컴퓨터 비전(Computer vision) 분야에서 물체인식을 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 그중 특징점(feature) 기반의 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 속도와 정확도 면에서 우수하다. 하지만 SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 대응점 오정합으로 물체인식에 실패하는 단점이 있다. 본 논문은 물체 인식률을 향상하기 위하여 SURF와 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 기반으로 물체인식 시스템을 구현하고, 패턴인식 필터링을 제안하였다. 또한, 실험을 통하여 물체 인식률 향상 결과를 제시하였다.
현재의 세계 제지업계는 고지의 사용량과 용수의 재홀용률을 높이기 위해 노력하고있다. 특히 한국의 고지 재활용률은 세계 최고수준으로 보고된 바 있으며, 이를 사용하는 재생용지 생산업채는 고지의 높은 재활용률에 기인하는 여러 가지문제점에 당면하고 있다. 국산 고지는 반복적인 재활용으로인하여 섬유장이 짧고 매우각질화된 상태이며, 펄프 내 미세분 함량이 50%이상에 달하고 있다. 또한 섬유의 표면이 인쇄잉크, stickies 및 각종 이물질로 오염됨에 따라, 섬유자체가 보유하고 있는 섬유간 결합 능력이 저하된 상태이다. 이는 초지시, 탈수성을 악화시켜 생산성을 저하시키며, 탈수성 악화에 기인하여 충분한 고해 과정을 거치지 못하여 생산된 종이의 물리적 성질에 악영향을 미치고 있다. KOCC를 주원료로 사용하는 다겹 판지의 제조공정 또한 재활용 원료의 열악함에 기인한 초지계 내의 과다한 미세분 축적과 이로 인한 탈수성의 저하 및 건조효율의 저하를 막기 힘들었다. 이러한 탈수성 및 건조속도의 저하로 종이 생산 효율의 개선 및 각 물성의 상승을 기대하기 어려웠으며, 이를 개선하기 위하여 다양한 Polyelectrolyte를 첨가하였으나 현저한 효과를 보기 힘들었다. 이에 본 연구에서는 새로운 목질계 부원료인 Lignocell을 사용하여 초지시 탈수성 향상과 건조 촉진, 생산된 종이의 bulk 향상으로 인한 stiffness 등 물리적 성질의 향상효과를 평가하고자 하였다.
분산 시스템에서 전체 시스템의 부하 균형을 이루어 시스템의 성능을 향상시키는 것이 주요 목표 중 하나이다. 시스템간의 부하를 균등하게 함으로써 처리기의 가동률을 높이고 작업 반환 시간도 줄일 수 있다. 본 논문은 지식 기반 메카니즘을 이용하여 각 노드에서 과거 및 현재의 정보를 기반으로 추론한 미래 부하상태 정보를 서로 공유하여 최적의 부하 균등화를 이루는 의사 결정 규칙과 정보 교환 규칙을 설계하였다. 성능 평가 결과 각 노드의 가동률이 균등해지고 처리 속도의 향상을 보였으며, 시스템의 신뢰성과 가용성이 향상되었다. 본 논문에서 제안한 기법은 분산 운영 체제의 부하 조절 알고리즘 설계에 활용될 수 있다.
이 논문에서는 대용량 연속음성 인식에서 인식 속도를 향상시키기 위한 방법들에 대해서 연구하였다. 음성인식에 있어서 많은 양의 계산을 요하는 부분은 관측 확률의 계산과 탐색에 필요한 계산이다. 탐색에 필요한 계산을 줄이기 위하여 빔 탐색법과 phoneme look-ahead기법을 통해 탐색 공간을 줄였으며, 관측 확률을 계산하는데 소요되는 시간을 줄이기 위하여 입력 특징 벡터와 이웃 관계에 있는 가우시안 성분들만 정확한 계산을 하는 VQ에 의한 계산량 감축 방법과 tree-structured pdf 방법을 구현하였다. 3천개의 어휘와 2천여개의 트라이폰 모델로 구성된 연속 음성인식 시스템에서 보통의 Viterbi 빔 탐색법을 적용한 경우에 실시간의 2.73배의 인식 속도로 93.39%의 단어 인식률을 얻을 수 있는데 phoneme look-ahead 기법과 tree-structured pdf 방법을 추가 적용함으로써 비슷한 인식 성능에서 1.55배의 인식 속도를 얻을 수 있었다.
충격하중을 받는 재료의 거동에 관한 연구는 공학의 넓은 분야에 깊은 관계를 가지고 있다. 특히 동적하중을 받는 경계조건 하에서 사용되는 구조물을 정밀하게 설계 제작하는 필요성이 고조됨에 따라 여러 재료들의 고변형률 속도로 변형될 경우에 대한 역학적인 성질이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 구조물의 건전성과 신뢰성을 향상시키기 위해서는 구조물이 실제적으로 받는 여러 조건의 하중하에서의 실험적으로 정밀하게 획득된 정확하고, 완벽한 재료 물성치가 필요하다. (중략)
본 논문은 CDHMM(Continuous Density Hidden Markov Model)의 훈련하는 방법을 동적 다중 그룹 혼합 가중치(Dynamic Mutli-Group mixture weight)을 이용하여 재구성하는 방법을 제안한다. 음성은 Hidden 상태열에 의하여 특성화되고, 각 상태는 가중된 혼합 가우시안 밑도 함수에 의해 표현된다. 음성신호를 더욱더 정확하게 계산하려면 각 상태를 위한 가우시안 함수를 더욱더 많이 사용해야 하며 이것은 많은 계산량이 요구된다. 이러한 문제는 가우시안 분포 확률의 통계적인 평균을 이용하면 계산량을 줄일 수 있다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 다양한 화자의 발화속도와 가중치의 적용이 적합하지 못하여 인식률을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 다양한 화자의 발화속도에 적합하도록 화자의 화자의 발화속도에 따라 동적으로 5개의 그룹으로 구성하고 동적 다중 그룹 혼합 가중치를 적용하여 CDHMM 파라미터를 재구성함으로써 8.5%의 인식율이 증가되었다.
본 논문에서는 다중 모듈러 신경회로망과 보상입력 알고리즘을 제안하였다. 전자는 신경회로망의 고질적인 문제중의 하나인 수렴속도의 감소를 위하여 제안하였고, 후자는 신경회로망의 인식수행능력 향상을 도모하기 위하여 제안하였다. 본 논문의 실험구성은 두 가지 형태와 시뮬레이션으로 나누어 구성하였다. 첫째로 다중 신경회로망의 구조에 한글, 영문자 와 숫자를 적용하여 인식 실험하였다. 둘째로, 보상입력 알고리즘과 보상입력을 결정하는 단계를 기술하였다. 제안된 알고리즘을 한글, 영문자. 숫자인식에 적용하여 기존의 신경회로망과 비교 평가하였다. 실험결과. 본 논문에서 제안된 모듈러 신경회로망이 기존의 신경회로망에 비하여 3배 이상 수렴속도가 개선되었고 보정입력 알고리즘을 적용한 다중 모듈러 신경회로망은 기존의 신경회로망에 비하여 10%정도 인식률이 향상됨을 고찰하였다.
본 논문에서는 제한 지속시간 모델링(bounded duration modeling)의 지속시간 제한 값(duration bound)을 화자의 발음 속도에 따라 조절해주는 발음 속도 보상 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 번의 인식 과정을 수행하는데, 1차 인식 과정은 화자의 발음 속도를 추정하기 위한 과정이고, 2차 인식 과정이 인식 결과를 얻기 위한 과정이다. 1차 인식 과정에서 추정된 화자의 발음 속도에 따라, 지속시간 제한 값을 증가, 또는 감소시킨 후, 2차 인식과정에 사용한다. 제안된 알고리즘은 CHMM 기반의 한국어 연결 숫자음 인식 시스템에 적용되었으며, KAIST에서 제작된 4-7자리 연결 숫자음 데이터베이스인 DigitDB를 대상으로 성능을 평가하였다. 인식 실험 결과, 제안된 발음 속도 보상 알고리즘이 적용된 인식 시스템에서는 $96.26\% 단어 인식률을 얻어, 제안된 알고리즘이 적용되지 않은 인식 시스템의 $94.72\%보다 $1.54\% 향상된 인식 성능을 얻을 수 있었다.
화학증착법으로 증착된 다이아몬드 박막은 우수한 전기적 특성과 뛰어난 화학적, 열적 안정성 때문에 전계방출소재로 많은 관심을 불러 일으키고 있다. 다이아몬드 박막의 전계방출은 저전계에서 일어나는 것으로 알려져 있으며, 저전계방출의 원인을 규명하려는 많은 연구가 진행되어 왔다. 한편, 다이아몬드 박막의 전계방출전류는 금속기판의 사용에 의한 기판/다이아몬드 접촉의 개선, 다이아몬드 박막내의 흑연성분의 조절에 의한 구조변화, 보론이나 인 (P), 질소의 도핑, 수소 플라즈마나 cesium 등의 금속을 이용한 표면처리 등의 여러 방법에 의하여 향상된다는 것이 입증되었다. 그 외에 메탄과 대기 분위기 처리, 암모니아 분위기에서의 레이저 조사도 전계방출특성을 향상시키는 것으로 보고되었다. 그러나, 다이아몬드 박막의 성장후 구조적 특성이 다른 박막의 후성장이나 열분해된 운자수소 처리가 다이아몬드 박막의 전계방출특성에 미치는 영향에 관한 연구는 지금까지 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 수소처리와 후성장이 다이아몬드 박막의 전계방출특성에 미치는 영향을 고찰하고 이로부터 그 원인을 규명하고자 하였다. 다이아몬드 박막은 hot-filament 화학증착법을 이용하여 증착하였다. 후성장한 다잉아몬드 박막내의 흑연성분과 박막의 두께를 체계적으로 조절하여 후성장 박막의 구조적 특성과 그 두께의 영향을 확인할 수 있었다. 후성장층내의 흑연성분과 두께가 증가할수록 전계방출특성은 향상되다가 저하되었다. 한편, 다이아몬드 박막을 성장시킨 후 수소분위기 처리를 함에 따라 전계방출특성은 향상되었지만 수소처리시간이 5분 이상으로 증가함에 따라 그 특성은 저하되었다. 본 연구에서는 수소처리와 후성장시 나타나는 전계방출특성의 변화 원인을 규명하고자 한다.기판위에서 polymer-like Carbon 구조는 향상되는 경향을 보였다.0 mm인 백금 망을 마스크로 사용하여 실제 3차원 미세구조를 제작하여 보았다. 그림 1에서 제작된 구조물의 SEM 사진을 보여주었으며, 식각된 면의 조도가 매우 뛰어나며 모서리의 직각성도 우수함을 확인할 수 있다. 이와 같이 도출된 시험 조건을 기초로 하여 리소그래피 후에 전기 도금을 이용한 금속 몰드 제작 및 이온빔 리소그래피 장점을 최대한 살릴수 있는 미세구조 제작에 대한 연구를 계속 추진할 계획이다. 비정질 Si1-xCx 박막을 증착하여 특성을 분석한 결과 성장된 박막의 성장률은 Carbonfid의 증가에 따라 다른 성장특성을 보였고, Silcne(SiH4) 가스량의 감소와 함께 박막의 성장률이 둔화됨을 볼 수 있다. 또한 Silane 가스량이 적어지는 영역에서는 가스량의 감소에 의해 성장속도가 둔화됨을 볼 수 있다. 또한 Silane 가스량이 적어지는 영역에서는 가스량의 감소에 의해 성장속도가 줄어들어 성장률이 Silane가스량에 의해 지배됨을 볼 수 있다. UV-VIS spectrophotometer에 의한 비정질 SiC 박막의 투과도와 파장과의 관계에 있어 유리를 기판으로 사용했으므로 유리의투과도를 감안했으며, 유리에 대한 상대적인 비율 관계로 투과도를 나타냈었다. 또한 비저질 SiC 박막의 흡수계수는 Ellipsometry에 의해 측정된 Δ과 Ψ값을 이용하여 시뮬레이션한 결과로 비정질 SiC 박막의 두께를 이용하여 구하였다. 또한 Tauc Plot을 통해 박막의 optical band gap을 2.6~3.7eV로 조절할 수 있었다. 20$0^{\circ}C$이상으로 증가시켜도 광투과율은 큰 변화를 나타내지 않았다.부터
본 논문에서는 고압용 정지형 무효전력 보상장치의 스위칭 모듈의 속도 제어 및 온도 제어 기법을 제안한다. 지속적인 전력 수요의 증가에 따른 발전 설비 및 송 배전설비의 신규 건설이 요구되고 있으며, 전력수송설비의 신 증설로 전력수송로의 병목현상에 따른 문제점이 나타나고 있다. 따라서 기존설비의 이용률을 극대화하고, 신규건설 없이 송전용량을 증대시키는 방안이 연구 되고 있다. 기존의 정지형 무효전력 보상장치 제어 방식에서는 전원입력회로에서 전위 검출하여 SCR를 직접 스위칭 동작하게 되어 있어서 노이즈가 발생하게 된다. 제안한 방법은 SCR 양단의 전위차를 바탕으로 스위칭 제어하여 스위칭 속도가 향상되고 노이즈가 감소하게 된다. 또한 스위칭 속도 증가로 발생하는 발열을 실시간 온도 제어함으로 안정성을 향상하였다. 실제 실험 환경을 구성하여 제안한 고압용 정지형 무효전력 보상장치의 속도 및 온도 제어를 실험하고, 실제 현장에서 성능을 검증하였다. 제안한 고압용 정지형 무효전력 보상장치의 스위칭 모듈을 통한 온도 제어를 실험하고, 실제 현장에서 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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