다층신경망 (multilayer perceptron)이 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 이점을 제공하지만 다층신경망에 기반한 화자증명 시스템은 낮은 증명오류를 달성하기 위한 대규모 배경화자로 인한 느린 등록속도의 문제를 안는다. 이 문제를 해결하기 위해 QnDCS(quantitative discriminative cohort speakers) 방법에서 화자군집 방법을 다층신경망 기반화자증명 시스템에 도입하여 화자등록에 필요한 배경화자의 수를 줄이려는 시도가 있었다. QnDCS 방법이 목적을 어느 정도 달성하긴 했지만 등록속도의 향상률이 만족할만한 수준이지 못했다. 본 논문에서는 보다 높은 등록속도 향상률을 달성하기 위한 방법으로서, 선택되는 배경화자의 수를 더욱 낮추는 정질에 기반한 기준을 도입한 QlDCS (qualitative discriminative cohort speakers) 방법을 제안한다. 두 방법에 대한 성능평가를 위해 다층신경망과 지속음에 기반한 화자증명 시스템과 음성 데이터베이스를 사용한 실험을 실시한다 그 결과 제안한 방법이 QlDCS에 비해 온라인 방식의 EBP (error backpropagation)에 대한 학습속도 향상률 면에서 2배 이상 더 짧은 시간 내에 화자를 등록하는 것으로 나타나 보다 높은 효율을 지녔음을 증명한다.
정보검색의 정확률을 높이는 것이 최근 정보검색 연구의 추세이며, 정확률을 높일 수 있는 방법 중 하나로 명사구단위 색인이 있다. 명사구 색인을 하는 방법에는 구문분석기를 이용하는 방법과 패턴 규칙을 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 구문분석기를 이용하여 전체 문장을 분석한 후 명사구단위 색인을 할 경우, 범용적으로 이용할 수 있지만 속도와 정확도가 떨어진다는 문제점이 있으며 패턴 규칙을 이용하는 경우는 속도는 빠르지만 정확도 및 확장성에 문제를 가지고 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 문장으로부터 명사구를 분할한 후, 분할된 명사구를 완전 구문 분석하여 색인하는 방법을 제안한다. 명사구는 속격어구와 관형형 명사구를 대상으로 하였고, 구 분할은 속격조사와 관형형어미를 중심으로 주변 형태소와 품사를 고려하는 규칙을 만들어 실행하였다. 실험대상은 짧은 문장, 중간문장, 긴 문장을 각각 25 개를 선정하여 실험하였고, 구 분할을 이용할 경우 평균 재현율은 86%, 평균 정확률은 74% 정도의 성능을 보였다. 긴 문장의 경우, 구 분할을 이용하지 않는 경우에 비해서 정확도 및 속도에서 월등한 성능향상이 있었다.
쇼트피닝 공정은 쇼트볼이 소재에 충돌을 일으킬 때 생기는 압축잔류응력에 의해 소재의 피로 강도를 향상 시키는데 그 목적이 있다. 본 연구는 변형률 속도 민감도 변화가 압축잔류응력에 미치는 영향을 분석하기 위해서 수행되었다. 본 연구자는 변형률 속도 민감도의 영향을 고려한 쇼트피닝 다중 충돌을 ABAQUS 6.9-1 를 사용하여 모사하였다. 사용된 소재는 AISI 4340 강종이다. 본 연구자는 변형률 속도 민감성이 높은 재료와 낮은 재료를 비교하였다. 결과적으로 변형률 속도 민감성이 증가하면 압축 잔류응력은 감소하였다. 또한 경도가 낮은 소재의 압축잔류응력이 경도가 높은 소재보다 더 크게 발생 하였다.
본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.
본 연구에서는 다중블록 격자를 병렬화 하기 위해서 다중블록/다중영역분할 기법을 제안하였다. 이 방법은 각 블록을 사용하고자 하는 프로세서의 개수만큼 나눔으로써 전체 프로세서에 대해서 균일한 로드 밸런싱을 유지할 수 있는 장점이 있다. 영역분할 기법에 따른 병렬화 효율 및 속도 향상률을 비교하기 위해서 다중블록/단일 영역분할 기법과 다중블록/다중 영역분할 기법을 서로 비교 하였으며, 블록간의 격자수가 크게 다른 경우 다중영역 분할 기법이 로드 밸런싱에 있어서 보다 안정적임을 확인 할 수 있었다. 또한 이를 CFDS에 적용함으로써 다중블록 다중영역분할 기법의 효용성을 검증하였다. 3차원 계산의 경우 프로세서 16개를 사용하는 경우 약 12배의 속도 향상률을 보였으며, 다중블록을 병렬화 하는데 있어서 다중블록/다중영역 분할 기법이 효율적인 도구가 될 수 있음을 보였다.
H.263 압축 방식은 실현하는데 여러 가지 문제가 있지만 그 중에서 그 대표적인 것은 인코딩 과정에서의 압축 시간이 오래 걸린다는 것이고 다른 한 가지는 과도한 압축률에 의한 복원된 이미지 화질 저하이다. 이 논문에서는 H.263에서의 압축 속도 향상과 복원 이미지의 화질 이미지의 화질 보상에 대한 두 가지 새로운 방법을 제안하였다. 압축 속도를 향상시키기 위해서 움직임 벡터를 찾는 알고리즘을 개선하여 새로운 4단계 탐색 알고리즘을 제안하였다. 또한 화질을 보상하기 위해 디코더에서 블록 아티팩을 제거하고 복원 이미지를 선명하게 하는 알고리즘을 제안하였다. 여기서 화질 보상은 원본 이미지와 동일하게 만드는 것이 아니라 인간이 더 좋은 영상으로 인식하도록 하는 걸 목적으로 한다. 우리가 제한한 알고리즘에 의해서 압축 속도는 초당 2.5에서 17 프레임으로 증가하였고 블록 아티팩을 제거하고 명암 대비를 높임으로써 보기 좋은 영상을 제공하였다.
고 변형률 속도에 대한 소재의 동적 압축 물성은 고속 충돌 및 고속 성형 등 동적 환경에서의 유한요소 해석의 신뢰성 향상을 위해 필수적이다. 일반적으로 고 변형률 속도에 대한 소재의 동적 압축 물성은 SHPB(Split Hopkinson Pressure Bar) 장비를 통해 획득 가능하다. 본 연구에서는 최근 무인 항공기에 확대 적용되고 있는 Woven type CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastic) 소재에 대한 충돌 해석에 대응하기 위해 SHPB 장비를 활용하여 해당 소재의 동적 압축 물성을 획득하였다. 또한 Pulse shaper를 활용하여, Elastic-brittle 특성을 지니는 소재에 대한 일정한 변형률 속도 확보 및 실험 데이터에 대한 신뢰도를 향상시켰다. CFRP 소재의 경우 방향 별 기계적 물성이 다른 이방성 소재이므로 두께 방향과 면내 방향 시편을 제작하여 각각 실험을 수행하였다. SHPB 실험 결과 면내 방향 시편의 경우 일정한 변형률 속도 영역에 도달하기 전, 시편의 파단이 발생하여 데이터의 재현성 및 신뢰성 확보에 어려움이 있는 반면, 두께 방향의 시편의 경우 시편 전·후면 응력일치도가 우수하여 데이터 신뢰도가 높으며, 일정한 변형률 속도 영역을 획득할 수 있다. LS-dyna를 활용한 유한요소해석을 통해, 압력봉으로부터 측정되는 데이터는 시편과 압력봉의 변형에 의해 변형률이 과도하게 예측되는 것을 확인하였다.
기존 워드프로세서의 맞춤법 검사기는 여러 오류 단어 후보군 중에서 1개를 선택하는 오류 작업의 불편함과 60%대의 낮은 교정률 그리고 늦은 처리 속도 등의 단정을 갖고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점들을 해결하기 위하여 1개의 교정 단어와 페이지 단위의 일괄 교정으로 교정의 불편함을 해소하고, 높은 오류 교정률과 빠른 처리 속도를 가능하게 하는 방안을 제시한다. 이를 위하여 형태소 분석 시 처리 속도를 향상시키기 위한 방법으로 양방향 최장일치법을 적용하며, 교정 시의 정확성보장과 처리 속도의 향상을 위한 사전과 여러 알고리즘(복합명사 분리, 보조용언 분리, 오타 교정 등) 등을 개발하여 적용하였다. 특히 한국어에서 모호성이 많이 발생되는 의존명사 및 접미사와 조사/어미의 구분 방안, "로써/로서, 되다" 등의 구분 처리 방안을 제시하여 교정 시스템의 신뢰성을 높였다.
차로변경이 발생하는 두 가지 상황 즉, 강제 차로 변경과 선택적 차로 변경 중, 선택적 차로변경 상황에서 운전자가 수락 가능한 간격을 발견했을 때, 차로별 속도 차가 차로 변경 의사결정에 미치는 영향을 모사할 수 있는 모형식을 추정하였다. 즉, 선택적 차로 변경은 운전자의 차로 변경 여부에 대한 상황판단과 함께 목적 차로의 간격 수락여부에 대한 의사결정으로 이루어지는데, 본 논문에서는 목적 차로에 수락 가능한 간격이 존재할 경우 차로별 속도차가 운전자의 의사결정에 어떤 영향을 미치는지에 대해 분석하였다. 이를 위해, 운전자 의 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 다른 요소 즉, 중차량, 기하구조, 및 합·분류의 영향을 최소화하는 지점을 선택하여 표본조사를 실시하였으며, 보다 설명력 있는 모형식을 얻기 위해 상관분석 등을 수행하여 불필요하다고 생각되는 변수는 제외시켰다. 또한, 운전자의 희망속도와 주행 속도 차에 의한 영향을 반영하기 위해 현 차로 속도를 부가적인 변수로 추가하였으며, 계수추정은 통계패키지인 SAS를 이용하였는데, 자료분석에 있어, 속도차 구간에 따라 다른 간격수락 특성을 보여 차로별 속도차를 0∼2.0m/s구간과 2∼11.52m/s구간으로 나누어 분석을 수행하였다. 분석결과 속도차 0∼2.0m/s구간에서는 속도차가 증가할수록 차로 변경률이 높아졌으나, 2∼11.52m/s구간에서는 오히려 차로 변경률이 낮아지는 것으로 나타났는데, 이는 속도 차의 증감에 대해 운전자로 하여금 차로 변경을 유도하는 요소와 함께 저항하게 하는 요소가 있다는 것을 알 수 있었다. 분석결과. 2.0m/s 이상의 속도차에서 차로변경에 대한 저항이 상대적으로 크게 작용한다는 것을 알 수 있었으며, 도로 설계시 이를 반영하여 도로기하구조 및 안전성 등을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.
본 논문은 HMM 기반 임베디드 음성인식 시스템 구현에 관한 몇 가지 주제들을 설명한다. 임베디드 환경은 한정된 자원을 가지고 있고 그러한 가운데 타당한 인식률과 향상된 인식 속도를 얻기 위해서 몇가지 방법들을 이 논문에서 설명한다. 구현 환경은 DSP6711 기반에서 이루어졌다. 가우시안 mixture 계산 루틴을 부동소수점 연산에서 고정소수점 연산 및 software pipelining을 적용하였다. 고정소수점 변환 전과 후 비슷한 인식률을 얻었고 고정소수점 변환과 software pipelining 적용 후 연산 속도의 향상을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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