본 논문에서는 계층적 클러스터링과 GMM을 순차적으로 이용하여 최적의 파라미터를 추정하고 이를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파리미터로 사용하여 모델의 성능 개선을 제안한다. 반복적인 시도 중 가장 좋은 파라미터를 선택하는 기존의 알고리즘 과 달리 계층적 클러스터링은 데이터들 간의 유클리디언 거리를 이용하여 클러스터를 생성하므로 반복적인 시도가 불필요하다. 또한 클러스터링 방법에 의해 퍼지 모델링을 행하므로 클러스터와 동일한 갯수의 적은 규칙을 갖는다. 제안된 방법의 유용함을 비선형 데이터인 Box-Jenkins의 가스로 예측 문제와 Sugeno의 비선형 시스템에 적용하여 이전의 연구보다 적은 규칙으로도 성능이 개선되는 것을 보였다.
본 연구에서 온라인 소비자들이 재방문단계(revisit stage)와 구매의사결정 단계(decision-making stage)에서 어떤 방문행동 특성상의 차이를 보이고 있는가를 파악하기 위한 목적을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 시장에서 어떤 방문행동특성을 가진 온라인 소비자들이 지속적으로 같은 사이트를 방문하고, 구매행동을 하는지에 관한 정보는 사이트 관리자의 입장에서 볼 때 수익성 제고 측면에서 공헌하는 바가크다. 특히 본 연구에서는 2단계 Mixture Model 율 이용하여 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악함으로써 인터넷 쇼핑몰의 경쟁력을 강화활 수 있는 세분시장 결정방법을 제시하고자 한다. 또한 사이트 재방문단계 (revisit stage) 와 구매의사결정 단계 (decision-making stage) 훌 통한 온라인 소비자들의 방문 행동 특성 정보는 사이트 경쟁력 강화를 위한 전략적 시사점율 제공해줄 것으로 기대된다. 본 연구는 온라인 소비자들의 구매의사결정이 재밤문단계 (revisit stage) 와 구매단계 (purchase stage) 라고 하는 2단계 의사결정과정을 거치고 있음을 보여주는 실증분석을 통해 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 파악하여 이에 적합한 대응전략을 전개할 수 있음을 논의함으로써 온라인 소비자들의 방문행동 특성을 사이트 밀착도 및 항해유형에 따라 파악할 수 있다는 학문적 공헌점을 제시 하고 있다.
본 논문은 음성인식에 쓰이는 음향모델의 모델링 방법 중 결정트리 상태공유 모델링(DTST)을 기반으로 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄여 모델을 최적화하는 방법을 제안한다. DTST는 음성학적 지식을 포함할 수 있는 질의어 집합과 유사도를 기반으로 한 결정 방법을 이용하는 것이다. 이때 상태들의 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률을 증가시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안들을 군집화 하여 그 수를 줄이고자 한다. 군집화 시에 필요한 거리 측정 방법은 유클리드(Euclidean)와 바타챠랴(Bhattacharyya) 방법을 이용하였고, 새로운 가우시안은 거리가 최소가 되는 두 가우시안으로부터 평균과 분산을 다시 계산하여 생성하였다. 증권상장 회사명(STOCKNAME) 1,680개의 단어 데이터베이스를 구성하여 실험한 결과 바타챠랴 방법은 $97.2\%$의 인식률을 유지하면서 전체 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켰고, 유클리드 방법은 $96.9\%$의 인식률을 유지하면서 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켜 모델을 최적화할 수 있었다.
다환방향족탄화수소류(PAHs)는 해양 환경에 오랜 기간 잔류하며 해양 생태계에 유해한 보편적인 환경 오염 물질이다. PAH류는 대부분 해양 환경에서 금속을 비롯한 다양한 오염 물질과 복합적으로 존재하지만 혼합 오염 물질이 개체에 미치는 영향에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 HgCl2와 Benzo[a]pyrene (B[a]P)이 해양 생물에 미치는 영향을 개체 수준에서 평가하기 위하여 기수산 물벼룩(Diaphanosoma celebensis)을 이용하여 단일 및 혼합 급성 독성 시험을 진행하였다. 혼합 독성 평가에 사용한 혼합물의 농도는 단일 독성 시험을 통하여 얻은 각각의 LC50을 기준으로 3:7 (Mixture A), 5:5 (Mixture B), 7:3 (Mixture C)의 비율로 혼합하여 결정하였다. 실험 결과 B[a]P와 HgCl2의 48 h - LC50은 각각 25.75 ㎍ l-1와 3.6 ㎍ l-1로 나타났다. 혼합 독성 평가 결과 Mixture A, B, C에서 TU는 각각 1.06, 0.83, 0.96로 나타났다. 이는 Mixture A, B, C가 CA 모델에 따라 작용함을 보여주며, HgCl2와 B[a]P의 상호작용을 연구하기 위해 CA 모델을 사용하는 것이 적합할 것으로 생각된다. 본 연구는 금속과 PAH류의 혼합 독성 평가를 위한 기초 자료가 될 수 있을 것이다.
A Phonetic Tied-Mixture (PTM) model has been proposed as a way of efficient decoding in large vocabulary continuous speech recognition systems (LVCSR). It has been reported that PTM model shows better performance in decoding than triphones by sharing a set of mixture components among states of the same topological location[5]. In this paper we propose a Phonetic Tied-Mixture Syllable (PTMS) model which extends PTM technique up to syllables. The proposed PTMS model shows 13% enhancement in decoding speed than PTM. In spite of difference in context dependent modeling (PTM : cross-word context dependent modeling, PTMS : word-internal left-phone dependent modeling), the proposed model shows just less than 1% degradation in word accuracy than PTM with the same beam width. With a different beam width, it shows better word accuracy than in PTM at the same or higher speed.
In the combustion modeling of non-premixed flames, the mixture fraction conserved scalar approach is widely utilized because reactants are mixed at the molecular level before burning and atomic elements are conserved in chemical reactions. In the mixture fraction approach, combustion process is simplified to a mixing problem and the interaction between chemistry and turbulence could be modelled by many sophisticated combustion models including the flamelet model and CMC. However, most of the mixture fraction approach is restricted to one mixture system. In this study, the flamelet model based on the two-feed system is extended to the multiple fuel-feeding systems by the two mixture fraction conserved scalar approach.
Development of a dynamic engine model is essential to predict and analyze of dynamic characteristics from a natural gas engine. Reducing the harmful exhaust emissions can be accomplished by a precise air-fuel ratio control. In this paper, the dynamic engine model was proposed and included mixture formation and intake process because the dynamic characteristics can be affected by the mixture components such as an air and a gaseous fuel. The air mass flow, the partial pressure ratio, and the gas constant are changed by variations of the components in the mixture formation and intake process. The dynamic engine model is applied to the natural gas engine for validation test. Experimental results show that the dynamic engine model is effective to predict the dynamic characteristics of the natural gas engine.
본 연구는 루틴, 퀘르세틴, 식이섬유가 전분 소화율에 미치는 영향을 통계적 혼합물 설계방법을 이용하여 확인하고자 하였다. 세 가지 성분들은 모두 농도가 증가함에 따라 전분소화 지연 효과가 나타났으며, 그 중에서도 퀘르세틴과 식이섬유가 함께 섞였을 때 가장 높은 지연 효과를 보였다. 이 혼합물 설계는 simplex-centroid 실험설계법을 이용하였고, 최적 모델은 quadratic 모델에서 나타났다. 이때 얻어진 회귀방정식을 통하여 유의한 상승효과를 확인할 수 있었다. 최적화 통계 방법을 사용하여 혼합비를 분석한 결과 퀘르세틴과 식이섬유가 72: 28 비율에서 전분 소화 지연 효과가 최대로 나타나는 것을 확인하였다. 전분소화에 대한 영향을 3차원 표면 도표로 시각화하여 나타내었으며, 이 결과로 퀘르세틴과 식이섬유의 상호작용으로 인하여 전분 소화를 15% 이상 지연시키는 것을 확인할 수 있었다.
Engineering interests of submerged bodies and turbomachinery has led researchers to study various cavitation models for decades. The governing equations used for the present work are the two-phase Navier-Stokes equations with homogeneous mixture model. The solver employed on implicit dual time preconditioning algorithm in curvilinear coordinates. Three different cavitation models were applied to two axisymmetric cylinders and compared with experiments. It is concluded that the Merkle's new cavitation model has successfully accounted for cavitating flows and well captured the re-entrant jet phenomenon over the 0-caliber cylinder.
천이신호는 지속시간이 짧으면서 길이의 변화가 크고, 시변성 및 비정재성 특성을 갖는다. 이러한 천이신호의 식별에는 분석 프레임 단위로 참조신호에 대한 기준패턴을 만들어 입력신호와의 유사도를 비교하는 방법이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 참조신호의 기준패턴으로 프레임 기반의 특징벡터들에 대해 확률통계 모형인 정규혼합모델을 적용하는 방법을 제안하고, 다양한 수중 천이신호에 대한 식별 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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