• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.253.2-253
• /
• 2001

• The Korean Journal of Rheology
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.11-29
• /
• 1996

스크류 채널 내에 주기적을 배리어를 설치함으로써 단축 스크류 압출 공정에서의 혼합 성능이 높여질수 있음이 S.J. Kim과 T.H. Kwom에 의해 밝혀진 바있다. 그들은 이새 로운 스크류를 통한 혼합이 카오틱하는 점으로부터 이 새로운 스크류를 카오스 스크류라고 명명했다. 우리는 카오스 스크류가 장착된 단축 압출공정에서 역학계 이론과 혼합운동학을 연계하여 연구를 수행하였다. 포인카레 단면을 통한 연구로부터 우리는 배리어의 배열이 islan의 크기에 대단히 밀접하게 관련되어 있음을 발견하였다. 연속적인 쉘 변형은 카오틱 유동에서 유체 요소를 지수 함수 형태로 늘이는 늘임과 접힘으로 이루어진 카오틱 혼합 메 카니즘을보여준다. 유체요소의 국부 늘임은 원리상으로는 계산되어질수 있으나 수치 해석상 의 어려운 점이 있다. 정규 유동에서와 달리 카오틱 유동에서는 입자 추적이 Runge-Kutta 적분중의 시간간격에 대단히 민감하다. 그래서 실제 사용될수 있는 시간 간격에 의해 계산 된 국부 늘임율 및 혼합효율의 정확도가 보장되어지지 않는다. 이러한 점들을 고려하여 우 리는 새로운 혼합 척도로 $\sigma$z를 제안하는데 이값은 비교적 긴 유체선분이 채널방향을 따라 늘어나는 비에 관련된 값이다. 배리어 영역의 길이가 짧을수록 $\sigma$z는 큰값으로 나타나지만 포인카레 단면에 의한 연구에 따르면 배리어의 주기가 너무 짧다면 두 개의 거대한 island 가 존재하는 것으로 밝혀졌다. 그리고 이러한 사실은 유체요소의 늘임비가 크다는 것이 항 상 좋은 혼합성능을 뜻하는 것은 아니라는 점을 보여준다. 이러한 관점에서 볼 때 혼합 스 크류를 설계하는데 있어서는 포인카레 단면을 병행하여 ${\sigma}_z$의 값을 사용하는 것이 바람직할 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.34 no.6
• /
• pp.503-518
• /
• 2007

Normalization transforms one parent genotype to be consistent with the other before crossover. In this paper, we explain how normalization alleviates the difficulties caused by non-synonymously redundant encodings in genetic algorithms. We define the encodings with maximally non-synonymous property and prove that the encodings induce uncorrelated search spaces. Extensive experiments for a number of problems show that normalization transforms the uncorrelated search spaces to correlated ones and leads to significant improvement in performance.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
• /
• 1996.05a
• /
• pp.85-93
• /
• 1996

비선형 해석의 중요성이 증가하고 있는 혼합형 고체 추진제의 비선형거동중 재료비선형에 대한 거시적/미시적 현상을 설명하고, 그 주요한 원인으로서 Mullin 효과와 결합제/충전미립자 사이의 접착분리(Dewetting)를 주로 고찰하였다. 이를 응용한 지금까지의 비선형 구성방정식의 개발동향을 검토하여 비교하였으며 최근에 제시되고 있는 손상변수를 분석하였다. 여러 변형률 크기에 대한 응력이완 모듈러스 실험을 통하여 변형률 크기가 손상변수로서 적합하지 않음을 보였으며, 변형률 크기에 따라 모듈러스의 저하가 크기 때문에 비선형 점탄성 해석이 중요한 문제임을 제시하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.8B no.3
• /
• pp.311-318
• /
• 2001

본 논문에서는 중첩되는 영상사이의 평면 투영 변환을 구하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 정규상관과 직사각형-사변형 평면 투영 변환에 기반 한다. 블록 정합을 이용하여 전역 이동을 계산하고, 중첩되는 영역의 정규 상관 계수 값을 최대로 하는 4개의 대응점을 찾기 위하여 가우시안 영상 피라미드에서 SA(simulated annealing) 알고리즘을 사용하였다. 이들 대응점에서 직사각형-사변형으로의 사상을 이용하여 평면 투영 변환을 계산하고, 마지막으로 중첩되는 영역의 RGB 컬러 값을 선형 가중치에 의해 혼합하였다. 실험으로 세 장의 영상을 한 장읠 큰 모자익 영상으로 합성하는 결과를 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.25 no.12A
• /
• pp.1787-1795
• /
• 2000

이 논문에서는 레일레이 감쇄 채널에서 타이밍 또는 위상 오류를 갖는 혼합 간섭 제거 기법을 이용한 DS/CDMA 시스템의 평균 비트 오류 확률을 분석한다. 유도한 결과를 타이밍 또는 위상 오류를 갖는 일반 상관 수신기의 평균 비트 오류 확률과 비교 분석한다. 평균 비트 오류 확률은 정규 근사법을 이용하여 유도하며, 칩 시간에 대한 타이밍 오류의 비, 위상 오류의 정도, Eb/No에 따라 혼합 간섭 제거 기법을 이용한 수신기의 성능을 분석한다. 혼합 간섭 제거 기법을 이용한 수신기의 평균 비트 오류 확률은 타이밍 또는 위상 오류에 의해 증가하나 타이밍 또는 위상 오류가 작은 경우 오류가 없는 일반 상관 수신기에 비해 성능이 크게 개선된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.39 no.1
• /
• pp.64-68
• /
• 2020

In a conventional speech recognition system using Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model (GMM-HMM), the cepstral feature normalization method based on pole filtering was effective in improving the performance of recognition of short utterances in noisy environments. In this paper, the usefulness of this method for the state-of-the-art speech recognition system using Deep Neural Network (DNN) is examined. Experimental results on AURORA 2 DB show that the cepstral mean and variance normalization based on pole filtering improves the recognition performance of very short utterances compared to that without pole filtering, especially when there is a large mismatch between the training and test conditions.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.790-794
• /
• 2008

본 연구에서는 국내 분단위 강우자료(MMR)를 이용하여 시간해상도에 따른 강우의 공간상관구조 특성을 검토하였다. 이러한 특성을 파악하기 위해 이변량 혼합분포를 이용하여 강우를 모형화한 후 정규분포와 대수 정규분포를 고려하여 시간해상도별로 공간상관함수를 유도하고 그 변동특성을 파악하였다. 또한 분단위 강우 자료를 호우 발생 특성별(태풍, 장마, 대류성 강우)로 분류하여 이에 대한 공간상관함수를 각각 유도하였다. 이때 시간해상도를 고려하기 위한 대상 집성시간은 1, 2, 3, 5, 10, 30, 60분이고, 대상지점은 중부지역의 27개 우량관측소 지점을 이용하였다. 그 적용 결과 분단위 강우자료의 경우 무강우 자료의 영향이 상대적으로 매우 크게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 공간상관거리는 적용 분포형, 호우 발생 특성에 따라 차이가 있지만 1분의 경우 약 $9{\sim}15km$, 60분의 경우 약 $21{\sim}53km$인 것으로 파악되었다. 또한 강우의 집성시간이 길어질수록 공간상관특성이 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 공간상관거리가 길어짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 분단위 강우자료의 관측소 밀도가 시단위 강우자료 관측소에 비해 상대적으로 매우 적음을 나타내며, 분단위 강우자료를 이용하여 지점빈도해석과 같은 공간적인 특성을 분석할 경우 적절한 개선방안이 제시되어야함을 의미하는 것이기도 하다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.174-174
• /
• 2005

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.40 no.12
• /
• pp.943-956
• /
• 2007

Among various statistics, the spatial correlation function, that is "correlogram", is frequently used to evaluate or design the rain gauge network and to model the rainfall field. The spatial correlation structure of rainfall has the significant variation due to many factors. Thus, the variation of spatial correlation structure of rainfall causes serious problems when deciding the spatial correlation function of rainfall within the basin. In this study, the spatial rainfall structure was modeled using bivariate mixed distributions to derive monthly spatial correlograms, based on Gaussian and lognormal distributions. This study derived the correlograms using hourly data of 28 rain gauge stations in the Keum river basin. From the results, we concluded as following; (1) Among three cases (Case A, Case B, Case C) considered, the Case A(+,+) seems to be the most relevant as it is not distorted much by zero measurements. (2) The spatial correlograms based on the lognormal distribution, which is theoretically as well as practically adequate, is better than that based on the Gaussian distribution. (3) The spatial correlation in July exponentially decrease more obviously than those in other months. (4) The spatial correlograms should be derived considering the temporal resolution(hourly, daily, etc) of interest.