항공기 탑재 레이다는 전술 목적에 따라 다양한 운용 모드를 가지며, 각 모드별 운용 목적에 맞게 탐색 영역을 설정할 수 있도록 설계된다. 일반적인 AESA 레이다는 조종사가 탐색 영역을 지정하면 지정된 영역내 표적을 탐지하기 위해 사전 정의된 탐색빔 그리드에 따라 차례로 탐색빔을 방사하여 표적을 탐지하게 된다. 이때 자항공기의 자세가 변하더라도 사전에 조종사가 탐지하고자 하는 영역을 안정적으로 탐색할 수 있어야 한다. 본 논문은 항공기 탑재 레이다의 공대공 운용 모드에서 탐색 패턴 안정화를 통해 자항공기의 Roll과 Pitch 기동시에도 표적을 안정적으로 탐지할 수 있는 방안에 관한 것으로, 시스템 통합 시험 (SIL; system integration laboratory) 환경에서 자항공기의 기동과 표적을 모의하여 그 성능을 입증하였다.
A genetic algorithm (GA) is a stochastic direct search strategy that mimics the process of genetic evolution. The GA applied herein works on a population of structural designs at any one time, and uses a structured information exchange based on the principles of natural selection and wurvival of the fittest to recombine the most desirable features of the designs over a sequence of generations until the process converges to a "maximum fitness" design. Principles of genetics are adapted into a search procedure for structural optimization. The methods consist of three genetics operations mainly named selection, cross- over and mutation. In this study, a method of finding the optimum topology of truss/beam structure is pro- posed by using the GA. In order to use GA in the optimum topology problem, chromosomes to FEM elements are assigned, and a penalty function is used to include constraints into fitness function. The results show that the GA has the potential to be an effective tool for the optimal design of structures accounting for sizing, geometrical and topological variables.variables.
In this paper, we implement the large variable vocabulary speech recognition system, which is characterized by no additional pre-training process and no limitation of recognized word list. We have designed the system in order to achieve the high recognition rate using the decision tree based state tying algorithm and in order to reduce the processing time using the gaussian selection based variable flooring algorithm, the limitation algorithm of the number of nodes and ENNS algorithm. The gaussian selection based variable flooring algorithm shows that it can reduce the total processing time by more than half of the recognition time, but it brings about the reduction of recognition rate. In other words, there is a trade off between the recognition rate and the processing time. The limitation algorithm of the number of nodes shows the best performance when the number of gaussian mixtures is a three. Both of the off-line and on-line experiments show the same performance. In our experiments, there are some differences of the recognition rate and the average recognition time according to the distinction of genders, speakers, and the number of vocabulary.
This paper presents a novel harmony search (HS)-based data-driven single input rule modules (SIRMs)-connected fuzzy inference system (FIS) for the prediction of stress in externally prestressed tendon. The proposed method attempts to extract causal relationship of a system from an input-output pairs of data even without knowing the complete physical knowledge of the system. The monotonicity property is then exploited as an additional qualitative information to obtain a meaningful SIRMs-connected FIS model. This method is then validated using results from test data of the literature. Several parameters, such as initial tendon depth to beam ratio; deviators spacing to the initial tendon depth ratio; and distance of a concentrated load from the nearest support to the effective beam span are considered. A computer simulation for estimating the stress increase in externally prestressed tendon, ${\Delta}f_{ps}$, is then reported. The contributions of this paper is two folds; (i) it contributes towards a new monotonicity-preserving data-driven FIS model in fuzzy modeling and (ii) it provides a novel solution for estimating the ${\Delta}f_{ps}$ even without a complete physical knowledge of unbonded tendons.
최근 들어 딥러닝의 발달로 인해 Hidden Markov Model(HMM)을 사용하지 않고 음성 신화와 단어를 직접 매핑하여 학습하는 end-to-end 음성인식 방법이 각광을 받고 있으며 그 중에서도 conformer가 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 end-to-end 음성인식 방법은 현재 시점에서 어떤 자소 또는 단어가 나타날지에 대한 확률에 대해서만 초점을 두고 있다. 그 이후의 디코딩 과정은 현재 시점에서 가장 높은 확률을 가지는 자소를 출력하거나 빔 탐색을 사용하며 이러한 방식은 모델이 출력하는 확률 분포에 따라 최종 결과에 큰 영향을 받게 된다. 또한 end-to-end 음성인식방식은 전통적인 음성인식 방법과 비교 했을 때 구조적인 문제로 인해 외부 발음열 정보와 언어 모델의 정보를 사용하지 못한다. 따라서 학습 자료에 없는 발음열 변환 규칙에 대한 대응이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 발음열 정보를 담고 있는 Lexicon transducer(L transducer)를 이용한 conformer의 디코딩 방법을 제안한다. 한국어 데이터 셋 270 h에 대해 자소 기반 conformer의 빔 탐색 결과와 음소 기반 conformer에 L transducer를 적용한 결과를 비교 평가하였다. 학습자료에 등장하지 않는 단어가 포함된 테스트 셋에 대해 자소 기반 conformer는 3.8 %의 음절 오류율을 보였으며 음소 기반 conformer는 3.4 %의 음절 오류율을 보였다.
펄스 체이싱을 이용한 바이스태틱 레이더는 탐지 영역을 효과적으로 스캔하기 위해 수신 빔을 이용하여 송신 펄스를 추적함으로써 표적을 탐지한다. 수신 빔을 이용한 펄스 추적시 펄스-펄스간 빔 포인팅 오차에 의해 수신 펄스의 타이밍 오차와 신호 세기의 변화가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 수신 빔 포인팅 오차에 의해 발생된 에러가 MTI 필터의 성능을 제한할 수 있음을 제안하였고, 바이스태틱 구조만의 고유한 특성인 기하학적 요소와 MTI 성능의 관계식을 유도하였다. 시뮬레이션을 통해 수신 빔 조향 오차에 의한 개선 성능 제한을 고찰하였고, 수신 빔의 조향 오차를 0.5도 이하로 유지함으로써 성능 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 HMM (Hidden Markov Model) 음성 인식 시스템에 적용할 수 있는 새로운 인식 시간 알고리즘인 스코아 캐쉬기법을 제안한다. 다른 많은 기법들이 인식 시간을 줄이면서 계산량을 줄이기 위하여 어느 정도의 인식율 저하를 감수하는 반면에 제안하는 스코아 캐쉬기법은 인식율 저하를 전혀 일으키지 않으면서 인식 시간을 상당량 줄일 수 있는 기법이다. 단독어 인식 시스템에 적용 가능할 뿐 아니라 연속어 인식에도 적용이 가능하며, 기존에 이미 설계된 인식 시스템의 구조를 전혀 흩트리지 않고 간단히 하나의 함수만 대치함으로서 인식시간을 크게 감축할 수 있다 또한 기존의 계산량 감축 알고리즘과 함께 적용 가능하므로 추가의 계산량 감소를 얻을 수 있다. 스코아 캐쉬 기법을 적용한 결과 최대 54% 만큼 계산량을 줄일 수 있었다.
건물의 경우, 용도 변경에 따른 중력하중 변화, 시공 단계에 따라 중력하중 변화 등이 구조물 시스템에 영향을 미친다. 따라서, 본 연구에서는 시스템 식별 변수 설정에 있어 기존에 강성만을 변수로 설정한 방법에 추가적으로 질량을 변수로 설정하여 시스템을 식별하는 기법을 제안한다. 계측한 동특성과 FE모델에서 추출한 동특성 간의 차이를 최소화하여 변수를 탐색하게 된다. 최소화 기법으로 변형 유전 알고리즘을 적용하였다. 보다 전역적 해탐색을 위해 변형 유전 알고리즘은 더 넓은 해 탐색 공간에서 해를 찾는다. 철골 보 구조물의 시뮬레이션을 통해 본 연구가 제시한 기법을 검증하였고 변형 유전 알고리즘과 기존의 단순 유전 알고리즘의 성능을 비교하였다. 또한, 강성 식별만을 수행한 기존 연구의 방법과 본 연구가 제시한 기법간의 차이를 비교하였다.
Purpose: The aim of this review was to systematically analyze the available literature on the correlation between the gray values (GVs) of cone-beam computed tomography (CBCT) and the Hounsfield units (HUs) of computed tomography (CT) for assessing bone mineral density. Materials and Methods: A literature search was carried out in PubMed, Cochrane Library, Google Scholar, Scopus, and LILACS for studies published through September 2021. In vitro, in vivo, and animal studies that analyzed the correlations GVs of CBCT and HUs of CT were included in this review. The review was prepared according to the PRISMA checklist for systematic reviews, and the risk of bias was assessed using the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies tool. A quantitative analysis was performed using a fixed-effects model. Results: The literature search identified a total of 5,955 studies, of which 14 studies were included for the qualitative analysis and 2 studies for the quantitative analysis. A positive correlation was observed between the GVs of CBCT and HUs of CT. Out of the 14 studies, 100% had low risks of bias for the domains of patient selection, index test, and reference standards, while 95% of studies had a low risk of bias for the domain of flow and timing. The fixed-effects meta-analysis performed for Pearson correlation coefficients between CBCT and CT showed a moderate positive correlation (r=0.669; 95% CI, 0.388 to 0.836; P<0.05). Conclusion: The available evidence showed a positive correlation between the GVs of CBCT and HUs of CT.
Purpose: The goal of this systematic review was to compare the use of cone-beam computed tomography (CBCT) with that of computed tomography (CT) for volumetric evaluations of the tongue and oral cavity. Materials and Methods: A search for articles was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analyses guidelines. The PubMed, Scopus, ScienceDirect, and SAGE Journals databases were searched for articles published between 2011 and 2021. Articles were screened and assessed for eligibility. Screening involved checking for duplication, reading the title and abstract, and reading the full text. Results: The initial search retrieved 25,780 articles. Application of the eligibility criteria yielded 16 articles for qualitative analysis. Multiple uses of CBCT were identified. In several studies, researchers assessed the volumetric correlation between tongue and oral cavity volumes, as well as other parameters. Post-treatment volumetric evaluations of the oral cavity were also reported, and the reliability of CBCT was assessed. The use of CT resembled that of CBCT. Conclusion: CBCT has been used in the evaluation of tongue and oral cavity volumes to assess correlations between those volumes and with the upper airway. It has also been used for volumetric evaluation after surgical and nonsurgical procedures and to assess the relationships between tongue volume, tooth position, occlusion, and body mass index. Participants with obstructive sleep apnea and malocclusion have been evaluated, and the reliability of CBCT has been assessed. In the included studies, CT was utilized for similar purposes as CBCT, but its reliability was not assessed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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