본 논문에서는 이산 은닉 마코프 모델(Discrete Hidden Markov Model)을 이용한 연결 음성 인식에 관한 알고리듬 및 모델 토폴로지를 제안한다. 제안된 모델은 인식률과 인식할 수 있는 어휘를 고려하여 2 음소열 및 3 음소열 모델을 사용하며, 보다 정확한 음소 간의 세그멘테이션과 알고리듬의 수행 속도를 고려하여 2 음소열에서는 첫 번째 상태와 마지막 상태를 안정 상태, 나머지 상태는 천이 상태인 4 개의 상태를 갖도록 하고, 또한 3 음소열에서는 7 개의 상태를 갖도록 하며, 여기서 7개의 상태는 3 개의 안정 상태와 4개의 천이 상태를 갖도록 개선한다. 또한, 제안된 음성 인식 알고리듬은 인식 과정 내에서 음소의 발음 구간을 검출하도록 설계한다.
전역 클럭 없이 동작하는 비동기 순차 머신은 동기 순차 머신에 비해서 속도나 에너지 소비 면에서 장점을 지닌다. 본 논문에서는 불확실한 상태 천이를 가지는 입력/상태 비동기 머신을 위한 견실 제어기를 제안한다. 논문에서 고려하는 비동기 머신은 모델 불확실성, 내부 고장 등으로 인해서 일부 영역의 상태 천이 함수가 불확실하다. 이번 연구에서는 이러한 비동기 머신을 표현하는 유한 상태 머신 식을 제안한 후 일반화된 도달가능성 행렬을 이용하여 머신의 폐루프 동작이 주어진 정상적인 모델의 동작과 일치하도록 하는 비동기 제어기가 존재할 조건을 규명한다. 또한 기존 연구 결과를 바탕으로 비동기 제어기의 설계 과정을 기술하고 폐루프 시스템의 안정 상태 동작을 분석한다.
$SIMULINK^R$를 이용하여 Pt6A-62 터보프롭엔진의 성능모사모델이 정상상태 및 천이성능 예측을 위해 제안되었다. $SIMULINK^R$모델은 GUI 방식으로 사용자 편의와 컴퓨터프로그램의 수정이 용이하다는 장점을 가지고 있다. $SIMULINK^R$모델은 유동경로에 따른 구성품들 즉, 대기조건, 압축기, 연소기, 압축기 터빈, 동력터빈, 배기노즐, 적분기 서브시스템들로 구성하였다. 이러한 서브시스템외에 보다 정확한 기체상수값을 계산하기위한 Gasprop 서브시스템블록, 2-D look-up 테이블로부터 스케일링에 의해 적합한 작동 점을 탐색하기 위한 탐색 서브시스템블록이 있다. 정상상태 해석 타당성 확인 경우, 제안된 $SIMULINK^R$에 의한 해석결과는 사용프로그램인 GASTURB와 해석결과에 잘 일치하였다. 또한 천이모델의 타당성 확인 경우에 있어서는, 제안된모델에의한 동적성능모사 결과가 기 성능이 입증된 FORTRAN프로그램을 이용한 해석결과와 합리적으로 일치함이 확인되었다.
넓은 지역의 지표면 수문은 추계학적 변동에 의해 야기되는 안정된 상태간의 천이와 함께 몇 개의 선호되는 안정된 상태의 영향을 받기가 쉬운데 그 이유는 지표면과 대기 상호관계의 밀접한 조합과도 관계가 있다. 흥미있고 중요한 과제가 각 안정상태에서의 체류기간 즉 가뭄기나 홍수기의 지속기간이라 할 수 있는데 안정상태의 평균 천이시간이 다른 모델 변수나 기후 형태에 대하여 분석하였다. 본 연구에서 보여준 기후 상황에 대해 미분 방정식의 해는 함수비 상태가 두 개의 최빈수를 갖는 확률 분포를 보여 주고 있다. 모델 변수와 관련하여 불확실성 분석을 Monte-Carlo 모의 방법을 사용하여 수행하였다. 본 연구에서 수행된 방법은 넓은 지역에 대한 토양 수분이나 강우 특히 매우 다양한 지속 시간을 보이는 토양 수분이나 강우에 있어서의 급격한 변화와 관련된 중요한 특성을 보여준다고 하겠다.
본 논문은 Markov 모델에 의한 효과적인 한국어 음소모델 작성방식과 인식에 대하여 기술한다. hidden Markov 모델은 음성신호 고유의 비정상성을 효과적으로 모델화할 수 있다. 본 논문에서는 음소의 일련의 변화하는 특성, 즉 천이-안정-천이의 변화를 나타내기 위하여 3상태 음소모델을 제안한다. 또한 음소길이가 인식성능에 영향을 미치는 중요한 요소임을 밝히고 길이를 고려한 3상태 hidden Markov 모델을 사용하여 인식률을 개선시킬 수 있음을 보였다.
자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천 이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.
본 논문은 디지털 순서회로 설계시 상태할당 알고리즘 개발에 관한 연구로, 동적 소비전력을 감소시키기 위하여 상태변수의 변화를 최소로 하는 코드를 할당하여 상태코드가 변화하는 스위칭횟수를 줄이도록 하였다. 상태를 할당하는데는 Markov의 확률함수를 이용하여 hamming거리가 최소가 되도록 상태 천이도에서 각 상태를 연결하는 edge에 weight를 정의한 다음, 가중치를 이용하여 각 상태들간의 연결성을 고려하여 인접한 상태들간에는 가능한 적은 비트 천이를 가지도륵 모든 상태를 반복적으로 찾아 계산하였다. 비트 천이의 정도를 나타내기 위하여 cost 함수로 계산한 결과 순서회로의 종류에 따라 Lakshmikant의 알고리즘보다 최고 57.42%를 감소시킬 수 있었다.
유한요소법을 이용하여 액체 로켓 엔진 터보 펌프 터빈의 천이 열전달 및 구조 해석이 수행되었다. 해석 모델은 3차원 8절점 등매개변수 솔리드 요소로 구성되었으며, 전체 모델의 1/80만이 해석되었다. 열 스파이크를 포함하는 시동 조건과 정상상태에서의 하중이 고려되었다. 블레이드 면 위의 열전달 계수는 상용 열유동 해석 프로그램인 Fluent를 이용하였다. 개발된 유한 요소 코드를 이용하여 시동 및 정상상태에서 천이 열전달 응답을 구하였다. 또한, 원심력과 열하중이 가해질 때, 최대 응력 및 슈라우드의 변위를 구하였다.
전자소자 및 광전소자의 최적화 조건을 확립하기 위해 반도체 나노양자구조의 물리적 현상에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 반도체 양자세선은 일차원 구조의 기초 물리 특성 관찰과 소자로서의 응용 가치가 높다. 양자세선을 사용한 단전자 트랜지스터, 공명터널 다이오드, 발광다이오드, 광탐지기 및 레이저 소자 제작과 관련한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 나노양자구조들 중에서 양자우물과 양자점에 대한 실험적 및 이론적 연구가 많이 진행되었으나, 복잡한 공정 과정과 물리적 이론의 복잡함으로 양자세선에 대한 연구는 상대적으로 미흡하다. 양자세선을 이용한 전자소자와 광전소자의 효율을 증진하기 위해서는 양자세선의 전자적 성질에 대한 연구가 중요하다. 본 연구에서는 InAs/InP 양자세선에 대한 기저상태와 여기상태의 전하분포, 부띠천이 및 전자적 성질을 고찰하였다. 가변 메시 유한 차분법을 이용하여 양자세선의 이산적 모델을 확립하여 변형효과가 양자세선 구조에서 부띠에 영향을 주는지 조사하였다. 변형효과와 비포물선효과를 고려한 슈뢰딩거 방정식을 사용하여 변형 포텐셜을 계산하였으며 양자세선의 포텐셜 변화를 관찰하였다. 양자세선의 포텐셜 변화에 따라 전하구속분포, 에너지 준위 및 파동 함수를 계산하였다. 기저상태의 부띠 간에 발생하는 천이와 여기상태의 부띠 간에 발생하는 부띠 간의 엑시톤 천이 에너지 값을 계산하였다. 계산한 부띠 에너지 천이 값이 광루미네센스로 측정한 엑시톤 천이와 잘 일치하였다. 이 결과는 양자세센의 이차원적인 전자적 구조를 이해하고 양자세선을 사용하여 제작된 전자소자 및 광전소자의 전자적 성질을 연구하는데 도움을 주며, 저전력 나노양자소자를 제작하는 기초지식을 제공하는 중요한 역할을 할 것이다.
최근에 녹색 IT의 일환으로 IT 장비에서 소비하는 에너지 크기를 감소시킴으로써 발생하는 탄소발생률을 줄이고, 장비 운용 비용을 낮추는 연구가 각광을 받고 있다. 그에 따라 본 논문에서는 차세대 통신망의 강력한 후보로 예상되는 광 버스트 스위칭 망에서 에너지 절감 기법 중 하나인 저 전력대기 방식을 사용할 때 발생하는 에너지 소비량에 대한 수식 모델을 제안한다. 제안된 수식 모델에서는 입력되는 트래픽 패턴을 고려하여 가져갈 수 있는 상태천이확률을 구하고 이에 따른 에너지 소비량을 예측해 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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