자동사고검지 알고리즘의 대부분은 사고가 발생했을 때 사고로 검지하지 못하고, 혼잡으로 검지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 또한 교통정보센터 운영자들은 교통사고검지시스템을 운영하면서 대부분 CCTV 육안감시 또는 운전자들의 신고에 의존하여 사고처리를 하고 있는 실정이다. 그 이유는 현재 운영되고 있는 교통사고검지시스템에서는 실제 사고가 아닌데도 불구하고, 사고라는 오검지 경고가 많이 발생되어 시스템 전체의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있기 때문이다. 다시 말해 교통사고검지시스템의 알고리즘은 검지율(Detection probability)이 높아야 함과 동시에, 오검지율(False alarm probability)은 낮아야 하고, 정확한 사고지점과 시간을 검지해 낼 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 검지율을 높이고 동시에, 오검지율을 낮추는 방법으로 기 개발된 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)과 개별차량 Tracking을 이용하여 개발한 사고검지 알고리즘을 교통정보센터 관리시스템(Center Management System)에 적용하고, 실제 교통상황에서 사고검지율과 오검지의 빈도를 측정하여 그 효과를 검증 및 평가하고자 한다.
이 연구의 목적은 다양한 혼화재를 기반으로 목표 $CO_2$ 저감율 뿐만 아니라 콘크리트 초기 슬럼프, 공기량 및 28일 압축강도와 같은 종래의 요구 사항을 만족하는 $CO_2$ 저감 콘크리트의 합리적인 배합 설계 절차를 확립하는 것이다. $CO_2$ 배출과 콘크리트의 압축강도에 혼화재가 미치는 영향을 평가하기 위해, 실내 배합 및 레미콘 공장 데이터(전체 12537 배합표)를 분석하였다. 콘크리트의 배합에 따른 $CO_2$ 배출량 평가를 위해 고려된 시스템 경계는 재료 채취 및 가공에서부터 레미콘 공장에서 콘크리트 생산단계까지이다. 구축된 12537 콘크리트 배합 데이터를 사용한 비선형 회귀 분석을 통해 혼화재의 종류 및 치환율, W/B, S/a와 같은 콘크리트 배합 설계를 결정할 수 있는 간단한 모델식을 제시하였다. 또한, 주어진 콘크리트 배합에 대한 $CO_2$ 배출량은 제안된 모델식을 이용하여 직접 계산 될 수 있다. 결국, 개발된 배합 설계 절차는 레미콘 분야에서 $CO_2$ 저감 콘크리트의 초기배합표를 결정하는데 효율적으로 이용될 수 있다.
본 논문에서는 음성 인식 성능 향상을 위해 미전사된 음성 데이터베이스를 이용한 효과적인 음향 모델 변환 기법을 기술한다. 본 논문에서 기술하는 모델 변환 기법에서는 기존의 적응 기법을 이용하여 환경에 적응된 GMM을 얻는다. HMM의 가우시안 요소와 유사한 요소를 선택하여 선택된 가우시안 요소의 변환 벡터를 구하고 이를 평균 파라미터 변환에 이용한다. GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 기존의 MAP, MLLR 적응 기법과 결합하여 적용한 결과, 자동차 잡음과 음성 Babble 잡음 환경에서 기존의 MAP, MLLR을 단독으로 사용할 경우보다 높은 음성 인식성능을 나타낸다. 온라인 음향 모델 적응 실험에서도 MLLR과 결합할 경우 기존의 MLLR을 단독으로 사용할 때보다 효과적인 모델 적응 성능을 나타낸다. 이와 같은 결과는 본 논문에서 소개한 GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 채용함으로써 미전사된 음성 데이터베이스를 음향 모델 적응 기법에 효과적으로 활용할 수 있음을 입증한다.
혼합디자인에 의해 설정된 조건하에서 압출성형한 율무와 밀가루의 압출성형물은 율무 첨가에 대해 여러 반응 요인들이 압출성형물의 특성에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 실험조건은 율무 함량 5-75%, 밀가루 25-95%로 결정하였으며, 수분함량은 20.55%로 고정하여 modified distance based mixture design으로 실험설계 및 분석하였다. Bending 파손강도, WAI, a값 등은 유의성이 없는 것으로 나타났으나, 팽화물의 직경, WSI, L값, b값은 율무와 밀가루의 혼합에 의해 유의성이 존재하는 것으로 나타났다. 팽화물의 직경, L값, b값은 선형 모델로 분석할 수 있었으나 WSI는 quadratic 모델로만 설정이 가능한 것으로 나타났다. 율무의 함량이 많아질수록 외관적으로 팽창되어지는 정도가 적어졌으며, 색상도 어두워지는 것으로 나타났다. 율무의 함량이 증가할수록 L값은 77.84에서 72.73, a값은 1.37에서 1.77로, b값은 19.42에서 17.64로 이동되었다. WSI는 율무와 밀가루가 40%:60%로 혼합되어 압출성형되었을 때 가장 낮게 나타났으며, WAI는 율무와 밀가루 혼합 비율에 대해서는 유의성이 없는 것으로 나타났다. 혼합디자인 계획법은 시리얼류 제품 생산에 적합한 조직 형성과 반응량에 유의한 영향을 미치는 요인 등에 대해 적절한 혼합 비율과 가공 조건 등을 제시할 수 있음을 알 수 있었다. Modified distance based mixture design에 의해, 일반 시중 제품과 유사한 조직감을 나타낼 수 있는 율무와 밀가루, 물의 적정 배합 비율은 60.12:19.42:20.46으로 나타났다.
본 논문에서는 기존의 정보량(Entropy) 기반 클러스터링 기법을 향상시키기 위한 방법으로서 퍼지 정보량을 이용하였다 가우시안 혼합 모델을 이용하면, 프로토타입의 목적 함수를 이용하는 클러스터링 기법보다 향상된 결과를 얻을 수 있고, Parameter의 조정이 요구되지 않는다. 그러나, 가우시안 혼합 모델의 사용은 주어진 패턴 집합을 클러스터링하는데 계산량의 증가를 초래하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델의 정형화에 요구되는 계산량을 감소시키는 방법을 제시한다 또한 퍼지정보량(Fuzzy Entropy)을 적용하여 기존의 정보량 기반의 클러스터링 결과와 비교 분석하였다.
본 연구는 온도에 따라 특성이 변하는 아스팔트 콘크리트의 파괴인성을 규명하기 위하여 기존의 유효균열 모델을 수정하는 연구를 다루고 있다. 본래의 ECM모델은 콘크리트와 같은 고체에 적용되도록 개발되어 재료의 포아슨 비를 고려하지 않는다. 하지만 아스팔트 콘크리트는 온도변화에 민감하여 온도에 따라 포아슨 비가 변화하므로 다양한 온도하에서 정확한 파괴 특성을 알기 위해서는 포아슨 비가 고려되어져야 한다. 3개의 개질아스팔트 결합재를 포함한 4가지 결합재를 사용하여 밀입도 아스팔트 혼합물을 제조하여 초기균열 보에 대한 3점 휨 시험을 $-5^{\circ}C$부터 $-35^{\circ}C$까지에서 수행하였다. 탄성계수, 휨강도 및 파괴인성을 시험을 통하여 구하였다. 시험결과 포아슨비가 고려되는 수정 ECM 공식을 사용하므로서 보다 정확한 값들을 얻을 수 있었다. 폴리머 개질 아스팔트 혼합물이 일반아스팔트 혼합물에 비하여 더 낮은 저온하에서 더 높은 강성과 파괴인성을 유지함을 알 수 있었다.
In this paper, numerical simulation of cavitation flow for modified NACA66 hydrofoil was made by using the multi-phase RANS equation based on pseudo-compressibility. The Homogeneous mixture model comprised of the mixture continuity, mixture momentum and liquid volume fraction equations was utilized. A vertex-centered finite-volume method was used in conjunction 2nd-order Roe's FDS to discretize the inviscid fluxes. The viscous fluxes were computed based on central differencing The Spalart-Allmaras one equation model was employed for the closure of turbulence. Reasonable agreements were obtained between the calculation results and the experiment for pressure coefficients on the hydrofoil surface.
본 논문에서는 화자독립 가변어휘 핵심어 검출기의 성능을 개선하기 위하여 두 가지의 새로운 비핵심어 모델링 방법을 제안한다. 첫째는 K-means 알고리즘 기반 monophone 군집화 방법을 개선하기 위해 monophone을 state단위로 결정트리를 기반으로 군집화하여 비핵심어를 모델링하는 방법이다. 둘째는 single state multiple mixture 방법을 개선하기 위해 음절단위 multi-state multiple mixture 방법으로 모델링하는 방법이다. 실험에서 ETRI 표준 한국어 공통음성 단어 DB를 이용하여 트라이폰 모델을 훈련하였고, 훈련에 사용하지 않은 음성데이터를 이용하여 핵심어 검출closed 테스트를 수행하였다. 그리고 사무실 환경에서 4명의 화자가 각각 100문장씩 발성한 400문장의 음성데이터를 이용하여 100단어 핵심어 검출 open 테스트를 수행하였다. 실험 결과 결정트리기반 상태 군집화 방법이 기존의 K-means 알고리듬 기반 monophone clustering 방법보다 핵심어 검출 성능이 28%/29%(closed/open test) 향상되었다 그리고 음절단위 multi-state multiple mixture 방법이 비핵심어 전체를 single state 모델로 구성하는 방법보다 핵심어 검출 성능이 22%/2%(closed/open test) 향상됨으로써 본 논문에서 제안한 두 가지 알고리듬이 우수한 결과를 나타내었다
Clusters of parental and peer variables associated with adolescent risk behaviors are explored using the mixture model. Questionnaires were completed by 917 high school freshmen in the Daegu Kyungpook area and included measures of risk behaviors, parental attachment, autonomy, parental monitoring, and peers' risk behaviors and desirable behaviors. As a result of the mixture model, five clusters were produced. Two of the subgroups were consistent with the literature of showing linear relationships among adolescent risk behaviors and above variables; a group of higher parental attachment and autonomy as well as parental monitoring, lower friends' risk behaviors, and lower adolescent risk behaviors, and a group of lower parental attachment and autonomy as well as parental monitoring, higher friends' risk behaviors, and higher adolescent risk behaviors. Two other subgroups were similar in parental attachment and autonomy, but differed in parental monitoring, friends' risk behaviors, and adolescent risk behaviors. The last subgroup was characterized by scoring the lowest parental attachment and autonomy, parental monitoring, friends' risk behaviors, and lower adolescent risk behaviors compared to other subgroups. The utility of the mixture model in research on adolescent risk behaviors is discussed in the conclusion.
최고 품질의 클렌징 제품 개발을 위해서 계면활성제 혼합물 조성의 최적화를 시도하였다. 사전실험을 통해 세정력, 기포형성력, 오염률에서 각각 우수한 특성을 나타내는 계면활성제 3종 sodium cocoyl alaninate (SCoA), cocamidopropyl betaine (CPB), decyl glucoside (DG)을 선정하였다. 계면활성제 혼합물의 심플렉스 중심 설계 배열에 따른 실험을 수행하고, 실험에서 얻어진 데이터를 가지고 회귀분석을 실시하였다. 통계적으로 유의미한 반응 표면 모델식을 구하고, 세 개의 반응변수의 동시 최적화 과정을 통해 계면활성제 혼합물의 최적 조성은 SCoA (0.22), CPB (0.78), DG (0.00)으로 구해졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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