해양의 표면 혼합층 모델은 그 접근방법에 따라 여러 가지로 나눈다. 즉 표면 혼 합층의 존재를 가정하고 출발한 적분모델, 혼합과 관계된 난류항을 K 이론 형태의 확 산 개념으로 나타내거나 혹은 난류 방정식을 이용하여 구하는 확산 모델, 그리고 한 격자점에서의 물리량은 여러 격자점으로부터의 혼합에 의존한다는 Transilient 모델이 이들이다. 각 유형의 모델은 고유의 장단점이 있으므로 연구의 목적과 내용에 따라 이 용되는 모델의 유형을 결정한다. 본 연구에서는 표현 혼합층에 대한 기존의 연구 방법 들을 살펴보고, 이들을 상호 비교하여 각 모델의 효율적인 적응영역을 알아보며, 표현 혼합층에 대한 최근의 연구동향을 알아봄으로써 향후 이 분야 연구에 주춧돌이 되고자 한다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 음성 모델을 기반으로 하는 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 제안하는 특징 보상 기법은 병렬 결합된 혼합 모델 (PCMM)을 기반으로 한다. 기존의 PCMM 기반의 기법은 시간에 따라 변하는 잡음 환경을 반영하기 위하여 매 음성 입력마다 복잡한 과정의 혼합 모델 결합이 필요하다. 제안하는 기법에서는 다중의 혼합 모델을 보간하는 방법을 채용함으로써 시간에 따라 변하는 배경 잡음에 대응할 수 있다. 보다 신뢰성 있는 혼합 모델 생성을 위하여 데이터 유도 기반의 방법을 도입하고, 실시간 처리를 위하여 프레임에 동기화된 환경 사후 확률 예측 과정을 제안한다. 다중 모델로 인한 연산량 증가를 막기 위하여 혼합 모델을 공유하는 기법을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 사이에 통계학적으로 유사한 요소들을 선택하여 공유에 필요한 공통 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 모의 환경과 실제 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 가져오고 연산량 감소에 효과적임을 확인한다.
선형혼합분광분석(LSU, Linear Spectral Unmixing) 모델은 위성 영상의 한 화소 값이 공간 내에 포함된 다양한 지표 대상물의 반사에너지가 혼합된 결과로 나타난다는 가정을 통해 화소이하(Sub-Pixel) 단위의 영상 분석을 수행하는 알고리즘의 한 형태이다. 분석의 결과는 한 화소에 존재하는 순수 대상물(Endmember)의 비율로 나타나며, 최소제곱법을 이용하여 결과를 도출하는 것이 일반적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 최소제곱법을 이용한 선형혼합분광분석모델은 기본적인 가정을 만족시키지 못하며, Endmember를 사용자가 임의로 지정해야 하기 때문에 영상 분석에 많은 어려움이 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 무감독으로 추출된 Endmember를 이용한 제약선형분광혼합분석(Constrained Linear Spectral Unmixing) 모델을 본 연구를 통해 제안하고자 한다. 결과를 통해, 무감독 제약선형분광혼합분석 모델은 선형분광혼합분석 모델에 비해 각각의 Endmember에 대하여 제약조건을 만족하는 점유비율(Abundance) 정보를 제공하였으나, 비슷한 Endmember를 중복 추출할 수 있는 가능성도 지니고 있음을 확인할 수 있었다.
초분광영상의 분석 기법 중 하나인 선형혼합분석기법은 각 화소를 구성하는 구성물질과 구성 비율을 추정하는데 매우 유용하게 사용되고 있다. 선형혼합모델은 지질 및 광물분포와 관련된 분야에서는 비교적 성공적으로 시도되고 있으나, 산림이나 여러 인공물들로 구성된 도시와 같은 상대적으로 복잡한 구조를 가진 혼합체에서는 그 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 식물과 토양의 혼합체를 대상으로 선형혼합모델을 적용하여 계산된 혼합체의 반사값과 실제 이 혼합체들을 분광측정기로 측정한 반사값과의 비교를 통해, 선형혼합모델의 오차를 계산하였다. 이를 통해 선형혼합모델의 오차 원인인 구성 물질간의 분광적 상호작용이 어느 경우 발생 혹은 증가하는지를 분석하고, 또한 파장대별 상호작용의 정도 차이가 있는지를 분석하였다. 연구 결과, 선형혼합모델은 혼합체를 구성하는 구성물질의 구성비율이 비슷한 경우, 각 구성 물질간의 상호작용이 증가하여 선형혼합모델의 오차가 가장 커지는 것을 알 수 있었다. 결과적으로 선형혼합모델의 오차 원인인 구성 물질간 상호작용의 발생 정도는 혼합체를 구성하는 성분의 종류, 반사 특성, 구성비율, 파장대와 구성 성분의 배열 상태에 따라 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. 향후 선형혼합모델의 정확도를 높이기 위해서는 이러한 혼합체의 특징들이 구성 물질간의 상호작용에 끼치는 영향을 정량적으로 분석하여야 할 것이다.
본 논문에서는 기존의 정보량(Entropy) 기반 클러스터링 기법을 향상시키기 위한 방법으로서 퍼지 정보량을 이용하였다 가우시안 혼합 모델을 이용하면, 프로토타입의 목적 함수를 이용하는 클러스터링 기법보다 향상된 결과를 얻을 수 있고, Parameter의 조정이 요구되지 않는다. 그러나, 가우시안 혼합 모델의 사용은 주어진 패턴 집합을 클러스터링하는데 계산량의 증가를 초래하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델의 정형화에 요구되는 계산량을 감소시키는 방법을 제시한다 또한 퍼지정보량(Fuzzy Entropy)을 적용하여 기존의 정보량 기반의 클러스터링 결과와 비교 분석하였다.
기존의 데이터베이스시스템은 정적 페이지 저장 모델을 사용하기 때문에 최근 데이터베이스 시장에서 요구하는 혼합 워크로드를 효율적으로 처리하기에는 한계를 가진다. 이에 본 논문에서는 혼합 워크로드의 특성을 반영할 수 있는 동적 페이지 저장 모델을 소개한다. 또한 혼합 워크로드를 분석하여 최적화된 컬럼 그룹을 추출한 후 동적으로 페이지를 구성하는 방법을 소개한다. 마지막으로 실험을 통해 본 논문에서 제안한 컬럼 그룹 기반의 동적 페이지 저장 모델이 기존의 페이지 저장 모델과 비교할 때 혼합 워크로드를 처리하는데 보다 효율적임을 보인다.
본 논문에서는 공유 모델링의 대표적인 방법인 결정트리 기반 상태공유 모델을 기반으로 하여 그 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄임으로써 모델을 최적화하고자 하였다. 결정트리 기반의 상태공유 모델링은 일반적인 방법을 따랐으며 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안을 클러스터링하여 그 수를 줄였다. 클러스터링 시에 필요한 거리 측정 방법이나 가까운 두 가우시안의 합성 방법을 여러 기법을 실험하였다. 이때 인식률은 클러스터링 이전인 97.2%를 유지하였으며 총 혼합 가우시안의 감소율은 1.0%를 보임으로써 모델을 최적화할 수 있었다.
본 연구에서는 Co/Si 계에 대한 이온선 혼합실험을 온도와 이온선량을 변수로 하여 실시하였고, Co/Si 계에 대한 상형성 과정을 금속/Si 계에 대한 이온선 혼합시의 비정질상 및 결정상 형성예측 모델(ADF Model)과 초기 결정상 예측 모델(PDF Model)을 이용하여 해석하였다. 이온선 혼합은 80KeV 가속기를 이용하여 상온$-400^{\circ}C$의 온도 범위에서 1.0X1015Ar+/$\extrm{cm}^2$-2.0X1016Ar+/$\textrm{cm}^2$의 이온선량을 변화시키면서 실험하였으며 상분석은 투과전자현미경(TEM)과 X선 회절 분석을 이용하였다. Co/Si 계에서 이온선 혼합시 형성되는 초기 결정상은 Co2Si이며 이온선량의 증가에 따라 CoSi로 상전이하였다. 이러한 실험 결과는 비정질상 및 결정상 형성 예측 모델(ADF model)과 초기 결정상 예측모델(PDF model)의 예측결과와 매우 잘 일치하고 있다. 이상의 연구 결과로부터 ADF 모델과 PDF모델을 이용하여 박막에서 형성되는 상을 보다 정확히 예측할 수 있음을 알 수 있었다.
호수에서의 수직온도분포를 모의하기 위하여, 수리학적 특성 즉 유속분포가 필요없는 일차원 와확산모델 및 혼합층모델이 개발, 적용되었으며 각 모델의 결과가 비교, 검토되었다. 전자는 지배방정식 유도시 분자확산을 모델적용시 년간 수면변화를 무시했으며, 후자는 간단한 해석을 위하여 일정한 층의 두께를 가정하였다. 호수표면과 바닥에서의 온도경계조건이 각각 열 에너지의 이동에 의해서 결정되도록 하는 와확산모델은 explicit 유한차분법을, 두층을 이용하는 혼합층모델은 Runge-Kutta 방법을 사용하였다. 측정된 데이타와 와확산모델 및 혼합층모델의 계산치와 비교해본 결과, 만족한 결과를 도출하였다. 따라서, 호수관리의 수단으로 이 모델들을 유용하게 이용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 연속밀도 은닉마코프모델에서 각 상태별 혼합성분 개수를 결정하는 방법을 제안한다. 지금까지의 대부분의 연구가 연속밀도 은닉마코프모델에서 화자의 스펙트럼 특성에 상관없이 각 상태별 동일한 혼합성분 개수를 적용하였다. 이런 접근방법은 많은 계산량을 요구할 뿐만 아니라, 각 상태의 특성을 무시하고 있기 때문에 각 상태별 음성신호의 정확한 모델링을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서 제안한 연속밀도 은닉마코프모델의 파라미터 추정은 각 상태별 혼합성분에 대한 발생 확률값에 따라서 결정하였다. 또한 혼합성분의 개수를 줄이는 과정에서 신호의 상관성을 줄이고 시스템의 전체적인 안정성을 얻기 위해서 주성분 분석을 이용하였다. 제안한 방법은 기존의 은닉마코프모델에 비해서 평균 10% 작은 혼합성분 개수를 이용했을 때를 기준으로 실험하였다. 실험결과에서 혼합성분 결정만을 적용했을 때 거의 비슷한 성능을 얻을 수 있었다. 그리고 주성분 분석을 이용했을 때, 특정벡터가 16 차일 때 평균 0.35%의 성능감소가 일어났지만, 25 차에서는 평균 0.65%의 성능개선을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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