본 연구에서는 국내 개량형 PSC거더(Prestressed Concrete Girder)의 연속화 방식의 문제점과 연속텐던(Continuous Tendon)의 휨모멘트(Bending Moment) 특성을 분석하였다. 이 결과들을 바탕으로 본 연구에서는 거더 연속부의 부모멘트(Negative Moment) 제어에 효과적인 연속텐던 모델을 제안하였다. 이 모델은 연속텐던의 정착단을 거더 하부로 최대한 내리고, 거더 하부로 배치되는 텐던 구간을 늘려, 거더 중앙부의 긴장력 모멘트가 감소하더라도 연속지점부의 긴장력 모멘트를 증가시키는 방법이다. 이러한 연속텐던 모델은 거더 중앙부보다 연속지점부에서 대응해야 할 설계모멘트가 큰 합성 전 연속화 공법에 적합한 성능을 발휘할 수 있다.
기후변화로 인한 이상기후 현상으로 이상홍수, 극한홍수의 발생빈도가 증가하고 있으며, 그 피해 양상 또한 대형화 다양화되고 있다. 최근 2014년 일본의 태풍 '판폰'과 '봄퐁', 2013년 중국의 태풍 '피토', '다나스', 2012년 한국의 태풍 '볼라벤', '덴빈', '산바'가 연속적으로 발생하는 등 연속적인 강우 사상으로 인한 피해가 발생하고 있다(최창현 등, 2016). 연속적인 강우사상으로 인한 홍수량은 단일 강우사상으로 발생하는 홍수량에 비해 6~17% 정도 증가된다(최창현 등, 2016). 단일강우 사상으로 인한 일반 홍수량에 비해 그 뒤에 따라오는 연속적인 강우로 인한 홍수량 증가에 따른 피해는 막대한 인명과 재산피해가 발생할 것으로 추정된다. 이에 연속적인 강우사상으로 인한 피해를 대비하기 위한 구조물적 비구조물적 홍수방어 대책 수립이 시급한 실정이다. 연속적인 강우사상으로 인한 홍수방어 대책을 수립하기 위해서는 먼저 연속적인 강우사상으로 인한 정확한 홍수량 모의가 필요하다. 하지만 국내 외에서는 단일강우사상에 대한 홍수량 산정 연구는 활발히 진행되어 왔지만, 연속강우사상에 대한 홍수량 산정 연구는 미비한 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 홍수량 산정 방법을 이용하여 연속적인 강우사상에 대한 홍수량을 산정하고, 이를 비교 분석하여 연속적인 강우사상에 가장 적합한 홍수량 산정 방법을 제시하고자 한다. 본 연구결과를 통해 연속적인 강우사상을 고려한 홍수방어 대책 수립 시 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
데이터 마이닝에서 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 시차를 두고 발생한 사건들에 대하여 잠재해있는 패턴을 발견하는 기술을 의미한다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 기존의 방법들이 한 속성내에서의 연속패턴만을 탐지하는 일차원 연속패턴을 생성하는데 비하여 본 연구에서 제시하는 방법은 데이터베이스내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있는 다차원 연속패턴을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 연속패턴 생성을 위하여 헬링거(Hellinger) 변량을 사용하였으며 이를 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있었다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었고 다수의 실험 데이터를 통하여 다차원의 연속패턴을 생성할 수 있음을 보였다.
본 연구는 함수의 연속성에 대한 학문수학의 개념과 학생들의 인식의 차이를 탐구하기 위해, 아리스토텔레스의 연속 개념 및 함수의 연속성의 역사적 발달과정을 고찰하였다. 연속의 본질을 찾고자 했던 아리스토텔레스는 연속을 '분할 불가능한 하나의 전체'로 특징지었다. 19세기 이전 수학자들은 공간에 기초하여 함수의 연속성을 생각하였지만, 19세기 해석학의 산술화 이후 연속 개념은 현대적인 ${\epsilon}-{\delta}$ 정의로 나타났으며, 여러 학자들은 이 과정을 혁명적이라고 생각하였다. 학생들은 아리스토텔레스의 연속 개념 및 산술화 이전 수학자들과 유사한 관점으로 함수의 연속성을 생각하는 경향이 있었으며, 따라서 학생들의 개념을 단순히 오류로 보는 것은 무리가 있다. 함수의 연속성에 대한 본 연구는, 학생들의 오개념으로 인지되고 있는 것들은 때때로 오류라기보다는 역사적으로 존재해왔던 하나의 패러다임적 사고로서 볼 수 있음을 고찰하였다.
본 연구에서는 연속적인 호우 사상으로 인한 심각한 홍수를 거대홍수라고 정의하고, 일정 시간 간격으로 극한 호우 사상이 연속적으로 발생 될 수 있음을 가정하여 가상의 거대홍수 시나리오를 구성하였다. 최소 무강우 시간 결정(Inter Event Time Definition, IETD)방법을 사용하여 연속적인 강우의 시간 간격을 결정하였으며, IETD에 의해 산정된 시간 간격 안에서 호우 사상을 연속적으로 발생시켜 평창강 유역을 대상으로 거대홍수를 모의하였다. 즉, (1) 기록된 극한 호우 사상의 연속적인 발생 (2) 기왕 자료를 기반으로 빈도해석에 의해 산정된 설계 호우 사상의 연속적인 발생을 가정하여 거대홍수를 모의하였다. 연속 호우 사상으로 인한 거대홍수는 단일 호우 사상으로 인한 일반 홍수에 비해 6~17%의 홍수량이 증가하는 것으로 나타났다. 앞의 호우 사상으로 인한 홍수량에 비해 뒤에 오는 호우로 인한 홍수량의 증가는 많지 않지만, 연속적인 호우는 두 번의 홍수피해를 가져오므로 가상의 거대홍수로 인한 홍수 피해는 매우 클 것으로 판단된다. 따라서 본 연구와 같이 가상의 강우 시나리오를 통해 예상하지 못한 연속적인 홍수 재해와 같은 비상 상황에 대비할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.
시차를 두고 발생한 사건속에서 잠재해있는 패턴을 발견하는 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 데이터 마이닝 분야에서 최근 관심을 모으고 있는 분야이다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 본 연구에서 제시하는 방법은 기존의 방법과는 달리 테이블내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있으며 헬링거(Hellinger) 변량을 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었다.
연속 변수란 불연속 변수와 다르게 빛의 진폭 및 위상과 같이 연속적인 값을 가지는 양자 정보를 말하며 연속 변수 선형 양자 오류 정정 부호는 이러한 연속 변수에서 발생하는 오류를 수정할 수 있는 선형 부호이다. 본 논문에서는 불연속 변수에서 연구된 stabilizer 부호를 기반으로 연속 변수 선형 양자 오류 정정 부호를 구성하는 방법을 살펴본다.
확률적 모델을 이용한 HMM 으로 한국어 연속 음성 인식시스템을 구성하였다. 학습 모델로서는 양자화 DCK가 없는 연속출력 확률밀도를 사용한 연속출력 확률분포 HMM과 과도 구간 및 정상 구간의 시간구조를 충분히 BYGUS할 수 없는 것을 계속시간 확률 파라메터를 추가하여 보완한 이산 지속시간 제어 연속출력 확률분포 HMM을 이용하였다. 인식 알고리즘은 시계열 패턴의 시간축상에서의 비선형 신축을 고려한 에 매칭으로서, 음절의 경계를 자동으로 검출하는 O에을 이용하였다. 실험에서 사용된 연속음성데이타는 4연 숫자음과 연속음성 10문장으로 하였다. 인식 실험 결과 4연 숫자음에서 CHMM은 80.7%, DDCHMM은 92.9%의 인식률을 얻었고, 신문 사설에서 발췌한 연속 음성문장의 경우 CHMM 54.2%, DDCHMM에서는 68.9%을 얻어, 시간장 제어를 고려한 DDCHMM이 CHMM보다 SHB은 인식률을 얻었다.
연속살균장치는 $130^{\circ}C$에서 $140^{\circ}C$의 초고온에서 연속적으로 식품을 열처리 하는 공정으로 재래 배치식 공정에 비하여 순간적인 짧은 시간이 소요되는 경제적인 공정이나, 액상과 고상으로 구성된 저산도 식품은 고상입자의 대류열전달 계수와 장치내 체류시간이 정확히 구명되지 않아서 연속살균기술이 성공적으로 적용되지 못하고 있다. 본 연구에서 연속살균장치에서의 액상식품과 고상식품사이의 대류열전달 계수를 예측하기 위하여 연속살균장치의 Hold tube에서 정육면체 모델 식품내부의 온도를 측정할 수 있는 장치를 개발하였다. 연속살균장치의 홀드튜브에서 정육면체 모델 식품의 온도변화를 예측할 수 있는 유한차분법을 이용한 시뮬레이션 모델을 개발하고 소고기를 대상으로 이 시뮬레이션 모델의 입력변수인 비열, 열전도도를 실험적으로 측정하여 사용하였다. 0.0에서 15.0 centipoise의 점도를 가지는 모델 액상식품의 15.6에서 45.2liter/min 의 유속에 대하여 액상과 소고기 정육면체의 대류열전달계수는 792에서 2107W/$m^2$K으로 예측되었다.
본 논문에서는 한국어 대어휘 연속음성 인식 시스템의 성능향상을 위하여 Multi-Pass 탐색 방법을 도입하고, 그 유효성을 확인하고자 한다. 연속음성 인식실험을 위하여, 최근 실험용으로 널리 사용되고 있는 HTK와 Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 음성인식 시스템의 비교 실험을 수행한다. 대어휘 연속음성 인식 시스템에 사용한 언어 모델은 ARPA 표준 형식의 단어 N-gram 언어모델로, 1-pass에서는 2-gram 언어모델을, 2-pass 에서는 역방향 3-gram 언어모델을 이용하여 Multi-Pass 탐색 방법으로 인식을 수행한다. 본 논문에서는 Multi-Pass 탐색 방법을 한국어 연속음성인식에 적합하게 구성한 후, 다양한 한국어 음성 데이터 베이스를 이용하여 인식실험을 수행하였다. 그 결과, 전화망을 통하여 수집된 잡음이 포함된 증권거래용 연속음성 데이터 베이스를 이용한 연속음성 인식실험에서 HTK가 $59.50\%$, Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 시스템은 $73.31\%$의 인식성능을 나타내어 HTK를 이용한 연속음성 인식률 보다 약 $13\%$의 인식률 향상을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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