선형판별함수를 이용하여 음소단위의 판별필터를 구성하였다. 음소판별필터를 이용한 음성인식 시스템은 발성구간의 검출에 유용하고, 음성의 구분과 식별을 동시에 시행할 수 있으며 모든 음소를 동일한 인식모델로 취급하는 것이 가능하였다. 이 때 전문가의 경험적 지식을 이용하지 않고 수리적인 반복학습방법으로 시스템을 구성한 것이 특징이다. 모든 음소판별필터는 독립적으로 동작하므로 하나의 음소구간에 대해 복수필터 출력이 발생될 수 있으며, 발성구간의 음소가 탈락하는 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 무게벡터와 패턴벡터와의 내적에 통합계수를 이용하여 최대값을 선택하는 방법으로 다수개의 경합출력을 하나로 통합하였으며, 동시에 시간적인 정보와 중간값필터를 이용하여 탈락과 오인식되는 음소를 보상하므로써 인식율을 향상시켰다. 인식실험결과 모음의 경우 학습용자료에서는 $96.5\%$, 평가용자료에서는 $87.6\%$의 인식율을 얻었고, 자음은 각각 $84.0\%,70.8\%$의 음소인식율을 얻었다.
이 연구에서는 접착패치보강의 서로 다른 형태 즉, 패치와 접착제의 재료, 크기, 두께 뿐만 아니라 일면보강 또는 양면보강에 따른 일변균열판의 응력감소에 대한 연구가 수행되었다. 수치해석 도구로는 p-수렴 부분층별 모델이 사용되었다. 이 모델의 면내 변위는 구간별 연속인 선형변화로 가정하였고, 두께방향으로의 면외 변위는 일정한 상수로 가정하여 적용하였다. 변위장의 정의는 적분형 르장드르 다항식을 적용하였고, 수치적분은 별도의 외삽법 없이 각 층별의 절점에서 발생하는 적분값을 바로 얻을 수 있는 가우스-로바토 적분법을 사용 하였다. 또, 에너지 방출률법을 사용하여 응력확대계수를 산출하였다. 수치예제를 통해 제안된 모델의 정확도는 물론이고 접착패치 보강형태에 따라 변화되는 무차원 응력확대계수와 처짐의 항으로 응력감소 효과를 분석하였다.
이 논문에서는 복합재료 적층판 해석을 위해 등가단층요소와 부분-선형 층별 적층요소를 서로 연계시킨 결합요소를 제안하였다. 등가단층요소는 퇴화 쉘요소에 의해 정식화되었으며, 반면에 부분-선형 층별요소의 경우 면내변위는 부분적 선형변화로, 두께방향으로의 면외변위는 일정하다고 가정하였다. 제안된 유한요소모델은 p-수렴방식에 기초를 두고 있다. 변위장 보간을 위해 적분형 르장드르 다항식이, 수치적분을 수행하기 위해서는 가우스-로바토 적분을 각각 채택하였다. 이 연구에서는 주로 p-수렴 결합요소의 검증을 위해 다양한 형태의 유한요소 다중모델에 대해 안정된 수치해석값을 보여주는 지에 초점을 두었다. 채택한 예제는 정해를 쉽게 알고 있는 단순한 문제로 인장력을 받는 평판 또는 연직하중을 받는 캔틸레버보에 적용하여 제안된 요소의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 초고층 건물의 철근콘크리트 아웃리거 벽체 개구부의 최적설계를 위한 수학적 최적화 프레임워크를 제시하였다. 전용 유한요소해석 프로그램을 이용하여 아웃리거 벽체를 해석하였으며 깊은 보의 스트럿-타이 거동을 고려하여 개구부를 배치하였다. 최적화를 위해 파이썬 SciPy 라이브러리 중 순차이차계획법(Sequential Quadratic Programming)을 이용하여 제약 경계 최적화를 수행하였다. 최적화에 필요한 미분가능한 연속 함수를 얻어내기 위해 선형 보간법을 사용하였으며, 최적화 프로그램의 효율성을 위해 데이터베이스를 이용하였다. 2변수 최적화의 결과를 탐색 알고리즘의 이동 경로를 통해 살펴본 결과 알고리즘이 최적화된 결과를 효율적으로 찾아냄을 확인하였다. 그리고 개구부의 폭을 모두 같게 설정한 것이 아닌 각각의 개구부의 크기를 개별 변수로 설정하였을 경우 목적함수의 값이 최소화되어 더 우수한 최적화 결과를 도출함을 확인하였다. 또한, 최적화의 과정에 있어 데이터베이스를 이용할 경우 최적화 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 LLR-BP 복호 알고리즘을 사용하는 LDPC 복호기의 하드웨어 구조 분석하고 효율적인 복호기의 설계 방법들을 제시하였다. 또한 설계 시 복호 성능 및 하드웨어 복잡도에 영향을 미칠 수 있는 다양한 설계 이슈들을 제시하고 복호 성능의 변화를 모의실험을 통하여 분석하였다. 오류확률을 전달하는 메시지의 양자화는 정수부 3비트, 소수부 4비트를 할당하였고, 복호 성능이 저하되지 않도록 사전정보에 정수부 2비트, 소수부 4비트를 할당하였으며 LUT로 구현되는 $\Psi$(x) 함수를 조합회로인 PWL 블록으로 대체하여 하드웨어 구조의 개선에 대해 논의하였다. 복호 시간을 단축하기 위하여 중첩 스케줄링을 적용하고, 각 복호기 구조 및 설계 변수들의 제한에 따른 하드웨어 자원을 비교함으로써, 하드웨어 복잡도를 분석하였다.
헴트(HEMT) 소자의 순수 해석적 DC모델이 2차원 전하제어 시뮬레이션 결과[4]에 기초하여 제작되었다. 이 모델에서는 2-DEG 채널의 전자 운송 역학에 확산 효과를 추가하였다. 이 확산효과는 기존 1차원 DC모델에서 사용하는 전자 이동도 및 문턱전압을 증가시키는 효과를 가졌음을 보였다. 또한 2-DEG 농도분포함수를 piecewise 선형화하여 HEMT 소자의 subthreshold 특성의 해석적 모델을 추가하였고, 따라서 2-DEG의 채널 두께 및 게이트 용량을 게이트 전압의 함수로 나타내었다. I-V curve의 전류포화영역에서의 기울기를 모델하는데는 gate 밑의 전자포화채널 지역에서의 전자채널두께와 채널길이 변조현상을 함께 고려하였다. Troffimenkoff형의 전장의존 전자이동도를 사용하여 I-V곡선의 포화현상을 모델하였다. 또한 기존 1차원 모델에서 감안되지 않은 2차원 효과가 실제 전류특성곡선에서 매우 중요한 역할을 하며, 이 효과가 효과적으로 1개의 보정상수f로 보상됨을 보였고, 물리적으로 이 상수가 채널 GCA 지역과 채널포화지역 사이에 형성되는 채널천이지역의 전자농도와 관계됨을 보였다.
두개의 영상을 정합 하는 것은 많은 컴퓨터 시각장치의 응용과정 중 기본적인 과정이다. 본 논문에서는 선형특징을 사용한 정합기법으로서 회전각도와 크기비율에 불변한 영상정합 기법을 제안한다. 영상은 edge 검출, 세선화, 선형화 과정에 의해 선형 세그먼트의 집합으로 묘사된다. 세그먼트 사이의 각도차이와 새로운 거리척도에 의한 크기비율을 사용해 Hough 공간에서 최대로 일치하는 변환 파라메터를 추정한다. 추정된 파라메터는 1단계 relaxation과 Hough 기법으로 이루어진 고속 선형특징 정합과정에 의해 검증된다. 제안한 기법은 변환 파라메터에 대한 사전정보를 필요로 하지 않으며 추출된 선형 세그먼트 크기의 변화에 민감하지 않은 특성과 기존의 relaxation 기법에 비해 빠른 처리속도를 가진다.
포만트 등의 음향학적인 정보를 이용하지 않는 연속음성인식 (CSR)을 위한 벡터 양자화기 기반의 화자 정규화 방법을 제안한다. 이 방법은 앞서 제안한 간단한 숫자음 인식기를 위한 화자정규화 방법을 개선한 것으로, 코드북의 크기를 증가시켜 가면서 벡터양자화기를 반복적으로 학습시킴으로써 정규화된 코드북을 구한 다음, 치를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 코드북 생성과 워핑계수 추정을 위해 모음 음소의 집합과 자음과 모음을 포함한 모든 음소의 집합 등 두 가지 음소집합을 이용i,겨 실험하였으며, 추정한 워핑계수에 상응하는 구간선형 워핑함수를 이용하여 인식기의 학습과 시험에 사용될 특징벡터를 워핑하였다. TIMIT 코퍼스와 HTK toolkit을 이용한 음소인식 실험을 수행하여 제안하는 방법의 성능을 조사한 결과, 포만트를 이용한 워핑 방법과 비슷한 성능을 가짐을 확인하였다.
Piecewise linear (G01-based) tool paths generated by CAM systems lack $G_1$ and $G_2$ continuity. The discontinuity causes vibration and unnecessary hesitation during machining. To ensure efficient high-speed machining, a method to improve the continuity of the tool paths is required, such as B-spline fitting that approximates G01 paths with B-spline curves. Conventional B-spline fitting approaches cannot be directly used for tool path B-spline fitting, because they have shortages such as numerical instability, lack of chord error constraint, and lack of assurance of a usable result. Progressive and Iterative Approximation for Least Squares (LSPIA) is an efficient method for data fitting that solves the numerical instability problem. However, it does not consider chord errors and needs more work to ensure ironclad results for commercial applications. In this paper, we use LSPIA method incorporating Energy term (ELSPIA) to avoid the numerical instability, and lower chord errors by using stretching energy term. We implement several algorithm improvements, including (1) an improved technique for initial control point determination over Dominant Point Method, (2) an algorithm that updates foot point parameters as needed, (3) analysis of the degrees of freedom of control points to insert new control points only when needed, (4) chord error refinement using a similar ELSPIA method with the above enhancements. The proposed approach can generate a shape-preserving B-spline curve. Experiments with data analysis and machining tests are presented for verification of quality and efficiency. Comparisons with other known solutions are included to evaluate the worthiness of the proposed solution.
본 논문에서는 이동 창 함수 추적기라는 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 이동표적의 궤적을 효율적으로 추정하기 위해 과거 궤적의 정보를 포함하는 이동 구간이 선형이라는 가정을 한 선형 창 함수를 적용하여 구현한다. 제안된 알고리즘의 창 함수의 파라메터는 측정 잡음의 영향을 줄이기 위해 그리고 알파-베터 추적기와 비교하여 더 적은 계산량 증가로 빠른 이동 표적 추적을 구현하기 위해 적절하게 선택할 수 있다. 본 논문에서 제안한 창 함수 추적기를 검증하기 위해 잡음상황에서 선형과 비선형 궤적에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행했다. 또한 제안된 창 함수 추적기는 초기값에 대한 둔감한 특성과 예측할 수 없는 시변 측정 환경에서 창 함수 추적기를 사용할 경우 더 높은 자유도를 가짐을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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