임의의 형태를 갖는 회절격자의 결합계수를 쉽게 계산할 수 있도록 확장된 새로운 층 방법을 제안한다. 기종이 새로운 층 방법은 회절격자 영역의 비유전상구의 종축 방향에 대해서만 평균을 취하여 결합계수를 계산하였지만 확장된 새로운 층 방법은 종축과 횡축 양 방향으로 비유전상수의 평균값을 취하여 새로운 층의 비유전상수로 설정하였다. 따라서 회절격자가 임의의 형태를 가지는 경우 새로운 층 방법에서는 새로이 설정하는 층의 비유전상수 값이 횡축으로 변화하는 함수였지만 확장된 새로운 층 방법에서는 단일 상수 값이어서 결합계수를 쉽계 계산할 수 있다. 이 방법을 사용하여 사다리꼴과 삼각형 형태의 회절격자를 가지는 5층 구조 Distributed Feedback 구조 소자의 결합계수를 계산하였다. 확장된 새로운 층 방법에 의한 결합계수 계산 결과의 정확성 검증을 통하여 사다리꼴과 같은 임의이 형태를 가지는 회절격자의 결합계수 계산에 확장된 새로운 층 방법이 매우 유용함을 보였다.
실린더 컷은 터널 굴착단면의 크기에 관계없이 널리 이용된다. 본 연구에서는 발파당 굴진장을 증대시키기 위하여 종래의 방법과 다른 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법의 새로운 패턴은 그림과 같으며, 각 단계별로 상세한 저항선, 공간간격은 별도 그림과 같다. 새로운 실린더 컷 방법과 종래의 방법과의 결과는 다음과 같다. 종래 방법은 굴진장이 천공장의 90-95%인데 비하여 새로운 방법은 대체로 99.5%이다. 비장약량이 1.363kg/㎥에서 1.297로 약 5% 감소되며, 비천공장이 2.393m/㎥에서 2.130으로 약 8% 감소된다. 그밖에 지반진동, 비산, 파쇄암의 크기 등이 종래 방법에 비하여 우수함을 확인하였다.
음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.
이동성은 네트웍 계층에서뿐만 아니라, 응용계층에서도 매우 중요하다. 핸드오프는 이동성의 중요한 이슈중의 하나이다. H.323에서의 핸드오프를 위해서, 현재까지의 방법은 새로운 H.323호를 설정하는 것이다. 그러나, 이러한 방법에서는 중첩된 구간에서 새로운 호가 설정되지 않을 경우에 호가 부분적으로 끊길 수 있게 된다. 본 논문에서는 핸드오프를 위해 새로운 호를 만들지 않고, 이동터미널이 간단하게 기존의 논리채널을 닫고 새로운 논리채널을 여는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 H.323 메시지를 변화시킬 필요가 없다. 이러한 방법으로, 지연이 줄어들며, 이동터미널은 MC 기능이 없이도 핸드오프를 수행할 수 있게 된다.
급변하는 무한경쟁의 기업 상황에서 앞으로 기업의 생존을 결정할 새로운 시장과 신제품의 방향은 매우 중요한 전략결정이다. 블루오션 전략에서는 기업의 생존을 위해서 기존의 경쟁 시장에서 벗어나 개척되지 않은 새로운 시장으로의 진입을 강조하였다. 이러한 새로운 시장의 진입을 결정하는 방법으로 전략캠퍼스를 제시하였다. 그러나 전략캠퍼스는 기업에서 블루오션을 찾는 방법에서 한계를 갖고 있었다. 본 연구에서는 블루오션 전략의 전략캠퍼스를 대신하여 새로운 시장 또는 제품의 선정방법으로 Timko의 고객만족계수를 사용하였고 레드오션의 유지 전략을 잠재적 고객만족 개선 지수(PCSI Index)를 적용함으로써 고객의 소리를 통하여 블루오션의 접근하는 방법을 제시하였다.
본 논무에서는 HMM과 VQ를 이용한 고립단어에 대한 화자종속 및 화자독립 음성인식시스템을 만들고 여기에 화자적응을 하는 방법에 대한 연구를 했다. 화자적응방법에는 크게 VQ코드북을 적응시키는 방법과 HMM패러미터블 적응시키는 방법이 있다. 코드북적응을 하는 방법으로서 기존코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화한 뒤 각 코드벡터에 해당하는 적응음성의 평균을 구해서 새로운 화자의 코드북을 구해주는 방법과 기준코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화할 때 HMM의 각 상태에서 각각의 코드벡터를 발생할 확률을 거리오차의 계산에서 고려해 비록 거리오차는 크지만 그 코드벡터를 발생할 확률이 매우 높으면 적응음성이 그 코드벡터에 index되게해서 각 코드벡터에 해당하는 모든 적응음성데이타의 평균을 새로운 코드북으로 하는 두가지 알고리즘을 제안한다. 이렇게 함으로써 기존의 기준코드북을 초기 코드북으로해서 LBG알고리즘을 사용해서 적응음성데이타에 대한 새로운 코드북을 만드는 방법에 비해 5-10배의 계산시간을 감소하게 된다. 이 새로운 코드북으로 적응음성데이타를 다시 index해서 이 index된 음성렬로 HMM패러미터를 적응했다. 제안된 알고리즘이 코드북적응을 하는 경우에 기존의 적응방법에 비해 5-10배의 계산 시간을 단축하면서 인식률에서는 더 나은결과를 얻었다. 또 같은 적응방법에 대해서 화자종속모델 보다는 화자독립모델에 대해서 화자적응하는 것이 더 나은 인식결과를 보여주었다.
국내외 비유사량 추정방법에 대하여 심도있게 조사하였다. 지금까지 우리나라 댐 계획시 이용됨 비유사량 추정방법을 검토한 결과, 유사량 자료의 부족과 적절한 비유사량 추정방법의 결여로 각 댐의 비유사량 추정은 일관성이 없이 대부분 댐 설계자의 경험과 주관에 의하여 결정된 것으로 나타났다. 따러서, 본 연구에서는 새로운 비유사량 추정에 관한 1단계 연구로서 국외의 비유사량 추정방법을 조사,분석하고 국내 가용자료의 한계를 고려하여 새로운 비유사량 추정방법의 개발방향과 방법을 제시한다.
모바일, 클라우드, BYOD 등 새로운 IT 환경으로의 변화로 인해 기존의 정보보호 접근방법의 효과성에 대해 의문이 대두되고 있다. 침입차단시스템, 안티 바이러스 등 알려진 침입패턴에 근거한 기술적 대책 중심의 접근방법으로는 복잡하고 지능화되어가는 최근의 공격에 효과적으로 대응하기에는 태생적 한계를 가지고 있다. 또한 가중되는 보안대책으로 인해 창의적인 업무 수행을 방해하고 사용자의 자율성을 감소시키는 부작용도 초래하고 있다. 따라서 새로운 환경변화에 효과적으로 대처하고 지속가능한 정보보호관리 프로그램을 수립하기 위해서는 새로운 패러다임의 도입이 필요하다고 할 수 있다. 본 고에서는 가트너에서 제시한 일련의 혁신적인 정보보호 접근방법을 소개함으로써 새로운 패러다임을 제시하고 이에 기반한 새로운 정보보호관리 프로그램 구성요소와 이의 구현을 위한 로드맵을 제시한다.
점진적 메쉐 표현법은 2-다양체 성질을 가지는 임의의 삼각메쉬에 대한 다중해상표현이 가능한 방법으로, 최근 다중해상 모델링 및 렌더링 분야로 그 응용범위를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 점진적 메쉬의 선택적 세분화를 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존방법[4,3]과는 달리 거의 대부분의 경우 한 정점의 세분화로 인해 주위 정점이 세분화되지 않는 최적화된 방법이다. 본 논문에서 제안하는 새로운 선택적 세분화방법으로 인해 점진적 메쉬의 활용분야가 더욱 넓어질 것으로 기대된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.11-23
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1996
본 연구에서는 선형회귀분석에서 Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법을 수정하여 새로운 알고리즘을 제시하였다. Hadi와 Simonoff의 알고리즘 첫 단계에서 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출할 때 가장효과와 편승효과에 영향을 받을 수 있음으로, 이 첫 단계를 수정하였다. 우리는 잔차가 일정한 분산을 갖는 정규분포에 다르다는 가정하에서 잔차의 신뢰구간을 생각하고, 이 구간안에서 잔차의 MAD가 최소인 새로운 모형을 탐색하고, 이를 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출하는데 일용하는 새로운 알로리즘을 제시하였다. 제시된 방법은 실제자료에서 다른 방법에 비해 효율적으로 이상점을 식별할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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