현재 표준화가 진행 중인 HEVC (High-efficiency video coding) 는 기존의 동영상 표준과 마찬가지로 여러 기술들이 혼합된 하이브리드 영상 부호화 프레임 워크 구조를 따르고 있다. 특히, 다양한 크기의 부호화 단위 (Coding Unit : CU), 예측단위 (Prediction Unit : PU), 변환 단위 (Transform Unit : TU) 의 사용으로 인해 HD 이상의 영상에 대하여 기존의 H.264/AVC 보다 약 40%의 압축률 향상을 보이고 있다. 하지만 그로 인하여 부호화기 복잡도가 약 3 배 이상 증가하는 것으로 나타났으며 이는 실시간 부호화가 요구되는 분야에서 큰 문제가 될 것이다. 본 논문은 HEVC 부호화기 복잡도를 낮추기 위하여 최적의 CU 를 결정하는 과정 중 조기에 CU 를 결정하는 고속 CU 결정 방법을 소개한다. 실험 결과, 제안된 방법은 HM과 비교하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) 의 손실이 거의 없이 최대 약 58%의 부호화 시간을 절약하였다.
본 논문에서는 한국어 기본 유니트 단위로 WPM을 활용한 구글 플레이 스토어 앱의 댓글 감정분석을 수행하였다. 먼저 자동 띄어쓰기 시스템을 적용한 후, 어절단위, 형태소 분석기, WPM을 각각 적용하여 모델을 생성하고, 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine, SVM)등의 알고리즘을 이용하여 댓글 감정(긍정과 부정)을 비교 분석하였다. 그 결과 어절단위, 형태소 분석기보다 WPM이 최대 25%의 향상된 결과를 얻었다. 또한 분류 과정에서 로지스틱회귀, 소프트맥스 회귀보다는 SVM 성능이 우수했으며, SVM의 기본 파라미터({'kernel':('linear'), 'c':[4]})보다 최적의 파라미터를 적용({'kernel': ('linear','rbf', 'sigmoid', 'poly'), 'C':[0.01, 0.1, 1.4.5]} 하였을 때, 최대 91%의 성능이 나타났다.
확산-유추 지형학적 순간단위도는 통계물리적인 모형으로 이론적 물리적으로 뛰어난 모형임에도 불구하고 유역의 동적 매개변수인 특성유속과 확산계수의 산정이 어려워 실제적인 사용이 제한되어 왔다. 이러한 난제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 금강수계의 보청천 산성유역을 대상으로 전역최적화 기법인 SCE-UA를 이용하여 확산-유추 지형학적 순간단위도 모형의 동적 매개변수 산정하였으며, 모형의 재현성을 3개의 수문사상을 이용하여 검토하였다. 매개변수의 최적화 결과 차수 단계별 특성유속 및 확산계수의 증감은 변동을 보이지만, 전체적인 경향성은 특성유속의 경우 하천차수가 커질수록, 즉 하류방향에 대해 증가 경향을 나타내며, 반대로 확산계수는 감소되는 경향을 나타냈다. 본 연구에서 적용한 최적화 방법에 향후 지체시간, 분산 및 왜곡도 등의 통계적인 제약조건과 동적 매개변수의 공간적 변화 등의 물리적인 의미를 갖는 제약조건 등이 결합된다면 좀 더 발전된 모형으로 개선될 수 있을 것으로 판단된다.
통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.
생산지로부터 LNG 선박으로 수송되어 각 생산기지의 저장탱크로 저장되는 액화천연가스 (LNG; Liquified Natural Gas)는 극저은인 Boiling Point보다 약간 낮은 온도 ($-162^{\circ}C$)로 전송된다. LNG 전송은 배관을 통하여 이루어지며, 이로 인하여 배관 내에는 2상 유동 (2-Phase Flow)이 자주 형성된다. 본 연구에서는 일차적으로 이러한 배관내의 2상 유동대한 압력강하량 계산법을 연구하였고, 단열재와 배관 표면을 통한 외부 열유입량과 그에 따른 BOG (Boil-off Gas) 발생량 계산 방법을 연구하여, 이들을 기반으로 LNG 배관시스템의 열유동 해석 프로그램을 개발하였다. 또한 본 연구 및 프로그램 개발을 토대로 최적의 단열재 두께와 배관 Size를 구할 수 있는 최적 설계 프로그램을 구축하였다. 이는 배관설계 시 주어진 최대 허용 압력 강하량과 BOG 발생량 등의 허용 운전 조건과, 단위 길이 당 배관가격과 단위 부피당 단열재가격을 기준으로 허용 범위 내의 최소 설비 비용을 찾는 최적 설계 방법이다.
본 연구는 오피스건축물의 최적경제수명을 Life Cycle Cost를 고려하여 추정분석하고, 이를 통해 최적경제수명 이후의 건축물을 어떻게 관리하는 것이 경제적으로 유리한가에 대한 것이다. 경제수명의 추정에서 초기투자비와 유지관리비를 중요한 요소로 고려하여, 여의도$\cdot$마포지역의 오피스건물을 대상으로 조사한 내용을 단위면적 당 동일한 가치로 환산한 뒤, LCC를 이용하여 최적경제수명을 추정하였다. 마지막으로 최적경제수명 이후의 관리방법으로 재건축 및 보수공사 시 투입되는 금액에 따라 5개의 안으로 비교하였다.
연속음성인식을 수행하기 위해서는 발음사전과 언어모델이 필요하다. 이 둘 사이에는 디코딩 단위가 일치하여야 하므로 발음사전 구축시 디코딩 단위로 표제어 단위를 선정하며 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전을 구축하여야 한다. 한국어에 부합하는 음운변화현상을 분석하여 학습용 자동 발음열을 생성하고, 이를 통하여 발음사전을 구축한다. 전처리 단계로 기호, 단위, 숫자 등 전처리 과정 및 형태소 분석 과정을 수행하며, 디코딩 단위인 의사 형태소 단위를 생성하기 위해 규칙을 이용한 태깅 과정을 거친다. 이를 통해 나온 결과를 발음열 생성기 입력으로 하며, 결과는 학습용 발음열 또는 발음사전 구성을 위한 형태로 출력한다. 표제어간 음운변화 현상이 반영된 상태의 표제어 단위이므로 실제 음운변화가 반영되지 않은 상태의 표제어와는 그 형태가 상이하다. 이는 연속 발음시 생기는 현상으로 실제 인식에는 이 음운변화 현상이 반영된 사전이 필요하게 된다. 생성된 발음사전의 효용성을 확인하기 위해 다음과 같은 실험을 통해 성능을 평가하였다. 음향학습을 위하여 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 낭독체 17200문장을 녹음하고 그 전사파일을 사용하여 학습을 수행하였고, 발음사전의 평가를 위하여 이 중 각각 3100문장을 사용하여 다음과 같은 실험을 수행하였다. 형태소 태그정보를 이용하여 표제어간 음운변화 현상을 반영한 최적의 발음사전과 다중 발음사전, 언어학적 기준에 의한 수작업으로 생성한 표준 발음사전, 그리고 표제어간의 음운변화 현상을 고려하지 않고 독립된 단어로 생성한 발음사전과의 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 표제어간 음운변화 현상을 반영하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.
항공기의 설계는 공력, 구조, 조정성등 여러 가지 단위 기술들을 모두 고려하여야 하며, 성능의 향상을 위해서는 각각의 단위 기술들이 보다 정확해야하며, 단위 기술들의 상호작용이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 이런 단위 기술 중 항공기 성능에 가장 중요한 영향을 주는 공력과 구조를 전산유체역학(CFD)기법과 유한요소법(FEM)을 사용하여 보다 정확히 해석하고자 하였으며, 설계의 안전성을 위해 공력과 구조의 상호작용인 공탄성 효과를 고려하였다. 최적화 알고리즘으로는 전역최적해를 구하기 위해 유전 알고리즘의 일종인 PBIL 알고리즘을 사용하였으며, PBIL 알고리즘 자체를 병렬화하여 과도한 계산 시간을 줄이고자 하였다. 현재의 설계방법의 정확성과 효율성을 검증하기 위해 주어진 항공기 날개에 대하여 설계를 수행하였다.
최근 콘크리트의 품질과 구조물의 신뢰성을 향상시키기 위해서 고성능콘크리트의 현장 적용이 늘고 있다. 이러한 고성능콘크리트의 배합 설계 방법으로는 모르타르-굵은골재 2상계 배합 이론과 페이스트-골재 2상계 배합 이론이 있다. 이 중 모르타르-굵은골재 2상계 배합이론은 모르타르의 레올로지 특성을 부여함에 있어 반복적인 실험을 통해서 그 값을 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 페이스트-골재 2상계 배합 이론은 최적 잔골재율과 단위결합재량과의 관계 및 콘크리트의 충전성을 확보할 수 있는 한계 골재 용적비 등이 고려되어 있지 않아 고성능콘크리트에의 적용 예가 없는 실정이다. 또한 이들 고성능콘크리트의 배합 설계 이론은 일반콘크리트와는 달리 유동성 및 충전성에 중점을 두고 있어 배합 설계에서 강도 특성을 고려하지 않고 있으며, 사용 재료의 단위량은 일반콘크리트와 같이 시행착오법으로 결정하고 있다. 이에 본 연구에서는 고성능콘크리트의 배합 설계에 최대 밀도 이론을 도입하여 사용 골재의 공극이 최소가 되는 최적 잔골재율 산정으로 배합 설계 시 시행착오를 줄이고, 강도를 고려한 최소 단위 결합재량의 결정으로 강도와 유동성을 동시에 만족할 수 있는 합리적이며 간편한 고성능콘크리트의 배합 설계법을 제안하고자 하였다. 연구 결과 본 연구에서 제안된 배합 설계법은 최소 공극을 갖는 최적 잔골재율 사용과 최소 단위 결합재량 이상의 결합재를 사용함으로써 시행착오를 줄일 수 있어 자기충전성을 갖는 고성능콘크리트를 간편하게 제조할 수 있다.
LED와 LD의 수명과 효율은 결정에 존재하는 결함의 밀도에 반비례하며, 이러한 결함의 밀도는 적당한 기판을 사용하거나, 기판의 표면을 적절하게 제어함으로써 줄일 수 있다. GaN성장시 원자 단위의 매끄러운 표면은 완충충 성장이나 질화처리를 함으로써 얻어질 수 있다. 이렇게 얻어진 원자 단위의 매끄러운 표면에 의해 기판과 박막상이의 계면 자유에너지가 감소하기 때문에 2D성장이 촉진된다. 사파이어(AI$_{2}$O$_{3}$(0001))기판을 사용한 GaN 왕충충성장과 진화처리에 대한 최적조건은 AFM(Atomic Force Microscope)측정 결과에 의해 결정되었다. AFM에 의해 얻어진 표면 평활도의 개념은 사파이어 기판을 사용한 GaN박막성장의 최적조건을 결정하는 데 있어서 높은 신뢰도를 가질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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