본 논문에서는 자동 음성 인식기의 성능 저하를 일으키는 요인으로서 발성 속도의 변동에 따를 성능 저하를 보상하기 위한 기법을 제안하였다. 새로운 기법의 제안에 앞서서. 먼저 발성 속도의 변화에 따른 기존의 은닉 마코프 모델을 이용한 음성 인식기의 성능을 정량적으로 분석하였다. 이러한 분석을 통해 발성 속도에 따른 유의한 성능 저하를 관찰하고, 주어진 음성으로부터 발성 속도를 정량적으로 나타낼 수 있는 변수를 도입하였다. 발성 속도를 학습 시 사용한 음성과 유사하게 변화시키기 위해 본 논문에서는 음성 신호에 대한 시간축 변환을 사용하였으며, 최종적으로 발성 속도에 따라 선택적으로 시간축 변환을 적용하여 발성 속도의 변동에 따른 음성 인식의 성능 저하를 보상할 수 있는 기법을 제안하였다. 10자리의 이동통신용 전화번호를 이용한 음성 인식의 실험을 통해, 제안된 기법은 빠르게 발성하는 음성에 대해 15.5%의 오류율 감소를 가져오는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 6자유도를 갖는 병렬형 기구의 출력 속도 공간에서 성능을 평가할 수 있는 지표를 제안하였다. Manipulability와 condition number에 기반을 둔 성능 지표가 단위계의 볼일치로 인한 물리적 의미의 결함이 없도록 출력공간을 병진속도 공간과 회전속도 공간으로 분리하는 방법을 제안하였다. 각 공간에서 단위 입력에 대용하는 mobility ellipsoid를 정의하여 이를 기반으로 병진운동 출력공간에서 두 종류 성능 지표와 회전운동 공간에서 두 종류의 성능 지표를 제안하였다.
복합 자이로플레인의 전진 비행 성능해석을 수행하였다. 자동회전하는 로터의 성능을 해석하기 위하여 과도모사법(Transient Simulation Method)을 이용하였으며 비행 속도 증가에 따른 동체의 공력 성능 변화를 확인하기 위해 동체에 대한 수치해석을 수행하였다. 주어진 속도와 샤프트각, 그리고 콜렉티브 피치 조건에서 준 정상 자동회전 상태를 판정하고 로터의 성능 변화를 관찰하였다. 성능해석 결과 속도가 증가함에 따라 동체의 형상에 따른 공력특성이 미치는 영향이 커지는 것으로 나타났으며 고속으로 비행하기 위해서는 유선형의 동체가 필수적이고 전진 속도 한계는 로터의 자동회전 성능에 종속적이었다.
본 논문의 주 목적은 프루드 수가 0.5 이상인 중형 경비정의 속도성능을 모형시험 이전에 CFD 결과를 바탕으로 기존의 모형시험자료를 활용하였다. 모형시험 이전에 CFD를 이용하여 선속 별로 추정된 제동마력이 주어진 엔진마력을 만족하는지를 평가 하였다. 대상선박은 선미가 서로 다른 두 가지 선형을 선정하였다. 점성 유동장 계산은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였으며, 자유수면과 자세 변화(동적 트림)를 모두 고려하였다. 알몸 선체의 저항 값은 CFD를 이용하여 추정되었다. 점성 유동 해석을 통해 두 가지 선형의 자유수면 파형, 압력분포, 한계유선 그리고 프로펠러 면에서의 속도분포를 비교하였다. 점성 유동 해석 결과를 바탕으로 두 가지 선형에 대한 유효마력 즉, 저항성능을 평가하였다. 부가물 부착에 따른 저항 증가량과 준추진효율 계수(ETAD, ${\eta}_D$)는 모형시험 자료를 활용하였다. 중형 경비정과 같은 고속선박에 관한 속도성능 추정법이 CFD와 기존 시험자료를 이용하여 개발되었다.
본 연구의 목적은 1인승 보트를 설계 제작하여 시운전 및 전산유체역학(CFD)를 이용하여 속도성능을 분석하는 것이다. 선형설계를 포함한 보트의 전반적인 설계과정을 설명하였고, 설계를 바탕으로 제작된 보트에 대하여 잠잠한 해상에서 시운전을 수행했다. 시운전을 통해 보트의 설계속도에서 제동마력은 1680 W가 계측하였다. 유동해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 이용하여 자유수면과 동적트림을 고려하여 수행되었다. 유동해석 결과 잉여저항 성분이 마찰저항 성분에 비해 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 시운전과 CFD 결과를 바탕으로 보트의 전체효율계수를 추정하였다. 전체효율계수는 전달효율과 준 추진효율로 나누었다. 준 추진효율은 동일 프로펠러를 사용하는 솔라보트의 속도성능 추정 시 사용될 수 있다. 연구결과은 향후 개발될 보트의 선형설계, 성능분석 및 개발에 정보를 제공할 수 있다.
국내에서 크라이오펌프 개발이 한창 진행되고 있다. 냉동기는 GM 타입이 아니고, 맥동관 형식을 채택하여 기존 상용제품과 차별화 하고 있다. 목표성능은 질소기준 배기속도가 3,600 L/s이고 다른 성능들은 기존의 상용 펌프와 유사하며 내부 구조에 상관없이 외형적으로 비슷한 제원을 가지도록 개발되고 있다. 시제품의 성능을 국제규격에 맞추어서 평가하기 위해 성능평가 장치를 구성하고 시운전 중에 있다. 평가장치는 double dome과 single dome을 모두 갖추었으며 주 배기펌프는 측정 대상 크라이오펌프가 맡고, 보조 배기펌프는 양 시스템 모두 소형 TMP를 사용하고 있다. 크라이오 펌프를 10-10 mbar 대에서부터 성능을 측정하기 위해 평가장치는 10-11 mbar 대에서 운전하도록 목표가 살정되었다. 거의 크라이오 펌프만으로 이런 목표를 달성하기 위해 어던 과정을 거쳤는지 소개하고 이 장치를 사용하여 1,500 L/s 급, 8인치 상용 크라이오 펌프를 달아 배기속도를 측정한 결과와 제시된 값을 비교했다.
최근 빅데이터를 처리하기 위한 고용량의 저장장치의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 낸드 플래시 메모리 기반 저장장치인 SSD(Solid State Drive)는 고속 데이터 처리가 가능하기 때문에 다양한 저장 시스템에서 사용되고 있다. 그러나 낸드 플래시 메모리는 읽기 속도가 빠르고 쓰기 속도가 느린 비대칭 구조를 가지고 있어 데이터 쓰기 작업이 진행 중일 때 다른 작업이 대기하게 되어 전체적인 시스템 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이에 대해 대부분의 연구에서는 쓰기 성능을 개선하기 위한 버퍼 관리 정책들이 제안되었다. 기술의 발전으로 쓰기 성능은 개선되었지만, 그에 비해 읽기 성능이 저조한 문제가 있다. 본 논문에서는 읽기 성능이 쓰기 성능보다 취약한 점을 분석하고 플래시 메모리 내에 저장장치 속도를 개선하기 위해 앞으로 읽기 요청 가능성이 있는 예상 데이터를 선형회귀 모델을 적용하여 전송 대기 시간 중 미리 읽는 정책을 제안한다.
kNN 기법은 높은 자동분류 성능을 보여주지만 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 입력문서의 대표용어 w개를 선정하고 이를 포함한 학습문서만으로 학습집단을 축소함으로써 자동분류 속도를 향상시키는 kw_kNN을 제안하였다. 실험 결과 대표 용어를 5개 사용할 경우에는 kNN 대비 문서간 비교횟수를 평균 18.4%로 축소할 수 있었다. 그러면서도 성능저하를 최소화하여 매크로 평균 F1 척도면에서는 차이가 없고 마이크로 평균정확률 면에서는 약 l∼2% 포인트 이내로 kNN 기법의 성능에 근접한 결과를 얻었다.
무단변속기는 속도비를 연속적으로 변화시킬 수 있고, 자동차에 적용할 경우 엔진속도를 차량속도와 독립적으로 제어함으로써 동력성능과 연비성능을 동시에 만족시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 무단변속기는 다양한 종류가 개발되어 사용되고 있으나, 이들 대부분은 자체적으로 중립(geared neutral)을 구현할 수 없거나 효율과 수명 측면에서 기존의 유단변속기(기어 변속기)보다 불리한 단점을 가지고 있다.(중략)
과거 50여년간 전산기는 성능과 효율면에서 획기적인 발전을 거듭하여 왔다. 더욱이 최근 20여년간 microcomputer와 PC 분야의 발전으로 저렴한 가격으로 전산자원을 활용할 수 있게 되었다. 그러나, 1개의 CPU로 도달할 수 있는 속도의 한계에 근접함에 따라서, CPU 성능의 향상 속도가 느려지고 있다. 현재 초고성능 전산기로도 많은 시간과 비용이 소요되는 문제가 과학 및 공학 분야에 아직 많이 있는 상황에서 이러한 전산속도 발전의 둔화는 심각한 문제가 되고 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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