본 논문은 음성인식 시스템에서 정확도를 높이기 위해 후처리 단계에서 후보 단어들의 엔트로피 정보를 이용하였다. 기존의 우도비 검출방법은 음성 데이터에 따라 음성인식 시스템의 성능이 변하고 N개의 후보단어들의 우도값이 비슷하여 오인식 발생확률이 높았다. 그러나 본 눈문에서는 각 후보 단어들의 엔트로피 값보다 인식대상 단어 외의 단어들의 엔트로피 값이 상대적으로 낮은 후보를 거절하는 후처리 방법을 사용하여 음성 데이터에 독립적이면서도 변별력을 높인 정확한 음성인식 시스템을 얻을 수 있었다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 엔트로피에 의한 후처리 방법은 우도비에 의한 방법보다 인식 시스템의 성능을 false alarm이 20%일 때 최대 3.6% 향상시킬 수 있었다.
기후변화는 댐유입량의 시공간적 변화를 야기할 것으로 전망된다. 따라서 기후변화에 따른 댐 유입량의 영향을 정량적으로 평가하고 그에 적응할 수 있는 댐 운영 방안이 필요하지만 영향평가 시 많은 불확실성이 발생하기 때문에 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 댐 유입량 전망 시 발생하는 불확실성을 평가 단계별로 분해할 수 있는 기법을 이용하여 계절별 댐 유입량 전망 결과의 불확실성을 평가하였다. 이를 위해 현재 국내에서 가용한 CORDEX East Asia에서 제공하고 있는 5개 RCM 결과를 이용하였으며, 5가지 통계적 후처리기법, 2가지 수문모형을 이용하였다. 대상지역은 충주댐 유역으로 선정하였으며, 계절 댐 유입량에 대한 과거기간 대비 미래기간의 전망 결과에 대해 분석하였다. 평가결과, 겨울철을 제외한 모든 계절에서 RCM이 29.3~68.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났으며, 겨울철은 수문모형이 46.5%를 차지하는 것으로 나타났다. 이는 홍수기의 댐 유입량은 강수량에 직접적인 영향을 받으나 이수기에는 강수량 이외에 그 당시의 토양상태, 기후환경 등의 영향에 따른 수문순환 전반적인 영향이 물가용성에 영향을 미친다. 따라서 이수기는 수문모형에 더욱 영향이 큰 것으로 나타났으며, 홍수기는 기후 모델링 부분의 영향이 큰 것으로 사료된다. 이러한 분석을 통해 특정 RCM이나 통계적 후처리기법, 수문모형 등의 선정에 따라 전체 불확실성에 미치는 영향을 분석할 수 있으며, 이를 통해 불확실성을 저감할 수 있는 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
해상 소각 시스템 개발 연구를 위해서 System interfacing기술, System구성물 안전, Scale up기술 등의 개발이 현재 진행되고 있으며 우수한 환경공해 방지기술의 접목을 계획하고 있다. 후처리 설비는 2차오염을 야기시키는 폐수가 발생되는 설비의 선정은 근원적으로 배제하며 주변 주민들의 신뢰도 회복을 위해 배출허용기준은 엄격히 적용한다. 또한 회출설비는 소각잔재를 응용하며 고형화 함으로써 2차오염을 방지하고 재활용 자원으로 사용하는 방식을 채택하고자 한다. 현재 시스템의 타당성 및 기본구성 방법에 관한 기초연구 및 기술선진국의 사례조사 연구가 진행되고 있으며, 이것이 어느정도 완료되면 구성시스템의 세부설계가 진행될 예정이다.
공해 유발형 산업기술/제품의 폐기 요구 점증, 배출된 오염 물질 제거를 위한 후처리기술(EOP 기술) 활용의 한계, Green Round에 의한 국제 무역 규제 및 환경 부담금 문제 가시화(PPMs 규제) 및 지속 가능한 환경조화형 산업기술 확보(Sustainable Development)요구 등에 능동적 대처를 위해 산업활동에서의 환경오염 발생을 원천 억제 또는 제거하는 미래형 청정기술개발에 대한 요구가 급증하고 있다. 미래청정기술은 산업활동에서의 환경오염 발생을 원천 억제 또는 제거하는 미래형 환경오염 방지 기술로 정의될 수 있다. 선진국에 비해 청정기술 개발이 늦은 국내 현실에서 청정기술의 예속화를 피하고 기술 자립을 위해서는 원천 기술의 확보가 필수 불가결하며, 이의 달성을 위한 효과적인 청정기술의 개발 전략이 요구된다. 현재 국내 외에서 진행 중인 연구개발 프로그램을 비교 분석하고, 원천 기술인 미래형 청정기술의 성격을 규명한 뒤 효과적인 연구 수행을 위한 전략을 소개한다.
Modem after-treatment technology has been developed variously in order to decrease exhausted emission in diesel engine. However, it seems very difficult to comply with updated stringent emission standards. Specially, it has been many years that exhaust gas from gasoline automobile rather than from diesel is the major object concerned by Korea and other countries, and it is strongly required on the reduction techniques on harmful NOx and PM among those compositions. Thus, this research focused on the electronic control EGR and the target for this research is heavy-duty turbo-diesel engine with EGR technology(High pressure route and low pressure route system).
본 논문에서는 영역 분할과 영상의 움직임 정보를 이용한 깊이맵 생성에 관한 기법을 제안하였다. 2D/3D 변환 알고리즘에서 2차원 영상에서 얻은 깊이 정보는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환 가능하게 하는 핵심 기술이 된다. 영역을 분할하고 계산되어진 움직임 값 (intensity)을 분할된 각 영역에 부여함으로서 깊이맵을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 초기 단계에서 영역을 분할한 뒤, 입력 영상을 그룹화 하여 양방향 탐색을 통한 움직임 추정 연산을 수행토록 하여 보다 정확한 깊이 정보를 획득하고, 최종적으로 얻은 결과에 각 화소에 해당 되는 확률적 통계에 의한 후처리 기법을 사용하였다. 보다 정확한 깊이정보를 영역별로 지정하고, 후처리 기법을 사용함에 따라 보다 신뢰도 높은 깊이맵 영상을 생성할 수 있었다.
최근 PDA나 PMP와 같은 개인용 모바일 기기의 인터페이스 개발로써 잡음환경에 강인한 음성인식 기술들이 연구되고 있으며 이러한 방법으로 오류패턴, 순차패턴, 의미정보, 문맥정보와 같이 인식기에 독립적인 정보를 이용하거나 영상 정보와 같이 언어와 성격이 다른 이질적인 정보를 이용하여 후처리를 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 인식기와 독립적인 정보로 후처리를 하는 방법들의 인식률은 인식기의 사전 인식률이 주변 잡음에 의해 떨어질 경우 후처리 인식률도 같이 떨어지는 현상이 벌어진다. 따라서 본 논문에서는 주변 잡음으로 인한 인식기의 사전 인식률에 저하를 줄이는 방법으로 사용자 적응형 후처리를 제안한다. 사용자 적응형 후처리에 사용되는 데이터는 사용자의 발화에 대한 인식기의 출력 값들이며, 출력 값들은 화자독립모델에 의해 계산되는 각 단어들의 유사도 들이다. 따라서 화자독립모델의 결과를 사용자 적응형 후처리에 적용한 결과 인식기의 오류를 $58.7\%$ 줄일 수 있었다.
A new method that optimizes a control of hydrocarbon (HC) addition to diesel exhaust gas for HC type DeNOx catalyst system has been developed. These catalysts are called the HC-DeHOx catalyst in this paper. The system using HC-DeNOx catalyst requires a resonable quantity of hydrocarbons addition in the inlet gas of the catalyst, because the HC concentration in a diesel engine is so low that the HC is not sufficient for NOx conversion. It is expected that this study offers a robust data developing HC injection system.
본 논문에서는 탄소나노튜브를 성장시킨 후 열적, 화학적 처리를 이용하여 탄소나노튜브의 분산과 화학적 변화의 관찰하였다. 실험에 이용된 탄소나노튜브는 고분산성 탄소나노튜브기술에 의하여 제조된 탄소나노튜브를 이용하였고 후처리 조건은 열처리와 액상처리를 병행하여 사용하였다. 처리된 탄소나노튜브는 SEM 과 TEM 을 이용하여 관찰하였고 화학적 결합을 확인하기 위하여 FT-IR 분석을 이용하였다.
본 논문에서는 YOLOPv2 를 기반으로 OpenCV 를 활용한 후처리 과정을 도입하여 차선 검출 성능을 극대화할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 주요 단계로는 YOLOPv2 모델을 활용한 차선 인식, Bird's eye view 변환, Sobel 및 Morphology Filter 를 통한 왜곡 보정, Histogram 기반 차선 검출, 그리고 후처리 알고리즘 적용이 있다. 이 기술은 자율 주행 및 도로 정보 활용 분야에 활용 가능할 것으로 기대되며, 차선 검출 정확도를 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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