균열암반에서의 지하수유동 모사를 위한 추계적 연속테 모델링 기법이 개발되었다. 추계적연속체 모델은 균열수의 제한을 가지는 개별균열연결망 모델의 단점을 극복할 수 있다. 뿐만 아니라 개별균열연결망 모델에서 가능한 확률론적 해석과 전도성이 큰 균열을 통한 지하수 유동을 근접하게 모사할 수 있는 장점을 가진다. 추계적연속체 모델은 개별균열연결망 모델에 근거하여 생성된다. 개별균열연결망 모델은 일정크기의 소블록으로 나누어지며 각 소블록 투수계수의 확률밀도함수와 베리오그램 함수로부터 추계적연속체 모델에서의 투수계수의 공간적 분포를 정의할 수 있다. 이 연구에서 추계적연속체 모델과 개별균열연결망 모델의 적합성을 보여 주기 위하여 수치실험을 통하여 지하수 유동 이동시간을 계산하고 상호 비교하였다. 그리고 추계적연속체 모델은 방사성폐기물 처분장의 확률론적 안전성 펑가를 위해 필요한 지하수 유동속도의 확률분포를 제공할 수 있는 모델임을 제시할 수 있었다.
최근 기후온난화로 인한 이상기후와 지진의 발생가능성으로 인해 직렬 혹은 병렬로 위치한 2개 이상의 댐(저수지)들의 연속 붕괴 가능성도 점점 커지고 있어 연속 댐 붕괴에 대한 비상대처계획도 수립에 대한 관심도 증대되고 있다. 국내에서는 댐(저수지) 붕괴로 인한 극한홍수해석이나 비상대처계획 수립시 국내에서는 DAMBRK, FLDWAV, HEC-RAS와 같은 1차원 수리동역학 모형이 주로 사용되어지고 있다. 하지만 1차원 모형은 흐름을 하나의 방향으로만 한정하여 해석하고, 각각의 적용 횡단면에서 동일 수위를 가지다는 가정으로 홍수범람해석을 수행하므로 정확성뿐만 아니라 실제 적용성에서도 한계를 가질 수밖에 없다. 댐(저수지) 붕괴로 인한 홍수범람해석에서 2차원 이상의 고차원 모형은 앞서 언급한 1차원 모형에 적용된 비현실적인 가정을 포함하지 않으므로 더욱 정교하고 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다. 하지만, 홍수범람해석을 위한 상용 프로그램들은 단일 댐(저수지) 붕괴의 적용에는 큰 어려움이 없으나, 지형단면을 초기에 한번만 고려하는 문제로 인하여 연속 댐(저수지) 붕괴의 고려에는 한계를 가진다. 따라서 본 연구에서는 댐(저수지)의 연속 붕괴를 해석할 수 있는 2차원 수리동역학 모형을 개발하고자 한다. 각 댐(저수지)의 붕괴 전과 후의 지형 단면을 여러 번 반영할 수 있는 모형을 개발함으로써 시간차를 두고 붕괴되는 댐(저수지)의 연속 붕괴를 해석할 수 있도록 하였다. 개발모형은 2002년 태풍 루사로 인해 실제로 붕괴된 저수지에 적용되었으며, 이 저수지들은 붕괴시 시간차이를 두고 붕괴가 이루어져 개발모형의 적용 유역으로 선택하였다. 저수지의 연속붕괴 모델링을 위해 지형자료로는 저수지 단면, 댐 제체 및 여수로 붕괴 단면, 하천 단면 그리고 홍수터 지형 반영을 위한 수치지도, 경계조건으로는 저수지로의 유입유량과 하류단 조위조건이 고려되었다. 그리고 태풍 루사 당시의 기록적인 강우를 반영하기 위해 연구유역 인근에 관측된 강우를 모형에서 하천 및 홍수터에서 고려할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 '그룹화된 패리티를 갖는 소수 라운드 로빈({{{{ { PRP}_{gp } }}}}:Prime Round Robiin with Grouped Parties)' 방식에 대한 기존의 조합 모델을 이용한 신뢰도 분석 시에 문제가 됐던 결함복구율을 고려하지 못한 모델링에 대해서 미르코프 모델을 이용한 신뢰도 모델링을 바탕으로 결함복구율을 고려한 신뢰도를 계산한다. 또한 산출된 신뢰도를 근거로 반최적화된(semi-optimal) 패리트 그룹 나누기 알고리즘을 도출하고 동시에 두 개의 결함에 대한 분석을 수행한다. 마르코프 모델을 이용한 신뢰도 모델링을 통해서 결함발생율만을 고려한 경우에 신뢰도가 기존의 조합 모델의 신뢰도와 거의 일치하고 결함발생율과 결함복구율을 동시에 고려한 경우에 신뢰도가 결함발생율만을 고려했을 경우보다 더높다는 것을 보인다. 반최적화된 패리티 그룹 나누기 알고리즘을 사용할 경우에, 동시에 두 개의 결함에 대한 분석을 통해서 약 30% 이상의 경우에 대해서 저장된 패리티 정보를 이용한 복구가 가능하다.
본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.
하이브리드 시스템은 연속적인 행위와 이산적인 행위가 긴밀하게 통합되어 있는 시스템이다. 하이브리드 시스템을 모델링 하기 위해서 본 논문에서는 확장한 CHARON을 사용한다. 확장한 CHARON은 기존의 CHARON에서 변수의 도식적 표기법, 모드의 도식적 표기법, 통신 방식 변경(Renaming 방식 제거), 통신과 계층 간 연계의 분리, 긴급 전이 추가, 신호 변수를 추가하였다. 또한 확장한 CHARON을 사용하여 전장을 모델링 하였다.
컴퓨터 그래픽스 및 관련 연구 분야는 지난 30년간 눈부신 발전을 거듭해왔다. 모델링, 렌더링, 애니메이션 등 시각적 표현력을 확보하는 것을 목표로 출발한 컴퓨터 그래픽스 연구는 점차 그 범위를 확대해서 영상처리, 자연현상 시뮬레이션, 가상현실, 의료 영상, 인간-컴퓨터 상호작용, 실시간 시뮬레이션, 영화 특수 효과 등 다양한 연구 및 응용분야를 파생 시키며 점차 복잡한 지형도를 그려가고 있다. 이 글은 전체 2편의 연속 논문 중에서 1부에 해당하며, 컴퓨터 그래픽스의 핵심 분야에 해당하는 모델링, 애니메이션, 실시간 처리, 영상 및 비디오 처리에 관련된 최근 연구 동향을 분석하고 정리한다.
최근 VR/AR, 자율주행차 등 다양한 응용분야가 주목 받으며 Time of Flight (ToF) 카메라와 같은 사물과 카메라 간의 거리를 측정할 수 있는 3D 카메라를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정확한 영상 정보를 획득하기 위해, ToF 카메라 센서에 의해 발생할 수 있는 노이즈를 모델링하는 것은 필수적이다. 본 논문에서 우리는 ToF 카메라 센서에 의해 발생하는 노이즈를 모델링하기 위해 Skellam 분포를 도입한다. 연속하는 거리 영상의 픽셀 차에 대한 분포를 분석함으로써 Skellam 분포 적용의 타당성을 제시한다. ToF 카메라의 노이즈 모델링을 통해 ToF 카메라 센서에 발생하는 노이즈를 제거하고 출력 영상의 품질을 향상시킬 것으로 기대한다.
이 논문은 비선혀성, 모델링오차 그리고 잡음입력이 존재하는 선형 및 비선형시스템에서의 모델에 근거한 이상검출방법을 제시한다. 대상 시스템은 연속형이나 이산형 모두에 적용할 수 있도록 통합연산자$(unified operator)^[5]$로써 표시한다. 이 논문에서 제시되는 이상검출법은 잡음과 모델의 부정합과 비선형성을 고려한 것이다. 모델링 오차는 더하기꼴로 나타내며 계수추정에서 불확실성의 한계를 정량화시키기 위해 공칭모델 분모는 사건실험을 통해 고정시키는 것으로 한다. 공칭모델의 분자 계수들은 최소자승법으로 추정한다. 컴퓨터 모의실험을 추정하여 이 논문에서 제시한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능을 지니고 있음을 보인다.
본 논문에서는 단어 조음결합의 음성학적 모델을 이용한 한국어 연속음성 인식에 관해 연구한다. 조음결합 현상에 의한 성능 감소를 줄이기 위해 단어내에서의 전이뿐만 아니라 단어간의 전이를 모델링하는 context-dependent (CD)단위를 사용한다. 모든 경우에서 각 단어의 첫 음소는 앞에 올 수 있는 모든 단어의 마지막 음소에 의해 지정되며, 각 단어의 마지막 음소도 유사한 방법으로 지정된다. Hidden Markov model (HMM) 파라미터들의 강인성을 개선하기 위해 공분산 행렬을 평활화한다. 또한 음성 단위들 사이의 분별력을 높이기 위해 position-dependent 단위를 사용한다. 실험 결과들은 개선된 조음결합 모델을 사용함으로서 intra-word 단위만을 사용하는 기본 인식 시스템에 비해 성능을 상당히 개선할 수 있음을 보여 주었다.
곡면간의 교차계산은 부울연산(Boolean operations)과 조각된 곡면들을 지원하기위한 기하 모델링과 솔리드에서 사용되는 기본적인 기하학 연산이다. 본 논문에서는 두 정규화된 곡면의 교차곡선을 따라 추적하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그러므로 본 논문에서는 계산상의 간소화와 2차 연속성을 나타낸다. 따라서, 교차 곡선의 한 점이 주어지면 이 점을 초기점으로 하여 교차 곡선의 전체 곡선을 추적한다. 그리고 각각의 교선들의 초기점들은 쿼드트리에서 DFS(Depth First Search) 기법으로 검색되고 교선은 연속적인 형태로 자연스럽게 표현된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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