본 논문에서는 화자확인을 위해서 가우시안혼합모델에 forgetting factor를 갖는 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 화자인식 시스템에서 적은 양의 데이터로 좋은 성능을 얻기 위하여 화자모델 적응방법이 사용되고 있다. 그러나, 현재 사용되고 있는 적응방법은 불규칙한 발성변화와 잡음 같은 이씨에 취약하고, 그것은 부정확한 화자모델을 만들 수 있다. 또한 시간이 지날수록 모델에 새로운 데이터가 적응되는 비율이 줄어들게 되는 문제점이 있다. 제안된 알고리즘은 가우시안혼합모델을 이용한 화자모델에서 이상치에 의한 왜곡과 새로운 데이터에 대한 적응 비율을 일정이상으로 유지할 수 있도록 하기 위하여 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 점진적 강인적응은 화자인식에서 적은 양의 데이터로 등록하고 테스트된 새로운 데이터로 모델을 적응시키는 방법이다. 실험결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하고 새로운 데이터의 적응 비율을 일정하게 유지시킴을 보였다.
본 논문에서는 Gaussian 혼합모델을 이용한 영상기반 화재검출 알고리즘을 제안한다. CCTV로부터 입력되는 영상으로부터 배경영상을 추출한 후 입력영상과 배경영상간의 차신호로부터 전경영상을 분리한다. 분리된 전경영상은 배경영상에 대하여 변화가 생긴 후보영역으로 간주하고 후보영역에 대하여 Gaussian 혼합모델 기법을 적용하여 연기 또는 화염의 특성을 갖는 영역을 화재로 인식한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 화재검출 알고리즘이 실내에서의 화염 및 연기를 검출할 수 있음을 보인다.
이 연구에서는 피동형원자로의 과도현상을 분석하기 위한 KOTRAC 코드의 모델을 수정한 것이다. 이 코드에서 열수력학 모델로 도입하고 있는 mixture drift flux model은 피동형원자로와 같이 비상냉각수가 중력으로 주입되는 경우를 잘 모사할 수 있으나, 만일 가압기 밀림관 또는 수평관에서 상의 완전분리가 일어나게 될 때에는 증기상에서의 거의 영에 가까운 밀도로 인해 상당한 어려움이 존재하는 것이 밝혀졌다. 이 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 일부 모델을 개선하였는데 가장 두드러진 것은 KOTRAC에서 사용하고 있는 flow distribution parameter를 Ishii 상관식으로 대체하여 코드를 수정하고 해석하였다. 이렇게 수정된 코드를 사용한 결과는 과도상태 해석코드인 RELAP5 /MOD3 계산결과와 비교적 잘 일치함을 볼 수 있었다.
In this study, the viscosity of a $CO_2-gas$ mixture was investigated for the transportation of the captured $CO_2-gas$ in pipelines and for the designing of a thermal system, both of which involve the utilization of the $CO_2-gas$ mixture. The viscosities of the $CO_2-gas$ mixture, $CO_2+CH_4$, $CO_2+H_2S$, and $CO_2+N_2$ were predicted using three different models as follows : Chung, TRAPP, and REFPROP. The predictability values of the models were validated by comparing the estimated results with the experiment data for the $CO_2+CH_4$ and $CO_2+N_2$ under high-density conditions. The Chung model showed 2.41%, which is the lowest mean deviation of the prediction among the model. Based on the Chung model, the mixture mole fractions were changed from 0.9, 0.95, and 0.97, the mixture pressure was ranged from 80 bar to 120 bar by 10 bar, and the mixture temperature was varied from 310 K to 400 K by 10 K to observe the effects of the parameters on the mixture viscosity. Considering the high mole fraction of the $CO_2$ in the mixture, a significant variation of the mixture viscosity was observed close to the pseudo-critical temperature, and the viscosity for the $CO_2+H_2S$ mixture shows the highest values compared with those of the $CO_2+CH_4$ and $CO_2+N_2$.
본 연구는 우리나라 유통산업환경의 경쟁이 날로 심화되고 있는 가운데 그간 대표적인 소매유통공간이면서도 1996년 유통시장개방 이후 급속하게 경쟁력이 약화되고 매출이 감소하고 있는 재래시장을 대상으로 세분화된 고객집단별로 재래시장에 대한 고객충성도에 미치는 영향을 파악하여 차별화된 마케팅 전략을 제공하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 재래시장의 특성, 소비자 속성 등을 파악하고 특성에 따라 세분시장별로 고객의 충성도를 결정하는 요인들을 파악하기 위해 결합회귀모델(Mixture Regression Model) 방법을 이용하였다. 이 분석 모델은 재래시장 속성에 대한 가치를 예측변수로, 소득은 공변량으로, 종속 변수는 고객 충성도로 설정하였다. 연구결과, 재래시장 이용 고객은 4개의 집단, 즉 '접근편리성중시'(33.7%), '가격중시'(29.7%), '쇼핑환경중시'(22.0%), '머천다이징중시'(14.5%)로 구분할 수 있다. 또한 재래시장 고객 충성도에 미치는 예측 변수는 소비자가 우선 시하는 가치 및 소득의 크기에 따라 세분화 된 시장별로 차이가 있음을 보여주고 있다. 학문적인 면에서 본 연구는 결합회귀모델 분석을 적용함으로써 기존의 방법론으로는 분석에 어려움이 있었던 세분 집단의 수의 결정, 모수 추정 등에 대해 보다 객관적인 자료를 제공함으로써 고객충성도에 대한 보다 정확한 예측에 기여할 것으로 기대 한다.
결정 트리 기반 상태 공유 방법은 HMM을 사용하는 많은 연속 음성 인식 시스템에서 강인하고 정확한 문맥 종속 음향 모델링 뿐만 아니라 훈련 중에는 나타나지 않은 모델들의 합성을 위하여 널리 사용되고 있다. 음성 결정 트리를 구성하기 위한 표준적인 방법은 단일 가우시안 트라이폰 모델을 이용한 1계층 프루닝 만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 더욱 정교한 음향 모델링을 통하여 인식 성능 향상을 도모하기 위하여 새로운 2가지 접근 방법 즉, 2계층 결정 트리와 복수 혼합 결정 트리를 제안한다. 2계층 결정 트리는 상태 공유와 혼합 가중치 공유를 위하여 2계층 프루닝을 수행하며, 두 번째 계층을 사용하여 공유 상태들도 음성 문맥의 유사도에 따라서 서로 다른 가중치들을 사용할 수 있다. 두 번째 제안된 방법 에서는 훈련 과정 즉, 혼합 분할 및 재추정 과정과 함께 음성 결정 트리가 계속 갱신되어 진다. 복수 혼합 결정 트리를 구성하기 위하여 단일 가우시안 뿐만 아니라 복수 혼합 가우시안 모델이 함께 사용된다. 제안된 방법들을 이용하여 BN-96과 WSJ5k 데이터를 사용한 연속 음성 인식 실험을 수행한 결과, 표준 결정 트리를 사용한 시스템과 비교하여 공유 상태의 개수를 비슷하게 유지하면서 단어 오인식률을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 터널 환경에서 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용한 사고 검지 시스템을 제안한다. 대부분의 터널 내 환경은 내재된 환경으로 인한 작은 사고들이 발생한다. 특히 터널 내에서 사고가 발생할 시, 2차, 3차 사고가 발생되어 큰 재해로 발전할 가능성이 높다. 주로 시각기반의 사고 검지 기법들이 많이 제안되어왔으나, 시야각 등의 문제로 오검지가 발생하는 단점이 존재한다. 이러한 시각기반의 검지 기법을 보완하기 위해 본 논문에 제안된 기법은 터널환경에서의 음향사고 검출의 정확도 개선을 위해 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model, GMM) 기반의 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한다. 제안된 방법은 비음수 텐서 분해 기법에 활용되는 사고음향 모델과 잡음모델을 사용하여 사고음을 분리하고, 분리된 사고음을 기반으로 기 훈련된 GMM-HMM 기반의 음향모델을 기반으로 우도비 검증을 수행하여 사고 검지를 수행한다. 제안된 방법의 검지 정확도를 평가하기 위해 터널 내 환경잡음과 사고음을 합성하여 생성한 데이터를 생성하였고, 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
In this paper, the cavitating flows around a hydrofoil have been numerically investigated by using a 2-d multi-phase RANS flow solver based on pseudo-compressibility and a homogeneous mixture model on unstructured meshes. For this purpose, a vertex-centered finite-volume method was utilized in conjunction with 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. A dual-time stepping method and the Gauss-Seidel iteration were used for unsteady time integration. The phase change rate between the liquid and vapor phases was determined by Merkle's cavitation model based on the difference between local and vapor pressure. Steady state calculations were made for the modified NACA66 hydrofoil at several flow conditions. Good agreements were obtained between the present results and the experiment for the pressure coefficient on a hydrofoil surface. Additional calculation was made for cloud cavitation around the hydrofoil. The observation of the vapor structure, such as cavity size and shape, was made, and the flow characteristics around the cavity were analyzed. Good agreements were obtained between the present results and the experiment for the frequency and the Strouhal number of cavity oscillation.
본 연구에서는 공기중에 석탄 또는 곡식가루 등과 같은 고체미립자가 섞여있는 반응물에서의 화염전파에 관한 모델을 수립하여 고체미립자 농도 및 가루의 입자크기 변화에 따른 화염전파 속도와 예열거리를 예측한다. 이와 아울러 모델을 수립함에 있어 화염면으로부터의 복사열 전달에 의한 고체입자의 가열, 고체입자로부터의 대류와 화염면으로부터의 전도에 의한 가열과 같은 고체와 기체간의 상호 열전달 관계를 밝히며, 최종적으로 이상유동에서의 화염전파에서 가장 중요한 요인을 밝히는데 목적이 있다.
Bishop과 Nabnck에 의해 소개된 기존치 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크의 적용가능성에 대해 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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