최근 휴대용 기기의 수요가 증가함에 따라 배터리 사용시간을 최대화하기 위한 노력이 진행되고 있다. 본 논문에서는 빠른 과도 응답을 갖는 멀티페이스 벅 변환기를 제안한다. 멀티페이스 벅 변환기는 리플 상쇄 효과가 있기 때문에 작은 크기의 출력 캐패시터를 사용할 수 있고, 더 적은 인덕턴스를 갖는 인덕터의 사용이 가능하다. 휴대용 기기가 대기 모드에서 활성 모드로 빠르게 변할 수 있도록 4-페이스 구조로 설계하여 빠른 과도 응답을 갖게 하였다. 사용된 공정은 Hynix 0.18um CMOS 공정을 통해 제작되었고 공급전압 범위는 2.7~3.3V 이며, 최대 부하 전류는 500mA, settling time은 14us이다.
일반적으로 알려진 시스템 규명은 시스템의 입/출력 관계를 이용하여 시스템을 규명하고 그 파라미터를 구하고 있다. 그러나 많은 경우에 시스템이 불규칙한 외란에 노출된 경우에는 알려져 있는 시스템의 규명방법이 없다. 이에 그 특성이 알려져 있지 않은 미지의 시스템이 미지의 불규칙한 외란에 노출되었을 때에 그 시스템을 규명하는 방법을 연구 개발하였다. 여기서는 시스템의 출력이 정상적(Stationary)일 때만 이를 확률영역에서 고려하였다. 확률 영역에서 시스템의 응답은 시스템 파라미터의 영향을 크게 받는바 시스템모멘트응답을 시스템 파라미터와의 관계로 구성할 수 있다. 이로부터 시스템의 출력만을 이용하여 시스템 파라미터의 규명이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 실 물리영역에서의 출력을 확률영역에서의 모멘트 응답으로 변환시킨 후 역변환 개념으로 미지의 불규칙 외란에 노출되어진 미지의 2차 선형 확률시스템의 파라메타를 성공적으로 규명하였다.
본 논문에서는 한정된 영역을 대상으로 하는 질의응답 시스템에서 사용자의 질의를 해석하고 적당한 대답을 생성하기 위해 백과사전이나 일반사전 등과 같은 지식원에서 추출된 구조화된 지식을 사용하는 과정을 기술한다. 질의응답을 위하여 지식원은 그 단락의 의미에 따라 구조화되고 각 단락은 논리형식으로 변환되었으며, 논리형식 내 각 개체들은 사전 정의문에 따라 확장되었다. 이 구조화된 지식은 입력된 자연언어 질의문에서 질의의 의도를 추출하고, 질의에 포함되어 있는 지식에 의미속성을 부착하기 위해 사용된다. 지식원의 논리형식 변환을 위해 한국어의 논리형식이 도입되었으며, 사용된 지식원은 우리말 큰사전과 계몽백과사전의 30여개 질병정의문이다.
본 논문에서는 일반적 형태의 상승 Cosine함수와 그 n-제곱 함수에 대한 Fourier변환을 해석적으로 구하는 새롭고 용이한 방법을 제안하였다. 이는 (1+D)형 부분응답 시스템의 개념에 근거를 두고 있으며, 또 함수에 의하여 변환되는 기존의 방법에 비하여 매우 간결함을 보인다. 특히, 이러한 방법에 의하여 유도되는 해는 각각의 차수에 대하여 다루기 용이한 세 함수의 합으로 주어지며, 이들은 차수에 따라 순환적 관계를 유지한다. 따라서 이러한 과정은 컴퓨터에 의한 수치적 변환에 대해서도 매우 잘 적용된다.
본 논문에서는 가추적 추론에 기만한 질의응답 기술을 활용하여 O/X 퀴즈 질문에 대한 질의응답을 수행하는 기술에 대해서 소개한다. O/X 퀴즈를 기존의 질의응답 기술에 적용하기 위해서는 O/X 퀴즈 문장을 단답형 질문으로 재생성해야 한다. 질문재생성에서는 단답형 질문으로 변환하기 위해 특정 어휘(또는 개체나 구)를 <지시대명사>나 <지시관형사+명사>로 대체한다. 이때 대체된 어휘는 정답후보로 인식된다. 단답형질문과 정답후보의 쌍으로 구성된 정답가설은 근거검색과 유사도에 기반한 신뢰도 값 계산을 통해, O/X를 결정하게 된다. 실험을 통해, 신뢰도 임계값이 0.45일 때 정확률이 69.17%를 보였다.
자연어 추론은 전제가 주어졌을때 특정 가설이 전제에 기반해 합당한지 검증하는 자연어 처리의 하위 과제이다. 우리는 질의응답 시스템이 도출한 정답 및 근거 문서를 자연어 추론 모델로 검증할 수 있다는 점에 착안하여, HotpotQA 질의응답 데이터셋을 자연어 추론 데이터 형식으로 변환한뒤 자연어 추론 모델을 학습하여 여러 질의응답 시스템이 생성한 결과물을 재순위화하고자 하였다. 그 결과로, 자연어 추론 모델에 의해 재순위화된 결과물은 기존 단일 질의응답 시스템의 결과물보다 대체로 향상된 성능을 보여주었다.
데이터베이스관리시스템(DBMS)이 대용량의 트리플 형식의 지식을 저장하기 위한 도구로 사용되는 것이 일반적인 추세인 상황에서, 보다 효율적으로 트리플 형식의 지식을 저장/관리/추론/질의하기 위해 DBMS에 어떠한 형태로 스키마를 설계하느냐는 여전히 이슈로 남아 있다. 본 논문에서는 효율적인 질의 관점에서 확장 클래스-속성 뷰(ECPV)를 활용하여 질의를 처리하는 방법과 이로 인해 얻어지는 응답 속도의 개선을 소개한다. DBMS기반의 추론 엔진의 응답 시간은 결국 테이블의 크기와 조인 횟수에 비례하게 되며, 질의가 복잡할수록 필요한 조인 횟수도 늘어나므로 응답 시간도 증가하게 된다. ECPV는 바로 조인 횟수를 줄이기 위해 미리 조인 연산을 수행해 둔 것으로, 질의 과정에서 이를 활용하기 위해서는 SPARQL 질의를 ECPV를 사용하는 SQL 질의로 변환해줘야 한다. 본 논문은 이러한 변환 과정과 함께 실험을 통해 응답 속도의 개선 정도를 제시한다.
본 논문에서는 적분변환법을 이용하여 면외전단 충격하중이 작용하는 두 개의 서로 다른 압전재료층 사이의 기능경사압전재료 접합층 내부 균열에 대한 과도응답 해석 을 수행한다. 기능경사압전재료의 물성치는 두께 방향을 따라 연속적으로 변하는 것으로 가정한다. 라플라스 변환과 푸리에 변환을 이용하여 문제를 복합적분방정식으로 구성하고, 수치해석을 위해 복합적 분방정식을 제 2 종 프레드홀름 적분방정식으로 표현한다. 전기적 하중, 재료물성 치의 변화율, 각 접합층의 두께가 균열의 과도응답에 미치는 영향을 보기 위해 동에너지 해방률에 대한 수치해석 결과를 제시한다.
본 연구의 목적은 구조 시스템의 구조적 손상에 의한 고유주파수 감소율과 감쇠변수 증가율을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 저주파 영역의 고유주파수와 비교적 높은 감쇠변수 특성을 갖는 2경간 H-Beam을 대상으로 실내실험과 수치해석을 수행하였으며, 충격하중에 대한 손상 전과 손상 후 응답신호를 각각 14개 위치에서 분석하였다. 각 위치에 대한 손상 전과 손상 후 응답신호는 푸리에 변환을 통하여 고유주파수 감소율을 분석하였으며, 감쇠변수 증가율은 웨이블릿 변환을 통하여 수행되었다. 웨이블릿 변환은 최대 웨이블릿 계수에 대응되는 스케일의 시간함수 분리가 가능하기 때문에 감쇠변수 평가에 대한 정확성을 높일 수 있다. 손상 전과 손상 후 계측된 응답신호에 대하여 고유주파수 감소율은 민감하지 못한 결과로 평가되었고, 감쇠변수 증가율은 비교적 큰 변화량을 보여 구조 시스템의 손상도 평가에 신뢰할 수 있는 결과를 보여주었다.
음향 에코우제거기나 소음제어와 같은 임펄스 응답이 긴 디지털 필터를 이용하여 필터링을 할 경우 수렴속도가 느리고 계산시간이 많이 걸린다. 이러한 기존의 필터링에서 생기는 계산시간이나 수렴속도 문제를 개선하기 위해서 서브밴드 필터링과 멀티레이트 신호처리 기술이 개발되었다. 모든 시스템의 전달함수는 interpolator와 임펄스 응답사이에 임의 수만큼의 0이 들어있는 sparse 임펄스 응답을 갖는 서브필터를 직렬로 연결한 구조로 표현할 수 있다. 이 경우에 interpolator는 Hadamard 행렬로 표현되고 저역통과필터 특성을 갖는 원형필터를 균일하게 이동시킨 것과 같다. 그래서 입력신호를 Hadamard 변환을 이용하여 각 서브대역으로 분할하고 decimation을 하여 샘플링 레이트를 줄이는 멀티레이트기술이 음향 함수 모델링이나 잡음제거에 응용할 수 있다. 본 논문에서는 decimation으로 생기는 에리어싱을 제거하고 수렴속도를 향상시키기 위해서 입력 신호를 트리구조를 갖는 필터뱅크를 이용하여 비균일한 서브대역으로 분할, 그리고 decimation을 하여 샘플링레이트를 변환하고 각 서브대역에서 계수를 갱신한 후 이 계수를 전대역으로 Hadamard 변환을 이용하여 변환하는 비균일한 대역폭을 갖는 delayless 필터 구조를 제안하고 이 구조를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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