• 한국음향학회지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.50-59
• /
• 1997

본 논문에서는 한국어 음성 데이터베이스 구축을 위하여 자동으로 음소경계를 추출하는 자동 음성분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 기존의 음성분할 및 레이블링 기술을 근간으로 본 시스템을 구현하였으며, 또한 사용자가 자동분할된 음소경계를 확인하여 그 경계를 쉽게 수정할 수 있도록 한글 모티프 환경에서 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 개발된 시스템은 16kHz로 샘플링된 음성을 대상으로 하고 있으며, 레이블링 단위는 45개의 유사음소와 하나의 묵음으로 구성하였다. 그리고 언어학적 정보의 입력방식으로는 음소표기와 철자표기를 사용하였으며, 패턴매칭 방법으로는 hidden Markov model(HMM)을 이용하였다. 개발된 시스템의 각 음소 모델은 수작업에 의해서 음소단위로 분할한 음성학적으로 균형잡힌 445 단어 데이터베이스를 이용해서 훈련되었다. 그리고 본 시스템의 성능평가를 위해 훈련에 사용되지 않는 문장 데이터베이스에 대해서 자동 음성분할 실험을 수행하였다. 실험결과, 수작업에 의해서 분할된 음소경계위치와의 오차가 20ms 이내인 것이 74.7%였으며, 40ms이내에는 92.8%가 포함되었다.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.107-112
• /
• 2016

본 논문에서는 나노임프린트 리소그래피 기술을 이용하여 다양한 발수 표면을 제작하였으며, 발수기능의 안정성을 향상시키기 위해 액적의 충돌 거동에 대하여 평탄한 단위면적에 대한 구조물의 면적비인 표면 변수의 영향에 대한 연구를 수행하였다. 액적의 충돌 거동을 연구하기 위해 액적 충돌 시험을 통하여 충돌한 액적이 되튐에서 분산으로 천이 되는 임계높이를 측정하였다. 높은 표면 변수에서는 낮은 임계높이가 관찰되었으나, 낮은 표면변수에서는 임계높이가 증가하는 경향을 관찰하였다. 그러나, 표면변수가 더욱 감소할 경우 임계높이가 다시 감소하는 경향을 보였다. 관찰된 결과는 높은 임계높이를 위해서는 최적의 표면 형상 설계가 요구됨을 제시하고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권2호
• /
• pp.125-133
• /
• 2011

WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/IFCM 알고리즘이 KNN, KNN/FCM, KNN/PFCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제48권2호
• /
• pp.109-115
• /
• 2011

Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제44권10호
• /
• pp.83-98
• /
• 2007

이동 무선 환경에서 핸드오버 특히, 이종 망이 중첩된 네트워크 환경에서의 핸드오버는 서로 다른 서비스 특성과 서비스 영역의 영향을 받는다. 핸드오버로 인한 서비스 단절 현상과 서비스 품질 저하를 방지하기 위해서는 서비스 요구 사항(bandwidth, throughput, delay 등)을 지속적으로 유지시킬 수 있는 자원 예약 알고리즘은 필수적인 요소이다. 자원 예약은 이동 단말의 핸드오버 처리 시간과 자원 낭비를 최소화시키기 위해 사전에 미리 진행되어야 하는데, 이는 단말의 위치 정보, 이동 속도 이동 경로, 서비스 요구 사항, 주변 셀 정보 등이 개개의 단말과 서비스에 대한 정확한 예측과 높은 신뢰도를 바탕으로 이루어져야 한다. 본 논문에서는 단말 이동에 따른 셀 변경 확률 및 셀 선정 알고리즘을 기반으로 이동 속도별 서비스 계층을 두어 특정 속도에 대해 핸드오버를 효과적으로 처리하고, 네트워크 오버헤드 및 자원 낭비를 최소화시킬 수 있는 사전 자원 예약 알고리즘을 제안한다. 또한 3개 계층으로 구성된 네트워크 모델 상에서 가상 시나리오에 따라 PMS(Predictive Mobility Support) 및 VCDS(Velocity and Call Duration Support scheme)와의 성능 비교를 통해 제안 알고리즘의 효율성을 살펴본다.

• 한국자원식물학회지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.188-193
• /
• 1997

고려인삼 1년근에서 5년근을 전기영동하였고 SOD 활성에 대한 염색을 수행하였다. 그 결과 총 13개의 구분되어지는 무색의 밴드를 나타내었다. 그리고 밴드의 패턴은 1년근에서 5년근이 모두 동일 하였다. 이들 효소 중의 9개는 시아나이드 처리나 과산화수소 처리에 의해 밴드가 제거되었고 클로로포름과 에탄올처리에 대해서는 안정했다. 이들 효소들은 CuZnSOD 효소들이다. 반면에 4개의 밴드는 시아나이드처리나 과산화수소 처리에 의해 안정하고 클로로포름과 에탄올 처리에 의해서는 제거되었다. 그러므로 이들은 MnSOD 효소들이다. 인삼 1년근에서 5년근까지 SOD 활성의 비교를 광화학적 에세이 방법에 의해 측정하였다. 이들 SOD 활성 측정의 결과에서 년수에 따른 SOD 활성의 유의성있는 차이는 보여지지 않았다. 모든 인삼 추출물의 총 SOD 활성은 대략 700-800units/g of fresh weight 이었다. 그러나 SOD 효소에 의해 SOD 활성은 대략 200-250 units/g of fresh weight 이었다. 그러므로 SOD 활성 유사 물질에 의해 활성이 SOD 효소에 의한 활성보다 높다. SOD 활성 유사 물질과 SOD 효소에 의한 활성의 비는 대략 2:1에서 3:1이다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.25-30
• /
• 2016

It is critical to forecast the maximum daily and monthly demand for power with as little error as possible for our industry and national economy. In general, long-term forecasting of power demand has been studied from both the consumer's perspective and an econometrics model in the form of a generalized linear model with predictors. Time series techniques are used for short-term forecasting with no predictors as predictors must be predicted prior to forecasting response variables and containing estimation errors during this process is inevitable. In previous researches, seasonal exponential smoothing method, SARMA (Seasonal Auto Regressive Moving Average) with consideration to weekly pattern Neuron-Fuzzy model, SVR (Support Vector Regression) model with predictors explored through machine learning, and K-means clustering technique in the various approaches have been applied to short-term power supply forecasting. In this paper, SARMA and intervention model are fitted to forecast the maximum power load daily, weekly, and monthly by using the empirical data from 2011 through 2013. $ARMA(2,\;1,\;2)(1,\;1,\;1)_7$ and $ARMA(0,\;1,\;1)(1,\;1,\;0)_{12}$ are fitted respectively to the daily and monthly power demand, but the weekly power demand is not fitted by AREA because of unit root series. In our fitted intervention model, the factors of long holidays, summer and winter are significant in the form of indicator function. The SARMA with MAPE (Mean Absolute Percentage Error) of 2.45% and intervention model with MAPE of 2.44% are more efficient than the present seasonal exponential smoothing with MAPE of about 4%. Although the dynamic repression model with the predictors of humidity, temperature, and seasonal dummies was applied to foretaste the daily power demand, it lead to a high MAPE of 3.5% even though it has estimation error of predictors.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제20권1호
• /
• pp.19-26
• /
• 1988

저누출 장전 모형은 새 연료를 안에서부터 넣는 in-out 형태를 취하여 격납 용기의 fluence를 줄이고 중성자 경제성을 높이고자 하는 것으로, 이 경우에는 노심내의 전체적인 중성자 경제성은 좋아지지만 노심 중앙부에서의 새연료의 과다 반응도 때문에 안전성 여유를 줄이게 되므로 많은 수의 가연성 독붕봉을 사용하여 첨두 인자를 조절해야만 한다. 본 논문에서는 가연성 독붕봉 연소에 따른 출력 변화를 섭동으로 취급하며, 이를 출력감도 계수(Power Sensitivity Coefficient)로 표시한다. 최적화된 가연성 독붕봉의 분포를 구하기 인하여 알고 있는 주기말상태로부터, 노심 내의 출력과 과다 반응도를 제어하면서 주기초로 추적해 나가는 역연소법(Reverse Depletion Method)의 도입에 대한 타당성을 출력 민감도 계수개념과 선형 계획법을 이용하여 원자력 7호기 제1주기에 응용하여 검증했으며, 가연성 독붕봉의 추정량과 실제량과의 차이는 최대 4.5%의 오차를 보였다.

• 공업화학
• /
• 제31권4호
• /
• pp.347-351
• /
• 2020

재료는 방사선과 상호작용을 통해 그 물리적, 화학적 특성이 변화하며 여러 방사선 중에서 전하를 띄고 있지 않아 침투깊이가 깊은 중성자 조사에 의한 금속소재의 조사손상은 원자력발전소의 안전과 관련해서 오랜 기간 동안 집중적인 연구대상이었다. 중성자 조사에 의한 조사손상은 초반 피코 초 스케일에서 벌어지는 원자단위의 점결함의 생성으로 시작되며 그 이후의 전개 양상은 전위 고리나 공극과 같은 미세구조상 결함으로 확인될 수 있다. 이러한 미세구조 상 결함의 형상과 분포에 따라 소재의 특성에 미치는 효과는 상이하게 된다. 그러므로 중성자 조건에 따른 미세구조를 예측하는 것은 매우 중요한 일로, 본 논문에서는 중성자 조사에 의한 재료 내의 미세구조 발달에 대해 리뷰한 뒤 조사된 소재의 미세구조 변화 예측에 널리 사용될 수 있는 상장 모델에 대해 간략히 소개하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제5권3호
• /
• pp.134-144
• /
• 2018

본 연구에서는 CLM 및 CLM-VIC의 모의 자료를 이용하여 기존에 관측된 동아시아 지역의 가뭄을 분석하였다. 관측 자료는 CRU 자료를 활용하였으며, 연구기간으로 1951 - 2010년을 설정하였다. 기상학적 가뭄 지수인 SPEI를 산정하기 전에 연평균 강수량, 기온 및 증발량에 대한 각각의 비교 및 검토를 수행하였다. 각 모의 자료들이 국지적으로는 관측 자료와 미소한 차이를 보이나 동아시아 전반적으로는 유사한 시공간 패턴을 보이는 것으로 간주되어 SPEI 산정 시 적절할 것으로 판단되었다. SPEI 산정결과들을 기왕 대표 가뭄 및 연구 기간에 대한 빈도 해석을 통하여 검토한 결과, CLM 및 CLM-VIC는 관측 가뭄인 CRU와 공간적으로 유사한 분포를 나타내었다. 다만, 가뭄의 정도가 심해지면 그 유사성이 다소 감소하는 경향을 보였다.