본 논문에서는 PV Simulator의 운전시 기존 방식에 비해 성능이 우수한 PV Cell Modeling 알고리즘을 제안한다. PV Simulator가 PV Cell의 비선형적인 I-V 특성을 구현하기 위해서는 제조사가 제공하는 3가지 운전점(단락회로운전, 개방회로운전 및 최대전력운전)에서의 전압, 전류 데이터를 이용하여 빠르고 정확하게 PV Cell 등가회로의 파라메터 값을 추출하여야 한다. 본 논문에서는 방정식 근을 비교하는 방식을 이용하여 기존 방식에 비해 실리콘-결정형 및 박막형 셀을 포괄하는 빠르고 정확한 등가회로 파라메터 추출방법을 제시하고, 제안한 모델링 방법에 대한 유효성을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문은 오디오 색인·검색 시스템을 구현하기 위하여 오디오 신호에 대한특징 파라메터 풀 (pool)을 구성하고 이에 따른 오디오 데이터의 내용분석 및 분류에 관한 연구이다. 오디오 데이터는 기본적인 다양한 오디오 형태로 분류되어진다. 본 논문에서는 오디오 데이터의 분류에 이용 가능한 특징 파라메터를 분석하고 추출방법에 대하여 논한다. 그리고 특징 파라메터 풀을 색인 그룹 단위로 구성하여 오디오 카테고리에 대한 설정된 특징들의 포함 정도와 색인기준을 오디오 데이터의 내용을 중심으로 비교 ·분석한다. 그리고 위의 결과를 바탕으로 분류절차를 구성하여 오디오 신호를 분류하는 모의실험을 행하였다.
본 논문에서는 원가수와 모창가수를 구분하는 방법과 여기에 사용되는 특징 추출 방법을 제안한다. 구분 방법은 컴퓨터에게 원가수의 원곡 음원을 학습시킨 후 원가수와 모창가수 음원 5개를 비교하여 가장 유사도가 높은 것을 원가수로 분류한다. 특징 추출은 MFCC 를 사용하는데 파라메터인 주파수 대역과 윈도우 사이즈에 따라 성능이 달라지므로, 파라메터 선택을 위해 30곡의 테스트 셋을 구성하여 실험을 실시하였다.
In the manufacturing of VLSI circuits, variations of device characteristics due to the slight differences in process parameters drastically aggravate the performances of fabricated devices. Therefore, it is very important to establish optimal process conditions in order to minimize deviations of device characteristics. In this paper, we used one-dimensional process simulator, SUPREM-II, and two dimensional device simulator, MINIMOS 4.0 in order to extract optimal process parameter which can minimize changes of the device characteristics caused by process parameter variation in the case of short channel nMOSFET and pMOSFET device. From this simulation, we have derived the dependence relations between process parameters and device characteristics. Here, we have suggested a method to extract process parameters from design trend curve(DTC) obtained by these dependence relations. And we have discussed short channel effects and device limitations by scaling down MOSFET dimensions.
본 연구에서, Daubechies'Mother Wavelet를 이용한 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)에 기초한 새롭고 효과적인 특정추출방법을 제안하였다. 특정추출을 이용하여 응용방향을 설명하고 또는 통계적 파라메터의 평가를 행하였다. 본 연구에서는 다음과 같은 몇 가지 사실을 알 수 있었다. 1. 시스템에서 발생된 (인가전압이 0[V]) 노이즈라 볼 수 가있는 렌덤노이즈(Random Noise)를 디지털필터인 FIR(Finite Impulse Response)필터를 통하여 상당한 노이즈를 억제할 수가 있었다. 2. 이산 웨이블렛 변환 시 레벨 1~4까지 변환한 결과 최적의 변환상태 Level-3을 기준으로 하였다. 3. 특정추출 파라메터는 음향방출신호의 최대값, 평균값, 분산, 왜도, 첨쇄도를 특정추출파라메터로 이용하였다. 4. 특정추출 결과를 이용하여 전체 열화시간 중 대표적 음향방출신호 중 초기열화신호, 중기열화신호, 말기열화신호를 얻을 수 있었다. 이런 특정추출을 통하여 변압기열화상태를 진단할 수 있는 가능성을 확인 할 수가 있었다.
정보 통신 분야의 발달로 사람들의 전화 사용이 늘어나고 또한 전화기에 여러 가지 멀티미디어 기능들이 추가되면서 음성 인식의 필요성이 점차 증가하고 있다. 그러나 현재의 기술로는 음성 인식의 성능이 사람들의 기대치를 만족시키지 못하고 있다. 본 연구에서는 G.723을 이용한 네트워크 상에서 음성 인식 시간을 줄이고 같은 차수에서 더 좋은 음성 인식 성능을 얻을 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 일반적인 보코더는 채널을 통과시킬 때 왜곡을 최소화 하기 위해 양지화할 때 안정적이라고 알려져 있는 LSP 파라메터를 양자화하여 전송한다. 전송된 양자화된 LSP 파라메터는 복호화기를 통과하게 되는데 본 연구에서는 양자화된 LSP 파라메터를 음성인식에 직접 이용하여 음성 합성한 후 음성 특징 파라메터를 추출하는 시간을 줄일 수 있고 음성 합성시 왜곡을 미연에 방지할 수 있다. 본 연구에서는 변별적인 기준에 의해 특징 벡터 요소들을 순서화를 이용하여 음성 특징 벡터의 차수를 동적으로 조절할 수 있는 방법을 G.723에 적용시켜 보았다. 순서화 된 음성 특징 요소들 중에서 인식 목적에 적절한 차수를 선정하며 차수를 줄이면서도 음성인식 성능은 유지 또는 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 특히 네트워크 통신망에서도 음성인식 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였고, 기존의 합성음에서 음성인식을 하는 방법보다 시간도 크게 단축할 수 있었다.
본 연구의 목적은 동아시아 지역에 대한 등압선 일기도를 대상으로 지상 일기 유형을 고저기압의 수 및 위치, 등압선의 간격, 기압값의 유사성을 파라메터로 분류하고 유사 일기도 검색시 동일한 파라메터를 사용하여 유사성 정도를 검색하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 격자 데이터로부터 특징값들을 추출하고 이를 이용하여 유사도 측정을 수행하여 유사일기도를 검색하였다.
영상을 획득하는 과정에 있어서 영상 획득 장치 또는 피사체의 흔들림은 영상에 손상을 가져온다. 이러한 손상을 움직임 열화(motion blur)라고 부르며, 영상의 선명도를 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 최근 연구에서 밝힌 극점자취 방법을 통해 주어진 열화영상에서 열화의 PSF(Point Spread Function) 특성을 구하는데 사용되는 중요한 파라메터를 추출 할 수 있다. 이러한 극점 자취방법으로, 노이즈에 의한 열화에 관계없이 적은 연산량으로 움직임 열화의 방향을 추출할 수 있다. 본 논문에서는 통계적 극점 자취 접근법을 새롭게 제안한다. 저주파 영역에서 움직임 열화방향의 추정오차를 줄이기 위해 ML(Maximum Likelihood)분류를 통해 오차를 유발하는 극점을 선택하여 가중치를 적용, 그 영향을 최소화한다. 선형 예측법을 사용하여, 불규칙적 자료가 극점으로 선택되는 것을 방지한다 제안된 MALM(Moving average least mean)방법은 두번째로 큰 극점의 검출을 위해 움직임의 정도를 판별하는데 사용된다. MALM방법은 자체적으로 노이즈 제거 과정을 내포하고 있으므로 노이즈가 많은 환경에서도 파라메터를 추출할 수가 있다. 실험에서 우리는 제안된 방법을 통해 얻어진 정보를 사용하여, 열화 된 이미지를 효율적으로 복구해 낼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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