본 논문에서는 잡음에 강인한 음성인식을 위하여 고유공간에 기반을 둔 새로운 특징 정규화 기법을 제안한다. 일반적으로 평균과 분산의 정규화 (MVN)는 켑스트럼 상에서 수행된다. 그러나 최근에 고유공간을 이용한 MVN기법이 소개되었고, 그 고유공간 정규화 기법에서는 하나의 고유공간을 이용하였다. 이 과정에는 켑스트럼 상의 특징 벡터를 선형 주성분 분석 (PCA)행렬을 통하여 고유공간으로 변환시킨 후 MVN을 수행하는 과정이 포함된다. 이 방법에서는 전체 39차의 특징분포를 하나의 고유공간으로 표현하였다. 그러나 이 기법의 경우 전체 특징 분포를 표현함에 세밀함이 떨어지기 때문에 더욱 세밀한 분포의 표현을 위해 본 논문에서는 static 특징, 1차 미분 계수, 2차 미분계수에 각각 유일하고 독립적인 분리된 고유공간을 적용하는 것을 제안하였다. 또한 고유공간에서 정규화 된 훈련 데이터를 이용하여 모델을 만든다. 마지막으로 훈련 데이터의 분포와 잡음환경에서의 테스트 데이터의 분포 특성의 차이를 줄이기 위해 켑스트럼 상에서의 회전 기법을 적용시킨다. 그 결과, 기본적인 고유공간 정규화 기법보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
n-부탄, n-부틸 라디칼, 그리고 테트라메틸렌 디라디칼(3중항)의 여러 기하학적 구조에 관하여 STO-3G 방법으로 얻은 고유값 및 고유함수 성질들을 반경험적인 MO계산으로 얻은 결과와 비교하여 보기 위하여 EHT, CNDO/2, MINDO/3, 그리고 MNDO계산을 수행하였다. 그 결과 n-부탄의 여러 형태에 대한 안정성 순서는 모든 방법에서 같았으며 일전자에너지항에 의존하였고 ${\pi}$-오비탈에너지 변화는 반경험적 계산에서 훨씬 중요함을 알았다. $(n-{\sigma}^{\ast})_{trans}$에서 $(n-{\sigma}{\ast})_{cis}$로 구조가 바뀔때 수반되는 hyperconjugation 에너지 변화는 EHT, CNDO/2, MINDO/3 계산에서 작게 계산된 반면에 MNDO 계산에서는 크게 계산되었다. 주로 $(n-{\sigma}{\ast})_{trans}$의 구조에 수반되는 매우 큰 핵간 반발에너지 때문에 $(n-{\sigma}{\ast})_{trans}$는 알짜 불안정화 효과를 나타내었다. Through-space 상호작용으로 디라디칼의 $n_1$ 및 $n_2$ 오비탈간의 에너지 차이 ${\Delta}E-{sp}$ 및 ${\Delta}{\varepsilon}={\varepsilon}_0$-${\varepsilon}_{av}$를 작게함을 알았다 : through-space 상호작용은 through-bond 상호작용과 반대의 효과를 나타내었다. 비교적 심하지 않은 NDO 근사를 사용한 MNDO법에서는 이러한 에너지 차이가 작아지는 효과가 확대되어 나타났다. 특히 ${\sigma}-{\sigma}{\ast}$ 및 $n-{\sigma}{\ast}$ 상호작용이 수반되는 경우에서는 일반적으로 반경험적 방법으로 계산한 오비탈 성질들은 STO-3G 방법으로 계산한 결과와 만족스럽게 일치 하였으나 고유값에 관여된 성질들은 만족스럽지 못함을 알았다.
Park, Un-Sik;Choi, Jae-Weon;Yoo, Wan-Suk;Lee, Man-Hyung;Son, Kwon;Lee, Jang-Myung;Lee, Min-Cheol;Han, Sung-Hyun
Journal of Mechanical Science and Technology
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제17권1호
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pp.11-22
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2003
In this paper, a method for optimal placement of sensors and actuators is presented by using new measures of modal controllability and observability defined in a balanced coordinate system. The proposed new measures are shown to have a great advantage in practical use when they are used as criteria for selecting the locations of sensors and actuators, since the most controllable and observable locations can be obtained to be identical. In addition, they are more accurate than the measures of Hamdan and Nayfeh in that the effects of the eigenvector norm are considered into the magnitude of measures. In simulations, to verify the effectiveness of the proposed measures and optimal placement method, the closed-loop response of a simply supported flexible beam, in which the number and locations of actuators are determined by using the proposed measures and optimal placement method, has been examined and compared with the case of Hamdan and Nayfeh’s measures.
본 논문은 수신신호의 자기상관행렬로부터 얻어진 2개의 고유벡터를 이용하여 웨이트 벡터를 구함으로써 각도퍼짐이 존재하는 환경에서도 스마트 안테나의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제시하였다 기존의 고유치에 의거한 빔형성 기술은 가장 큰 고유치의 상응 고유백터 만을 사용하는 것에 비해 본 논문에서 제시하는 방법은 두개의 고유백터를 효율적으로 적용함으로써 각퍼짐이 많은 신호환경에서 특히 강인한 성능을 보인다. 본 논문에서 사용하는 고유벡터는 첫번째와 두번째로 가장 큰 고유값에 대응되는 벡터이며, 현재 상용화되고 있는 DSP로 구현 가능한 계산량(3.5$N_2$+ 12N)을 통해 정확하게 구해진다. 본 제안방법을 WCDMA 환경에서 모의 실험한 결과 넓은 각도퍼짐에도 성능이 우수하였으며, 고유함수 계산을 위한 상용 툴인 MATLABTM 프로그램의 고유함수를 이용하여 얻은 이론적인 성능값과도 큰 차이가 없음을 확인하였다.
지하수 오염에 대한 광역적인 취약성 평가를 위한 DRASTIC 시스템은 미국 EPA에서 개발된 것으로서 지하수위, 충진률, 대수층매체, 토양매체, 지형경사, 비포화대매체, 수리전도도등 수리지질학적 요소들을 이용하여 지하수 오염 취약성을 상대적으로 평가하기 위한 표준화된 시스템으로 현재 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 GIS 기법을 활용하여 기본 DRASTIC 모델에 구조선 밀도, 토지이용, 터널굴착으로 인한 지하수위 저하의 영향을 추가한 변형된 DRASTIC 모델을 개발하고 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역의 터널굴착으로 인한 지하수 오염가능성을 평가하고자 하였다. 통계적인 분석을 위하여 각각의 인자별 벡터 레이어를 격자레이어로 전환하고 각 인자별 상관계수, 3방향의 주성분분석에 의한 공분산, 고유치, 고유벡터 등을 구하여 인자들의 상관관계를 비교 분석하였다. 또한, 일반적인 DRASTIC 레이어와 구조선 밀도 레이어, 토지이용 레이어, 터널굴착영향 레이어간의 상관계수를 각각 구하고, 이를 각각의 가중치로 적용하여 최종적인 변형된 DRASTIC 모델을 구축하고자 하였다. 변형된 DRASTIC 모델을 사용한 결과 일반적인 DRASTIC 모델에 비해 오염 가능지역이 많이 세분화되었고, 그 결과를 활용하여 오염가능성이 높은 취약지역을 구체적으로 구분할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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