RM 음성 Corpus를 이용한 화자 적응 연속 음성 인식을 수행하였다. RM Corpus의 훈련용 데이터를 이용해서 기준화자에 대한 HMM 학습을 실시하고 평가용 데이터를 이용하여 화자 적응 인식에 대한 평가를 실시하였다. 화자 적응을 위해서는 훈련용 데이터의 일부가 사용되었다. DTW를 이용하여 인식 대상화자의 데이터를 기준화자의 데이터와 시간적으로 일치시키고 오차 역전파 신경회로망을 사용하여 인식 대상화자의 스펙트럼이 기준화자의 스펙트럼 특성을 지니도록 변환시켰다. 최적의 화자 적응이 이루어지도록 하기 위해 신경회로망의 여러 요소들을 변화시키면서 실험을 실시하고 그 결과를 제시하였다. 학습을 거쳐 적절한 가중치를 지닌 신경회로망을 이용하여 기준화자에 적응시킨 결과 단어 인식율이 최대 2.1배, 단어 정인식율이 최대 4.7배 증가하였다.
This paper presents an application of artificial neural networks(ANN) to assess the dynamic security of power systems. The basic role of ANN is to provide assessment of the system's stability based on training samples from off-line analysi. The critical clearing time(CCT) is an attribute which provides significant information about the quality of the post-fault system behaviour. The function of ANN is a mapping of the pre-fault, fault-on, and post-fault system conditions into the CCT's. In previous work, a feed forward neural network is used to learn this mapping by using the generation outputs during the fault as the input data. However, it takes significant calculation time to make the input data through the network reduction at a fault as the input data. However, it takes significant calculation time to make the input data through the network reduction at a fault considered. In order to enhance the speed of security assessment, the bus data and line powers are used as the input data of the ANN in thil paper. Test results show that the proposed neural networks have the reasonable accuracy and can be used in on-line security assenssment efficiently.
폐수 속에 들어있는 미생물을 이용해서 전기를 얻을 수 있도록 고안된 것이 미생물 연료전지이다. 본 논문에서는 미생물 연료전지의 전극 재료와 구조에 따른 전기적 특성을 조사했다. 구리판을 캐소드 전극으로 사용한 연료전지는 구리판의 산화 반응에 따른 전압역전현상이 관찰되어 백금판을 전극으로 사용한 연료전지보다 낮은 출력 전압을 나타내었다. 구리판을 전극으로 사용한 경우 전극판의 간격이 작을수록 높은 전압특성을 나타내었고 면적이 넓을수록 최고출력전압이 나타나는 시간이 지연되는 특성을 보였다.
기울기를 따라가는 방식(gradient descent method)에 바탕을 둔 오류 역전파(EBP : Error Back Propagation) 방법이 가장 널리 사용되는 신경회로망의 학습 방법에서 문제가 되는 지역 최소값(local minima), 느린 학습 시간, 신경망 구조(structure), 그리고 초기의 연결 강도(interconnection weight) 등을 기존의 다층 신경 회로망에 지역적인 학습 능력을 가진 가우시안 포텔샵 네트워크(GPFN : Gaussian Potential Function Networks)를 병렬적으로 부가하여 해결함으로써 지역화된 오류 학습 패턴들이 나타내는 문제에 대하여 학습 성능을 향상시킬 수 잇는 새로운 학습 방법을 제시한다. 함수 근사화 문제에서 기존의 EBP 학습 방법과의 비교 실험으로 제안된 학습 방법이 보다 개선된 일반화 능력과 빠른 학습 속도를 가짐을 보여 그 효율성을 입증한다.
우리나라의 전열추진기술 프로그램에 따라 8�V의$\square$$\square kJ$ 커패시터 뱅크 모듈이 제작되고 있다. 한 �V의 모듈은 6개의 22kV, 50kJ 자체 고장복구 커패시터와 주 스위치로서 각 모듈에 하나씩의 RVU-43 스위치를 사용하였다. 또 각 모듈에는 요구되는 전류 파형의 폭을 얻기 위하여 $20\sim160\;\mu\;H$의 펄스 파워 인덕터를 사용하였고 3개의 병렬 크로우바 스택을 적용하였다. 여러 종류의 스위치가 검토되었으며 그 중에서 펄스 파워 싸이리스터보다 가격이 싸면서 전류영점에서 차단기능이 있는 RVU-43 스위치가 선정되었다. 선정된 스위치(정격 25kV, 200kA, 120 Coulomb)에 대하여 자기방전 전압, 최소 동작전압, 동작 지연시간, 역전류 차단성능, 스위치 손실에 관한 특성시험을 행하고 그 결과를 보고한다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터 제어를 위해 새로운 신경회로망을 제안한다. 제안한 신경회로망구조는 은닉층과 출력층의 출력이 피드백 층을 거쳐 다시 은닉층과 출력층으로 피드백되는 구조이다. 피드백 층은 한번의 시간 지연을 갖는다. 제안한 신경회로망의 학습은 일반적인 오차 역전파 알고리즘을 사용한다. 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션과 실험을 통해서 제안한 신경회로망 구조의 유용성을 확인한다.
본 논문은 모델추종 제어을 위한 PID제어기법을 제안한다. 이산시간영역에서 제어성능을 개선하기 위해 제안하였고, PID 제어계에 새로운 전치 보상기를 삽입하여 모델추종제어계가 되도록 하였다. 외란이나 부하변동에 의해서 계의 응답이 변할 때 PID 제어기의 이득을 재조정할 필요가 있다. PID 제어계에서 각 PID 이득이 제어계의 성능을 크게 좌우하게 되므로 신경망을 PID제어기에 결합하여 제어계의 성능을 향상시켰고 제안한 제어계에서 PID제어기의 이득은 역전파 알고리즘에 의해 자동적으로 조정되어지도록 하였다. 모델추종 제어계의 제어성능을 확인하기 위하여 제어대상을 직류 서보 전동기의 각 위치로 하였다. 이것을 위치 제어계에 적용하여 실험을 통해 그 성능을 증명하였다.
$In_xGa_{1-x}N/In_yGa_{1-y}N$ 다중 양자우물 녹색 발광 다이오드에 2차원 광자 결정을 이용하여 음극선 발광의 향상을 관찰 하였다. 정사각형 배열의 2차원 광자 결정의 주기와 격자 상수는 200/500 nm 이고 전자빔 리소그래피로 광자결정 패턴을 제작한 후, 플라즈마 건식 식각법으로 패턴을 구현하였다. 식각 시간의 차이를 둔 구현된 패턴의 홀 깊이는, 각각 ${\sim}69nm,\;{\sim}99nm,\;{\sim}173nm$ 이었다. 전계 방사 주사 현미경 측정 결과, 형성된 홀은 끝이 잘린 역전된 원뿔 모양으로 식각 되었다. 식각 된 홀의 깊이에 따라 광자 결정이 있는 부분이 없는 부분보다 최대 ${\sim}30$배 많은 광자가 검출 됨을 확인하였다.
등방성 매질에서의 파형역산에 대한 연구는 1980년대부터 꾸준히 이루어져 왔으나 이방성 매질에 대한 연구는 그렇지 못하다. 본 연구에서는 이방성 매질에 대한 시간영역 셀기반 유한 차분 모델링 기법을 이용해 2차원 TI 구조에서의 파형역산 알고리듬을 개발하였다. 반복적인 비선형 역산에서 최대 급경사 방향은 역시간 구조보정의 역전파 방법을 이용하여 간접적으로 계산하였고, 이를 정규화 시키기 위해 슈도-헤시안 행렬을 이용하였다. 본 연구에서 제시된 시간영역 파형역산 기법을 이방성 매질을 포함한 2층 구조와 이방성 Marmousi 모형 자료에 적용하고 이를 등방성 매질만을 고려한 기존의 파형역산 결과와 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해 이방성 매질을 등방성 매질로 가정하고 파형역산을 수행할 경우 정확한 영상을 얻을 수 없기 때문에, 실제 탐사 자료의 파형역산을 수행할 경우 이방성 매질을 고려해야 좀 더 정확한 지하 구조를 파악할 수 있음을 확인하였다.
해양무기체계 연구개발 과정에 있어서 정량적 시험평가를 수행하기 위해 수중에서 기동하는 표적과 계측 장비간의 거리측정이 요구된다. 일반적으로 정확하게 동기화된 송 수신기 사이의 전송 시간차를 측정하는 단방향 ToA(Time of Arrival) 기법을 이용하여 목표물의 거리를 측정한다. 하지만 수신된 신호는 다중경로의 영향으로 왜곡되어 거리 추정 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 음선 기반의 블라인드 디컨볼루션 기법을 사용하여 수신된 각 데이터 프레임으로부터 시변하는 복합 수중 채널 함수를 추정하고 추정된 시변 전달 함수를 시역전하여 다중경로 현상을 제거한다. 제안된 기법으로 시뮬레이션 및 해상실험을 진행하였을 때, 기존의 ToA 기법보다 거리 추정 성능이 향상되는 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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