본 논문은 순수한 고주파 (radio-frequency: rf) 모드의 반사형과 투과형 고주파 단일전자 트랜지스터 (RF-SET) 동작의 새로운 시뮬레이션 기법을 소개한다. 이 기법은 RF-SET 회로를 주파수 영역에서 self-consistent 방법으로 키리히호프 법칙에 기반한 미분 방정식의 해를 구한다. 또한, 이 기법은 정상상태와 시변 단일전자 트랜지스터 전류 모델들 두 가지를 포함한다. 순수한 rf 모드 반사형 RF-SET의 반사파와 순수한 rf 모드 투과형 RF-SET의 투과파를 계산한다. 정상상태 단일전자 트랜지스터 전류 모델을 포함한 RF-SET 계산의 정확성은 [참고문헌 2]에서 소개된 방법으로 확인한다. GHz 이상의 고주파에서 시변 단일전자 트랜지스터 전류 모델을 포함한 RF-SET 계산 결과는 정상상태 단일전자 트랜지스터 전류 모델을 포함해서 RF-SET를 계산한 결과들과 상당한 차이가 있음을 확인했다. GHz 이상 고주파에서 RF-SET 동작 분석은 정확한 시변 단일전자 트랜지스터의 전류 모델이 요구된다.
A dynamic mill set-up technique was developed to achieva a more precise roll gap set-up of the finishing mill stands for steel strip rolling. In the conventional mill set-up model the set-up values such as roll gap and roll speed are determined before the sheet bar reached the entry side of the finishing mill train and maintained constant until the strip top end passes through the last stand. In the way however a dynamic set-up logic that gives a way to adjust the roll gap value of the final mill stand for the strip ingoing from the ahead of the front stand was developed and attached to the existing set-up model. The roll gap modification is based on the analysis of the observation in the third stand of the finishing mill train. The dynamic set-up model was proved very effective for the more precise mill set-up and for operational stability in the hot strip finishing mill train.
AND와 OR에 대한 연삭식으로 MIN과 MAX를 사용하는 기존의 퍼지 집합 모델은 많은 경우에 사람이 생각하는 것과 다른 문서값을 생성하기 때문에 정보 검색 모델로서 부적합하다고 비판되어 왔다. 퍼지 집합 이론이 도입된 이후로 AND OR에 대한 연삭식으로 다양한 퍼지 연산자들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 퍼지 연산자들의 문서값 생성 특성을 분석하고, MIN과 MAX 대신에 긍정적 보상 연산자라 불리는 퍼지 연산자를 사용할 것을 제안한다. 긍정적 보상 연산자를 사용하는 퍼지 집합 모델이 보다 우수한 검색 효율을 제공함을 실험을 통하여 입증한다.
본 연구에서는 일 증발접시 증발량 모델링을 위한 다변량 적응 회귀 스플라인 (multivariate adaptive regression splines, MARS) 모델의 성능을 평가하였다. 모델 입력변수 집합은 부산 관측소 (기상청)로부터 수집된 기상자료를 활용하여 증발접시 증발량과의 상관성이 높은 변수들의 조합으로 구성되었으며, 일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온의 조합으로 구성된 세 가지 입력집합이 결정되었다. MARS 모델의 성능은 네 가지의 모델성능평가지표를 활용하여 정량적으로 산출되었으며, 그 결과를 인공신경망 (artificial neural network, ANN) 모델과 비교하였다. 입력변수로서 일사량 및 일조시간을 가지는 Set 1의 경우 MARS1 모델이 ANN1 모델보다 우수한 성능을 나타내었으며, Set 2 (일사량, 일조시간, 평균지상온도)의 경우 ANN2 모델, Set 3 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 경우 MARS3 모델이 상대적으로 우수한 모델 성능을 나타내었다. 모든 분석 모델들을 비교하였을 때, MARS3, ANN2, ANN3, MARS2, MARS1, ANN1 모델의 순서로 우수한 모델 성능을 나타내었으며, 특히 MARS3 모델은 CE = 0.790, $r^2=0.800$, RMSE = 0.762, MAE = 0.587로서 가장 우수한 일 증발접시 증발량 모델링 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 MARS 모델은 지상관측 기상자료를 활용한 일 증발접시 증발량 모델링에서 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 생성요약의 방법으로 한국어 문서요약에 적용하였으며, copy mechanism과 input feeding을 적용한 RNN search 모델을 사용하여 시스템의 성능을 높였다. 인터넷 신문기사를 수집하여 구축한 한국어 문서요약 데이터 셋(train set 30291 문서, development set 3786 문서, test set 3705문서)으로 실험한 결과, input feeding과 copy mechanism을 포함한 모델이 형태소 기준으로 ROUGE-1 35.92, ROUGE-2 15.37, ROUGE-L 29.45로 가장 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 copy mechanism과 input feeding 추가한 RNN search 모델을 end-to-end 방식으로 한국어 문서요약에 적용하였다. 또한 시스템의 입출력으로 사용하는 데이터를 음절단위, 형태소단위, hybrid 단위의 토큰화 형식으로 처리하여 수행한 각각의 성능을 구하여, 모델과 토큰화 형식에 따른 문서요약 성능을 비교한다. 인터넷 신문기사를 수집하여 구축한 한국어 문서요약 데이터 셋(train set 30291 문서, development set 3786 문서, test set 3705문서)으로 실험한 결과, 형태소 단위로 토큰화 하였을 때 우수한 성능을 확인하였으며, GRU search에 input feeding과 copy mechanism을 추가한 모델이 ROUGE-1 35.92, ROUGE-2 15.37, ROUGE-L 29.45로 가장 높은 성능을 보였다.
본 논문은 풍속이 변화하는 상황에서 풍력 발전 시스템의 동작을 실시간으로 모의할 수 있는 시뮬레이터의 구성과 실험 결과를 제시한다. 본 논문에서 제시하고자하는 풍력 발전 시스템 시뮬레이터는 실시간 시뮬레이터인 RTDS(Real Time Digital Simulator)와 11kW의 AC 서보 시스템을 포함하는 전동기-발전기 실험 장치(MG set, Motor-Generator Set)로 구현되었다. RTDS는 풍속 모델과 블레이드, 터빈, 발전기를 포함하는 풍력발전 시스템 모델을 실시간으로 모의하며 MG-set은 실시간으로 모의된 풍력 발전 시스템의 물리적 상태를 구현한다. 풍력 발전 시스템 모델의 동작점 궤적과 최대출력점추종(Maximum Power Point Tracking)제어에 의한 풍력 발전 시스템 시뮬레이터의 운전 결과의 제시를 통해 시뮬레이터의 유용성을 검증하였다. 본 논문에서 제시된 시뮬레이터는 상용 실시간 시뮬레이터를 이용하여 간단한 소프트웨어의 수정을 통해 다양한 모델의 풍력 반전 시스템을 모의할 수 있으며 다양한 실험 조건에서 과도상태 및 정상상태 특성 실험이 가능하므로 풍력 발전 시스템의 발전기 특성 평가, 전력 변환 장치의 성능 시험 등에 활용이 가능하다.
본 논문에서는 U-네트에서 수용 영역을 다양화하여 기존의 모델보다 정확도가 개선된 새로운 혀 영역 분할을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 수용 영역 다양화를 위하여 병렬 컨볼루션, 팽창된 컨볼루션, 상수 채널 증가 등의 방법을 사용하였다. 제안된 딥러닝 모델에 대하여, 학습 영상과 테스트 영상이 유사한 TestSet1과 그렇지 않은 TestSet2의 두 가지 테스트 데이터에 대해 혀 영역검출 실험을 진행하였다. 수용 영역이 다양화됨에 따라 혀 영역 분할 성능이 향상되는 것을 실험결과에서 확인할 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 TestSet1의 경우 98.14%, TestSet2의 경우 91.90%로 U-net, DeepTongue, TongueNet 등 기존 모델의 결과보다 높았다.
영상분할이란 영상 내에 존재하는 객체를 배경에서 분리해내는 것을 말한다. Active Contour 모델은 객체를 영상에서 분리하는 gradient 기반의 영상분할 방식이다. 전통적인 의미의 Active Contour 모델에서 사용한 gradient 함수 기반의 영상분할은 잡영이 많고 객체와 배경간 뚜렷한 경계가 없는 영상에서는 그 한계를 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 Active Contour 모델의 단점을 극복하기 위한 방법으로 영상 내의 진화곡선에 의존하는 에너지 함수인 Mumford-Shah Functional을 이용한 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 내의 Active Contour를 진화시켜 Mumford-Shah 함수의 에너지를 최소화시키는 Level Set 함수를 찾고 Level Set 함수에 의해 얻어진 부분영상에서 히스토그램을 이용한 임계치(thresholding) 방식을 사용하는 보다 효과적인 객체추출 모델이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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