본 논문은 음성 다이어링 시스템을 구현하기 위한 한국어 단독 숫자음 및 연속 숫 자음 인식에 관한 것이다. 단독 숫자음의 인식은 미지의 입력 음성을 재귀 신경망을 이용하 여 모델링된 각 모델에 인가하고, 신경 회로망의 출력 노드의 상태열을 검사하여 적절한 상 태 전이를 하며 최고의 확률값을 출력하는 모델을 인식된 결과로 출력한다. 연속 숫자음의 인식은 미지의 연속 숫자음을 재귀 신경 회로망을 이용한 연속 숫자음 모델에 입력하고, 신 경 회로망의 출력에 대하여 적절한 상태 전이에 대한 검사와 레벨 빌딩(Level Building)을 수행하여 최소의 오차를 가지는 모델열을 인식된 결과로 출력한다. 재귀 신경 회로망을 이 용하여 음절 모델을 만드는 과정에서 재귀 노드는 예상치가 주어지지 않으므로 신경 회로망 의 학습에서 제외되어 현저한 학습 속도의 저하를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 재귀 신 경 회로망의 학습 속도를 향상시키기 위한 2가지 방법을 제안 한다. 첫 번째는 재귀 신경 회로망의 재귀 노드의 예상치를 실험적으로 주어줌으로써 학습 속도의 향상을 도모하였다. 두 번째는 음절 모델의 출력노드의 개수와 음절 모델의 세그먼트 경계를 알고리듬을 이용하 여 자동적으로 조절하였다. 실험결과, 단독어의 경우 음절 '에'에 포함하는 한국어 11개의 숫 자음에 대하여 화자 종속의 경우 97.3%, 화자 독립의 경우 80.5%의 인식률을 얻었으며, 연 속 숫자음의 경우는 21종류의 연속 숫자음에 대하여 화자 종속에서 88.2%, 화자 독립의 경 우 81.3%의 인식률을 얻을 수 있었다.
과거 연료소모량과 오염물질 배출량을 추정하기 위한 연구에서는 주로 속도변수를 이용하였으나, 속도의 변화에 따른 연료소모량 및 오염물질 배출량의 변화를 올바르게 반영하지 못하는 문제점이 대두되었다. 이러한 문제점을 극복할 수 있는 대안으로 평가받는 것이 가속도이다. 이처럼 가속도 변수가 중요하게 다루어지고 있으나 여전히 연료소모량이나 오염물질 배출량과 관련하여 급가속을 판단할 만한 기준이 모호하다. 이에 본 연구에서는 연료소모 및 $CO_2$ 배출량을 증가시켜 급가속으로 판단할 수 있는 가속도 임계치를 추정하고자 하였다. 가속도 임계치 및 모형추정을 위해 LPG 중형 승용차량에 장착한 차량 정보 저장장치로부터 가속 주행실험시 수집한 실시간 데이터를 수집 분석하였다. 가속의 특성상 동일한 가속도라 할지라도 정지상태인지 여부에 따라 동일한 가속도에 대한 연료소모량, $CO_2$ 배출량이 상이하게 나타난다. 따라서 실험을 통해 정지상태에서 가속시 관성을 극복하기 위한 동력이 요구되는 속도의 범위를 확인하고 이중 출발 가속주행시 임계가속도를 도출하였다. 가속 주행실험 결과 연료소모 및 $CO_2$ 배출 증가량이 급격히 증가되는 임계가속도를 도출하기 위해 CART 분석을 이용하였으며, 그 결과 정지 상태에서 가속하는 경우 $2.598m/s^2$, 의 가속도가 연료 및 $CO_2$ 배출량을 크게 증가시키는 임계 가속도인 것으로 추정되었다.
생분해성 고분자 재료들은 지구환경 보호측면에서 다양한 분야, 즉, 1회용 재료, 농업용 필름 및 생체적합성 재료(약물 방출, 봉합사) 등에서 실용화되거나 활발한 연구가 진행되고 있다. 이들 재료의 상업적응용은 물성, 분해능, 제조가격, 대량생산 등에 의해 좌우 될 수 있다. 이들 중 특히, 분해 속도의 측정 및 조절은 본질적인 응용에서 가장 중요한 위치를 차지 하고 있다. 분해 속도의 규명 및 조절은 제품의 수명을 제어할 수 있고 응용분야를 넓힐 수 있다. 본 연구에서는 단분자 막장치를 이용하여 생분해성 고분자의 분해 속도 및 이성질체간의 complex 형성을 통한 분해속도의 제어를 연구하였다. complex의 형성은 분해성 고분자의 분해속도를 현저히 감소시키는 것으로 나타났다.
불연속 갤러킨 정식화에 기초를 둔 시간적분법에 대하여 시간을 변수로 한 유한요소적 접근법을 시도하였다. 단일 형상함수와 두 형상함수 정식화에 대해 각각 선형, 이차 형상함수를 적용하여 모두 네 종류의 시간적분법을 유도하였으며, 각 방법에 대하여 시간시텝의 증가에 따른 변위와 속도의 관계를 나타내는 증폭행렬을 계산하였다. 유도된 방법들의 성능을 평가하기 위하여 부하가 갑자기 변화는 진동 문제를 해석하고 변위의 오차를 비교하였다. 네 가지의 방법에 대하여 국부 오차 추정치를 개발하였으며, 오차 추정치의 정확도를 수치예를 이용하여 평가하였다. 단일 형상함수 정식화에서 이차 형상함수를 이용한 오차 추정치가 실제 국부오차를 잘 나타내었으며 유도된 오차 추정치는 시간간격제어 기법에서 시간간격의 크기를 결정하는 척도로 이용 가능하다.
본 연구에서는 유조선 구조의 종강도부재를 대상으로 확률론적 부식예측모델을 개발하였다. 이를 위해 유조선 종강도부재의 부식계측자료를 수집하고, 구조 부위별로 통계분석을 통하여 부식속도(년간 부식량)의 평균치와 분산치를 계산하였다. 구조부재의 부식진행특성은 코팅방법이나 화물 적재방법에도 큰 영향을 받으며, 본 연구에서는 코팅방법에 따라 코팅수명이 달라진다는 점에 착안하여 부식속도특성에 대한 코팅수명의 영향을 분석하였다. 통계자료를 바탕으로 분석한 결과의 정도는 통계자료량에 의존하며, 본 연구에서는 추후 부식 계측자료가 더욱 축척되면 이들 자료의 추가 통계분석이 용이하도록 전용 해석프로그램을 개발하였다. 부식손상효과를 고려한 노후선박의 구조강도성능과 신뢰성을 평가하기 위하여는 선령의 증가에 따른 선체구조 주요부재의 부식속도를 예측할 수 있는 계산 모델이 필요하며, 본 연구에서 개발한 부식속도 예측모델은 그 같은 목적으로 유용하게 활용할 수 있으리라 기대된다.
CTA(cellulose triacetate) 막을 이용한 물과 에탄올의 투과증발(pervaporation) 막분리에서 수착과 투과실험으로부터 용해-확산 투과기구modeling 및 그 함수형과 parameters에 대한 해석을 시도하였다. 순성분들의 수착 data를 사용하여 Flory-Huggins 식으로 계산한 3 성분계(에탄올/물/CTA) 수착평형 조성을 추산하여 실측치와 비교하였다. 막 내부의 조성과 액상의 평형 조성간에 열역학적 평형 관계식을 적용하기 위해 막 내 겉보기 활동도를 Wilson식과 Van Laar식으로 상관시켰다. 투과속도식은 한 성분의 투과속도가 그 성분의 막 내 농도구배에 비례하며, 또한 확산계수의 농도 의존성이 에탄올 농도만의 지수함수라고 가정하여 물과 에탄을 투과속도를 계산하였으며 이는 실측치와 잘 일치하였다. 한 성분의 투과속도와 수착량이 다른 성분에 비해 현저히 작은 경우에는 대류항을 무시할 수 없음을 알았고, 온도가 높고, 투과측 압력이 낮을수록 투과속도와 투과선택도가 증가하였다.
본 연구에서는 저속 충격에서 충격 속도에 따른 금속복합재료의 동적 거동을 연구하였다. 시험에 사용된 재료는 모재로 AC8A와 보강재로 알루미나($Al_2O_3$)와 탄소를 사용하였으며 용탕 주조법을 이용하여 금속복합재료를 제조하였다. 금속복합재료에는 15%의 부피분율을 가진 알루미나 예비성형체와 알루미나와 탄소를 각각 12%와 3% 사용한 혼합 에비성형체가 사용되었다. 제조된 금속복합재료는 인장 시험과 진동 시험을 통해 인장 강도와 탄성계수를 구하였으며, 저주파 여파기(low pass filter)와 계장화 충격 시험기를 이용하여 충격 속도에 따른 금속복합재료의 충격 거동을 연구하였다. 저주파 여파기를 이용함으로써 충격 속도에 관계없이 안정적인 실험치를 확보할 수 있었다. 충격 속도의 증가에 따라 모재와 금속복합재료의 충격에너지는 증가하였으나, 동적인성치는 일정한 값을 보였다. 충격 속도가 증가할수록 충격에너지 중 균열전파에너지의 향상이 두드러졌으며, 재료의 변형량이 증가하였다. 충격에너지 중 균열개시에너지와 동적파괴인성치의 관계를 설명하기 위하여 변형율 에너지와 노치에서의 응력 분포를 이용하여 간단한 모델을 제시하였으며, 이로부터 균열개시에너지는 동적 파괴 인성치의 자승에 비례하고 탄성계수에 반비례하는 것을 보였다.
교통관리센터에 축적되어 있는 속도 이력데이터에는 반복 비반복 정체 시공간 전개에 대한 상세한 정보가 모두 들어있으나, 도해법에 의해 다루어져 왔기 때문에 많은 양의 이력데이터를 처리하여 교통상황예측이나 정보제공에 활용할 수 없는 한계가 존재하였다. 본 논문에서는, 기존의 Classification과 Density-Based Clustering 알고리즘을 속도 시공간 데이터 특성에 맞게 조합하고 변형하여 정체 시공간 영역을 자동 인식하는 알고리즘과, 정체파급길이, 파급속도, 해소속도 등 정체 시공간 전개 패턴의 특성치를 산정하는 알고리즘을 개발하였다, 본 알고리즘은, 교통관리센터에 축적되어 있는 방대한 양의 이력데이터를 자동으로 분석하여 자세한 정체 관련 정보를 추출할 수 있고, 산정된 특성치를 가지고 각 센터의 필요에 따라 다양한 정보를 2차 생성하고 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 연구결과는 향후 반복 비반복 정체에 대한 예측과 대응이 획기적으로 개선되는데 초석이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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