인간의 감성을 고려하는 제품의 생산에서 촉감은 인간이 제품을 만질 때 직접적으로 느낄 수 있는 중요한 감각이다. 이러한 촉감의 연구를 위해 직물을 대상으로 직물 표면의 거칠기를 측정하고 해석하였다. 측정된 표면 거칠기를 Fast Fourier Transform 변환하여 직물구조를 분석하는 기준으로 하였다. 각 peak 값들을 분석하여 나온 값이 직물 구조를 수식화하여 사용할 수 있는 좋은 방법이 됨을 알았다. 또한, 실의 잔털량을 측정하여, 잔털량과 인간의 주관적인 감각을 대표하는 값과의 상관관계를 조사하였다. 잔털량이 인간의 주관적인 감각을 객관적으로 표현할 수 있는 한 요소로 사용될 수 있다는 것을 확인하였다.
이 논문은 포퍼의 후기 확률론인 성향적 확률론에 대한 것이다. 포퍼가 확률에 관한 성향이론을 제시한 가장 중요한 동기는 단일 사건에 확률값을 부여하기 위함이었다. 그의 성향이론은 전기와 후기로 나누어지는데, 전기의 이론은 성향을 반복가능한 조건들의 집합으로, 후기의 이론은 성향을 특정 시각에서의 우주의 상태로 설명한다. 이 글은 포퍼의 전기와 후기 성향이론이 성공적이지 않음을 논증한다. 전기 성향이론에 대해서는 가장 좁은 준거집합의 원리의 문제에 부딪혀서 단일 사건에 대하여 객관적인 확률값을 부여할 수 없기 때문이고, 후기 성향이론은 성향을 약한 인과라고 해석하는 문제와 함께 포퍼 자신의 의도와 달리 형이상학적인 이론이 되어버렸기 때문이다.
시제품을 만들어 본 후 대량 생산에 들어가는 여느 공업과는 달리, 조선공업에서는 시제품을 미리 만들어 볼 수가 없으므로 실선의 성능을 미리 추정하는 것은 참으로 중요한 과제 중의 하 나이다. 그 가운데 하나인 저항추진성능을 추정하는 데에는 통계해석 방법이 널리 쓰이고 있다. 여기서 통계해석은 모형시험 결과를 표본자료로 한 통계해석을 말한다. 실선의 저항추진성능을 추정하는 것이므로 실선 속력시운전 자료를 사용하는 것이 좋겠으나, 실선 속력시운전에서 정 확한 값을 얻는다는 것이 거의 불가능하므로 대부분 모형시험 값을 이용하곤 한다. 본 고에서는 기존에 발표된 여러 가지 도표와 회귀식을 요약하여 본 후, 표본자료를 이용하여 새로운 회귀 식을 만드는 과정을 소개하고자 한다.
단일 노드 스펙트럼 센싱과 비교했을 때, 협력스펙트럼 센싱은 스펙트럼 센싱의 신뢰도를 크게 향상 시킬 수 있다. 또한 고유값(Eigenvalue)기반의 스펙트럼 센싱 기법은 에너지 검출 기반의 센싱 기법에 비해 센싱 성능을 제공할 수 있기 때문에 최근 많은 관심을 끌고 있다. 고유값(Eigenvalue)기반의 스펙트럼 센싱 기법의 성능은 smoothing factor (SF)가 증가함에 따라 더 좋은 센싱 결과를 얻을 수 있으나, SF값이 증가함에 따라 더 긴 센싱 시간이 요구된다. 더나가 협력 스펙트럼의 경우, 노드수가 증가함에 따라 더 많은 전송시간이 요구됨으로, 고유값(Eigenvalue)기반의 협력 스펙트럼 센싱의 경우 SF값이 센싱 시간을 결정하는 중요한 요소가 된다. 이에 본 논문에서는 센싱 시간을 증가하지 않고 SF값을 증가시킬 수 있는 고유값 및 중첩기반의 협력 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안된 방식에서는 SF값을 증가시키기 위하여 전송(reporting) 시간을 활용한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 기존 고유값 (Eigenvalue)기반의 센싱기법에 비교하여 더 작은 센싱 시간을 유지하면서 국부(local) 센싱값 및 전체(global) 센싱값을 향상 시킬 수 있음을 보였다.
임상용 모니터의 출력값 중 가장 큰 영향을 주는 것이 휘도이다. 최근 컬러 모니터의 임상용 사용으로 인해 출력값의 보정은 매우 중요하게 관리되고 있다. 색보정 변위의 특성화가 휘도와 동일한 인자로 영향을 주는지 분석하기 위해 사용된 특성화 보정 모델은 GOG모델과 S-curve모델 이다. 두 개의 모델을 통해 모니터의 휘도는 장치의 출력과 직접적인 관계가 있다는 것을 증명하고 동일한 출력에 입력값을 가질 수 있도록 구성하고자 한다. 동일한 출력을 디스플레이 할 경우 동일한 출력값을 얻어야 한다. 그러나 모니터에 따라 서로 다른 출력값을 산출한다. 컬러모니터의 경우는 출력의 안정성에 휘도뿐만 아니라, 색감(R,G,B) 변화가 큰 역할을 수행한다. 본 연구에서는 분석인자 중 대조도에 영향을 주는 인자를 역추적하여 특성화 보정 S-curve모델을 LCD에 적용하였다. 이는 GOG모델을 적용한 CRT와 동일한 결과를 얻었다. 따라서 인자는 CIEXYZ의 결과값과 동일한 인자를 구할 수 있다.
본 논문에서는 HEMT의 산란계수와 DC특성을 측정하여 모델링 변수들을 정확하게 추출하는 방법을 제안하였다, HEMT의 소신호 등가회로 모델링 변수들 중 extrinsic 직렬 저항은 측정한 DC특성을 이용하여 FUKUI 방법으로 구하였고, 다른 모델링 변수들은 HP 8510C Network Analyzer를 사용하여 여러 바이어스에서 측정한 S-parameter를 이용하여 변수 값을 결정하였다. 최적화 과정을 거쳐 얻은 등가 회로의 중요한 변수인 gm값은 실제 측정한 gm값과 0.078%오차만을 보인 반면, 제작자가 제공한 데이터를 이용하여 최적화하여 얻은 gm값은 실제 측정한 gm값과 175.38%나 오차를 보였다. 그러므로 반드시 정확하게 측정하여 얻은 초기 값을 가지고 정확한 변수를 측정할 수 있다는 것과 HEMT 모델링 변수들을 추출하는 과정을 자세하게 제시했다.
강우에 의해 발생되는 토양침식의 정도를 나타내는 강우침식인자의 산정공식은 미국에서 경험적인 방법으로 유도된 식이지만, 전 세계적으로 널리 활용되고 있다. 강우침식인자는 토양침식을 유발하는 호우사상의 지속기간 중에 발생한 총 강우에너지와 30분 최대 강우강도 값을 곱하여 호우사상별로 산정하게 되며, 이 값의 연간 총합이 연강우침식인자가 된다. 최근 강우침식인자에 대한 관심이 국내외적으로 고조되면서 많은 연구 산물이 학계에 보고되고 있다. 본 연구의 목적은 동일 기간, 동일 지점일지라도 연구자에 따라 강우침식인자 값이 달라지는 원인과 그 불확실성을 규명하기 위한 것이다. 이를 위하여 본 연구는 강우침식인자와 관련된 국내외 문헌연구를 토대로 연구방법에 따라 결과값이 달라지는 현상을 분석하고 이에 대한 대안을 제시하고자 한다. 연구결과, 강우침식인자 산정의 불확실성의 가장 큰 인자는 연구자가 사용하는 데이터로서, 5분 단위 이하의 강우자료를 사용하는 것과, 그 이상의 자료를 사용하는 것으로 구분할 수 있었다. 두 번째 중요한 인자는 유효 호우사상의 분류기준을 어떻게 적용하느냐에 있었다. 세 번째는 강우 에너지를 계산할 때 어떤 강우운동에너지식을 적용하는지에 따라 결과값이 달라지는 것을 알 수 있었다. 네 번째는 연구자가 어떤 프로그램을 이용하여 산정했느냐에 따라 차이가 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 다섯 번째 지역단위 강우침식인자 산정시 어떤 공간분포 기법을 적용하느냐에 따라 결과값의 차이가 발생함을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 국내에서 강우침식인자 산정시 연구자들이 적용할 수 있는 표준 계산 절차에 대해서 제안하였다.
무선 정보 환경의 변화에 따라 다양한 정보에 대한 풍족함이 요구되면서 양질의 정보를 정확하고 빠르게 선별하여 획득하는 기술이 점점 중요하게 되었으며, 이러한 페러다임의 요구에 Mobile Agent는 중요한 연구가 된다. 본 논문에서는 Mobile Agent가 가져야 할 보안적 요구사항 중 신뢰할 수 있는 Proxy Server를 이용한 인증을 통해 Sever와 Mobile Agent간의 안전한 통신 방법을 제시하며, Server나 Mobile Agent의 부정이 발견되었을 경우 DSS(Digital Signature Standard) 방식의 서명값을 이용하여 이를 증명함으로써 보다 안전하고 효율적인 상호인증 방식을 제안하였다.
사용자가 최소의 이해와 수정 노력으로 적합한 컴포넌트를 선택할수 있는 방안이 요구된다, 따라서 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용도 측정을 위한 혼합적 척도를 제안한다. 현업에서의 연구와 경험을 통해서 증명된 객관성 있는 척도들을 측정인자로 설정한다. 러프집합을 이용하여 각측정인자들이 컴포넌트 재상요에 미치는 영향의 정도를 평가하고 각 측정인자들의 상대적 중요도를 구한다, Sugeno의 퍼지적분을 이용하여 측정인자들의 중요도와 측정값들을 종합함으로써 컴포넌트들의 재사용도를 측정한다. 마지막으로 제안된 ordinal scale과 ratio scale에 따름을 보여준다.
기존의 음성인식에서는 음성의 모든 구간의 정보적 중요도를 같게 두는 고정정보율 처리가 일반적이다. 고정 정보율 처리는 변화가 작은 장 구간을 변화가 큰 단 구간보다 중시하는 경향이 있기 때문에, 음성인식에는 부적절한 요소를 내포하고 있다. 본 논문에서는, 가변 정보율 모델을 제시하여, 음성인식 시, 가변정보율 처리를 수용하게 하였다. 음성의 각 구간마다 정보율 파라메타를 두어, 확률값 계산에 그 구간의 중요도를 반영하였다. 또한 maximum mutual information을 이용하여 정보율 파라메타를 학습시키는 방법을 제안하였다. 화자독립 연속어 인식 실험을 통하여, 가변정보율 모델을 이용한 방법이 기존의 고정 정보율 방법보다 우수한 인식 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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