상업용으로 계통에 연계되어 운전되는 대부분의 풍력발전기는 유도발전기가 주로 사용되고 있으며 동기발전기와 다른 양상을 보이고 있어 계통에서의 사고발생 후 정상상태로 복귀할 수 있는 최대의 시간(임계 제거시간)을 이용하여 과도상태를 해석하고 있다. 본 연구에서는 풍력 발전시스템이 연계된 계통에 대해 임계 제거시간에 미치는 요인을 분석하였으며 계통해석 프로그램인 Digsilent Power Factory를 이용하였다. 임계 제거시간에 미치는 요인으로는 연계되는 계통의 단락용량(단락전류). 풍력발전 용량, 풍력발전기 역률, 풍력 발전시스템과 연계되는 계통사이의 전용선 길이, 부하 용량이나 역률 등이 있으며 이들의 변화에 대한 임계 제거시간의 영향을 분석하였다.
본 논문은 잡음 환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환 영역의 표준편차를 활용하여 시간 적응적 임계값을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환영역의 cD1과 cA3의 표준편차 값을 이용하여 임계값을 설정함으로써 음성의 변화에 적응할 수 있도록 하였다. 또한 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하기 위한 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 SNR(Signal to Noise Ratio)과 MSE(Mean Squared Error) 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.
웨이블릿 변환이 소개된 후, 웨이블릿 임계치 기법이 신호의 잡음제거에 중요한 효과를 가져왔다. 그러나 웨이블릿 임계치 잡음제거 기법 역시 불연속점 주위에서 의사깁스 현상을 일으키는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 웨이블릿 발자국 흔적(Wavelet Footprints) 알고리즘을 소개한다. 웨이블릿의 시간영역에서의 특이점들에 의해 남겨진 흔적이라는 의미를 가지는 발자국 흔적의 새로운 개념을 도입하여 불연속 주위의 의사 깁스 현상을 개선하고자 한다. 제안된 알고리즘은 더 일반적인 신호들로 확장되어지고, 신호의 잡음제거와 같은 문제에 효과적인 해법을 제시 할 수 있다.
본 논문에서 제안하는 잡음제거 방법은 hard 임계치 방법의 문제점을 개선한 제로점의 탄젠트 곡선 보간에 의한 잡음제거 기술이다. 자연계에서 관측되는 대기 전기변동량과 같은 신호의 시간적 변동량이나 가상현실을 이용하여 추출한사람의 빠른 움직임의 동작 곡선 등은 실제로 복잡하다. 따라서 이러한 신호의 관측파형에 대하여 변곡점에 대한 특징을 정확히 결정하는 것이 매우 중요하다. 특히 자연계의 측정 신호는 잡음이 포함되어 있어서 잡음을 제거하고 특징을 추출하는 것이 필요하다. 본 논문에서 제안한 새로운 방식에 의하여 잡음을 제거하고 변곡점을 추출하며 종래의 방식인 hard 임계치에 비하여 잡음지수가 5인 경우의 noise II 변곡점 신호에 대하여 SNR이 3.4dB 개선된 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.
ILP마이크로세서를 위한 스테쥴링 과정에서 메모리 명령어가 프로그램의 임계 경로로에 존재할 경우에 이의 스케쥴링은 성능 향상에 중요한 문제 중에 하나이다. 메모리 명령어의 원활한 코드 이동을 위해서는 장애가 되는 명령어들의 메모리 주소간의 의존성의 분석을 필요로 한다. 본 논문에서는 컴파일 시간에 메모리 주소간의 의존성 분석을 통한 성능 향상도를 VLIW환경 하에서 비교한다. 실험결과. 컴파일 시간에 메모리 주소 모호성 제거기를 사용한 경우 16ALU프로세서에서 정수 벤치마크 프로그램에 대해서 기하 평균으로 약 3.6%의 성능 향상이 가능하다.
기존의 웨이블릿 임계치를 이용한 잡음제거 방법은 기저함수가 천이 불변이 되지 않아 불연속점 주위에 의사 깁스 현상을 발생시킨다. 또 논문에서는, 이러한 의사 깁스 현상을 감소시키기 위해 웨이블릿 임치 기법으로 재생성된 웨이블릿 계수의 전변분을 준경도 강화법을 이용하여 최소화하는 방향으로 구현하였다 객관적인 평가는 비실시간상에서 실험하였고 실시간 적용여부는 주위환경의 영향을 고려하여 실시간 신호 획득 보드를 사용하여 확인하였다. 비실 시간의 경우 블록 신호를 예를 들면 기존의 강성 임계치 기법보다 SNR이 2.794dB정도 개선되었고 시각적으로도 불연속점 주위의 의사 깁스 현상이 현격히 감소됨을 확인하였다. 실시간 실험의 경우, 수행시간을 고려하여 반복 횟수를 60번으로 제한한 결과 0.49초의 수행시간이 소요되었고 불연속점 주위의 의사 깁스 현상 역시 제거됨을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 임펄스 노이즈 제거 방범을 제시하며, 노이즈 제거에서 웨이브렛의 시간과 주파수 국부성은 신호의 상세 정보를 포함하고 있으므로, 기존의 방법들에 비해 우수한 결과를 제공한다. 임계치에 의한 노이즈 제거와 웨이브렛에 의한 신호의 slope를 이용하여, 노이즈 제거 효과를 최대로 함과 동시에 원신호의 edge를 인식하도록 하였다. 객관적인 판단을 위해, 테스트 신호고서 HeaviSine과 DTMF를 사용하였으며, 서로 다른 크기를 갖는 임펄스 노이즈를 동일한 시간에 원신호에 중첩하여 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 실제 모바일 환경에서의 멀티미디어 컨텐츠의 요청 패턴을 분석하고 그 결과를 반영한 캐싱 알고리즘을 제안한다. 로그 데이터를 분석한 결과 컨텐츠의 연속적인 요청이 매우 짧은 시간 동안 이루어지는 시간적인 특성을 발견했으며, 컨텐츠의 다른 버전 사이의 요청 시간이 짧음을 통해서 버전별 컨텐츠의 요청이 응집되어 나타남을 확인했다. 제안된 알고리즘에서는 시간적인 특성과 컨텐츠의 인기도 특성을 반영하기 위해 측정 시간 윈도우 내에서 컨텐츠의 요청 횟수를 측정하고, 요청 횟수의 임계값 이상의 컨텐츠에 대해서 유지 시간 단위만큼의 컨텐츠 만료 시간을 정한다. 또한 공간적인 특성을 이용하여 컨텐츠가 캐시에서 제거될 때, 만료시간이 지난 컨텐츠의 다른 버전을 동시에 캐시에서 제거하는 방법을 사용한다 실험 결과 캐시의 크기가 작은 경우 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 $1-5\%$ 정도 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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