다이오드의 소신호 및 대신호 파라미터 추출은 DC 해석, 외부 기생 소자 추출, 마지막으로 5-파라미터에 의한 내부소자 추출로 이루어진다. DC IV-곡선과 S-파라미터의 curve-fitting으로 내부 파라미터를 구하였고 외부 기생소자는 바이어스에 따라 변하지 성질을 이용하였다. 사용된 소자는 Schottky diode는 SIEMENS사의 BAS125를, Varactor diode는 SONY사의 1t362를, PIN diode는 Hitachi사의 HVM14S를 모델로 사용하였다. 실측을 위해 사용된 소자는 각각 HP사의 HSMS-2822, SONY사의 1t362, HP사의 HSMP-3834을 이용하여 측정하였다.
진화 연산(Genetic Algorithm)은 최적화 분야에서 사용되는 강력하면서도 일반적인 방법이다. 이러한 진화 연산의 일반성은 진화 연산에서 사용되는 기본 연산자들이 문제에 대한 정보를 필요로 하지 않는 것에 기인하고 있기에, 실제 구현시에는 여러 파라미터들을 문제에 맞게 정해 줌으로써 성능 향상을 죄할 수 있다. 이러한 파라미터의 조절은 보통 시행착오를 거쳐 행해지나, 실행시에 동적으로 파라미터를 학습하는 적응적 진화 연산도 연구되어 왔다. 본 논문에서는 진화 연산에서의 파라미터 학습 과정을 강화 학습 과정으로 공식화하고 강화 학습을 사용한 적응적 진화 연산 구현을 제안한다.
구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이다. 이 방법은 시험 수행에 드는 시간과 비용을 줄여준다. 그러나 공정 과정과 환경에 의하여 생기는 입력 물성치들의 변화 때문에 우리는 유한요소해석의 결과를 전적으로 믿어서는 안 된다. 따라서 유한요소해석의 신뢰성을 증명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현장에 축적된 피로 수명 시험 데이터를 바탕으로 유한요소해석을 이용하여 피로수명 파라미터를 역 추정 하는 연구를 수행하였다. 베이지안 접근법을 이용하여 불확실성 피로 수명 파라미터의 사후분포를 구하였고, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 역 추정된 파라미터의 샘플 데이터를 생성하였다. 얻어진 샘플 데이터를 기반으로 새로운 형상의 스프링에 대한 피로 수명을 예측한다. 신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)는 서스펜션 코일 스프링의 요구수명을 만족시키기 위하여 수행된다. 또한 크리깅 근사 모델은 유한요소해석의 연산 량 감소를 위해 이용한다.
본 논문에서는 particle swarm optimization(PSO)를 통한 비선형시스템의 퍼지집합 퍼지모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지 모델링에서 전반부 동정, 즉 구조 동정 및 파라미터 동정은 비선형 시스템을 표현하는데 있어서 매우 중요하다. 퍼지모델의 전반부 동정에 있어 최적화 과정이 필요하며 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)을 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. 본 연구는 파라미터 동정 시 최근 여러 가지 어려운 최적화 문제를 수행함에 있어서 성능의 우수성이 증명된 PSO를 이용하여 퍼지집합 퍼지모델의 전반부 파라미터를 동정하였다. 구조동정은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm; SGA)을 이용하여 동정하였으며 파라미터 동정시 실수 코딩유전자 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm; RCGA)와 PSO를 각각 파라미터 동정에 이용하여 성능을 비교하였다.
본 연구에서는 핀치오프 된 cold-FET에서 게이트와 드레인 패드를 디임베딩하여 얻어지는 Z-파라미터와 게이트와 드레인 패드 커패시턴스를 제외한 핀치오프 된 cold-FET의 나머지 파라미터에 의해 모델링되는 Z-파라미터 사이의 잔차 오차를 최소화함으로써 HEMT의 모든 외인성 파라미터를 추출하는 기법을 제시한다. 제시된 기법을 사용하면 게이트와 드레인 모조패드의 추가적 제작 없이 게이트와 드레인 패드의 커패시턴스 값뿐 아니라 나머지 외인성 파라미터 값 모두를 성공적으로 추출할 수 있다.
레이더, 소나 및 육해상 통신시스템에 있어서, 어레이 센서에 입사하는 수신신호가 가지는 도래방향 및 신호전력과 같은 파라미터 추정문제는 수십년 동안 많은 연구관심이 되어 왔으며, 현재에도 다양한 응용영역에서 중요한 문제 중의 하나이다. 수신신호의 파라미터 추정방법으로서 종래의 MUSIC 또는 ESPRIT와 같은 방법은 역행렬 연산과 고유치 계산이 필요하므로 계산적 복잡성이 부가된다. 본 논문에서는 어레이 안테나의 기본 신호모델로부터 파라미터 추정의 문제를 비선형 최소화 문제로 정식화 하여 역행렬과 고유치 연산을 요구하지 않는 수신신호의 파라미터 동시추정 알고리즘을 제안하고 평가한다.
논문은 지식기반의 음성인식 시스템에서 비음 위치를 검출하기 위한 음향음성학적 파라미터를 제시하였다. 음향음성학적 파라미터는 앞선 연구자들의 연구내용을 토대로 비강을 통해 음성이 발성될 때 나타나는 특징을 기반으로 하여 선별하였다. 선별된 파라미터들은 대역별 에너지 비율, 대역별 에너지의 차이, 포먼트 그리고 포먼트의 차이로써, 비음 위치에 따라 변화하는 조음기관의 영향을 잘 나타내 주었다. 이러한 음향음성학 파라미터를 이용하여 비음을 순비음(/m/), 치경비음(/n/), 그리고 연구개비음(/ng/)으로 나누는 실험을 진행하였고, TIMIT 데이터베이스로 실험하였을 때 57.5%의 검출률을 얻을 수 있었다.
깊이 영상 기반 렌더링(DIBR) 방법은 제한된 대역폭을 가진 지상파 DMB(T-DMB)환경에서의 3 차원 서비스를 위한 방법으로 연구되고 있다. T-DMB 환경에서의 DIBR 기반의 3 차원 서비스는 기준 영상과 깊이 영상을 전송 받아 가상의 좌/우 시점 영상을 생성한다. 가상의 좌/우 시점 영상을 생성하기 위해서는 콘텐츠와 디스플레이 환경에 따른 파라미터 값이 주어져야 한다. 하지만 많은 연구에서 표준화된 파라미터 값을 제시하지 않음으로써 렌더링의 기준이 모호해지고, 임의로 정해진 파라미터 값에 의해 DIBR 결과가 크게 달라진다. 또한 콘텐츠에 따른 파라미터 값을 임의로 설정하게 되면 추가적인 정보를 전송해야 하는 문제점이 발생한다. 이에 본 논문에서는 다양한 콘텐츠에 적용 가능하면서도 T-DMB 환경에 적합하도록 계산량을 줄일 수 있는 표준화된 파라미터 설정 방법을 제안하고자 한다.
인터넷상에서의 진짜 및 가짜 정보의 범람이 수많은 텍스트 분석에 대한 연구를 이끌었다. 문헌 표기 없이 타인의 저작물을 무단 복제 및 관련 없는 연구결과 조작 등이 한동안 세간의 주목을 이끌었다. 연구 분야에서 표절과 이의 대항 및 감소를 위해 다양한 도구들이 개발되었다. Pearson Spearman 본 연구에서는 코사인 유사성과 및 상관관계를 이용하는 파라미터 및 비 파라미터 방법을 이용하여 문장 유사성을 측정한다. Pearson 코사인 유사성과 상관관계는 가장 높은 유사성 계수를 얻었으나 Spearman 상관관계는 낮은 유사성 계수를 보여주었다. 본 논문에서는 정상성 가정과 편향성에 의존하는 파라미터 방법들에 반하도록 비정상성 가정으로 인한 문장 유사도를 측정하는 데 있어 비 파라미터 방법들을 사용하는 것을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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