본 논문에서는 문장독립형 화자인식 시스템에 MQ(Matrix Quantization) 방법 사용 을 제안한다. 또한 인식율을 높이기 위해 MQ를 수정한 방법인 SMQ(Separated Matrix Quantization)을 제안한다. 기존의 VQ-distortion 방법은 대체로 좋은 성능을 가지나 화자의 동적 특성을 이용하지 못한다는 단점이 있다. MQ와 SMQ는 화자의 동적 특성을 이용할 수 있으므로 시간 변화에 대한 화자의 특징 변화까지 모델링 할 수 있는 장점이 있다. MQ는 여러 프레임을 묶어 Matrix Codebook을 가지며 SMQ는 MQ의 기본 codebook을 다시 켑스 트럼의 차수에 따라 나누어 codebook을 만든다. 즉, 켑스트럼 차수를 저, 중, 고차로 나누어 각 부분별로 Matrix codebook을 만들도록 한다. 인식실험은 문장독립 음성 데이터에 대해 실행했으며 MQ모델의 경우 Matrix의 크기를 짧은 음소크기부터 음절단위까지 변화시켜 실 험하였다. 아울러 SMQ 모델에서의 실험은 차수별 유용도를 보기 위하여 부분 차수를 이용 하여 실험하였다. 실험결과 MQ와 SMQ방법이 VQ에 비해 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
실험지역으로 선정된 거제도와 남해도에 대해 Yamada(1999)의 산치차수구분을 시도해 보았으며, 그 결과를 바탕으로 산지차수구분을 남한 전 지역에 확대·적용하였다. 남한 지역의 최고 산지차수는 5차수였는데, 설악·태백산지, 지리·덕유산지, 영남알프스산지 모두 3곳으로 확인되었다. 4차수 산지는 10곳, 3차수 산지는 87곳에 나타난다. 5차수 산지는 대략 한반도의 융기축과 관련이 있는 것으로 판단되며, 4차수와 3차수 산지의 분포는 2차산맥과 같은 북동-남서의 방향성을 지니고 있다. 한편 하천차수법칙과 마찬가지로 차수별 산지 개수, 면적, 비고의 로그함수 값이 차수에 대해 선형관계를 이루고 있다. 차수별로 구분된 산지 중에서 기존의 산맥체계에서 고려하지 않은 산체들을 확인할 수 있었는데, 이들은 한반도의 지체구조를 보다 자세하게 이해하는 근거로 활용될 수 있다. 국립공원 및 도립공원은 대부분 5, 4, 3차수 산지에 분포하고 있다. 특히 속리산국립공원이 남한 지역의 대표적인 두 산체인 지리·덕유산지와 설악·태백산지를 연결하는 생태축의 중요한 연결고리 역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 산치차수구분법이 지니고 있는 지형학적 의미뿐만 아니라 실용적 가치를 시사해준다.
본 연구는 Horton의 하천차수 구분방법으로 대상유역을 분할하고 하천차수별 유출량을 산정하고자 하였다. 등고선 데이터를 이용하여 소유역 하도망과 같은 유역의 지형량을 자동적으로 도출하였으며, 등고선 데이터를 모형화하여 하천 차수에 따른 강우 유출량을 해석하였다. 하천 차수별 첨두유출량을 계산한 결과, 1차 하천까지를 모두 고려한 유출량이 실측치에 근접한 것으로 나타났다. 본 등고선 모형은 향후 소유역별 하천 복원계획의 수립시 유효한 자료를 제공할 것으로 기대한다.
투수성이 낮은 매질로 설치되는 차수벽(Cut-off wall)은 댐 지역 비상여수로 터널 지역에서 지하수의 흐름을 차단하기 위한 기능을 갖는다. 임하댐의 3개 비상여수로 터널 입구부에 차수벽 설치시 지하수 유입의 차단 효과를 평가하기 위하여 MODFLOW 모델링을 활용하였다. 규모와 설치 방향 등을 고려하여 3가지 차수벽 설치 방안이 검토되었는데, 모델링을 통하여 추정된 비상여수로 터널내로 유입되는 지하수량은 약 64.26~65.49 $m^3/day$이며, 이중에서 차수벽 구간을 통과하여 유입되는 지하수량은 약 44.08~45.31 $m^3/day$로서 방안별로 유사한 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구지역에서는 방안별 차수 효과보다는 시공성, 환경파괴의 최소성 등을 고려하여 최적의 차수벽 설치 방안을 제안하였다.
본 연구에서는 무주 남대천을 대상으로 재귀호출 알고리듬을 이용하여 제방 파제시 홍수위별 홍수전파 특성을 분석하였다. 먼저 벙구보와 차산보를 파제 지점으로 설정하여 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수위별 홍수전파 차수를 분석하였으며, 홍수전파 차수별 격자수와 누계 침수면적을 계산하였다. 또한 홍수전파 차수와 DEM 격자크기를 기준으로 홍수위별로 홍수가 전파되는 시간을 계산하였다. 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수전파 차수의 분포특성을 통해 홍수 전파 과정을 파악할 수 있었으며, 홍수전파 차수별 누계 침수면적 그래프의 기울기 패턴을 통해 홍수에 취약한 지역을 선정함으로써 수재해 업무에 기초자료로 제공할 수 있었다. 또한 홍수위별로 홍수전파 시간을 계산함으로써 홍수시 주민들의 대피경로 및 대피시간과 같은 계획을 수립하는데 매우 효과적인 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 공통 코드북의 평균값과 개인 코드북의 평균값 간의 바이어스 제거에 의한 채널 불일치 보상 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방식은 학습시 공통 코드북의 센터값과 학습 데이터의 센터값과의 차수별 차를 미리 보상하여 학습하고, 확인시에도 공통 코드북의 센터값과 학습 데이터의 센터값과의 차수별 차를 보상하여 확인함으로써 채널의 불일치에 의한 급격한 본인 인식율 하락을 해결한다. 그러나 무조건적인 평균값 보상은 사칭자의 인증오류를 가져오게 되므로 채널의 변이에 비례하는 적절한 가중치를 통한 평균값 보상이 필요하다. 따라서, 제안하는 방식은 음성구간을 제외한 묵음구간의 분포를 고려하여 학습시 채널과의 변이차이를 비선형함수에 의한 가중치로 보상해준다. 모의 실험 결과 기존의 켑스트럼 평균 차감법을 사용할 때보다 제안한 알고리즘을 적용했을 때의 본인 거부 오류율이 평균 14.95% 감소함을 알 수 있었다.
본 연구는 2012년에 시작된 국가예방접종사업의 지원 확대로 지역사회 예방접종 대상 감염병 퇴치 기반이 강화됨에 따라, 일지역 보건소의 2012년 예방접종 등록 출생아를 대상으로 정기예방접종에 대한 각 차수별 예방접종등록관리 보건정보시스템에 전산등록 된 영유아 예방접종의 기록을 근거로 만3세의 기본 예방접종력에 대한 각출생월별, 각백신별, 미접종률과 미접종에 대한 각각의 사유를 분석하고 미접종자에 대한 접종안내 및 접종실시를 하여 만3세의 기본접종에 대해 완전접종과 높은 예방접종률로 감염병을 예방하고 일지역 보건소의 예방접종사업에 기초 자료로 활용하기 위한 것이다.
보안을 유지하는 가운데 딥 러닝을 이용하여 데이터 분석 결과를 제공하는 서비스의 핵심적인 기술 중의 하나로 완전 동형 암호가 있다. 완전 동형 암호화된 데이터 간의 연산의 제약으로 인해 딥 러닝에 사용되는 비산술 함수를 다항식으로 근사해야 한다. 현재까지는 합성 미니맥스 다항식을 사용하여 비산술 함수를 근사한 다항식을 컨볼루션 뉴럴 네트워크에 적용했을 때 계층별로 같은 차수의 다항식만 적용하였는데, 이는 완전 동형 암호를 위한 효과적인 네트워크의 설계에 어려움을 준다. 본 연구는 합성 미니맥스 다항식으로 설계한 근사 다항식의 차수를 계층별로 서로 다르게 설정하여도 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서 데이터의 분석에 문제가 없음을 이론적으로 증명하였다.
엔진 크랭크축계의 비틀림진동은 엔진설계 및 제작에 있어서 오랜동안 주관심사였다. 크랭크축계의 비틀림진동에서 고려되는 문제는 비틀림진동계의 고유진동수와 이에 따른 차수별 엔진의 공진속도와 엔진의 공진속도에서의 비틀림진동각 및 크랭크축의 비틀림진동에 의한 토오크와 비틀림 응력 등이다. 당사에서는 simulation program을 개발했으며, 비틀림 진동측정 방법도 개발했다. 또한 비틀림진동 측정결과와 simulation결과의 비교로부터 simulation결과 및 측정결과의 정확도를 높여가고 있으며, simulation 방법의 개선을 모색하고 있다. 본 글에서는 이 program에 이용된 기본이론과 실험방법 및 댐퍼 선정 방법을 간단히 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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