본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.
본 논문에서는 최대 우도 기반 파라미터 생성 알고리즘을 적용하여 인공 신경망의 출력인 음향 파라미터 열의 정확성 및 자연성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 인공 신경망의 출력으로 정적 특징벡터 뿐 만 아니라 동적 특징벡터도 함께 사용하였고, 미리 계산된 파라미터 분산을 파라미터 생성에 사용하였다. 추정된 정적, 동적 특징벡터의 평균, 분산을 EM 알고리즘에 적용하여 최대 우도 기준 파라미터를 추정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 파라미터 생성 시 동적 특징벡터 및 분산을 함께 적용하여 시간축에서의 자연성을 향상시켰다. 제안된 알고리즘의 객관적 평가로 MCD, F0 의 RMSE 를 측정하였고, 주관적평가로 선호도 평가를 실시하였다. 그 결과 기존 알고리즘 대비 객관적, 주관적 성능이 향상되는 것을 검증하였다.
MT 탐사자료의 역산에 있어서 지하의 전기비저항과 함께 정적효과를 파라미터로 설정하여 동시 역산을 수행하는 알고리듬을 하나의 지하구조 모델에 각기 다른 양의 정적효과를 포함시킨 4개의 자료에 대하여 적용시키고 이를 정적효과가 전혀 고려되지 않은 경우와 비교하여, 3차원 역산에서 정적효과가 미치는 영향 및 그 특성에 대하여 분석하였다. 일반적으로 현장자료에 정적효과가 어느 정도 포함되어 있는지에 대한 사전 정보가 전혀 없으므로 역산과정에서 이를 조절하는 trade-off 파라미터의 적절한 선택이 매우 중요하며, 본 연구에서는 모델의 smoothness와 static shift의 양을 조절하는 각각의 파라미터의 크기를 매 반복마다 구하는 알고리듬을 동시역산에 적용하였으며 4개의 이론자료에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다. 정적효과가 포함된 자료에 대하여 정적효과를 고려하지 않은 역산(기존의 MT 역산)에서는 지표 block의 전기비저항을 바꿔 역산 스스로가 정적효과를 유발하려는 경향을 보였으며 이의 결과로 저주파수에서는 상당한 정적효과를 발생시켜 정적효과가 그리 크지 않은 경우 심부구조를 어느 정도 규명해 내는 것으로 나타났다. 그러나 고주파수에서는 이들 지표 block의 영향이 주파수에 무관하지 않게 되어 정적효과를 포함하는 자료의 겉보기 전기비저항과 위상을 동시에 만족시키지 못하게 된다. 그러나 정적효과를 파라미터로 하는 동시역산의 경우, 매우 심한 정적효과를 포함하는 자료에 대해서도 지하구조를 매우 정확히 영상화 하는 것이 가능하였다.
부하 모델링을 위해서는 구성요소기반 부하모델링과 측정기반 부하모델링 두 가지 방법이 사용된다. 구성요소기반 부하모델링은 모선에 부하의 구성비에 기반으로 하는 부하모델 기법이고, 측정기반 부하모델링은 부하가 설치된 모선의 전압과 소비전력의 측정값으로부터 관계를 수학적으로 모델링하는 기법이다. 본 논문에서는 부하모델을 위해 복합부하모델이 적용되었다. 복합부하모델은 정적부하모델과 동적부하모델을 모두 포함하고 있으며, 정적부하모델로서는 ZIP 모델이 사용되고, 동적 부하모델로는 유도전동기 모델이 사용되었다. 측정기반 부하모델의 파라미터 추정을 위해 TSAT(trensient security assessment tool) 프로그램으로부터 얻은 측정데이터를 이용해 파라미터 추정을 한다. 또한 사용자 편의를 위한 GUI(graphical user interface)의 적용을 통한 부하모델 파라미터 추정 프로그램을 개발하였다.
본 논문은 천이 검출기를 이용하여 아날로그-디지털 변환기(ADC)의 정적 파라미터를 테스트 하는 내장 자체 테스트 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 ADC의 정적 테스트에서 가장 널리 사용되는 히스토그램 방법을 대체할 수 있다. 입력되는 테스트 신호는 상향 램프 신호를 사용하며 오프셋, 게인, INL(Integral Non-Linearity), DNL(Differential Non-Linearity)과 같은 정적 파라미터를 테스트 할 수 있다. 제안하는 방법은 실제 테스트 환경에서 랜덤 노이즈에 의해 발생할 수 있는 천이 구간 문제를 해결할 수 있으며, 테스트 스펙으로 주어지는 오차 허용 범위의 다양한 경우에 대해서 효율적으로 테스트를 수행할 수 있다. 실험 결과는 제안하는 방법이 정적 테스트를 올바르게 수행하는 것과, 기존 방법에 비해 하드웨어 오버헤드가 줄어드는 것을 보여준다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 컴퓨터 시스템의 물리적인 공간을 확장시켰으며, 보다 동적인 분산 시스템으로 이끌었다. 이러한 환경에서는 다양한 디바이스와 자원 그리고 사용자 요구사항에 대한 새로운 QoS 파라미터가 요구되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적합한 정적 QoS 파라미터와 동적 QoS 파라미터를 정의한 새로운 하이브리드 QoS 관리 모델을 제안하였다. 제안한 시스템 구성은 분산된 형태로 종단간 QoS 제어 및 관리할 수 있도록 클라이언트 측에는 QoS 제어 관리를 위한 모듈(QoS CMM), 서버 측에 QoS 관리 모듈(QoS MM), 그리고 중앙형 QoS 제어 및 관리를 위한 자원 QoS 관리 모듈(RQoS MM)을 구성하였다. 정적 QoS 파라미터는 자원 QoS 관리 모듈에서 처리하며, 동적 QoS 파라미터에 대한 전체적인 QoS 제어는 QoS CMM에 의해 다자간 통신의 경우에 서버 측의 부담을 최소화 시킬 수 있도록 하였다. 끝으로, 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 기반 애플리케이션으로 클라이언트 단말형태인 데스크탑 PC, 노트북, PDA에 따른 멀티미디어 서비스 수행 결과 화면을 보였다.
한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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pp.35-39
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1997
본 연구에서는 음소를 인식의 기본단위로 하는 한국어 단어인식 시스템의 인식정도를 개선하기 이해 각 음소의 시간방향의 정보를 포함하고 있는 동적특징인 회귀계수와 K-L(Karhunen-Loeve)변환으로 얻은 특징파라미터(이하 K-L계수라 함)를 이용하여 음소인식과 단어인식 실험을 수행한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위해 먼저 파열음을 대상으로 정적 특징과 파라미터인 멜-켑스트럼(Mel-Cepstrum)과 동적 특징 파라미터인 회귀계수(Regressive Coefficient) 와 K-L 계수(Karhunen-Loeve Coefficient)를 추출하여 음소 인식실험을 수행하였다. 그 결과 멜-켑스트럼을 사용한 경우 39.84%, 회귀계수를 사용한 경우 48.52%, K-L계수를 사용한 경우 52.40%의 인식률을 얻었다. 이를 참고로 각각의 특징 파라미터를 결합하여 인식실험한 결과 멜-켑스트럼과 K-L계수를 사용한 경우 47.17%,멜 -켑스트럼과 회귀계수의 경우 60.11%,K-L계수와 회귀계수의 경우 60.35%, 멜-켑스트럼과 K-L계수 , 회귀계수를 사용한 경우 58.13%를 인식률을 얻어 동적특징인 K-L 계수와 회귀계수를 사용한 경우와 멜-켑스트럼과 회귀계수를 사용한 경우가 높은 인식률을 보였으며 이를 단어로 확장하여 인식실험을 수행한 결과 기존의 특징 파라미터를 이용한 경우보다 높은 인식률을 얻어 동적 파라미터의 유효성을 확인하였다
비디오는 상당히 많은 정보를 함축적으로 포괄하는 있는 자원이다. 하지만 비디오의 내용물을 처리하고 이해하기에는 많은 어려움이 있다. 모자이크라고 하는 것은 연속적인 영상들로부터 정합 하여 하나의 새로운 영상을 생성함을 일컫는다. 그러므로 모자이크 영상을 통해서 비디오의 많은 정보들을 효과적으로 표현해 줄 수 있다. 본 논문에서는 모자이크 구축을 위해 이동하는 카메라를 통해 입력을 받아 모자이크 영상을 생성하는 방안을 제시한다. 정적 모자이크 구축을 위해 두 영상간의 방향 벡터만큼 이동 후 차 영상을 계산하여 구축하는 방안을 제시한다. 동적 모자이크 구축을 위해 움직이는 카메라와 동적 객체의 파라미터를 모호성을 방지하기 위한 알고리즘을 제시하고, 동적 객체 판별을 위한 영역 분할 기법에 대하여 제시한다.
모자이크 영상은 연관성 있는 비디오 프레임이나 정지 영상들을 합성하여 하나의 새로운 영상을 생성하는 것으로서 영상의 정렬, 통합 그리고 중복성에 대한 분석으로 수행된다. 본 논문에서는 효율적인 비디오 데이터 베이스 구축을 위하여 카메라와 객체 파라미터를 이용한 계층형 영상 모자이크 시스템을 제시한다. 모자이크 영상 생성의 빠른 계산 시간과 정적 및 동적 영상 모자이크 구축을 위하여 트리 기반 영상 모자이크 시스템을 구축한다. 카메라 파라미터를 측정하기 위하여 최소사각형 오류기법과 어파인 모델을 이용하였다. 객체의 추출을 위하여 차영상, 매크로 블록, 영역 분할과 4분할 탐색 기법들을 제시하여 사용하였다. 또한, 동적 객체 표현을 위하여 동적 궤도 표현 방법을 제시하였고, 완만한 모자이크 영상 생성을 위하여 블러링을 이용하였다.
최근 실측 데이터를 이용한 측정기반의 부하모델링이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 교내에 설치된 PMU를 이용하여 취득된 데이터를 이용하여 정적 부하모델링을 수행한 결과를 보인다. 정적부하모델링에는 ZIP모델링이 사용되었으며, 고려대학교 주배전실의 22.9kV 부하단 취득 데이터를 사용하였다. 파라미터 추정기법은 최소제곱법(Least Square Method)을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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