본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)를 이용한 음성향상 기법을 다루고 있다. 음성과 잡음에서 적절한 훈련을 통해 각각의 기저(basis) 행렬을 구하고 이 행렬들을 이용하여 두 음원을 분리 하는 것이다. 이 때 훈련으로부터, 시간 흐름에 따른 기저 사용량의 변화량을 각기 독립적인 가우시안 모델들로 만들고, 이를 이용하여 매 시간 프레임에서 주어진 모델들에 일정 가중치만큼 가까워지는 방향으로 최적화를 수행하였다. 또한 매 시간 얻은 NMF의 부호화 행렬의 결과를 이전 시간 프레임의 부호화 행렬 값과 평활화(smoothing) 과정을 수행하였다. 향상 과정에서는 Log-spectral Amplitude를 이용하여 이득(gain) 함수를 구하였다. 실험 결과에서는 PESQ 값을 지표로 사용하였고, 기존의 NMF를 이용한 음성 향상 보다 이 두 과정을 적용한 방법이 뛰어남을 확인 했다.
수중에서 능동소나를 이용하여 표적을 탐지하기 위하여, 송신음이 표적에 반사된 반향을 수신함으로써 표적의 위치를 감지한다. 이때 산란체로부터의 잔향이 발생하며, 이는 표적 반향의 탐지를 방해하게 된다. 효과적인 표적 탐지를 위해 자기회귀 모델기반의 백색화 기법이나 주성분역산 등의 잔향 제거 기법이 연구된 바 있으며, 최근에는 비음수 행렬 분해 기반의 기법이 고안되었다. 비음수 행렬 분해 기반의 잔향 제거 기법은 기존의 기법에 비해 향상된 성능을 보여주지만, 송수신기의 위치 및 거리에 의한 감쇠 등이 고려되지 않았다. 본 논문에서는, 양상태 소나에서 지속파 송신 파형을 사용하는 경우에 대하여 수신기의 방향성과 그에 관련된 도플러, 그리고 거리에 대한 감쇠 등의 전처리를 통해 성능을 개선하였다. 본 연구에서 고안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 잔향 모델을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다, 시뮬레이션 결과 1 %의 낮은 오탐지율에서 기존의 비음수 행렬 분해 기법 대비 10 % ~ 40 %의 탐지율 성능 향상이 있음을 확인하였다.
MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)은 신호부공간과 잡음부공간이 서로 직교한다는 사실에 기초하여 센서 어레이에 입사하는 신호의 도래방향을 추정한다. 잡음 부공간에 대한 기저(basis)를 구하기 위해 샘플행렬을 고유분해하며, 이에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 샘플행렬의 열벡터(column vectors)에서 잡음전력을 제거하여 신호 부공간에 대한 기저벡터를 구해 간단히 도래각을 추정하는 방법을 제시한다. 추정된 기저벡터를 이용하여 비용함수를 정의하고, 비용함수의 최소점을 찾아 도래각을 추정한다. 비용함수의 최소점은 격자 간격으로 나누어 계산하는 grid 방법이 아닌, 포물선 보간법(parabolic interpolation)에 기초한 Brent 방법을 적용하여 효과적으로 구해진다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 샘플행렬 고유분해에 의존하는 기존방식과 실질적으로 같은 성능을 가짐을 보인다.
기하학적 비선형 해석과정에서 일반적인 방법으로는 연속적인 하중증분단계의 기하학적 변위증분에서 절점회전이 미소하다는 가정에 의해 제한되어 접선강성행렬을 유도하고 유한회전의 영향을 증분평형 방정식의 반복계산하는 과정에서 고려하는 방법이 사용되고 있다. 그리고 개선된 방법으로는 미소회전증분의 가정을 무시하고 유한회전증분의 영향을 고려하여 접선강성행렬을 유도하는 방법이 Surana, Onate 및 Dvorkin 등에 의해서 개발되었다. 유한 회전을 고려하는 방법에서 Surana는 비선형 절점 회전함수를 가정하여 강성메트릭스를 유도하였으며 Onate와 Dvorkin은 전체좌표에서 회전각에 대한 회전행렬의 2차항까지를 고려한 강성메트릭스를 유도하였다. 본 논문에서는 유한요소의 기하학적 위치를 나타내는 변위함수의 방향 벡터를 삼각함수로 표현하여 연속적인 하중증분 사이의 방향벡터 증분을Tayler의 급수로 2차항까지 전개하므로써 비선형 회전 증분을 고려한 쉘 요소를 개발하였다. 기하학적 비선형 해석과정은 연속체 운동의 증분이론을 도입하여 Total Lagrange(T.L.)수식과 Updated Lagrange(U.L.)수식으로 비선형 거동을 해석하였다.
본 논문에서는 수정된 MUSIC 도래 방향 추정 알고리즘에 대해서 연구 하였다. 수정된 MUSIC 알고리즘은 특이 값 행렬과 베이즈 방법을 적용시켜 공 분산행렬을 최적화 시키고 가중치를 갱신하여 원하는 신호를 추정하는 방법이다. 그리고 MUSCI 알고리즘의 신호 부 공간 방법을 적용시켜 원하는 신호를 정확히 추정하였다. 무상관 신호가 수신 시스템에 입사하면 기존의 MUSIC알고리즘으로 원하는 신호를 추정 할 수 있다. 그러나 일반적으로 수신 시스템에는 상관성 신호가 입사하므로 기존의 MUSIC알고리즘으로 원하는 도래 방향 신호를 추정할 수 있는 능력이 현저히 떨어진다. 모의실험을 통해서 상관성 신호인 경우에 본 연구에서 제안된 MUSIC알고리즘과 기존의 MUSIC알고리즘의 성능을 비교 분석한다.
비대칭 박벽단면을 갖는 곡선보의 자유진동해석을 수행할 수 있는 엄밀해 및 유한요소 이론을 제시한다. 단순지지된 일축대칭 박벽단면을 갖는 곡선보의 면내 자유진동 모드에 대응하는 엄밀해를 산정하였으며, 곡섬보를 유한요소로 분할하여 요소의 변위장을 요소의 변위벡터의 대하여 축방향 신장조건에서는 3차 그리고 비신장조건에서는 5차의 Hermitian 다항식으로 나타내고, 이를 운동방정식에 대입함으로써 탄성강성행렬과 질량행렬을 유도한다. 또한 본 연구에서 얻어진 엄밀해와 곡선보요소를 이용한 유한요소 해석결과를 ABAQUS 쉘요소를 이용하여 얻어진 결과와 비교 검토함으로써 본 연구의 타당성을 입증한다. 특히 곡선보의 축방향 비신장조건과 두께-곡률효과가 동적거동에 미치는 영향을 조사한다.
비보존력을 받는 보-부재의 질량행렬, 탄성강도행릴, circulatory비보존력의 방향변화로 인한 load correction강도행력, 그리고 Winkler 및 Pasternak지반강도행렬을 고려한 운동방정식을 유도하고 divergence 및 flutter에 의한 안정성 해석을 수행한다. 또한 내적 및 외적 감쇠계수를 운동방정식에 포함시킴으로써 감쇠효과를 고려하고, 2차 고유치문제의 해법(quadratic eigen problem solution)을 적용하여 flutter에 미치는 영향을 조사한 후, Beck's column, Leipholz's column 및 Hauger's column에 대하여 비보존력의 방향파라미터 ${\alpha}$에 대한 임계하중의 영향, 내적 및 외적 감쇠계수 및 Winkler 및 Pasternak지반에 의한 임계하중의 영향을 각각 조사한다.
XP-SWMM은 EAP-SWMM의 Runoff 기능을 보완하고 2D 해석 기능을 새롭게 추가하여 만든 외산(XP Solutions) 프로그램으로 도시유역 유출량 산정, 우수관거 추적 등과 같은 모의가 가능한 종합 모형이다. 그 중 2차원 분석 기능(2D XP-SWMM)은 연산 결과를 Tu-Flow 모형에 대입한 도시침수 해석모형으로 실무에서 주로 사용되고 있다. 그러나 XP-SWMM은 수량 부분 외에도 수질 부분의 다양한 모형이 통합되어 있어 라이센스 가격이 상당히 높고, 국내 환경에 적합한 모형 수정 등 기술지원을 받기 어렵다는 단점을 갖고 있다. 또한, 실무 활용성이 높은 2차원 분석기능의 경우 모의에 소요되는 시간이 크다는 한계점을 갖고 있다. 2D XP-SWMM 연산의 소요시간이 큰 주요 원인은 계산 시간간격마다 큰 셀수의 행렬 계산을 반복하기 때문이며, 격자를 촘촘하게 설정할수록(행렬의 수가 증가할수록) 수치해석에 소요되는 시간은 기하급수적으로 늘어나게 된다. 2D XP-SWMM 연산은 편미분방정식을 계산하는 모형으로 반복법을 채택하고 있기 때문에 짧은 시간내에 침수해석을 진행해야하는 웹기반 초단기 홍수예경보 시스템 등에 활용하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 2D XP-SWMM 보다 연산속도를 향상시킨 2차원 도시침수 모형을 개발하였다. 기존 XP-SWMM 중심의 실무 적용성을 유지하고자 XP-SWMM과 동일하게 EPA-SWMM 엔진을 활용하였고 DEM 기반의 지표수 흐름방향 결정 알고리즘을 결합하였다. 본 연구에서 개발한 도시침수 모형 결과를 울산광역시, 청주시 등 도심지에서 발생한 과거 침수피해의 양상과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 열방향 2차원 PCA(Column-directional 2 Dimensional PCA, C2DPCA) 와 행방향 2차원 LDA(Row-directional 2 Dimensional LDA, R2DLDA)를 사용하여 얻은 각각의 투영 행렬을 동시에 사용하는 방법을 제안하였다. 제안 방법은 얼굴의 가로 특징과 세로 특징을 모두 포함한 저 차원의 특징 행렬을 얻음으로써, 훈련 영상의 수에 관계없이 안정적이고 높은 인식률을 얻을 수 있다. 또한, 같은 알고리즘으로 가로 방향과 세로 방향에 PCA와 LDA를 각각 달리 적용한 실험(C2DPCA & R2DLDA, C2DLDA & R2DPCA)에서 가로 방향의 특징에 2차원 LDA를 적용한 시스템(C2DPCA & R2DLDA)이 그 반대의 경우보다 저차원으로 높은 인식률을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법이 2DPCA와 2DLDA 등 의 기존 방법보다 인식율이 높은 99.4%를 얻었다. 또한 제안 방법의 인식 처리속도도 기존의 2DPCA와 2DLDA 방법보다 3배 이상 빠름을 확인하였다.
지하철 역사 내 계단, 통로, 그리고 에스컬레이터 등의 보행 시설물에서 발생하는 서로 다른 방향의 보행교통류간 상충은 보행자의 편의와 이동성을 감소시킨다. 또한, 각 시설물별 지체 시간과 대기 행렬의 증가를 수반함에 따라 역사의 이용효율을 저하시키게 된다. 이러한 현상은 보행교통류간의 동선이 겹치면서 발생하는 것으로 동선을 방향에 따라 적절히 분리해줄 경우 완화될 수 있다. 하지만 우선 동선 분리의 기준과 그 방법론에 대한 정립이 선행되어야 한다 할 수 있다. 본 연구에서는 계단, 통로 그리고 에스컬레이터로 분류되는 각 시설물의 입구를 기준으로 방향별 대기 행렬과 지체시간을 도출하였다. 이 때, 시설물의 보행교통류는 양방향으로 존재하므로 지체시간은 각 방향별 유입 인원에 따라 가중 평균한 값을 활용하였다. 또한 동선 분리 시스템의 운영을 최적화하기 위해 유전 알고리즘을 활용하여 보행자의 지체시간을 최소화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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