량 데이터를 이용해 현의 움직임을 표현한 것이며 이 식으로부터 Fourier Series를 유도하고 다시 Z 변환을 거쳐 현의 운동을 모델링하였다. 이 과정에서 현의 양끝에서 반사되는 신호의 크기를 모델링에 포함 시켰다. 이러한 현의 모델은 모든 종류의 현악기에 공통으로 적용될 수 있으며 현의 장력 길이, 질량 데이터를 변화해 다양한 현의 특성들을 모델링 할 수 있다. 또 음 합성을 위해 현의 초기 상태 및 연속되는 입력 데이터를 바꿔 클래식 기타의 다양한 음들을 합성 할 수 있다. 클래식 기타의 Physical 모델을 평가하기 위해, 실제 악기 음 및 table look-up 방식으로 합성된 음들을 녹음해 서로 비교하였다. 시간 및 주파수 도메인 상에서 비교가 이뤄 졌으며 table look-up 합성 방식에서 모든 주파수대가 동일하게 감소하고 비슷한 음역에서 음 높이에 적합한 배음 주파수 비율을 조절할 수 없는 등, 각 을의 특성들을 정확히 묘사할 수 없는 문제점을 극복할 수 있었다.
수문학에서 사용되는 강우-유출 모델의 경우 선형적인 시스템을 기반으로 유효강수량으로부터 시간적 지연을 통해서 유출량이 결정되는데 그 양은 강우량의 선형적인 비로 표현되어서 결국 합성곱을 통해 해석되게 된다. 또한 자료에 대한 확률론적 분석에 많이 이용되는 비매개변수 핵밀도함수의 경우, 핵(Kernel)의 의미자체가 합성곱에서 나온 것으로서 개개의 자료를 바탕으로 핵을 통해 매끄러운 확률밀도함수를 구하게 된다. 본 연구에서는 합성곱을 바탕으로 강우-유출 모델과 비매개변수 확률밀도함수를 해석하는 방법에 대해서 되짚어 보고 그 공통적인 특성과 다른 점을 수학적으로 나타내 줌으로써 사용되는 합성곱 함수의 유용성에 대해서 논하였다.
본 논문은 스피커 임베딩을 이용한 다화자 음성 합성 시스템을 제안한다. 이 모델은 인공신경망을 기반으로 하는 당일화자 음성 합성 시스템인 타코트론을 기초로 구성된다. [1]. 제안 된 모델은 입력 데이터에 화자 임베딩을 추가 데이터로 항께 넣어주는 간단한 방식으로 구현되며 당일화자 모델에 비해 큰 성능 저하 없이 성공적으로 음성을 생성한다.
오늘날 미국, 일본과 같은 선진국에서는 전통적인 방법의 중력지오이드에 GPS/Leveling데이터에 의한 기하학적 지오이드를 합성한 합성지오이드를 개발하여 지오이드모델의 정확도를 높이고 있다. 따라서 하이브리드지오이드라 불리우는 합성지오이드모델을 개발하는 것이 세계적으로 지오이드모델 개발의 최신 방법이 되고 있다. 본 연구에서는 우리나라의 하이브리드지오이드 모델을 개발하기 위한 기초연구로 Remove and restore 방법에 의하여 중력지오이드를 결정하고 498점의 GPS/Leveling 데이터에 의한 기하학적 지오이드를 합성하여 우리나라의 합성지오이드모델을 개발하였다. 지구중력장모델은 EIGEN-CG03C 모델을 사용하였고 중력자료와 우리나라의 DEM을 이용하여 중력지오이드 모델을 개발하였다. 지형효과 계산을 위하여 3가지의 중력학적 환산방법(Helmert 응축 방법, RTM 방법, Airy-isostatic 방법)을 이용하여 지형효과를 산출하였고, 산출된 지형효과를 적용하여 개발되는 중력지오이드의 정확도를 분석하여 가장 적합한 중력학적 환산방법을 결정하였다. 아울러 산출된 중력지오이드에 총 498개의 GPS/Leveling 자료를 이용한 LSC 적합을 수행하여 우리나라의 수직기준에 적합한 합성지오이드를 결정하고 정확도 분석을 수행하였으며, 그 결과 RTM 환산방법을 적용하여 결정된 합성지오이드의 정확도가 $0.001{\pm}0.053m$로서 가장 높게 나타났음을 알 수 있었다.
본 논문은 연속 영상에서 빠르게 움직이거나 변형이 있는 물체를 추출하기 위한 개선된 활성 외곽선 모델을 제안한다. 제안 방법은 프레임간 물체의 변위를 식별하기 위한 합성 기울기 맵 생성 단계와 큰 변위에도 지역적 최저에 빠지지 않고 견고하게 수렴하기 위한 에너지 비탈면 생성 단계로 이루어진다. 이를 위하여 우선, 두 프레임의 기울기 맵을 합성하고, 불필요한 배경과 잡음을 제거하기 위해 두 프레임의 차를 마스크로 적용하여 합성 기울기 맵을 생성한다. 생성된 합성 기울기 맵에 수학적 형태학 연산의 하나인 닫기 연산을 적용하여 활성 외곽선이 매끄럽게 이동할 수 있는 에너지 비탈면을 만든다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 움직임 변위가 큰 연속 영상을 사용하여 기존 활성 외곽선 모델 방법과 비교하여 육안평가, 에너지 최소화 과정 및 수행시간 측면에서 비교분석한다. 본 제안방법은 기존 활성 외곽선 모델 방법보다 큰 움직임 변위와 변형에도 빠르고 정확하게 물체 추적이 가능하다.
철골 건축 구조물이 횡하중을 받을 때 합성보의 거동에 대한 연구가 수행되었다. 실험으로부터 얻어진 결과와 수치해석에 의한 결과를 이용하여 합성보의 강성과 연결부에서의 강도를 위한 수학적 모델이 연결부의 상세를 고려하여 개발되었다. 또한 캔티레버 합성보의 skeleton 곡선과 hysteresis 곡선을 위한 해석모델이 제시되었다. 탄성보와 부재내의 비탄성 변형이 응집된 양 단부스프링으로 구성된 단일요소모델에 의한 합성보 요소가 컴퓨터 프로그램, DRAIN-2D에 포함되었으며, 해석결과는 실험결과의 비교를 통해 검정되었다.
국방 모델 및 시뮬레이션 고수준 아키텍처(High Level Architecture ; HLA)는 여러 가지 군사 워게임 모델, 무기체계 시abf레이터, 야지 훈련 등을 하나로 묶어 마치 전쟁 실험실처럼 가상 전쟁환경을 조성할 수 있는 전장 합성환경(Synthetic Environment)의 구축을 위한 아키텍처이다. 합성 환경은 워게임 모델과 시뮬레이터, 실 야지 기동훈련을 통합하는 정보기술기반 모의체계로서 기존의 워게임으로부터 진일보인 동시에 전쟁을 사실에 가까운 정도로 실험해 볼 수 있는 새로운 기회를 제공하고 있다. HLA는 합성환경 조성을 용이하도록 해주는 고수준 아키텍처로 시뮬레이션 개발을 위한 표준 구조, 설계규칙, 그리고 상호 인터페이스에 대하여 규정하고 있다. 본 연구는 DM&S 합성환경과 초보적인 형태로 HLA 개념을 적용한 예를 보여주는데 그 목적이 있다.
STC(Sinusoidal Transform Coding) 방식은 음성신호의 주파수 영역에서 스펙트럼 피크치들을 정현파로 모델링하여 합성하는 방식을 말한다. 저전송률 STC 방식에서는 전송되는 정보량을 줄이기 위해 스펙트럼 피크를 대신해 음성신호의 스펙트럼 포락선 정보와, 피치정보를 이용하여 얻어지는 고조파 성분들을 정현파로 모델링하여 음성을 합성한다. 본 논문에서는 음성신호의 정현파 모델에 기반하여 2.4kbps 전송속도를 갖는 음성부호화 알고리즘을 제안하였으며, 실험결과로 합성음의 파형과 스펙트럼 특성, 위상특성, 그리고 MOS(Mean Opinion Score) 테스트를 이용한 합성음의 음질을 비교/분석 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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