본 연구를 통해 액체 로켓 추진기관의 안전한 시험을 수행하는데 있어 발생할 수 있는 문제점들에 대한 연구를 수행 하였다. 특히 산소시스템 내부에 축적되는 오염물질과 그것들의 시스템 내부 이동에 관하여 심도 있는 연구를 하였다. 추진기관의 산화제 누출로 일어날 수 있는 사고의 확률을 감소시키기 위한 시스템 운영에 대한 몇 가지 방법들을 연구하였고, LOX 내에 오염물질의 축적으로 인한 사고 감소 방법에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구를 통해 얻은 method의 일반적인 원리는 추진기관 시험설비의 산소시스템에 적용할 수 있을 뿐 아니라, 기타 추진제에도 적용할 수 있다.
송전전압의 대용량화에 따라 옥외용 절연재료 특히, 애자는 요업재료에서 소형화가 가능한 고분자 소재로 전환되고 있다 특히, 실리콘 고무는 다른 고분자 재료에 비해 내광성, 내열성, 산화안정성, 내후성이 우수하고 표면에너지가 낮아 발수성이 뛰어나서 습기나 오염 물질이 존재하는 환경에서도 누설전류를 제한하는 특성을 가지고 있으므로 재료표면의 손상에 따른 건조대 아크의 발생확률이 줄어들게 되므로 많이 사용되고 있다.(중략)
본 논문에서는 서브밴드 및 전 대역(full band)으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 사용하여 잡음 환경에서 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 이는 인식시 잡음에 오염된 대역에서 얻은 특징 벡터를 제거하는데 따른 정보 손실을 막기 위해 전 대역으로부터 얻은 특징 벡터를 함께 이용하며 신호 대 잡음비가 높은 대역을 강조하여 각 모델에 대한 확률 값을 계산한다. 전화망에서 수집된 데이터베이스를 이용하여 인식 실험을 수행한 결과 비교적 넓은 주파수 대역에 걸쳐 분포된 잡음의 경우에도 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
도시배수시스템에서는 초기유출수(first flush)에 의한 하천오염이 심각한 문제로 대두되고 있다. 이는 강우발생시 강우에 의해 도시지역의 비점오염원들에 의해서 오염물이 하수관거로 유입되고 한정된 하수처리장의 용량으로는 제대로 처리하지 못하는 월류수에 의해 하천의 수질이 악화되기 때문이다. 대상유역으로 선정한 경기도 구리시 돌다리분구는 합류식 관거로 이루어져 있어 우기시 강우에 의한 월류가 발생할 확률이 높다. 월류에 의해 인근 왕숙천의 수질오염이 가중될 우려가 있어 적절한 처리시설의 설치가 필요하였다. 기존의 CSOs 설계에서는 강우의 최대치를 이용하여 설계가 연구되었다. 그러나, 강우의 최대치를 이용한 설계는 시설의 과다계획으로 이어져 많은 예산낭비를 초래할 수 있으며, 처리시설의 적정규모를 산정하지 못한다. 본 연구에서는 강우특성을 분석하여 매개변수들을 산정하고 이에 따른 유출분석을 실시하였다. 또한 위험도를 고려한 강우-유출분석을 이용하여 유출량을 계산하였다. 유출량을 포함한 유출특성에 의해 월류특성을 분석하였다. 왕숙천 BOD 오염농도를 기준으로 설계하기 위해 하수처리장 용량별 처리시설 요구효율을 산정하였으며 현재 하수처리장의 하수처리를 고려하여 간이 CSOs 처리시설의 효율을 71.48%로 하여 설계하였다.
자연하천에서 오염물질의 혼합 거동은 비균일한 지형학적 요인으로 인해 매우 복잡한 특성을 나타낸다. 일반적으로 오염물질 거동 모델링에서는 수체에서의 혼합을 Fick의 법칙에 따라 유속에 의한 이송과 난류에 의한 확산으로 계산하고, 국부적인 정체현상 등에 의한 non-Fickian 혼합을 야기하는 하천의 특성을 기하학적 지형 형상으로 구현하여 실제 현상에 근접한 혼합 거동을 재현한다. 하지만 계산의 효율성을 위하여 모델링의 차원을 낮추는 경우, 하천의 지형을 경계조건으로 고려할 수 없게 된다. 특히, 1차원 모델링의 경우 하천의 비균일성을 무시하고 1개의 유선으로 간주하며, 이 경우 non-Fickian 물질이동 해석을 위한 추가적인 현상학적 해석이 필요하다. 지난 50년간, non-Fickian 물질이동 해석을 위한 다양한 현상학적 모형이 제시되어 왔다. 하천을 흐름영역과 정체영역으로 구분하고 두 개의 영역 사이의 물질교환 속도를 모델링하거나, Random walk 개념으로 물질이 이동하는 경우와 이동하지 않는 경우를 확률론적으로 모델링하거나, 물질이 정체되었을 때 다시 빠져나오는 시간을 모델링하는 경우가 그 예이다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시한 음함수 형태의 현상학적 모형을 기반으로, 수치적 반복계산 없이 상류 경계에서 임의의 형태의 농도곡선(shape-free breakthrough curve)을 갖는 오염물질운(cloud)이 일정 거리를 유하하며 발생하는 변화를 예측할 수 있는 해를 제시한다. 본 연구의 방법론은 추적법(routing procedure)을 활용한 Fickian 혼합 해석, 전달함수(transfer function) 형태의 정체시간분포 해석, 그리고 라플라스 도메인에서의 해석해 유도를 포함한다. 본 연구에서 제시된 해는 2020년 경상북도 김천시에 위치한 감천의 4.5 km 구간에서 수행한 추적자 실험의 현장 자료를 통해 정확도를 검증하여 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 파랑에너지를 이용하여 항외의 해수를 항내로 유도하여 항내의 해수순환을 향상시키는 방법에 대하여 검토하였다. 파랑에너지를 활용하여 항내의 해수순환을 도모하기 위한 해안구조물로서는 월류제를 채택하여 제주외항에 적용하고 그 효과를 확률적인 관점에서 정량적으로 평가하였다. 월류제를 통한 해수유입량은 파고와 조위에 의하여 결정되는 것으로 가정하였으며 해수유입율과 파고 및 조위간의 함수관계는 수리모형실험 결과로부터 구하였다. 파랑수치모형의 후산자료와 검조소의 조위관측자료로부터 계산된 파고와 조위의 확률분포로부터 월류제를 통한 해수유입량의 확률분포를 구하는 방법을 제시하여 제주 외항에 적용한 결과 월류제를 통한 유량의 확률분포는 Gamma 함수에 근접하는 것으로 나타났으며 월류제의 최적위치에 대해서도 논의하였다. 그리고 월류제의 유무에 따른 항내오염확산을 계산하여 월류제에 의한 항내수질정화효과를 평가하였다.
본 논문에서는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model) 기반의 음성 인식 시스템에서 소음에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여, 관찰 확률 스무딩(observation probability smoothing) 방법을 제안하고, 자동차 소음하에서의 음성 인식에 적합한 소음처리 기법을 실험을 통해 제시한다. 제안된 관찰 확률 스무딩 방법은 입력되는 음성의 특징벡터가 소음에 오염되어 양자화(vector quantization) 과정에서 적절한 코드워드(codeword)가 아닌 다른 코드워드로 양자화됨으로써 발생하는 인식성능 저하를 막기 위하여, 각각의 코드워드와 거리가 가까운 코드워드들의 관찰 확률값을 높여주는 방법이다. 이 밖에 자동차 소음에 대한 대처 방안으로 특징 벡터의 거리 측정시의 리프터(lifter) 사용, 고역 통과 필터(high pass filter) 사용, 스펙트럴 차감법(spectral subtraction) 사용 등의 성능을 평가한다. 인식 실험은 자동차 정지 중과 주행 중의 두 가지 상황에서 녹음된 한국어 단독 숫자음과 명령어 14단어에 대해 수행하였으며, 정지 중 97.4%와 주행 중 59.1%의 인식률로부터, 제안된 관찰 확률 스무딩 방법과 리프터, 고역 통과 필터, 스팩트럴 차감법의 소음 처리 기법을 추가한 결과, 정지 중 98.3%와 주행 중 88.6%의 인식률을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 배경 잡음 환경에서 배경 잡음에 의해 저하된 음성 신호의 명료도를 soft decision 기반의 음성 부재 확률을 이용하여 음성 강화 이득을 수정함으로써 음성의 명료도를 보다 향상시키는 기법을 제안한다. 배경 잡음 환경에서 저하된 음성의 명료도를 향상시키기 위한 기존의 음성 강화 기법으로써 soft decision을 이용하여 오염된 음성 신호로부터 깨끗한 음성 신호만 증폭시키는 알고리즘이 제안되었다. 기존의 음성 강화 기법 보다 음성 구간과 비음성 구간 및 전이 구간에서 강인한 음성 강화 이득을 추정하기 위하여 soft decision 기반의 음성 부재 확률 (Speech Absence Probability)을 음성 강화 이득에 통합한 음성 강화 이득 수정 알고리즘을 제안한다. 제안된 음성 강화 기법의 성능은 다양한 배경 잡음 환경에서 ITU-T P.800의 주관적인 음질 측정 방법인 (Comparison Category Rating) 테스트에 의해서 평가되었으며, 기존의 음성 강화 기법과 비교하여 향상된 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.
푸드 프린터는 반드시 식품의약품안전처의 허가를 받은 식용 잉크 카트리지를 사용해야한다. 잉크 카트리지의 정품 여부를 판독하기 위해 2D 바코드를 사용하는데 색소가 열압력에 의해 발산하여 인쇄가 되기 때문에 바코드에 오염이 발생한다. 본 논문에서는 라떼 아트 프린터에서 식용 색소 분진에 의한 정품 인증 바코드의 오염 문제를 해결하고자 다양한 모폴로지 연산에 기반한 전처리(pre-processing) 알고리즘을 제안하였다. 오염된 바코드 이미지들을 QR코드 리더기로 인식시키기 전에 본 알고리즘을 적용하면 기존의 리더기 대비 인식이 가능한 오염도가 25%에서 40%로 증가함을 알 수 있었으며 45%의 오염도에서도 50%의 확률로 인식이 되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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