음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조는 휴리스틱 한 방법에 의해 결정되는 것이 일반적이기 때문에 최적의 모델을 선택하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood를 이용한 모델간의 변별력을 살펴보고 최적의 모델 선택 기준인 BIC와의 결합하여, 체계적이고 효율적인 최적 모델 선택이 가능한 방법론에 대해 연구하고 필기데이터에 대해 검증한 결과, 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있다.
고무-섬유로 이루어진 고무복합체 제조공정을 단순화하기 위한 직접블렌딩 기술을 본 연구에서 제시하였다. 직접블렌딩 방법은 레소시놀, 헥사메틸테트라민, NaOH로 이루어진 결합체를 고무혼합물 배합공정에 직접 혼합하여 보강섬율의 접착제 처리공정을 생략할 수 있는 방법이다. 이러한 직접블렌딩 메커니즘을 규명하기 위해 결합체를 직접 고무혼합물에 블렌딩한 경우와(Case I) 결합체를 수용액 상에서 반응시켜 경화물을 얻은 후 이를 분쇄하여 고무혼합물에 배합하는 경우를(Case II) 비교하였다. 모폴로지 분석결과에 의하면 Case II의 경우 결합체와 매트릭스 고무 사이에 뚜렷한 계면이 발생하였지만, Case I의 경우 적절한 가공조건 아래서 결합제와 매트릭스 고무 사이의 반응에 의해 새로운 상이 생성됨을 알 수 있었다. 또한, SBR-나일론 고무복합체의 최적 성능을 위한 결합제의 최적 조성은 레소시놀과 헥사메틸렌테트라민의 mole비가 1.2:1인, 즉 레소시놀과 포름알데히드의 mole비가 1:5인 조성이었다.
비소로 오염된 토양, 하천 퇴적물 및 광미의 복원할 때, 토양 세척 공정에서 중요한 인자인 비소의 화학적 결합형태와 세척제에 따른 용출특성과 고효율 세척 및 세척액의 재활용도를 높이기 위한 공정을 바탕으로 토양세척장비를 설계하였다. 화학적 결합형태에 있어서 토양은 잔류 결합형태가 주되고, 퇴적물의 경우는 철산화물과의 결합형태가 강하며, 광미는 황화물과의 결합에 따른 잔류형태와 철산화물과의 결합형태가 상당부분을 차지한다. 세척제에 따른 용출특성으로부터, 철산화물과 황화물과 결합하고 있는 비소의 화학적 결합형태를 파괴하면서 비소를 추출할 수 있는 용제로 HCl, Oxalate, EDTA, M$_2$O$_2$를 사용하였다. 추출 결과, 비소가 철산화물과 결합한 형태가 비중이 높을수록 EDTA 나 Oxalate가 효율이 높으며, 황화물에 대해서는 HCl과 $H_2O$$_2$이 상대적으로 높은 추출 효율을 보였다. 구성된 세척조는 밀폐실린더형과 스크류이송형 세척조로 구성되어 각각 혼합교반에 의한 세척과 토양입자 분급에 따른 세척이 가능하다. 세척 공정중 최적 산도 조절이 중요한 인자가 되며, 세척액의 재활용도를 높일때, 세척수에 용해되어 있는 비소 및 중금속과 미립자의 동시 제거를 위한 응집 침전조에서 응집제에 의해서 미립자와 함께 제거하는 응집, 침전 및 분리공정을 배치하였다.
용량성 결합 플라즈마는 반도체 및 디스플레이 공정에서 널리 쓰이기 때문에 그 방전 특성에 관한 연구는 매우 중요하다. 하지만 대부분의 연구는 상대적으로 유사한 면적을 갖는 전극 구조에서 주로 진행되어 왔다. 따라서 본 연구는 두 전극의 면적 차이가 매우 큰 비대칭 구조를 갖는 용량성 결합 플라즈마에서 방전 특성을 측정하였으며, 전력 소비 모드 전이와 플라즈마 밀도와의 상관관계에 관한 연구를 진행하였다. 인가 전력 또는 방전 전류가 증가함에 따라서 플라즈마에 전달된 전력은 초기에는 선형적으로 증가하다가 점차적으로 급격히 증가하였으며, 방전 저항은 감소하다가 증가하는 형태의 전이를 보였다. 전달 전력과 방전 저항의 변화는 용량성 결합 플라즈마에서 초기에는 대부분의 전력이 플라즈마 내의 전자에 의해 소비되다가 점차 쉬스 내의 이온의 가속 에너지로 소비되는 전력 소비 모드 전이에 의한 것이며, 이로 인해 플라즈마 밀도는 처음에는 큰 폭으로 증가하다가 그 증가 폭이 줄어들었다. 이러한 방전 특성에 관한 연구는 다양한 아르곤 압력 범위에서 인가 전력을 증가시킴에 따라서 실험하였으며, 스퍼터, 에칭 등 산업용 플라즈마 공정에서 최적의 방전 조건 형성을 위해 큰 도움이 되리라 예상된다.
본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 효율적인 결합을 통해 기존의 패치매치 기반의 방법들이 낮은 깊이값 추정 정확도를 보인 영역들인 텍스처가 부족한 영역과 기존의 분할 기반 방법들이 깊이값 추정에 한계를 보인 세밀한 영역에서의 깊이값 추정 정확도를 동시에 높이고 고품질의 조밀 깊이지도를 얻는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제안한 방법에서는 신뢰지도를 바탕으로 패치매치 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도와 분할 기법의 조밀 깊이지도, 조밀 노말지도의 초기 결합 깊이지도 및 초기 결합 노말지도를 생성한다. 이후 각 픽셀에서 원래 픽셀과 주변 픽셀에서의 깊이값, 노말값들로 업데이트를 위한 후보들을 만든다. 이후 각각의 후보들에 대해서 깊이값, 노말값, 컬러값들을 바탕으로 비용을 계산한다. 이후 가장 최적의 비용을 가지는 후보값으로 각 픽셀의 깊이값과 노말값을 업데이트한다. 이를 통해 패치매치 기법 및 분할 기법의 조밀 깊이지도들의 장점을 합친 결합 조밀 깊이지도를 생성한다.
디스크 기반 RAID와 SSD를 결합한 하이브리드 스토리지가 기업 환경에서 널리 이용되고 있다. RAID 상단의 SSD는 주로 데이터 캐시로 사용된다. 최근 SSD를 사용하여 패리티 갱신 비용을 감소시키는 LeavO 캐시 기법이 제안되었으며, 본 논문에서는 데이터 캐시와 LeavO 캐시를 결합한 혼합 캐시기법을 제안한다. 특히 SSD 공간을 데이터 캐시와 LeavO 캐시, 두 영역으로 최적으로 분할하기 위해 비용 모델을 도출하고, 워크로드에 따라 두 영역의 크기를 동적으로 조절하는 적응형 혼합 캐시 기법을 개발하였다. 실험 결과에 따르면 적응형 혼합 캐시 기법은 기존 데이터 캐시 기법에 비해 좋은 성능을 보이며, 오프라인 최적 기법과 대등한 성능을 보인다.
본 논문에서는 두 루프(공진체)를 이용한 자계 결합 무선 전력 전송 방식의 결합계수(k)와 공진기의 Q 값 그리고 수신부의 최적 부하($R_{L,opt}$)에 대하여 제한되는 전송 효율의 문제점을 극복하기 위해 메타 물질(SRR 또는 RR), 도체, Relay 방법 등을 무선 전력 전송 시스템에 삽입 또는 시스템 주변에 위치시켜 전송 효율 증가하는 방법을 연구하였다. 위 방법을 통해 각 Case 결과에 따라 11~60 % 이상의 효율 증가를 확인할 수 있었다. 각기 다른 물질을 이용하여 전송 효율이 증가되는 최적의 방법을 관찰하였으며, EM 시뮬레이션을 이용하여 검증 및 분석하였다.
본 논문에서는 그라운드면 상의 개구를 통해 마이크로스트립 패치로 결합을 일으키는 구조를 갖는 PCS 기지국용 정형 빔 배열 안테나 설계와 제작에 관하여 다룬다. 최적의 정형 빔 패턴은 안테나 합성법으로 얻어졌다. 배열된 패치들 사이에서의 결합을 고려한 배열 안테나와 급전회로는 CAD tool을 이용하여 설계되었다. 급전 회로는 최적의 정형 빔 패턴을 얻기 위해서 Wilkinson 전력 분배기를 이용하여 설계되었다. 설계 결과와 측정 결과가 비교되어진다.
논문에서 부분 체이스 결합을 위한 LDPC 부호의 비트 매핑 기법을 제안한다. 정보 비트를 항상 신뢰도가 높은 채널에 할당하는 기존의 비트 매핑 기법에 비해, 제안된 비트 매핑 기법은 LDPC 부호와 채널 특성을 동시에 고려하여 비균일 LDPC 부호의 부호어 비트를 최적의 채널에 할당한다. 또한, 밀도 진화 기법을 사용하여 부분 체이스 결합을 위한 순환 방정식을 유도하여 주어진 환경에서 다양한 비트 매핑 기법 중에서 최적이 성능을 갖는 매핑을 얻고, 모의실험을 통해 이를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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