본 논문에서는 좌-우향은닉 마코프 모델 (Left-Right Hidden Markov Model)에서 상태결정을 갖는 음성향상방법을 제안하였다. 은닉 마코프 모델에 기초를 둔 음질향상 방법은 성능은 우수하나, 모든 상태에 대해서 음질향상 알고리즘을 계산하므로, 계산량이 많고, 메모리가 많이 필요하여 실시간 처리에 부적절하다. 좌-우향 은닉 마코프 모델은 마코프 모델을 좌측에서 우측으로의 전이만 허용하는 모델로 단순화시켜 현재 상태에서 현재 상태나 다음 상태로 전이될 수 있는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는, 좌-우향 은닉 마코프 모델에서 유사도비 테스트 (Log-Likelihood Ratio Test)를 이용하여 현재 음성의 상태를 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 현재 음성의 상태를 알고 있다면, 현재 상태에 대해서만 음질향상 알고리즘을 계산하므로, 계산량이 줄어든다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 음질 향상 시간과 신호 대 잡음비를 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 음질향상의 결과는 약 0.2∼0.4 dB 정도 떨어졌지만, 계산량을 많이 줄일 수 있었다.
경량전철시스템은 대도시내 주요 거점을 연결하는 간선교통, 지하철 노선이 닿지 못하는 지역의 교통수요를 기존 지하철에 연결시키는 개념의 지선 및 순환교통, 그리고 공항, 위락지역 등 대단위 교통 밀집지역의 접근교통 등의 역할을 한다. LIM, 노면전차, 모노레일 도입시 시장성과 경제성분석을 통해 각 시스템의 도입 타당성을 제시하고 국내 환경에 적합한 시스템 개발 및 향후 국외 시장의 선점효과를 정량적으로 제시하고자 하였다. 이에 경량전철의 특징 및 국내외 도입현황을 분석하였으며, 경제적 타당성 분석을 위해 산업연관분석을 하여 매출 및 부가가치를 전망하고 최종적으로 비용-편익 분석을 수행한 결과 대상 시스템 모두 경제성이 있는 것으로 분석되었다. 이러한 비용편익비율은 향후 경량전출 도입은 효율성으로 의미하기 보다는 사업성의 유무 판단으로 사용하는 것이며, 모든 시스템에 있어 경제성이 있는 것으로 판단된 만큼, 노선별 특성에 맞는 시스템 도입을 위한 다양한 방식의 경량전철 개발이 필요함을 알 수 있다.
기존의 선형 예측법에 의한 음성 분석의 기본적인 가정은 전극점 성도 필터의 입력은 백색 신호라는 것이다. 그러나, 주기성 입력 신호의 경우 피치 바이오스 오차가 기존 선형 예측 계수에 개입된다. 만일 여기 신호의 추정값을 이용할 수 있다면 멀티 펄스에 의한 선형 예측 분석으로 이러한 바이어스를 제거할 수 있다. 기존의 선형 예측 분석에서의 예측 오차는 멀티 펄스 여기 신호열과 불규칙 잡음 신호열의합으로 나타내어질 수 있으므로 선형 예측 오차로부터 멀티 펄스 신호열을 찾아내는 것은 고전적인 검출 및 추정의 문제로 생각될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 LRT 를 이용하여 예측오차로부터 멀티 펄스 신호의 위치와 크기를 찾아낸 다음 이 신호열로부터 피치 바이어스가 제거된 선형 예측 계수를 구하는 알고리즘을 제안한다. 매번 적응된 임계값을 적용하여 반복 수행을 함으로써 성능향상을 입증하였다.
본 논문은 최근 상업 운전을 시작한 무인 경전철의 안정적인 운영을 위한 열차 화재사고 비상대응절차를 마련하기 위한 것이다. 기존 비상대응절차와 관련하여 무인 경전철이 갖는 하드웨어적, 소프트웨어적 특성을 분석하고, 특히 무인이 갖는 중요한 의미를 반영한 절차서를 제시하였다. 비상대응절차는 우선 비상대응계획의 목적 등에 부합해야하는데 이를 위해서 다음의 절차를 제시하였다. 첫째, 비상대응을 지원하기 위한 기능별 비상대응체계 구축, 둘째, 비상대응직원 및 기관간의 신속한 대응조치를 위한 표준운영절차(SOP) 구축, 셋째 일상 상황에서 비상대응직원에 대한 비상대응훈련 등의 체계를 반영한 상세 항목이다. 아울러 향후 이러한 비상대응계획에 따라 효율적인 관리를 위해 직원을 대상으로 한 훈련프로그램이 제시되어야 한다.
이 연구는 지방자체단체에서 운영 중인 전국의 도시철도(경전철 포함) 서비스 이용고객에게 더 나은 맞춤형 서비스 품질을 제공하여 고객만족도를 향상에 의한 수송수요를 창출하고 또한 경영수익을 창출하고자 하였다. 정부재정사업 도시철도와 민간투자사업도시철도에 대한 서비스 이용 전과 이용 후의 기대도와 인식도에 대한 평균값 차이의 유효성을 검정한 결과 정부재정사업도시철도는 18개 항목에서 차이가 있는 것으로 나타났으며(p<.01), 반면에 2개 항목은 기대도와 인식도간에 유의한 차이를 보이지 않았으며(p>.05), 민간투자사업도시철도는 20개 항목 모두가 차이가 있는 것으로 나타났다(p<.001). 그리고 IPA분석결과 서비스품질의 중점개선항목이 도출되었다. 이 연구결과는 만성적자인 도시철도(경전철 포함) 운영기업에 대한 맞춤형서비스품질을 제공하여 고객만족도 향상과 경영수익 창출을 위한 경영전략의 단초를 제공하는데 큰 의의가 있다.
Purpose: The purpose of this study was to determine the effects of bilateral visual feedback training with visual targets on the postural balance and fall efficacy of stroke patients with hemiparesis. Methods: A total of 24 stroke patients with hemiparesis were randomly assigned to either a bilateral visual feedback training (BVFT, n=8) group, unilateral visual feedback training (UVFT, n=8) group, or a control group (n=8). The BVFT and UVFT groups performed weight-bearing training on the bilateral (less-affected and affected side) or unilateral side (affected side) with visual feedback using visual targets. The control group performed squat training without visual feedback using visual targets. The training program was conducted in the form of 3 sets a day, 3 times a week, for 4 weeks. The participants were evaluated using the Berg balance scale (BBS), lateral reaching test (LRT), timed up and go test (TUG), and the activities-specific balance confidence scale (ABC). Results: In the intra-group comparison after the intervention, the BVFT group showed a significant difference in the BBS, TUG, affected and less-affected side LRT, and ABC (p<0.05). The UVFT group showed a significant difference in the BBS and ABC (p<0.05). In the inter-group comparison after the intervention, the BVFT group showed significant improvements in their BBS, affected side LRT, and TUG, when compared to the control group (p<0.05). Conclusion: These findings show that bilateral visual feedback training with visual targets during bilateral weight-bearing exercises can improve the postural balance function in stroke patients.
음성 검출기 (VAD, Voice Activity Detector)는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성 검출방식은 이산 푸리에 변환 (DFT, Discrete Fourier Transform)영역에서 통계적인 모델을 기반으로 하여 우도비검정 (LRT, Likelihood Ratio Test)을 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하며 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 신호 준공간 (Signal Subspace)에 기반한 새로운 통계적 음성 검출 기법을 제안하다. 확률적인 주성분 분석 (PPCA, Probabilistic Principal Component Analysis)은 신호 준공간 방법에서 잡음신호에 대한 확률적인 모델을 얻기 위해 사용된다. 제안된 기법은 신호 준공간 영역에서 우도비검정에 기반을 두는 결정규칙을 적용하였다. 음성 검출 실험 결과는 신호 준공간 모델에 근거한 음성 검출기 기법이 주파수 영역에 기반한 가우시안 (Gaussian) 음성 검출기 보다 향상된 검출 결과를 보여준다.
음성검출기는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성검출방식은 통계적인 모델을 기반으로 하여 likelihood ratio test (LRT)를 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하여 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 (Gaussian) 분포를 기반으로 하고 uniformly most powerful (UMP) 테스트를 이용하여 새로운 음성검출기법을 제안한다. 새로운 음성검출기법의 결정규칙은 기존 LRT에 기반하여 UMP 테스트를 통해 식을 유도하였다. UMP 테스트를 이용하면, 입력음성에 대한 절대값의 확률 분포를 Rayleigh 분포 형태로 얻을 수 있으며, 이 분포에 따라 최종적으로 음성검출을 하게 된다. 이 새로운 방식의 음성검출기는 기존의 방식에서 필요한 a priori signal-to-noise ratio (SNR) 값을 구하지 않고도 음성 유무를 판단할 수 있다는 장점이 있다. 실제로 다양한 음성검출에 대한 성능 평가결과, 제안된 기법이 기존 방식에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
최근 경량전철 건설사업에 대한 수요가 증가하고 있으며, 경량전철 건설 사업은 주로 민자사업의 형태로 추진되고 있다. 따라서 사업에 투자할 비용을 계약기간 동안 해당 시설물 운영을 통해 수익창출을 해야 하는 민간건설업체 입장에서는 생애주기측면에서 보다 정확한 비용의 산정이 요구되고 있다. 특히, 경량전철 건설사업에 있어서 비용측면에서 많은 부분을 차지하고 있는 교량은 기존의 생애주기비용 산출방식보다 정밀한 비용 산출이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 문헌고찰을 통해 LCC 분석 모델을 개발하고, 비용분류체계를 제시하였다. 제시된 비용분류체계를 바탕으로 경량전철 교량 상부구조 형식별 공사비와 보수 ${\cdot}$ 보강 ${\cdot}$ 교체 이력자료를 바탕으로 비용발생주기 및 비용단가 등을 수집 ${\cdot}$ 분석하였다. 또한, LCC분석을 위한 기본적인 가정사항을 설정한 후, 각 항목별 실적자료 정보를 활용하여 LCC 측면에서의 경제성 평가를 실시하였다. 그간 경량전철을 비롯한 철도교량에 대한 LCC분석연구가 많이 이루어지고 있지 않은 상황임을 감안할 때, 본 연구를 통해 제시된 비용분류체계와 유지관리 관련 데이터는 철도교량의 체계적인 유지관리 활동에 대한 기반이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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