정보통신망의 진화가 PSTN 중심의 협대역서비스에서 멀티미디어서비스를 지향하는 광대역통신망으로 진행함에 따라 디지털 전송망의 오류성능구현 및 설계 기술과 그 개념도 변화되었다. 이를 반영하여 본 고에서는 전송망의 오류성능을 설계하기 위해 분석을 토대로 기술적인 설계방법을 제시하였다. 또한 현재까지 구현된 기술의 분석 및 고찰을 통해 오류 성능 설계를 위한 발전적인 방향을 제시하고자 한다.
디지틀 시스팀에서 착오는 도처에서 발생하고 있으며, 특히 디지틀 교환기에서 발생하는 착오는 교환기 성능 저하의 원천으로 음성왜곡, 정보의 손실, 효율 감소 등의 디지틀 서비스에 영향을 주게 된다. 착오성능 평가는 시스팀 성능 및 서비스 품질의 근거가 되는 기본 자료를 제공하기 때문에 시스팀 전반에서 발생되는 착오에 대한 착오 성능을 평가하고 분석할 필요가 있다. 본 고에서는 최근 연구되고 있는 착오 성능 평가를 CCITT의 Stydy Group 연구 및 권고를 중심으로 해서 알아보고, 착오 성능 파라미터를 시스팀 및 서비스에서 광범위하고 유용하게 이용하기 위해 착오 성능 파라미터를 통계적으로 해석한다.
현대의 고성능 전투기는 공력성능 및 조종성능의 향상을 위하여 대부분 세로축 방향으로 항공기를 불안정하게 설계하는 정안정성 완화 개념을 채택하고 있다. 비행제어법칙의 설계 작업은 불안정하게 설계된 항공기에 안정성을 부여하고, 주어진 비행임무에 대하여 만족스런 조종성능을 발휘할 수 있도록 비행성능을 조작하는 일련의 과정이다. 세로축 무게중심은 무장형상, 연료상태 및 착륙장치의 위치에 영향을 받으며 항공기 안정성에 많은 영향을 미친다. 따라서 무게중심의 이동은 세로축 안정도 여유에 영향을 미친다. 본 논문에서는 운용 시에 발생 가능한 최대 후방 무게중심에 대해 항공기 안정성을 해석하였고, 비행시험을 통해 최종적으로 검증하였다. 선형해석 항목은 세로축 단주기 모드 특성 및 안정도 여유에 관하여 행하였으며, 비선형 해석 항목은 단주기 모드를 해석하기 위해 세로축 가진 입력에 대한 항공기 응답특성을 분석하였다. 또한, 최대 후방 무게중심에서 수행된 고받음각 비행시험 자료를 제시함으로써 T-50 고등훈련기의 비행 안정성을 제시하였다.
GOES 계열 정지궤도 위성 기상 영상기의 적외선 채널에 사용되는 분광 응답 성능 규격을 분석하였다. 성능 규격 범위 내에서 분광 응답 함수 모양 변화에 따른 유효 중심 파장(Effective Wavelength)과 유효 입력광 Radiance (Effective Input Radiance)의 변동 특성을 분석함으로써 분광 응답 규격 해석 방법을 제시하였다. 구체적 분석 방법으로서 먼저 분광 응답 규격 범위 내에서 중앙 대칭 분광 응답 함수와 함께 최악 경우에 해당하는 4 가지 대표적인 분광 응답 함수들을 선택하고, 각 분광 응답 함수에 대해 적외선 채널의 유효 중심 파장과 유효 입력광 Radiance를 구하였다. 결론으로서 성능 규격의 범위 내에서 허용되는 유효 중심 파장과 유효 입력광 Radiance의 최대 변동 범위를 제시하였다.
본 연구에서는 공기역학적 성능을 고려하여 인간의 힘만으로 이륙할 수 있는 초경량 인간동력 항공기의 개념설계를 수행하였다. 이를 위해 조종사를 포함한 항공기 전체 무게를 결정한 이후 적절한 익형을 선정하여 주날개/보조날개를 설계하였다. 설계된 비행기의 형상을 기초로 3차원 전산해석을 하였으며, 이를 통해 양력/항력 등의 성능계수 및 항공기 무게 중심(CG)에 대한 계산을 수행하였다. 그 결과 비행기의 양력 및 추력이 양력 및 추력의 제한 조건을 만족하였다. 또한 비행기의 무게 중심(CG)이 주익의 공력 중심(AC)에 위치함으로써 26%의 정적 안정성이 보장되었다.
좋은 특징을 도출할 수 있는 신경망은 곧 대상을 잘 이해하고 있는 신경망을 의미한다. 그러나 얼굴과 같이 유사한 이미지를 분류하기 위해서는 신경망이 좀 더 구분되는 특징을 도출해야한다. 본 논문에서는 얼굴과 같이 유사도한 이미지를 분류하기 위해 오차함수에 중심확장(Center Expansion)이라는 오차를 추가한다. 중심확장은 도출된 특징이 밀집되면 클래스를 분류하는 매니폴드를 구하기 어려워져 분류 성능이 하락되는 문제를 해결하기 위해 제안한 것으로 특징이 밀집될 가능성이 높은 부분에 특징이 도출되지 않도록 강제하는 방식이다. 학습 시 활용하는 오차는 일반적으로 분류 문제를 위해 사용되는 softmax cross-entropy 오차와 각 클래스의 분산을 줄이는 오차 그리고 제안한 중심확장 오차를 조합해 구할 것이다. 본 논문에서는 제안한 중심확장 오차를 조합한 모델과 조합되지 않은 모델이 결과적으로 특징 도출과 분류에 어떠한 영향을 주었는지 알아볼 것이다. 중심확장을 조합해 학습한 모델이 어떤 영향을 주었는지 알기 위해 본 논문에서는 Labeled Faces in the Wild를 활용해 분류 실험을 진행할 것이다. Labeled Faces in the Wild을 활용해 실험한 결과 중심확장을 활용한 모델과 활용하지 않은 모델간의 성능을 차이를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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