금속 재료의 비선형 파라미터는 고유한 물성치로서 기본주파수의 음압의 크기($A_1$)과 2차고조파의 음압의 크기($A_2$)을 측정하면 산정할 수 있다. 하지만, 실험적으로 $A_1$과 $A_2$를 측정하는 것은 매우 복잡한 변환 과정이 필요하기 때문에 현재 많은 연구자들이 비선형 파라미터의 절대값을 측정하지 않고, 전압 변화를 관찰하는 비선형 파라미터의 상대값을 측정하고 있다. 하지만, 비선형 파라미터 상대값으로는 재료의 물성치를 대변할 수가 없기 때문에, 열화도에 따른 시편 측정에만 사용할 수 있는 제약이 있다. 따라서 본 연구에서는 정전용량 측정기법(capacitive detector)보다는 비용이 적게 소모되고 현장 적용이 가능한 압전형 수신기법(piezoelectric detection)을 이용하여 비선형 파라미터의 절대값을 측정하기 위한 시스템을 구축하였다. $A_1^2vsA_2$ 그래프로 시스템의 선형성을 검증하고 시험편인 fused silica와 Al2024-T4에 대한 비선형 파라미터를 측정하였다.
본 논문은 매입형 영구자석 동기모터(IPMSM)의 제어 파라미터에 관한 것으로, 종래의 IPMSM의 제어는 $120^{\circ}$ 통전방식의 인버터로 구동되는 구형파 제어를 적용하여 왔으나, 최근 정음화, 저진동화 및 고속 운전영역의 확대 등의 시장의 요구, 제어 기술의 발전으로 정현파 제어 (또는 벡터 제어) 방식이 점차로 확대되는 추세이다. 본 논문에서는 정현파 제어방식에 요구되는 IPMSM의 모터 파라미터에 대해 FEM 해석 결과와 측정 장치에 의한 실측의 결과를 비교 분석하여, IPMSM의 제어 파라미터 도출의 기초 연구 자료로 활용하고자 한다.
시스템이 슬라이딩모드의 존재조건을 만족하는 경우, 전동기의 상태가 전동기의 파라미터에 의존하지 않고 결정되는 절환 초평면에 수렴하기 때문에 파라미터에 불감한 응답을 나타낸다. 본 연구는 소형 유도전동기에 의한 외란 및 파라미터의 변동에 대하여 로바스트(robust)와 동시에 정확한 응답을 나타내는 교류서보 전동기 구동시스템을 실현하는 것이다. 이를 실현하기 위해서 가변구조 제어이론에 기초한 슬라이딩모드 제어를 적용하여 유도전동기 자계 슬립주파수형 벡터제어를 실현한다. 이상적인 전동기에 대한 시뮬레이션의 결과에 의해서 관성, 점성마찰계수, 부하 토오크 등 의 파라미터의 변동 및 외란에 대하여 로바스터성이 있다는 것을 알 수 있고 슬라이딩모드 제어의 도입이 교류전동기 서보제어에 유효한 것을 확인하였다.
본 연구에서는 감성 평가 시스템에 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
VoIP 음성 통신 시스템에서 통화를 할 때, 네트워크 상황이 나빠짐에 따라 시간 지연, 패킷 손실, 지터 등의 QoS 파라미터에 의한 영향이 발생하므로 통화 품질이 떨어지게 된다 통화 품질을 개선하기 위해서는 통화 품질과 QoS 파라미터와의 관계를 명확히 파악하고 그에 대한 개선 방법을 연구해야 한다. 따라서 본 논문에서는 통화 품질과 QoS 파라미터와의 상관관계를 회귀 분석을 통해 도출해 내었다. 제시된 음질 평가 기준은 QoS 파라미터만을 가지고 음질을 예측하기 때문에 계산량이 매우 적으며, 음질 평가 수행 중에 음성 통신 시스템에 거의 영향을 미치지 않는다는 장점을 가지고 있다.
음성인식 기술은 크게 음성인식과 화자인식 기술의 두 가지로 분류된다. 현재는 음성인식 기술이 널리 연구되고 있지만 점차 화자인식 기술의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 화자인식 기술의 한 가지 분류로 임의 화자를 식별하기 위한 화자식별 기술을 연구 대상으로 하고 있으며, 신경회로망을 이용한 화자식별 시스템의 특징 추출 방법을 제시하고 그에 따른 성능을 비교하고 있다. 식별 단계에서 26명의 78개의 음성 샘플을 신경회로망의 역전파 알고리듬을 이용하여 학습하고, 테스트용으로 한 화자의 음성샘플이 사용되어 식별된다. 신경회로망의 입력 변수는 특징 파라미터로 선형예측계수, Mel-주파수 켑스트럼계수와 웨이블릿을 이용한 켑스트럼 계수를 사용하였다. 그 결과로써 화자식별 시스템의 신경회로망 모델2의 입력으로 혼합된 특징 파라미터를 사용한 경우가 다른 파라미터들을 사용한 경우와 비교하여 8.46~21.53%의 차를 가지고 가장 좋은 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 정밀 측정 장비인 VMS(Video Measuring System)에서 줌을 서보 모터(servo motor)로 제어하는 자동화된 줌 렌즈 보정에 대하여 연구하였다. 이전의 자동화된 줌 렌즈의 연구들은 줌, 초점과 조리개 3 가지의 렌즈 설정에 대한 모든 카메라 파라미터들에 대하여 보정하였지만, VMS 의 자동화된 줌 렌즈의 보정은 줌의 렌즈 설정에 대해서만 보정한다. 줌 렌즈 설정에 의해 보정 되는 파라미터들은 줌에 따라 변화하는 이미지 중심과 픽셀 크기이다. 카메라의 외부 파라미터들을 제외한 이유는 VMS에서는 카메라가 움직이고 않고, 스테이지가 움직이면서 그에 따른 좌표 값을 주기 때문에 카메라의 이동과 회전에 대하여 보정할 필요가 없다. 줌을 조정하는 줌 단계가 많기 때문에 모든 줌 단계를 보정하기 위해서는 많은 시간과 노력이 든다. 본 논문에서는 보정 파라미터들을 최소 단계의 줌 렌즈 설정에 대하여 계산하고 계산되지 않은 영역들을 보간법으로 빠르고 효과적인 줌 렌즈 보정을 할 수 있는 방법을 제안하였다.
현재 BERT와 같은 대용량의 코퍼스로부터 학습된 사전 학습 언어 모델을 자연어 응용 태스크에 적용하기 위해 일반적으로 널리 사용되는 방법은 Fine-tuning으로 각 응용 태스크에 적용 시 모델의 모든 파라미터를 조정하기 때문에 모든 파라미터를 조정하는데 필요한 시간적 비용과 함께 업데이트된 파라미터를 저장하기 위한 별도의 저장공간이 요구된다. 언어 모델이 커지면 커질수록 저장 공간의 비용이 증대됨에 따라 이러한 언어모델을 효율적으로 튜닝 할 수 있는 방법들이 연구되었다. 본 연구에서는 문장의 입력 임베딩에 연속적 태스크 특화 벡터인 prefix를 추가하여 해당 prefix와 관련된 파라미터만 튜닝하는 prefix-tuning을 한국어 네이버 감성 분석 데이터 셋에 적용 후 실험결과를 보인다.
본 연구는 한국 주식 시장인 KRX 데이터에 중점을 둔 투자 전략의 최적화를 목표로 하였다. 전통적인 기술 분석 방법은 투자자들의 경험에 의존하여 파라미터를 선택하였다. 하지만 이 연구에서는 기존의 경험에 기반한 파라미터 선택 대신 유전 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화했다. 결과적으로, 이 전략은 상승장과 하락장 모두에서 buy-and-hold 전략보다 더 나은 성과를 보였다. 이는 기술 분석의 파라미터 최적화의 중요성을 강조하며, 더 효과적인 투자 전략 개발의 가능성을 보여준다.
본 연구에서는 랫트, 토끼, 닭, 개 등의 각종 동물들의 약물동태학적 파라미터를 이용하여 록시스로마이신의 이종간 예측모델을 수립하였으며, 이때 약물동태학적 파라미터는 반감기, 청소율, 분포용적, 평균체류시간 등을 이용하였다. 이종간 약물동태학적 파라미터의 변화 예측은 체중과 지수적 상관관계 $(Y=aW^b)$를 이용하였으며, 이때 Y는 약물동태학적 파라미터, W는 체중, a는 allometric coefficient를 의미한다. B는 약물동태학적 파라미터와 체중간의 상관관계를 의미하는 비례상수이다. 랫트, 토끼, 닭, 개 등의 약물동태학적 파라미터인 분포용적, 청소율, 반감기, 평균체류시간 등은 체중과 유의한 선형관계를 나타내었다. 본 연구에 의해 수립된 록시스로마이신에 대한 이종간 약물동태학적 파라미터의 이종간 예측모델은 다양한 종의 동물종에 대한 좀 더 정확한 용법용량을 구하는 기초자료로 이용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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