송전 용량 증대 및 초고압 케이블 컴펙트화를 위해, 최근 고내력 케이블에 관한 연구가 전세계적으로 활발히 진행되고 있으며, 이러한 추세에 대응코자 당사에서는 고내력 케이블 개발에 있어서 첨가제 투입에 따른 절연 능력 향상에 관한 연구를 진행하여왔다. 본 연구에서는 케이블 절연 능력 향상을 위하여 반도전 컴파운드에 첨가제를 투입하여 반도전과 절연의 계면 특성을 향상시킴으로 절연체의 절연파괴능력 향상시키고자 하였으며, 계면 특성의 향상은 절연 파괴능력 향상으로 이어짐을 확인 할 수 있었다. 또한 상기의 연구결과에 따라 제조된 케이블은 기존 케이블과 비교하였을 때 매우 우수한 절연파괴 특성을 나타냄을 확인하였으며, 그 결과 절연 두께를 비약적으로 감소시킬 수 있었다. 본 논문은 상기 절연 성능 향상에 관한 메커니즘 및 IEC 62067에 따라 진행된 초고압 XLPE 케이블의 type test 결과를 중심으로 기술하였다.
자동차의 외형을 설계하는 과정에서 미적인 관점을 떠나 역학적으로 고려할 때에는 공기역학이 매우 중요하게 된다. 이 분야에서 연구하는 전문가에게는 잘 알려진 내용이 될지는 모르겠으나 자동차의 설계 및 개발에 종사하는 일반연구자에게는 공기역학에 관한 문헌 및 전문서적 또한 주 위에서 쉽게 얻을 수는 있으나 부담없이 인식되기에는 그리 쉬운 일은 아니다. 이와 관련하여 Car Stying Volume 50+1/2의 별책으로 간행된 특집호에 여러 가지 흥미있는 내용이 기술 설명 되어 있다. 이는 1985년 발행되었으며 일본자동차연구소에 재직중인 무능진리씨가 해설하였다. 이후 본 내용은 여기서 발췌함을 밝혀둔다. 자동차에 관한 공기역확은 주로 다음과 같은 성능 향상을 위하여 필요하다. (1) 주행연료비 절약 (2) 최고속도의 향상 (3) 고속주행시 조종안정성의 향상 (4) 횡풍에서 주행안전성 향상 (5) 엔진이나 제동장치 등의 냉각성능 향상 (6) 바람에 의한 소음의 감소 (7) 환기성능의 향상 (8) 제상성능의 향상 (9) 공기 조화성능의 향상 (10) 먼지 또는 오물의 부착방지 및 억제 (11) 창문 와이퍼의 작동 등이다.
폴리머 기판상 밀착력 향상과 증착되는 금속 박막의 전기적 특성 향상에 대한 연구를 수행하였다. 박막의 밀착력 향상을 위해 선형이온소스를 이용하여 폴리머 기판의 표면에너지 증대를 도모하였다. 폴리머 기판의 표면에너지 제어를 통해 증착된 박막의 밀착력 평가는 테이프 테스팅법을 적용하였고 전처리 전후 밀착력이 향상됨을 확인하였다. 또한 일반적인 마그네트론 스퍼터링의 경우 상온에서 증착되는 금속 박막의 결정성이 낮다는 한계점을 극복하기 위해, 플라즈마 보조 마그네트론 스퍼터링 방법을 적용하여 증착되는 박막의 결정성 향상을 통해 증착된 Cu 박막의 전기적 특성 향상을 얻을 수 있었다. 박막의 결정성 향상을 통해 전기적 특성은 10% 이상 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 영상의 색상을 유지하면서 영상의 명암대비 향상과 함께 채도를 향상시키는 방법을 제시한다. 제안방법은 명암대비 향상 후 밝기 변화에 따른 시각적인 채도 변화를 보정하기 위해 최대색차신호 테이블을 이용한다. 최대색차신호 테이블로부터 휘도변화에 따른 가중치를 구하고, 입력 색차신호에 가중치를 곱하여 채도를 밝기에 적응적으로 보정한다. 또한 사용자가 입력한 만큼의 채도를 향상시키는 과정에서 과도한 채도 향상으로 인한 왜곡을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 다양한 특성을 갖는 영상에 대한 실험을 통해 제안방법은 기존방식과 비교하여 효과적으로 컬러 영상의 선명도를 향상시킴을 확인하였다.
맘모그램은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다 유방암의 정확한 진단과 효율적인 치료를 위하여 많은 영상향상 방법들이 개발되어왔다. 본 논문은 디지털 유방 촬영상의 영상향상을 위하여 새로운 비선형 영상향상 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 밝기 정보를 향상시키기 위한 비선형 함수와 경계와 디테일 정보를 개선하기 위한 비선형 필터로 구성된다. 비선형 함수는 영상의 어두운 영역의 밝기를 향상시키고 밝은 영역의 동적범위를 넓혀주며, 비선형 필터는 영상의 특정 영역이나 객체를 효과적으로 개선시킨다. 최종 향상된 영상은 비선형 함수로 처리한 영상과 비선형 필터로 필터된 영상을 더하여 얻어진다. 제안된 비선형 영상향상 방법은 실험에서 기존 방법과 영상향상 결과를 비교하여 우수한 성능을 확인하였다.
음성향상기법은 음성에 포함된 잡음이나 잔향을 제거하는 기술로써 마이크로폰으로 입력된 음성신호는 잡음이나 잔향에 의해 왜곡되어지므로 음성인식, 음성통신 등의 음성신호처리 기술의 핵심 기술이다. 이전에는 음성신호와 잡음신호 사이의 통계적 정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성향상기법이 주로 사용되었으나 통계 모델 기반의 음성향상기술은 정상 잡음 환경과는 달리 비정상 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있었다. 최근 머신러닝 기법인 심화신경망 (DNN, deep neural network)이 도입되어 음성 향상 기법에서 우수한 성능을 내고 있다. 심화신경망을 이용한 음성 향상 기법은 다수의 은닉 층과 은닉 노드들을 통하여 잡음이 존재하는 음성 신호와 잡음이 존재하지 않는 깨끗한 음성 신호 사이의 비선형적인 관계를 잘 모델링하였다. 이러한 심화신경망 기반의 음성향상기법을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나인 강화학습을 적용하여 기존 심화신경망 대비 성능을 향상시켰다. 강화학습이란 대표적으로 구글의 알파고에 적용된 기술로써 특정 state에서 최고의 reward를 받기 위해 어떠한 policy를 통한 action을 취해서 다음 state로 나아갈지를 매우 많은 경우에 대해 학습을 통해 최적의 action을 선택할 수 있도록 학습하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 composite measure를 기반으로 reward를 설계하여 기존 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 기반의 reward를 설계한 기술 대비 음성인식 성능을 높였다.
본 논문에서는 support vector machine (SVM) 기반의 global soft decison (GSD)을 이용한 새로운 음성 향상 기법을 제시한다. 일반적으로 soft decision (SD) 이득 수정 및 잡음 전력 추정에 근거한 음성 향상 기법이 hard decision을 이용한 음성향상 기법 보다 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 특히, 각 프레임에서의 음성 부재에 대한 효과적인 척도인 전역음성 부재확률 (global speech absence probability, GSAP)을 SD 기반의 음성 향상 기법에 적용한 여러 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 sigmoid 함수를 이용하여 얻어진 SVM의 확률 출력에 의해 추정된 새로운 GSAP를 음성 향상 기법에 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에 적용하여 PESQ 및 MOS 평가 방법을 바탕으로 기존의 GSD 기반의 스펙트럼 향상 기법과 비교하여 향상된 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 중년여성을 대상으로 식행동 개선을 초점을 두어 6개월 간 교육을 실시하여 식사의 질, 체성분 및 혈액 성분 변화를 알아보았다. 프로그램 종료 후 대상자를 식행동 점수 변화 정도에 따라 식행동향상군과 식행동비향상군으로 나누어 비교해 본 결과, 식행동향상군의 체중, BMI, 복부지방률 그리고 내장지방의 감소율이 식행동비향상군보다 더 컸고, 식이섬유, 칼슘, 철분, 비타민 C의 섭취 변화율도 식행동향상군이 식행동비향상군보다 더 컸으며, 식행동향상군에서만 각 영양소의 INQ와 MAR이 유의적으로 증가하였다. 또한 식행동향상군의 중성지방의 감소율이 식행동비향상군의 감소율보다 더 컸다. 동일한 영양교육에 참여하였지만 대상자가 스스로 잘못된 식행동을 개선할 경우, 식이섭취 수준이 더 많이 개선되었을 뿐만 아니라 식사의 질도 향상되었고, 체중과 체지방의 감량하였으며, 혈중 지질 수준도 향상시키는 효과를 보였다 이상의 연구에서처럼 식행동이 향상됨에 따라 체중감량과 식사의 질 개선 그리고 혈중 지질 변화에 효과적임을 알 수 있었고, 장기적으로 만성질환을 예방 관리할 수 있을 것으로 생각된다. 따라서 추후에 이루어지는 비만관리 프로그램은 영양지식의 전달에 초점을 맞추기보다는 균형잡힌 영양소 섭취와 식행동 개선 및 향상을 유도하는 교육내용이 포함되어 있는 체계적인 프로그램을 장기간 시행하여 식행동 향상에 따른 효과를 살펴보는 것이 필요하다.
음성 향상에서 많이 사용되는 U-Net과 같이 인코더와 디코더로 구성된 심층 신경망 모델은 skip-connection을 통해 인코더의 특징을 디코더에 연결하는 구조로 구성되어 있다. Skip-connection은 디코더에서 향상된 스펙트럼을 재구성하는데 도움을 주며 인코더를 통해 손실된 정보를 보완해줄 수 있다. 이때 skip-connection을 통해 연결되는 인코더의 특징과 디코더의 특징의 의미는 서로 다르다. 본 논문에서는 복소 스펙트럼 기반 음성 향상의 성능 향상을 위해 디코더에 연결되는 인코더의 특징을 디코더 특징의 의미에 가깝게 변환해주도록 skip-connection에 Self-Attention(SA)을 적용하는 방안을 연구하였다. SA는 시퀀스-시퀀스 문제에서 출력 시퀀스를 생성할 때, 입력 시퀀스의 가중 산술 평균을 이용하여 결정적인 부분을 집중해서 볼 수 있도록 하는 기법으로, 음성 향상 분야에서도 이를 적용함으로써 성능 향상에 효과적임을 입증하는 연구가 진행되었다. SA를 skip-connection에 적용하기 위해 인코더 특징과 디코더 특징을 이용하는 총 3가지의 방법에 대해 연구하였다. TIMIT 데이터베이스를 이용한 음성 향상 실험 결과, 제안하는 방법이 기존 skip-connection으로만 연결된 Deep Complex U-Net(DCUNET)과 비교하여 모든 성능 평가 지표에서 향상된 결과를 보였다.
정보시스템 감리와 관련된 기존 연구들은 감리와 관련된 이해관계자 집단 전체의 관점에서 포괄적으로 문제를 분석하지 못하고 한국전산원 감리인만을 대상으로 하거나, 또는 공기업 중심의 피감리인만을 대상으로 연구되어 왔다. 또한 감리 효과 향상을 위한 연구도 법적, 제도적 측면에서의 향상방안을 중심으로 수행되어 왔다. 본 연구는 감리효과성 측정과 향상 방안에 대하여 한국전산원과 민간 감리법인들의 감리인, 관공서 및 기업체의 감리의뢰인, 관공서 및 기업체소속의 피감리인, 기타 정보시스템 기술 (IT) 관련 업무에 종사 하는 전문가 등 4그룹을 대상으로 포괄적인 연구를 수행하였으며 감리 향상 방안도 법적, 제도적 측면의 향상 방안뿐만 아니라 감리인, 피감리인, 감리의뢰인 측면에서의 향상 방안을 포함하여 연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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