• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
• /
• pp.99-104
• /
• 1998

한국어의 자연스러운 음성합성을 위해 280문장에 대하여 남성화자 1명이 발성한 문음성 데이터를 음운 세그먼트, 음운 라벨링, 음운별 품사 태깅하여 음성 코퍼스를 구축하였다. 이 문 음성 코퍼스를 사용하여 음운환경, 품사 뿐만 아니라 구문 구조에 이하여 음운으 lwlthrtlrks이 어떻게 변화하는가에 대하여 xhdrPwjrdfmh 분석하였다. 음운 지속시간을 보다 정교하게 예측하기 위하여, 각 음운의 고유 지속시간의 영향이 배제된 정규화 음운지속시간을 회귀트리를 이용하여 모델화하였다. 평가결과, 기존의 회귀트리를 이용한 음운지속시간 모델에 의한 예측오차는 87%정도가 20ms 이내 이었지만, 정규화 음운 지속시간 모델에 의한 예측 오차는 89% 정도가 20ms 이내로 더욱 정교하게 예측되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
• /
• pp.899-902
• /
• 1999

본 논문에서는 다수 반송자에 의해 일어나는 산란현상을 고려한 반송자-반송자 산란(CCS) 이동도 모델을 구현하였다. 구현된 CCS 이동도 모델을 검증하기 위해 N/sup ＋/P 접합 다이오드에 대해 모의실험 한 후 MEDICI와 비교한 결과 장벽전위인 0.9〔V〕 미만과 이상에서 각각 2%와 6% 정도의 상대오차를 보였다. BJT의 콜렉터에 30〔V〕를 인가한 후 베이스 전압을 0.8〔V〕까지 증가시켜 모의실험 한 결과 베이스 전압베이스 전류 및 베이스 전압-컬렉터 전류 특성은 각각 4.41%, 6.10%의 최대 상대오차를 보였다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.155-161
• /
• 2005

본 논문에서는 MRAS 퍼지제어를 이용한 회전자 시정수 추정 기법을 제안한다. 회전자 자속을 추정하는 방법은 기준모델과 적응 회전자 모델을 이용한다 이 두 모델은 MRAS의 형태로 구성되며 두 모델의 오차를 영으로 근접하게 제어한다. 두 모델의 파라미터가 정확하면 동일한 결과를 얻는다. 그러나 회전자 시정수의 추정이 정확하게 이루어지지 않으면 두 회전자 자속의 추정은 서로 다른 각도를 가지게 된다. 두 모델의 오차와 오차 변화분을 입력으로 퍼지 제어기를 이용하여 회전자 시정수를 추정한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.115-115
• /
• 2019

하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 항공우주시스템공학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.9-15
• /
• 2023

인공위성의 축소 열모델 생성 작업은 궤도 열해석의 시간 단축과 발사체 연동 열해석 수행을 위해 인공위성 제작 프로젝트에서 반드시 한 번 이상 수행하게 된다. 축소 열모델 생성 방법은 여러가지가 거론되고 있지만, 실무적으로는 직관적이면서도 편리한 등온격자생성법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 아직까지 등온격자생성법의 자동화에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 온도 허용오차와 고정 노드를 고려한 등온격자생성법 기반 위성 축소 열모델 자동 생성 방법을 제안하였다. 서로 다른 세 가지의 온도 허용오차 케이스를 이용하여 방법론을 검증하였으며, 평균 온도 차이는 ECSS의 축소 열모델 생성 가이드라인(< 2 K)을 만족함을 확인할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제36권2호
• /
• pp.165-171
• /
• 2012

본 연구는 3 축 공작기계에 있어 기하학적 오차가 체적 오차에 미치는 영향을 해석적 방법으로 분석하는데 목적이 있다. 먼저 기하학적 오차가 공작기계의 체적 오차에 미치는 영향을 제시하는 수학적 모델인 오차합성모델에 대해 분석한다. 민감도 분석은 분산 기반의 방법(Variance based method)을 사용하였으며 해석적 방법으로 분석하기 위해 평균 및 분산에 대해 목적 함수의 유형별로 그 해를 제시한다. 마지막으로 3 축 공작기계의 예를 들어 민감도 분석을 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.99-99
• /
• 2018

기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2879-2881
• /
• 2005

본 논문에서는 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수의 새로운 학습방법을 통한 모델링 기법을 제안한다. 모델의 크기와 학습시간을 줄이는 기법으로 클러스터링 기법을 이용한 모델의 초기 파라미터 결정 방법이 있다. 이는 클러스터링 후 이들 파라미터를 다시 모델에 적용하여 모델을 학습하는 순차적 방법으로써 모델의 학습이 끝난 후의 전제부 파라미터가 클러스터링 파라미터와 연관성을 가지지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 오차미분 기반 학습에서는 전제부 초기치가 국부적 최적해에서 벋어나지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자율적으로 클러스터의 수를 추정하며 이들 파라미터를 최적화하며 이를 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 학습을 실시하는 학습기법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 기존의 오차미분 기반 학습을 클러스터링 기반 학습으로 확장하였으며 이를 이용한 모델의 성능을 기존의 연구결과와 비교하여 우수성을 보인다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.479-484
• /
• 2017

독일 DLR (Deutsches Zentrum $f{\ddot{u}}r$ Luft- und Raumfahrt)에서 개발한 NTCM (Neustrelitz TEC model) 전리층 모델은 전리층 지연값을 예측함에 있어서 Klobuchar 모델보다 높은 정확도를 가진다. NTCM 모델은 Galileo의 NeQuick 모델보다 계산 시간이 빠르며, 정확도가 비슷하다. NTCM 모델은 태양 활동 함수의 파라미터로 F10.7을 사용하지만, NTCM-BC (NTCM-Broadcast) 모델은 Klobuchar 모델의 전리층 지연 값을 사용한다. 이러한 이유로 NTCM-BC 모델은 실시간 전리층 지연 보정 모델로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 2009년부터 2014년까지 한반도 내에서 NTCM-BC 모델을 적용하였을 때 수직 전리층 지연 오차 및 사용자 위치 오차를 분석하고 Klobuchar 모델의 결과와 비교하였다. 6년간의 통계에서 Klobuchar 모델 사용 대비 NTCM-BC 모델 적용 시 수직 전리층 지연 오차는 17.7 % 감소하였으며, 수평 위치 정확도는 25.6 %, 수직 위치 정확도는 6.7 % 더 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
• /
• pp.29-34
• /
• 2004

계속 반복하여 실시되는 통계조사에서 조사원은 오차를 발생시키는 주요 요인으로 간주되고 있다 조사원에 의한 오차를 측정하는 방법으로서 조사표 형태별로 조사원, 집락 및 가구 등 변수에 따라 할당하고 선계방법에 따른 추정 값에 대한 효과 및 효과의 분산을 산출하는 모델을 제시한다. 또한 실제 조사모델로부터 품질관리표본을 추출하여 이를 대상으로 리인터뷰를 실시한 결과를 조사원의 인구통계학적 특성별로 분석하고 불일치지수 등을 산출함으로써 오차를 분석하는 방법을 제시한다.