최근 컴퓨팅 환경의 급격한 발전과 다양화는 소프트웨어 외부 환경의 복잡성과 변화를 야기시켰으며, 소프트웨어는 예상하지 못한 외부 환경 변화에 직면하였을 때, 지속적으로 서비스의 제공과 동시에 동적 변경에 대한 적응 능력을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 외부 환경의 변화를 인식하고, 대안을 선택하기 위해 '어떻게' 적응하도록 할 것 인가에 대해 모델을 이용한 적응 매카니즘을 제안하며, 시스템이 고려해야 할 컨텍스트 정보들을 모델링을 통하여 소프트웨어가 행위를 변경할 때 이용할 수 있도록 모델링 기법과 모델 기반 자가 적응형 프로세스를 제안한다. 또한, 프로세스를 이용하여 동작하는 모델 기반 자가 적응 시스템의 일반적 모듈들을 제시하고. 그 유효성을 확인하기 위하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 취득된 음성 신호에서 잡음을 제거하기 위한 방법으로 사용되는 이진 마스크 분류 모델의 적응과정에 대해 다루고자 한다. 기존 연구결과에 의하면, 잡음 환경 데이터에 이진 마스크 기법을 적용하면 음성 명료도를 향상시킬 수 있다고 알려져 있다. 하지만 이진 마스크 분류 모델 학습 시 테스트 환경 데이터가 포함되어야 한다는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 새로운 잡음 환경에서 이진 마스크 분류 모델을 적응하기 위해, 음성 인식에서 널리 사용되는 화자 적응 기법인 eigenvoice 방법을 적용하고자 한다. 실험결과에서는 모델 적응에 사용되는 데이터량에 따른 성능을 정검출율과 오검출율 관점에서 평가하였고, 그 결과 새로운 잡음 환경에서 데이터량을 증가시켜 모델을 적응함으로써 향상된 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 알콜중독가정에서 성장한 성인자녀들의 적응도에 영향을 미치는 요인들간의 인과관계를 설명해줄 수 있는 이론적 인과관계모델을 개발하고 그 모델의 적합 성(fit of the model)에 대해 연구되었다 본 연구의 이론적 인과관계모델은 가족 체계이론 대응이론 사회지원이론, 그리고 사회학습이론에 기초를 두고 개발되었다. 본 연구자에 의해 개발된 이론적 인과관계모델은 표보의 특성을 좀 더 적절하게 설명할 수 있고 모델의 적합 성을 증진시키기 위해 수정된 인과관계모델을 바탕으로 연구되었다. 본 연구의 결과를 요약 하면 다음과 같다. 1) 사회적지원의 이용성을 인식하는 성인 자녀들의 경우 정서적으로 불 안정한 상태를 초래했으며 ;2) 사회적지원은 삶에 대한 적응도에 긍정적인 영향을 미쳤고; 3) 정서적으로 안정된 성인자녀들의 경우 글의 삶에 좀 더나은 적응도를 나타내는데 영향을 미쳤다 본 연구에서는 또한 사회적지원과 성인자녀들의 정서적 상태간의 부정적 인관관계에 대해 논의 되었으며 본 연구의 결과를 바탕으로 상담현장에서의 실제 활용에 대해서도 논의 되었다.
준 캐시(quasi cache)는 데이타 캐시 방법의 일종으로 엄격한 일관성이 아닌 약한 형태의 일관성을 적용함으로써 캐시 일관성 유지 비용을 줄이는 방법이다. 그러나 준 캐시 또한 갱신이 빈번한 환경에서는 기존 캐시와 같이 일관성 유지를 위한 통신 비용이 커질 수 있다. 이 논문에서는 준 캐시의 기본 모델을 살펴보고, 기본 모델에 적응적인 기법을 적용한 모델을 제시한다. 또한 실험을 통해 갱신이 빈번한 환경에서는 적응적 모델이 기본 모델보다 더 작은 통신 비용으로 캐시 일관성을 유지할 수 있음을 보인다.
이 글에서는 퍼지제어기의 기본 구성에 대해 간단히 다루고 모델에 근거해 다음 제어상태를 예견해 내는 제어기법인 모델참조 적응을 기반으로 한 적응 퍼지제어에 대해서, 그리고 신경회로망을 이용한 퍼지제어기의 파라미터의 조정과 클러스터링을 통해서 퍼지규칙을 예측하는 적응 퍼지제어기에 대해서 살펴보았다.
본 논문에서는 VPI 환자 음성을 정상인 음성으로 복원하기 위한 기술의 단계로서 효과적인 VPI 음성 인식 기술을 소개한다. 소량의 VPI 환자 음성을 모델 적응에 효과적으로 사용하기 위해 정상인의 모의 음성을 이용하여 화자 적응을 위한 사전 모델로 이용하는 기법을 제안한다. MLLR 기법을 이용한 화자 적응을 통해 평균 83.60%의 인식률을 보이고, 모의 음성 모델을 화자 적응의 사전 모델로 이용함으로써 평균 6.38%의 인식률 향상을 가져온다. 음소 인식 평가 결과는 제안한 화자 적응 방식이 대폭적인 음성 인식 성능 향상을 가져오는 것을 증명한다. 이러한 결과는 본 논문에서 제안하는 모의 음성 모델을 이용한 화자 적응 기법이 대량의 VPI 환자 음성을 취득하기 어려운 조건에서 보다 향상된 성능의 VPI 환자 음성 인식기를 구축하는데 효과적임을 입증한다.
본 연구는 관성의 변화에 견실한 피드포워드 적응 위치제어기를 제안한다. 제안된 피드포워드 적응 위치제어기는 PI 위치제어기에 피드포워드와 기준모델 적응제어기를 추가한 구조를 가진다. 제어기의 특징은 과도상태에서 적응제어기가 위치오차와 기준모델의 속도 정보를 이용하여 피드포워드 이득을 조정한다. 이것은 과도응답 특성을 향상시키고, 정상상태의 수렴 시간을 개선시킨다. 위치 오차에 속도의 정보를 받아들여 기존의 Pl 위치제어 및 기준모델 적응제어에 비하여 속응성이 우수하다. 그리고, 적응제어기에 규준화 함수를 사용하여 입력크기에 대해 출력신호가 일정한 응답특성을 가지도록 하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 피드포워드 적응 위치제어기 동작의 타당성을 보였다.
본 연구에서는 차량용 슈퍼차져의 원심압축기 출구 공기 유량을 제어하기 위한 모델 기반 적응 제어기를 설계하였다. 원심압축기 모델은 운전 동특성을 확인할 수 있는 해석적 기반으로 개발하였으며, 개발된 모델은 실험과의 검증을 통해 타당성을 확인하였다. 모델 기반 적응제어는 압축기 모델과 적응 제어기로 구성되었다. 피드백 제어는 시스템 파라미터의 변화에 견실 제어가 가능하지 않지만, 적용된 적응 제어는 시스템 파라미터의 변화에 견실 제어가 가능하다. 결론적으로, 모델 기반 제어는 제어 요구 유량에 제어가 이루어지며, 또한 시스템 파라미터가 변화해도 피드백 제어에 비해 견실한 제어가 이루어지는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 구조, 행위, 리소스, 환경의 여러 관점을 적용한 다양한 모델들을 이용하는 적응 프레임워크를 제안한다. 또한, 대상 시스템에 대해 앞에서 언급한 4 가지 모델을 위한 모델링 방법론과 각 모델링 요소들에 대한 효과적인 표기법을 제시하였다. 다양한 모델들을 통해 시스템의 구성 요소들 간의 관계 구조와 시스템의 계층적 상태와 행위 정보, 실행 환경을 구성하는 시스템 의존적인 요소 및 독립적인 요소까지의 정보들이 표현된다. 이들 모델간의 유기적인 상호 운용으로 통합적인 추론과 보다 정확한 평가가 가능하다. 이를 통해 시스템은 예상치 못한 변화에 대해 통합된 관점의 더욱 정확한 진단과 반영할 수 있다. 이를 기반으로 다양한 수준에서 적응 동작의 조절을 수행함으로써 하이브리드하고 보다 확장된 적응이 가능해진다. 논문에서 정의한 모델과 제안 프레임워크는 다른 도메인으로 재사용이 가능하다. 제안 시스템은 평가를 위해 프로토타입을 구현하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였으며, 그 기능과 유효성을 확인하였다.
고정익 항공기의 수학적 모델이 잘 알려져 있음에도 불구하고, 넓은 비행 영역에서 모델링 오차를 고려하여 설계 제어 성능을 달성하기 위한 다양한 연구가 있다. 본 논문은 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용한 모델-참조 적응 제어 법칙과, 이를 이용한 고정익 무인항공기의 피치 자세 제어에 대한 연구를 소개한다. 또한 모델-참조 적응 제어의 기준 모델을 모델의 동특성에 기인하여 결정함으로써 성능지표를 제시한다. 설계한 적응 법칙의 성능은 시뮬레이션과 비행실험을 통해 검증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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