본 논문은 스테레오 사운드에서 합쳐지기 이전의 개별적인 사운드를 분리해내는 기법을 제안한다. 기존의 Degenerate Unmixing Estimation Technique (DUET) 알고리즘의 W-Disjoint Orthogonal 가정에 기반을 두고 있으며, Windowed-Fourier 변환을 사용하여 시간-주파수 영역에서 주요 프로세스를 수행한다. 제안된 방식은 패닝 인덱스의 거리차이에 따라 가중치를 준 마스크를 사용하는 기법과 양쪽 채널의 성분을 비교하여 바이너리 기반의 마스크를 사용하는 방식이다. 전자는 부드러운 분리 특성을 보여주며, 후자는 높은 분리 특성을 보여주었다. 마지막에 실험을 통해 기존의 방식과 제안된 방식을 비교함으로써, 제안된 방식이 기존 방식 보다 좋은 성능을 가지고 있음을 알아볼 것이다.
전기기기의 와류분포를 해석하고자 항때 자기벡터포텐셜을 이용한 2차원적 해석법을 적용하면 해석영성내의 와류의 크기는 구할수 있지만 그 분포 양상은 알 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전류 벡터포텐셜을 도입하여 지배방정식을 유도하였으며 이에 유한요소법을 적용하여 2차원적 와류분포해석을 시도하였다. 그리도 시간술분항의 취급에는 시간영성가중계산법을 적용하였으며 이에 따른 알고리즘을 도출하였다. 또한 위에 방법을 해석해가 좌우하는 모델 및 와류에 의해 구동토오크가 발생하는 군상적산전력계 의 알루미늄 원판에 적용하여 해석한 결과 그 타당성 및 유용성을 입증할 수 있었다.
사용자는 정보검색에서 단어의 약어나 부분문자열, 혹은 오타가 포함된 단어와 같은 이형태로 자료를 검색하고자 한다. 이형태 검색을 위한 단순한 방법은 사전에 모든 이형태를 등록하는 것이다. 그러나 이 방법은 이형태 사전 구축에 막대한 시간과 비용이 필요할 뿐만 아니라 오타로 인해 생기는 이형태를 처리할 수 없는 문제점이 있다. 이에 대한 대안으로 근사 문자열 매칭 기법을 이용한 방법이 개발되었으나 이 방법 또한 약어 형태의 이형태를 처리하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 트라이 인덱스를 이용해 약어나 오타를 포함한 대부분의 이형태를 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저, 패스 가중치의 계산을 통한 이형태 매칭 방법을 보이고, 검색 속도 향상을 위한 이형태 검색 알고리즘을 제시한다.
In this study, to control the heading angle of a ship, which is constantly subjected to various internal and external disturbances during the voyage, an LADRC (linear active disturbance rejection control) design that focuses more on improving the disturbance removal performance was proposed. The speed rate of change of the ship's heading angle due to the turn of the rudder angle was selected as a significant factor, and the nonlinear model of the ship's maneuvering equation, including the steering gear, was treated as a total disturbance. It is the similar process with an LADRC design for the first-order transfer function model. At this time, the gains of the controller included in LADRC and the gains of the extended state observer were tuned to RCGAs (real-coded genetic algorithms) to minimize the integral time-weighted absolute error as an evaluation function. The simulation was performed by applying the proposed GA-LADRC controller to the heading angle control of the Mariner class vessel. In particular, it was confirmed that the proposed controller satisfactorily maintains and follows the set course even when the disturbances such as nonlinearity, modelling error, uncertainty and noise of the measurement sensor are considered.
차량용 연료전지의 부하 변동시 열관리는 성능과 내구성에 직결되기 때문에 매우 중요하다. 본 연구에서는 작동 부하 조건 내에 온도를 유지할 수 있도록 하기 위한 열관리 시스템용 선형 상태 궤환 제어기를 설계하였다. 차량용 연료전지 열관리 모델은 레저버, 라디에이터, 바이패스 밸브, 팬 그리고 냉각수 펌프 등으로 구성하였으며, MATLAB/SIMULINK$^{(R)}$으로 개발하였다. 시스템 모델의 비선형성으로 인해, 부하 조건 $0.5A/cm^2{\sim}0.7A/cm^2$ 에서 온도 제어 지령을 정상적으로 달성하기 위해 PWM(Pulse Width Modulation)과 수정된 상태 궤환 제어기를 적용하였고 제어 알고리즘의 성능은 ITAE(Integral time weighted error)로 평가하였다. 수정된 상태 궤환 제어기가 저 부하 구간에서 다른 알고리즘에 비해 더 효율적으로 온도를 제어하는 것을 확인하였다.
최근 국가 기반 시스템, 국방 및 안보 시스템 등에 대한 사이버 공격의 피해 규모가 점차 커지고 있으며, 군에서도 사이버전에 대한 중요성을 인식하고 전 평시 구분 없이 대비하고 있다. 이에 네트워크 보안에서 탐지와 대응에 핵심적인 역할을 하는 침입 탐지 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템은 탐지 방법에 따라 오용 탐지, 이상 탐지 방식으로 나뉘는데, 근래에는 두 가지 방식을 혼합 적용한 하이브리드 침입 탐지 방식에 대한 연구가 진행 중이다. 그렇지만 기존 연구들은 높은 계산량이 요구된다는 점에서 근 실시간 네트워크 환경에 부적합하다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 하이브리드 침입 탐지 시스템의 성능 문제를 보완할 수 있는 효과적인 속성 선택 기법을 적용한 의사 결정 트리와 가중 K-평균 알고리즘 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 상호 정보량과 유전자 알고리즘 기반의 속성 선택 기법을 적용하여 침입을 더 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있으며, 오용 탐지 모델과 이상 탐지 모델을 위계적으로 결합하여 구조적으로 고도화된 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 하이브리드 침입 탐지 시스템은 98.68%로 높은 탐지율을 보장함과 동시에, 속성 선택 기법을 적용하여 고성능 침입 탐지를 수행할 수 있음을 검증하였다.
In this study, we introduce a new architecture of fuzzy inference system. In the fuzzy inference system, we use Fuzzy C-Means clustering algorithm to form the premise part of the rules. The membership functions standing in the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms, but for any input the resulting activation levels of such radial basis functions directly depend upon the distance between data points by means of the Fuzzy C-Means clustering. As the consequent part of fuzzy rules of the fuzzy inference system (being the local model representing input output relation in the corresponding sub-space), four types of polynomial are considered, namely constant, linear, quadratic and modified quadratic. This offers a significant level of design flexibility as each rule could come with a different type of the local model in its consequence. Either the Least Square Estimator (LSE) or the weighted Least Square Estimator (WLSE)-based learning is exploited to estimate the coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules. In fuzzy modeling, complexity and interpretability (or simplicity) as well as accuracy of the obtained model are essential design criteria. The performance of the fuzzy inference system is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules(clusters) and the order of polynomial in the consequent part of the rules. Accordingly we can obtain preferred model structure through an adjustment of such parameters of the fuzzy inference system. Moreover the comparative experimental study between WLSE and LSE is analyzed according to the change of the number of clusters(rules) as well as polynomial type. The superiority of the proposed model is illustrated and also demonstrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG), Boston housing called Machine Learning dataset, and Mackey-glass time series dataset.
해양에서 관측되는 해양지구물리 탐사자료에는 위치오차, 기기오차, 관측오차, 해상 상태 등 다양한 원인에 기인하는 오차가 포함되어 있다. 이에 의해 한 기관에서 해양지구물리 탐사 자료를 취득할 때나 여러 기관에서 취득된 해양지구물리 탐사자료를 취합할 때 많은 교차점오차가 발생하고, 이러한 교차점오차는 부적절한 해석을 야기하는 인위적인 이 상대를 만든다. 교차점오차를 줄이기 위한 다양한 방법들이 제시되었지만, 이들 대부분의 방법들은 교차점을 찾기 위해 각각의 점자료(point data) 혹은 선분자료(segment data)를 모두 비교함으로써, 불필요하게 많은 계산시간을 요구하게 된다. 따라서 본 연구에서는 중복구역나눔 방법을 도입하여 빠르게 교차점을 찾고, 가중치선형내삽 방법을 이용하여 교차점오차를 보정하는 포트란(FORTRAN) 프로그램 (FastXcorr)을 개발하였다.
반복적인 문자열에 대한 연구는 최근 들어 여러 분야에서 활발히 진행되어 왔다. 특히, DNA 염기서열의 분석 등 분자생물학에서 그 필용성이 대두되어 있다. 주기 커버, 시드 시퀘어 등이 반복적인 문자열의 대표적인 예들이다. 근사문자열 매칭 분야에서도 근사주기, 근사스퀘어 등 반복적인 문자열에 관 한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 근사커버의 개념을 제시한다. 길이가 각각 m, n 인 두 문자열 P. T가 주어졌을 때, P가 T의 근사커버가 되는 최소의 편집거리를 O(mn) 시간, 최소의 가중편집거리를 $O(mn^2)$시간에 찾는 알 고리즘을 제시한다. 또한 문자열 T만 주어졌을 때. T의 최소 근사커버 거리를 갖는 문자열 P를 찾는 문제가 NP-완전 결과임을 증명한다.
본 논문에서는 제한적인 자원이 할당되는 모바일 단말에서 블록기반의 DCT를 사용하여 디코딩된 영상에서 발생되는 블록화현상을 효율적으로 제거하기 위한 실시간 후처리 기법을 제안한다. 영상의 에지를 최대한 보존하면서도 블록 현상을 효과적으로 제거하기 위하여 제안하는 알고리즘은 각 픽셀의 에지 검출을 통해 디블록킹 필터링 또는 방향성 필터링을 적용한다. 디블록킹 필터링을 적용할 픽셀이 다시 평탄한 영역에 속하는 지를 판별하고, 평탄한 영역에 속한 픽셀에 대해서 블록현상을 없애기 위하여 적응적 마스크를 이용한 가중치 평균 필터를 사용한다. 한편, 방향성 필터링이 적용되는 픽셀에는 계단 잡음을 없애고 원 영상의 에지를 보존하기 위하여 에지의 방향성을 고려한 적응적 방향성 필터가 사용된다. 본 논문의 실험결과를 통해 기존의 방법들보다 PSNR 뿐만 아니라 주관적인 화질에서도 제안하는 방법이 우수한 결과를 나타냄을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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