문자인식 또는 음성인식을 위해 사용되어지는 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)모델은 일반적으로 모델의 상태수를 일정한 수로 고정하는 고정 상태수 모델 구조를 가지고 있으나, 이는 개별적인 인식 단위의 특성을 고려하지 않은 경우로써 이를 고려한 가변 상태수 모델을 사용할 경우 인식률 향상을 기대할 수 있다. 개별적인 인식 단위에 적합한 모델 상태수를 결정하는 방법으로 파라미터 히스토그램 방법과, BIC(Bayesian Information Criterion)방법을 사용하는 것이 대표적이다. 이들 방법들은 개별적인 인식단위의 우도값만을 향상시키기 위한 방법으로 전체인식률과 직접적으로 비례하지는 않는다. 따라서, 본 논문에서는 고정 상태수를 갖는 모델 적용 방법과 인식단위별 상태수 변화에 따른 인식률을 비교하였으며, 이를 바탕으로 각 모델별 상태수를 달리하는 가변 상태수 CHMM모델 구성 방법을 제안한다. 제안된 가변상태수 모델의 유효성을 확인하기 위해 음성/문자 공용인식기 중 필기체 문자 인식에 적용한 결과 제안한 LM(Local Maximum)으로 구성된 가변 상태수 모델이 MLE와 BIC로 구성된 모델과 인식률 면에서는 거의 동일한 성능을 유지하면서 전체 상태수는 MLE 모델에 비해 $31\%$, BIC로 구성된 모델에 비해 $22\%$ 감소를 나타내어 제안한 모델의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 BLDC 모터의 동일모델간 다른 정상범위로 인해 발생하는 상태판단 문제를 해결해 진단 효율을 높이는데 있다. 모터내 고유한 외란은 동일한 상태임에도 정상상태 범위가 다르게 계측되는 원인이다. 이러한 문제는 진단모델 설계시 모터 상태를 구별하기 위한 특징변수와 상태판단 기준값을 결정하기 어렵게 한다. 실험은 다수의 BLDC 모터들에서 신호를 계측하기 위한 시스템을 구성하고, 모터별 다른 정상범위를 관찰하고 고장들을 상태별로 분류하였다. 계측한 신호는 제안한 상태천이모델을 사용하여 모터 고유외란의 영향을 최소화하였다. 제안한 상태천이모델은 동일 모터모델에서 발생하는 다른 정상상태 특성을 줄여 고장 검출효율을 향상시키는 방법이다. 본 연구의 실험 결과, 고장 검출율이 향상되었으며 제안한 상태천이모델이 진단에서 유용한 방법임을 알 수 있었다.
최근 이혼과 미혼이 증가하고 사별이 감소하여서 40대와 50대 혼인상태 분포가 과거보다 훨씬 다양해졌다. 이러한 혼인상태가 건강에 매우 중요한 변수이다. 그러나 한국에서는 중년들의 혼인상태에 따른 건강 차이에 대한 연구가 별로 없는 실정이었다. 본 논문은 2010년 사회조사 자료를 분석하여 중년들의 혼인상태에 따른 건강행위와 건강상태 차이를 살펴보았다. 그런데 많은 연구들이 혼인상태가 미치는 영향은 남녀에 따라 다르다고 주장하고 있다. 그래서 본 연구는 혼인상태가 미치는 영향이 성별에 따라 다른지 확인 한다. 분석결과 대체로 비기혼자들이 기혼자들에 비해 건강에 긍정적인 행위를 덜 했으며 건강에 해가 되는 행위는 더 하는 편이었다. 그리고 비기혼자들이 기혼자에 비해 육체적 건강과 정신적 건강도 더 나빴다. 그런데 성별에 따른 차이를 본 결과 비혼인 상태의 부정적 영향은 남성에게 더욱 심하였다. 이혼한 남성과 사별한 남성은 이혼여성에 비해 건강검진을 덜 받고 있으며 흡연을 더욱 많이 하고 있다. 반면 비혼인 여성들은 몇몇 지표에 있어서는 기혼자들과 별다른 차이가 없기도 했다. 특히나 미혼인 여성들은 삶에 대한 만족도가 다른 비기혼자들은 물론 기혼자들보다 월등히 높은 편이다.
본 연구에서는 경제 내 갑작스런 구조적 변화가 있을 경우의 최적 통화정책 준칙을 살펴본다. 연구의 첫 단계에서는 Markov 상태전환모형을 이용하여 미국 주택가격 상승률의 추이에 두 개의 상이한 상태가 존재함을 보인다. 식별된 두 개의 상태 중 하나는 실질 이자율이 상승시 주택 가격 상승률이 하락한다는 면에서 '통상적'인 상태로 보인다. 반면, 다른 상태 하에서는 주택가격 상승률과 실질 이자율이 양의 상관관계를 갖는다는 면에서 '이례적'인 상태라 할 수 있다. 연구의 두 번째 단계에서는 주택시장에 이와 같은 두 개의 상태가 존재할 경우 중앙은행의 최적통화준칙을 살펴본다. '통상적' 상태 하에서는 인플레이션 압력에 반대로 대응해야 하는 반면, '이례적' 상태에서는 인플레이션 압력을 수용(accommodate)해야 한다는 면에서 중앙은행의 최적통화정책은 비대칭적이다. 또한, 미래 상태에 대한 불확실성이 있을 경우 더욱 보수적으로 통화정책을 운용해야 한다는 결과가 도출된다.
본 논문에서는 영상정보에 기반한 호흡상태 분류 방법을 제안한다. 호흡신호는 초광대역 레이더 센서를 이용하여 획득하고 호흡신호의 값으로 이루어진 1차원 그래프 대신 그래프의 영상 정보가 담긴 2차원 정보 기반으로 호흡상태를 분류한다. 호흡상태의 분류는 심층신경망 모델을 사용하고, 심층신경망 모델은 호흡신호 그래프가 포함된 2차원 영상의 특징들을 학습하여 영상기반의 호흡상태 분류의 결과를 제공한다. 기존의 레이더 센서 기반 호흡신호의 상태 분류는 1차원 벡터의 구성요소 값 및 그 값들의 변화량을 이용하여 회귀, 심층학습 방법을 적용하였다. 그러나 1차원 그래프 기반의 호흡상태 분류는 다양한 형태의 정상호흡 상태에 대한 분류 성능에서 한계를 보였다. 본 논문에서는 호흡 신호로부터 얻은 그래프의 이미지 자체를 2차원 입력 신호로 사용하여 심층 신경망 모델을 적용하여 분류를 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 영상정보 기반의 호흡상태 분류는 기존의 1차원 벡터 기반 호흡상태 분류 대비 호흡상태 분류의 정확도를 약 10% 향상 시켰다. 또한 기존의 두 가지 호흡상태 (정상 및 비정상) 분류에서 확장하여 세 가지 호흡상태 (정상1, 정상2, 비정상) 분류를 수행하였다.
유압베인펌프는 토출유량이 많고 소형으로 동력밀도는 높으나 토출압력면에스는 피스톤식 펌프에 뒤지기 때문에 발생압력의 고압화에 대한 연구가 계속되어 왔다. 유압장치의 경제적인 압력으로서 $300kgf/cm^2$가 제시되어 있는 가운데, 유압베인펌프의 고압화의 연구가 진행중에 있는 점, 또한 최근들어 에너지 절약의 일환으로 펌프의 수명연장 문제가 거론되어 지고 있는 점, 물에 타기 어려운 난연성유압 작동유를 사용할 경우 마찰증대 및 마모성능이 저하하는 점 등의 이유에서 유압베인 펌프의 마찰, 윤활문제가 중요시 되어지고 있다. 특히 펌프의 체적효율을 높이는 것과 마찰, 마모를 저하시키는 것과는 서로 상반된 관계에 놓여있기 때문에 문제의 해결에 어려움을 갖고 있다. 이와같은 모순을 해결하기 위해서는 베인과 캠링사이의 슬라이딩부분의 윤활상태를 파악하지 않으면 안된다. 그러나 베인의 선단부에는 10-20ms의 짧은 시간동안에 수백기압의 압력이 변화하기 때문에 지금까지 확실한 작용력의 파악이 어려워 이 분야의 윤활상태 파악에 관한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 베인과 캠링간의 윤활상태를 윤활공학적 관점에서 보면 변동하중 상태에서의 슬라이딩 탄성유체윤활상태 또는 혼합윤활상태에 있는 것으로 판단되어지는데, 이와같은 여러가지 어려운 조건 때문에 윤활상태를 파악하는데, 어려운점이 뒤따르게 된다. 위와 같은 배경에 착안하여 본 연구에서는 유압베인펌프를 모델화하여 변동하중상태에서 실험이 가능한 장치를 제작, 사용하여 베인 선단 슬라이딩부분의 윤활상태를 파악하였다.
인증서 상태 확인은 해당 거래에 사용되는 인증서에 대해 유효한 인증서임을 판별하기 위한 과정으로 인증서 표준이 제정된 이후로 계속적으로 연구되고 있는 분야이다. 현재 가장 보편적으로 이용되는 인증서 상태 확인 기법은 인증서폐지목록(CRL : Certificate Revocation List)을 이용하는 기법이다. 이 기법은 방법 자체가 가지고 있는 시간격차 문제와 물리적 파일 처리의 과부하로 인하여 사용에 많은 제약이 따른다. 이를 해결하기 위해 온라인 인증서 상태 프로토콜(OCSP : OnLine Certificate Status Protocol) 기법이 제시되었다. 이 기법은 CRL 기법의 비 실시간성 문제를 해결한다. 하지만 서비스 요청 서버의 과부하 문제와 구조적 집중화 문제로 인하여 인증서 상태를 확인 하는데 소요되는 시간이 다소 오래 걸린다는 문제가 있다. 본 논문에서는 검증 요청자의 신원정보에 대한 해쉬값을 이용하여 인증서 상태 확인 요청을 하고 이를 통해 인증서 상태 확인 과정을 진행함으로써 통신 부하를 감소시키고 실시간으로 인증서 상태를 확인 할 수 있는 검증 요청자 신원 정보를 이용한 인증서 상태 확인 메커니즘을 제안한다.
액체 로켓 및 항공용 엔진 연료로서 사용되는 케로신의 열역학적 상태량을 연구하기 위해 surrogate 모델이 조사되었다. 초임계 조건에서 실제 기체 상태 방정식(SRK 상태 방정식, PR 상태 방정식)과 NIST SUPERTRAPP(ECS 원리)을 이용하였을 경우의 밀도 분포가 기존의 실험 결과와 비교되었다. 또한 surrogate 모델의 종류에 따른 열역학적 상태량의 오차 범위에 대한 고찰이 수행되었다. 탄화 수소 계열 연료에 대해서는 PR 상태 방정식과 ECS 원리가 높은 정확도를 나타내지만 압력, 온도와 같은 작동 환경에 따라 적절한 surrogate 모델을 선별하여 선택해야 함을 확인하였다.
본 연구는 미국 노인의 두 조사 시점에 걸친 결혼 상태(지속적 유배우, 배우자 상실, 지속적 무배우) 및 은퇴 상태(지속적 은퇴, 은퇴 전이 지속적 취업)가 다양한 측면의 정신건강(우울감, 행복감, 자긍심, 통제감)에 미치는 영향 및 이에 대한 성별의 중재효과를 살펴보았다. 이를 위하여 미국 전국규모 종단자료인 National Survey Of Families and Households (T1-T2: 1987-1993)의 50세 이상 응답자 1,798명의 자료가 분석에 포함되었다. 그 결과 T1-T2 간 배우자 상실은 우울감 증가 및 행복감 감소와 연관되는 것으로 나타났다. T1-T2 지속적 무배우 상태는 통제감의 증가와 관련되며, T1-T2지속적 무배우 상태인 남성의 경우는 지속적 무배우 상태의 굴성과 틀리 현저하게 행복감이 저하되는 것으로 나타났다. T1-T2 지속적 은퇴 상태는 우울감 증가, 자긍심 저하, 통제감 저하와 관련되었다. T1-T2 간 은퇴전이는 자긍심 저하와 연관되었다. 은퇴와 정신건강 저하간의 관련성을 일관적으로 제시하는 이상의 결과들은, 은퇴가 노년기 정신건강에 미치는 부정적 영향을 경감시킬 수 있는 보호적 중재요인의 규명에 대한 후속 연구의 필요성을 강력히 시사한다.
본 논문에서는 압력 온도 센서를 이용하여 수면자의 수면상태를 인식하고 이를 감지할 수 있는 수면상태 감지 시스템을 제안하였다. 기존의 수면상태를 측정하는 방법에 있어 문제점으로 들 수 있는 고가의 장비, 측정의 불편 등을 해소하기 위해 사용이 간단한 Straingage 타입의 압력센서와 프로브 타입의 온도센서를 이용하여 저비용의 효율적인 시스템을 구현 하였고, 수면 매트에 실세 적용하여 그 유효성을 평가하였다. 제안된 시스템은 압력 온도센서를 이용해 수면 매트부, 센싱데이터를 감지 수집하여 수신된 데이터를 증폭하는 수면상태 감지정보 시스템부로 구성되었다. 시스템 구축을 위해 먼저, 수면 매트부는 비접촉 방식의 압력 온도 센서를 사용하였고, 수면상태 감지정보 시스템부는 미세한 변화를 보이는 데이터를 차등 증폭기 원리를 이용하여 증폭하였다. 센서가 수면자에 의해 변환할 때 발생되는 아날로그 신호를 검출 증폭한 후 감지하는 시스템이다. 본 연구에서 세안한 수면상태 감지 시스템을 이용하여 개인생환 습관인 수면시간을 실시간으로 감지하고 데이터화하여 수면자의 수면 상태를 파악하여 건강한 수면을 위한 방법을 권고할 수 있다. 향후 감지된 데이터를 이용해 실시간으로 가족들의 수면상태를 알릴 수 있는 헬스케어 모바일 응용 서비스로도 활용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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