제어기와 플랜트가 공간상으로 분리되어 폐루프 내부에 시간지연이 불가피하게 존재하는 제어시스템의 시간지연 문제를 보상하기 위하여 확률 모델에 기반하여 설계된 예측제어기를 제안한다. 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 현재값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 의하여 발생되는 문제점을 최소화하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 DC 서보모터 시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연에 따른 제어시스템의 영향을 관측하였다. 실험결과에서 예측제어기는 시간지연에 대하여 PID 제어기보다 우수한 수렴특성을 나타내었으며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있음을 보였다. 제안된 예측제어기는 플랜트의 모델링을 요구하지 않고 출력의 통계적 정보만을 사용하므로 모델링이 어려운 시스템의 제어나 PID 제어의 보상기로 활용할 수 있는 범용적인 기법이다.
본 논문에서는 ATM망에서 3차원 동영상 데이터의 시뮬레이션 모델을 제시한다. 이 모델은 슬라이스 레벨에 기초를 두며, PVAR(Projected Vector Autoregressive)모델이라고 명한다. PVAR 모델은 자기상관성(Autocorrelation)과 히스토그램(Histogram)특성을 만족하기 위해 AR(Autoregressive)모델에 기초로 모델링 되고 프로젝션 함수(Projection function)에 의해 실제 데이터를 매핑 한다. 프로젝션 함수로는 CDPF(cumulative distribution probability function)를 사용한다. 이때 과정은 슬라이스 단위로 수행된다. 제안된 모델은 자기 상관성과 히스토그램을 만족시키는데 좋은 성능을 보여주고, 네트워크 성능 분석에 중요하다. 이어서 이것을 주기적 평균값에 의한 Smoothing 방법에 적용한다. 일반적으로 QoS는 버퍼(buffer)에서의 셀 손신과 최대 지연에 관계된 CLR에 달려 있다. 따라서 제안한 Smoothing 기법은 QoS를 향상시키는데 이용할 수 있다.
웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
본 논문에서는 시계열 데이터를 기반으로 합성 벤치마크를 생성하는 기법을 소개한다. IoT 기기에서 측정되는 많은 데이터는 시간에 따른 수치 변화를 측정하는 시계열적 특성이 있다. 하지만 긴 기간 동안 측정되는 데이터를 일반화된 시계열 데이터로 모델링하기 힘든 문제점이 존재한다. 이런 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 BST-IGT 모델을 소개한다. BST-IGT 모델은 전체 데이터를 시계열 모델링이 쉬운 구간으로 분리하여 생성 데이터를 템플릿으로 수집하고 이를 기반으로 특성을 공유하거나 변형되는 새로운 합성 벤치마크를 생성한다. 제안된 모델링 기법을 이용하여 신규 벤치마크를 생성한 결과, 기존 데이터의 통계적 특성을 유지하는 합성 벤치마크와 다른 벤치마크와의 혼합으로 여러 특성을 가지는 벤치마크의 생성을 수행할 수 있었다.
벤토나이트의 중금속 흡착에 대한 다양한 실험적 조건을 만족시키기 위하여 박스-벤켄(Box-Benken)의 통계적 모델을 적용하였다. 모델에 의하여 pH, 중금속의 초기농도, HCO$_3$을 변수로 하고, 각 변수에 대한 농도를 3차원으로 설정하여 벳치 실험을 실시하였다. 실험에 선택된 중금속은 Pb, Cu, Zn, Cd 4종이다. 중금속의 흡착거동에 대한 각 변수들의 영향을 표면반응 분석을 통하여 3차원으로 모델링하였다. 중금속의 흡착제거에 중금속의 초기농도와 pH가 거의 비슷한 정도로 큰 영향을 미치고 중탄산은 큰 영향을 미치지 못한다. 중금속간의 흡착경쟁은 Pb>Cu>Zn>Cd의 순서를 보인다. 아울러 pH 변화가 중금속 흡착에 미치는 영향을 실험적 및 열역학적 분석을 통하여 알아보았다. 중금속의 수산화 화합물과 탄산염 복합체의 형태로 침전이 흡착제거에 중요한 변수임이 밝혀졌다. WATEQ4F 열역학 프로그램에 의한 종분포 모델링 결과가 흡착실험결과와 다소 상이함을 보이므로 프로그램의 열역학 자료의 수정이 필요하다.
본 논문에서는 음성 합성을 위한 오픈소스 시스템인 Merlin 툴킷을 이용하여 한국어 TTS 시스템을 구성한다. TTS 시스템에서 HMM 기반의 통계적 음성 합성 방식이 널리 사용되고 있는데, 이 방식에서 문맥 요인을 포함시키는 음향 모델링 구성의 한계로 합성 음성의 품질이 저하된다고 알려져 있다. 본 논문에서는 여러 분야에서 우수한 성능을 보여 주는 심층 신경망 기법을 적용하는 음향 모델링 아키텍처를 제안한다. 이 구조에는 전연결 심층 피드포워드 신경망, 순환 신경망, 게이트 순환 신경망, 단방향 장단기 기억 신경망, 양방향 장단기 기억 신경망 등이 포함되어 있다. 실험 결과, 문맥을 고려하는 시퀀스 모델을 아키텍처에 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 것을 알 수 있고, 장단기 기억 신경망을 적용한 아키텍처가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 그리고 음향 특징 파라미터에 델타와 델타-델타 성분을 포함하는 것이 성능 개선에 유리하다는 결과가 도출되었다.
이 논문은 농수산물 생산자가 도매시장에 상품을 출하하는 시기와 양을 결정하는 것을 돕기 위한 시스템을 구축하기 위한 일련의 과정 중 일부이다. 기존 농수산물 출하모델에서 사용하지 않은 품질변화효과를 모델링하고, 그 통계적 유의성을 확인한 후, 시스템에 도입하는 것이 이 연구의 목적이다. 이를 위해 연구자는 품질변화효과를 측정할 수 있는 네 가지 모델을 개발하였다. 시간이 지남에 따라 1) 품질이 일정하게 떨어지는 경우, 2) 품질이 처음에 급속히 떨어지다가 나중에는 천천히 떨어지는 경우, 3) 품질이 처음에 천천히 떨어지다가 나중에는 급속히 떨어지는 경우, 4) 품질이 낮았다가 시간이 흐른 후 높아지다가 다시 감소하는 경우를 모델링하였다. 각 모델의 품질변화효과가 출하량에 미지는 영향을 2014-2021년 사이에 가락도매시장에서 거래된 사과를 대상으로 실증분석 해 본 결과에 따르면 네 모델 모두 품질변화효과에 유의성을 발견하였다. 그리고 네 모델 간 설명력에 유의한 차이는 없었다. 따라서 네 개 모델 중 어느 하나를 선택해서 사과에 대한 출하시기의사결정시스템에 적용시킬 수 있는 것으로 나타났다.
철근콘크리트 부재 저항능력의 변동성은 콘크리트 및 철근 강도의 변동성, 부재 치수 및 철근 위치의 불확실성 등과 같은 요소로부터 기인한다. 이 불확실성 중에서 콘크리트의 압축강도, 인장강도 및 탄성계수 등과 같은 요소가 많은 영향을 주며 다른 요소에 비하여 상대적으로 통계적 분산정도도 크다. 그러나 국내의 경우 콘크리트의 재료의 변동성에 대한 실험 및 분석연구가 활발하지 못한 편이며, 현재 설계기준 등의 작성에 필요한 내용은 외국의 실험 결과 및 연구 성과를 주로 이용하고 있는 실정이다. 이 논문은 우리나라 콘크리트의 역학적 특성, 압축강도, 쪼갬인장강도 및 탄성계수에 대한 우리나라 고유의 확률모델을 개발하기 위하여 다양한 설계기준강도별로 기존의 문헌자료 및 추가적인 실험 자료를 수집, 분석하고 그 결과를 정리한 것이다. 연구결과에 따르면 콘크리트의 압축강도 및 쪼갬인장강도의 확률특성은 정규분포로 모델링하는 것이 타당한 것으로 나타났으며, 외국의 자료와 비교할 때 분산의 정도는 그리 크지 않은 것으로 판단된다. 또한, 콘크리트 구조설계기준에 규정되어 있는 압축강도와 쪼갬인장강도 및 압축강도와 탄성계수에 대한 관계식을 검증하고 새로운 관계식을 제안하였다. 이 연구 결과는 추후 새로운 설계기준의 작성 및 관련 연구에 유용한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
전지구적으로 발생하는 기후변화로 인해 수자원의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 기후변화에 따른 수자원의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 수자원 관리 방안이 필요하다. 하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 평가 시 발생하는 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가 시 발생하는 불확실성을 단계별로 평가할 수 있는 기법을 개발하였으며, 지역기후모형, 통계적 후처리기법, 수문모형에 따른 불확실성을 분석하였다. 평가를 위해 5개 지역기후모형, 5개 통계적 후처리기법과 2개 수문모형을 이용하였다. 불확실성의 요인을 분석한 결과 유출량의 경우 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM의 불확실성이 29.3~8.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으나, 겨울철은 수문모형의 불확실성이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 증발산량의 경우 가을철을 제외하고 수문모형의 불확실성이 28.5~5.1%로 가장 큰 비중을 차지하였다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이 기법을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성이 어떻게 변화될 수 있는지를 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
통계적인 공정 제어 기법을 회분식 공정에 적용하여, 일반적인 회분식 공정의 데이터를 통해 보다 빠르고, 손쉽게 공정의 상태를 진단할 수 있는 시스템을 구현해 보았다. 대표적인 회분식 공정의 하나인 반도체 식각공정과 반회분식 스타이렌-부타디엔 고무 생산 공정의 데이터를 이용하여 공정 변수와 공정의 상태간의 연관 관계를 규명할 수 있는 모델을 수립하였으며, 이 모델의 출력(output) 결과를 이용해 통계적 공정 제어 차트를 구성하고, 시간에 따른 공정의 추이를 분석해 이상을 판별해 보았다. 회분식 공정의 다축(multi-way) 데이터를 두개의 축으로 만드는 펼치기(unfolding) 과정을 거쳤으며, 모델링 방법으로는 Support Vector Regression 및 Partial Least Square 등의 다변량 회귀분석 방법을 이용하였다. 또한 에러차트 및 변수 기여도 차트(variable contribution chart)를 이용해 이상의 세기, 형태 및 이상 데이터에 대한 각 변수들의 기여도를 계산해 보았으며, 그 결과 이상의 발생 유무 및 발생시점 뿐만아니라 이상의 세기 및 원인 까지 진단해 볼 수 있는 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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