본 논문에서는 자원제약을 목적함수로 하여 파이프라인 실행이 가능하게 하는 데이터패스 합성을 위해 개발되어진 스케쥴링 알고리즘들의 실행시간과 실행결과를 도표를 기준으로 정렬한다. 평가의 대상이 되는 알고리즘들은 스케쥴을 위해 제안되는 함수의 계산시점, 함수의 역할과 적용방법에 의해 구분되어지는 논문 [1],[2],[3]에 대하여 수행되어지며, 충돌을 발생시키는 파티션 내에 위치하는 모빌리티를 가지는 각각의 연산에 대해 다음 파티션으로의 지연시 충돌수 변이와 각 연산의 모빌리티를 요소로 계산되는 우선 순위 함수를 정의하여 스케쥴 순열을 정렬하는 결정하는 논문[1]과 자원 할당 가능성 판단함수를 제안하고 이를 기준으로 배정가능 범위를 축소해 나가며 연산을 스케쥴하는 논문[2]와, 논문[2]의 자원할당 가능성 판단시 부과되는 시간감소를 위해 현재의 스케쥴 상황 값들을 정량화 하여 연산이 선택되도록하여 결과적 실행 시간을 감소시키는 논문[3]에 대하여 벤치마크 성능평가와 알고리즘 실행시간 결과 비교를 수행하고 향후 연구 진행 방향을 제시한다.
바이오매스 가스화는 세계적인 증가 추세에 있는 에너지 수요를 충족할 수 있는 기술 중의 하나이다. 바이오매스 가스화를 통해서 농업 폐기물 등 다양한 바이오매스 자원을 에너지로 전환할 수 있고 $CO_2$ 배출량 또한 줄일 수 있다. 본 연구에서는 COMSOL$^{(R)}$ 3.4 소프트웨어를 이용하여 바이오매스 원료와 운전 조건에 따른 가스화 효율 및 합성가스 조성의 변화를 분석하였다. 원료와 구동조건을 최적화하기 위해 가스화 모델을 세우고 원료와 구동조건을 달리하여 합성가스의 성분을 분석 및 예측하였다. 이 모델은 물리적인 실험을 통해 알고 있는 조건을 통해서 합성가스 성분을 시간에 따라 예측할 수 있다. 모델을 이용하여 함수비 5~30 %, 공기중 산소함량 5~50 %, 공기공급 유량 5~45 L/min, 온도 973~1273 K의 조건에서 합성가스의 성분을 예측한 결과 실제 실험 결과와 일치하는 것을 알 수 있다. 모델링 결과 양질의 합성가스를 생산하려면 원료의 회분함량이 적어야 하고 수소 함량이 높은 합성가스를 생산하려면 반응 온도가 높게 유지되고 원료의 함수비가 높아야 한다. 가스화장치의 온도를 높이면 합성가스의 성분 중 CO의 함량이 많아지고, CO의 함량이 많아지면 가스의 발열량이 높아지는 것을 알 수 있다. 또한 CO의 농도가 높고 발열량이 높은 합성가스를 생산하기 위해서는 ER값은 작아야 한다.
편대비행위성을 이용하여 우주간섭계 영상시스템을 구현하였을때 위성의 배치에 따른 점분포함수(Point Spread Function, PSF)를 계산하고 관측될 영상을 예측하여 편대비행위성 간섭계 관측시스템의 예상되는 성능을 분석하였다. 적외선과 가시광 영역에서 관측하는 경우에 대하여 단일구경과 합성구경 관측시스템의 점분포함수를 계산하고 이에 해당되는 예측 영상의 해상도를 비교하였을 때, 합성구경으로 관측 시 더 높은 해상도를 보이는 것을 확인하였다. 또한 편대비행 위성을 이용하여 합성구경 관측을 하는 경우에 대하여 단순한 원형 배열뿐만 아니라 간섭계 관측에 유리한 골레이(Golay) 배열 등 다양한 위성 배치에 따른 점분포함수를 구하고 비교하여 위성 배치에 따른 간섭계관측 시스템의 성능 차이를 분석하였다. 이 결과를 통하여 실제 편대비행위성을 이용하여 간섭계 관측시스템을 구현할 때, 관측시스템을 구성하는 편대 위성의 개수와 배치를 효율적으로 결정할 수 있는 토대를 마련하였다.
본 논문에서는 저차 근사모델에 대한 필터 보상형 PID 제어기의 주파수 전달함수 합성법을 제안한다. 제안된 방식은 주어진 주파수응답 경계조건에 맞는 필터 보상형 PID 제어기를 포함한 루프 주파수 전달함수의 합성에 의해 재배열된 일차연립방정식으로부터 PID 파라미터 벡터에 대한 최소 정규해를 결정하는 방식이다. 그리고 제안된 방식의 효율성을 입증하기 위한 예제로 충주 수력발전소의 수차속도제어계가 주어진다.
본 연구는 LB-Deck 플레이트 합성 거더교의 최적설계에 관한 것이다. LB-Deck 플레이트 합성교의 최적화에 대한 문제는 목적함수와 제약조건식으로 이루어지고, 목적함수로는 LB-Deck 플레이트 System이 포함된 콘크리트 바닥판과 강재 거더 비용의 합으로 전체비용함수를 구성하였으며, 제약조건식은 도로교 시방 규정을 기준으로 유도하였다. 최적설계에 관한 최적화 알고리즘은 SUMT기법을 사용하였으며, 지간장이 60m로 모두 같은 1경간, 2경간 및 3경간 LB-Deck 플레이트 합성 거더교와 일반적인 철근콘크리트 강재 합성교에 대하여 1등교로 최적설계하고, 이를 수치적으로 상호 비교하였다. 이렇게 함으로써 구조해석과 단면설계 및 최적설계를 동시에 수행하고, LB-Deck 플레이트의 거푸집 역할에 의한 시공성과 프리캐스트 부재에 의한 안정성 및 최적설계에 의한 경제성을 모두 확보할 수 있도록 하였다.
본 연구의 목적은 섬유의 부착시험을 통하여 섬유의 파괴없이 최대 인발저항을 가지고 시멘트 모체 내에서 완전한 정착작용을하는 구조용 합성섬유의 최적형상과 최적형상함수를 도출하는데 있다. 7가지 다른 형상의 구조용 합성섬유를 조사하였고 부착시험을 수행하였다. 부착시험의 변수는 7가지의 다른 형상이고, 2종류의 시멘트 모르타르의 배합이다. 부착시험 결과, 7가지 다른 형상중 crimped type이 계면인성(인발에너지)와 인발하중에서 가장 우수한 성능을 보였다. Crimped type을 기본으로 하여 섬유의 주기와 높이를 바꾸어 부착시험을 실시한 결과 최적형상함수, D= $b^{{\alpha}ο{\alpha}}$$h^{λ{\beta}}$ 를 도출하였다.
최근, 산화물 반도체를 통한 나노선 연구가 활발히 진행되고 있다. 1차원 나노선은 넓은 표면적을 가지며 다양한 특성을 지녀 미래 nanodevice로의 중요한 building block 소자로의 활용이 가능하다. 본 연구에서는 이종의 나노선을 합성하여 hierarchical nanojunction structure를 제작, 특성을 확인하였다. 이러한 구조는 나노선이 가지는 넓은 표면적의 특성과 동시에, multi-component fuctional nanodevice를 구현하는데에 적합한 구조이다. 본 연구는 텅스텐 기판 위에 고온의 열증착 방식을 이용하여 텅스텐 산화물 나노선을 제작시켜 그 위에 저온의 수열합성을 통한 산화아연 나노선을 제작한 후 향상된 field emission emitter로서의 특성을 살펴보았다. 합성된 텅스텐 산화물 나노선은 quasi-allign된 구조를 가지며, 이러한 구조 위에 ZnO를 스퍼터링하여 seed layer를 형성시키고, 암모니아수와 아연염을 이용한 수열합성법을 통하여 합성된 나노선 위에 nanobranch의 산화아연 나노선을 형성하였다. 이러한 성장특성은 SEM, TEM을 통하여 확인하였고 각각의 특성과 계면을 살펴보았다. 또한 이러한 구조를 이용하여 전계방출특성을 확인하였는데, 약 5.7 eV의 일함수를 갖는 텅스텐 산화물 나노선 위에 더 작은 값의 일함수를 갖는 산화아연 나노선을 합성하여 전계방출특성을 보았으며, 더 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 또한 산화아연의 합성방법에 따른 전계방출 특성의 차이도 비교하였다.
음성신호처리 분야에서 음성신호의 기본 주파수를 정확히 검출 할 수 있다면 음성인식을 할 때 화자에 따른 영향을 줄일 수 있으므로 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성을 할 때 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석을 할 때 피치에 동기시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 위와 같은 피치검출의 중요성 때문에 피치검출에 대하여 다양한 방법 이 제안되었다〔1〕. 본 논문에서는 음성신호의 분석 시 불안정한 구간에 대해 피치 시점을 검출하는 방법을 연구하였다. 음성신호의 분석에 있어서 기존의 자기상관함수법(Autocorrelation Function)은 주기성을 강조할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 그러나 자기상관함수는 위상성분을 보존하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 자기상관함수를 사용하면서 위상성분을 보존할 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 피치시점을 수동으로 찾은 경우와 비교하였을 때 약 98% 정도의 정확도를 얻을 수 있었다. 위의 결과와 같이 위상 성분이 보존된 자기상관함수를 사용할 경우 음성합성, 코딩, 인식에서 유용하게 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 기존의 text-to-speech(TTS) 합성방식이 미리 정해진 화자에 의한 단조로운 합성음을 가지는 문제를 극복하기 위하여, 임의의 화자의 음색을 표현할 수 있는 화자 변환(Voice Conversion) 기능을 구현하였다. 구현된 방식은 화자의 음향공간을 Gaussian Mixture Model(GMM)로 모델링하여 연속 확률 분포에 따른 화자 변환을 가능케 했다. 원시화자(source)와 목적화자(target)간의 특징 벡터의 joint density function을 이용하여 목적화자의 음향공간 특징벡터와 변환된 벡터간의 제곱오류를 최소화하는 변환 함수를 구하였으며, 구해진 변환 함수로 벡터 mapping에 의한 스펙트럼 포락선을 변환했다. 운율 변환은 음성 신호를 정현파 모델에 의해서 모델링하고, 분석된 운율 정보(피치, 지속 시간)는 평균값을 고려해서 변환했다. 성능 평가를 위해서 VQ mapping 방법을 함께 구현하여 각각의 정규화된 켑스트럼 거리를 구해서 성능을 비교 평가하였다. 합성시에는 ABS-OLA 기반의 정현파 모델링 방식을 채택함으로써 자연스러운 합성음을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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