본 연구에서는 기존의 초음속 고등훈련기 재형상 모드에 모델추종 적응제어 기법을 적용하여 새로운 개념의 고장허용 제어기를 설계하였다. 실제 비행제어 시스템에 적용할 수 있도록 제어기 설계와 자동 탑재코드 생성에 사용되고 있는 시스템을 이용하여 제어기를 구현하였다. 초음속 고등훈련기의 비실시간 비선형 검증도구로 사용되고 있는 프로그램을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 성능을 검증하였다.
유리 바실리예프(Юрий Васильев)는 배우이자, 감독 및 연극 교수이다. 블라디미르 푸틴 러시아 대통령이 수여하는 우정 훈장을 수상한 러시아의 공로 예술가이자, 러시아 페트로프스키 과학 예술 아카데미의 학자, 러시아 국립 공연 예술 아카데미교수, 독일 뮌헨 바이에른 연극 아카데미 교수이다. 그는 연극배우의 음성, 언어 및 운동 기능 완성을 위해, 생리적 감각을 자극하는 방법을 만들어낸 창시자이다. 유리 바실리예프는 공연 예술에 대한 체계적 이해를 기반으로, 연기교육에서 독특한 언어 표현 및 기술 훈련 방법을 고안했다. 복잡한 연극 무대예술 훈련에서 가장 근본적이며 가장 중요한 기술 부분을 찾아 집중적으로 훈련을 하는데, 이것을 우리는 기본기 훈련이라고 부른다. 전체 훈련과정을 총괄적으로 보면, 유리 교수의 연기교육에서 연극배우의 대사에 대한 요구는 매우 뚜렷하다:"행동! 이것은 배우의 창작에 있어 기본 중의 기본이다. 그렇기에 행동은 배우가 지배한다. 행동과 소리는 밀접하게 연결된다. 배우의 목소리-인간의 소리, 생명, 감각, 경험이자 재난이다. 배우가 개성적인 목소리-를 얻는 것 역시 창작의 기초이다. 우리는 소리-발음을 똑바르게 하는 것, 발성의 호흡, 말투와 어조, 속도와 리듬, 표현력, 진정성, 무대 발성과 동작, 손동작-이 모든 것을 통해 배우의 목소리를 훈련하고, 연극의 표준인-목소리의 동작성을 훈련한다. "요컨대, 유리 교수의 연기교육에서 훈련과정은 무대 표현력과 기교에 대한 훈련일 뿐 아니라 그 속에는 풍부한 연극관과 공연관이 담겨 있다. 본 논문에서는 연기교육에서 훈련의 수단과 방법을 차용하는 것과 유리 바실리예프 교수가 사용한 훈련 방법의 출발점과 목표의 중요성을 이해하고자 한다. 또한 연기교육에 있어서 무대언어 훈련방법을 적용하여 무대언어의 표현력을 향상시키고자 한다.
능동적 학습(active learning)은 소수의 라벨 데이터로 구성된 훈련 집합이 주어진 경우에 분류기 학습에 가장 도움이 될 만한 언라벨드 데이터를 선택하여 전문가에 의한 라벨링을 통해 훈련 집합에 포함시키는 과정을 반복함으로써 분류기의 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 워드 연결(ward's linkage)을 이용한 계층적 군집화(hierarchical clustering)를 바탕으로 한 능동적 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 군집에서 적어도 하나의 샘플을 포함하도록 초기 훈련 집합을 능동적으로 구성하거나 또는 기존의 훈련 집합을 확장함으로써 전체 데이터 분포를 반영할 수 있게 한다. 기존의 능동적 학습 방법들 중 대부분은 초기 훈련 집합이 주어져 있을 경우를 가정하는 반면에 제안하는 방법은 초기 클래스 정보를 가진 훈련 데이터가 주어지지 않은 경우와 주어진 경우에 모두 적용 가능하다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 비교 방법들에 비해 분류기 성능을 크게 향상시킬 수 있는 효과적인 데이터 선택을 수행함을 보인다.
본 연구는 이중과제 훈련이 만성기 뇌졸중 환자들의 균형 능력 및 상지기능에 미치는 효과를 알아보고자 실시되었다. 경상북도 A병원에 내원한 뇌졸중 17명을 대상으로 하였으며, 이중과제 훈련은 전 후 평가를 제외한 총 4주 동안 주 5회 30분씩 실시하였다. 평가도구는 버그균형 척도(Berg Balance Scale), BTS FreeEMG 300(BTS FreeEMG 300, BTS, Italy)이 사용되었다. 연구 결과 이중과제 훈련 실시 전에 비하여 실시 후 만성기 뇌졸중 환자들의 BBS 점수에서 유의미한 변화가 나타났고(p<.05), CCR값에서도 어깨 및 팔꿈치 관절 동작 모두에서 음의 값이 나타나 긍정적인 변화가 있었다. 본 연구의 결과로 볼 때 이중과제 훈련이 만성기 뇌졸중 환자들의 균형 능력 및 상지기능 향상에 긍정적인 효과의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 알려지지 않은 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 위하여 missing-feature복구 기법을 다루며, 베이시안 분류기를 기반으로 하는 마스크 예측 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 마스크 예측 기법에서는 배경 잡음 종류에 독립적인 성능을 위해 전 주파수 대역을 분할하여 발생시킨 유색 잡음을 마스크 예측기의 훈련에 이용하였으나, 제한된 양의 훈련 데이터베이스 조건에서는 성능의 한계가 불가피하다. 보다 다양한 잡음 스펙트럼을 반영하면서 마스크 예측의 성능을 향상시키기 위해, 서로 다른 주파수 대역에 독립적인 구조를 가지는 베이시안 분류기를 제안하며, 훈련에 사용하는 유색 잡음의 생성 방식을 이에 맞게 수정한다. 각각의 주파수 대역을 분할하여 유색 잡음을 생성함으로써 다양한 잡음 환경을 반영하는 동시에 훈련 데이터베이스 부족 문제를 줄일 수 있다. 제안하는 마스크 예측 기법을 클러스터 기반의 missing-feature 복구 기법과 결합하여 음성 인식기에 적용함으로써 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안한 기법이 백색 잡음, 자동차잡음, 배경 음악환경에서 기존의 방법에 비해 향상된 성능을 가짐을 입증한다.
최근 전 세계적으로 볼 때 소형 무인기에 의한 테러 및 전쟁 활용도가 높아지고 있어 소형 무인기를 대상으로 하는 대공 사격 훈련의 필요성이 더욱 대두 되고 있는 반면, 실제 우리나라의 대공 표적기 사격 훈련은 소음 등의 민원으로 인해 제한되는 사례가 많다. 본 논문에서 효율적인 대공 사격 훈련과 사격장 소음 민원의 해소를 위한, 전기 동력 기반의 직접 타격 형 고속 저소음 소형 대공 표적기의 개발 및 시험 내용을 설명한다. 사격 훈련 시 요구되는 비행 속도 및 비행시간 만족을 위해 비행체 사이징을 수행하고, 해석 프로그램을 사용하여 공력 성능 해석을 수행하였다. 성능해석을 바탕으로 모터 추진시스템 선정 및 가변피치 프로펠러 시스템 설계를 수행하여 성능 시험을 지상시험장치에서 수행 하였고, 최종적으로 비행 시험을 통해 목표 비행 속도, 비행시간 및 비행 소음도를 확인 하였다.
도시가스 지역 정압기의 안전훈련을 가상현실을 이용하여 수행할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 이 시스템을 이용해서 일반인들을 대상으로 설문조사를 진행하였고 시스템에서 조작 컨트롤러가 사용자에게 많은 부분 영향을 끼치는 것임을 알 수 있었다. 이에 따라 기존의 조이스틱을 통한 도시가스 정압기 안전훈련 시스템을 오큘러스 터치를 이용해서 훈련을 수행할 수 있도록 재구성하여 같은 설문조사를 진행하였다. 이 두 조사 결과를 통해서 가상현실을 이용한 안전훈련 시스템에서 조작 컨트롤러의 중요성을 확인 할 수 있었다.
연구목적 : 본 연구의 목적은 8주간의 점진적인 속도증진 훈련이 뇌졸중환자의 족저압, 보행주기, 보행대칭성에 어떠한 영향을 주는지 알아보는 것이다. 연구방법 : 연구에 참여한 대상자들은 뇌졸중으로 진단 받고 N병원에 입원한 편마비환자 20명(실험군 10명, 대조군 10명)을 대상으로 하였다. 이들은 모두 물리치료와 작업치료를 받았고, 실험군은 주3회, 8주간의 트레드밀 보행훈련를 받았고, 대조군은 받지 않았다. 실험전, 후에 F-scan을 이용하여 보행주기, 보행대칭성을 검사하였다. 연구결과 : 8주 후, 보행주기는 실험군의 양하지지지기 I II, 단하지지지기에서 모두 유의하게 증가하였으나, 대조군에서는 양하지지지기 II, 단하지지지기에서 유의하게 증가하였다. 유각기는 실험군과 대조군 모두 유의하지는 않았다. 보행대칭성은 입각기 대칭성에서 대조군과 비교하여 실험군에서 유의하게 증가하였으나, 유각기 대칭성은 실험군과 대조군 모두 유의하지 않았다. 결론 : 뇌졸중 환자에 있어 보행훈련은 보행주기과 보행대칭성과 를 개선시키며, 특히 점진적인 속도 증진훈련은 양하지지지기, 단하지지지기, 입각기 보행대칭성에 효과적인 방법으로 사용될 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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