본 논문은 keyword spotting 기술을 이용한 247개의 DDD 지역명을 인식 대상으로 하여 화자 독립의 한국어 연속 음성인식을 위한 시스템을 제안하였다. 적용된 인식 알고리즘은 음성에서 시간축의 변화와 스펙트럼의 왜곡을 흡수할 수 있는 모델로 DP와 MLP로 구성된 동적 프로그래밍 신경회로망(DPNN)을 사용하였다. 이와 같은 실험을 위해 단어 모델을 만들고 이에 대한 단어 모델을 keyword 모델과 non-keyword 모델로 구분하여 성능을 향상시킬 수 있도록 하였다. 또한 잘못된 결과를 출력시키지 않기 위해서 후처리 과정을 두고 실험을 하였다. 실험결과, 단독어에 대한 화자 종속 실험은 93.45%의 결과를 보였고, 단독어에 대한 화자 독립 실험은 84.05%의 실험결과를 보였으며, 가장 중요한 간단한 대화체 문장의 keyword spotting 실험은 화자 종속으로 77.34%의 결과를 보였으며, 화자 독립 실험은 70.63%의 결과를 얻었다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제6권3호
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pp.626-637
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2014
On ship, especially on large ship, the flexure deformation between Master (M)/Slave (S) Inertial Navigation System (INS) is a key factor which determines the accuracy of the integrated system of M/S INS. In engineering this flexure deformation will be increased with the added ship size. In the M/S INS integrated system, the attitude error between MINS and SINS cannot really reflect the misalignment angle change of SINS due to the flexure deformation. At the same time, the flexure deformation will bring the change of the lever arm size, which further induces the uncertainty of lever arm velocity, resulting in the velocity matching error. To solve this problem, a $H_{\infty}$ algorithm is proposed, in which the attitude and velocity matching error caused by deformation is considered as measurement noise with limited energy, and measurement noise will be restrained by the robustness of $H_{\infty}$ filter. Based on the classical "attitude plus velocity" matching method, the progress of M/S INS information fusion is simulated and compared by using three kinds of schemes, which are known and unknown flexure deformation with standard Kalman filter, and unknown flexure deformation with $H_{\infty}$ filter, respectively. Simulation results indicate that $H_{\infty}$ filter can effectively improve the accuracy of information fusion when flexure deformation is unknown but non-ignorable.
일반적으로 운동방정식을 풀기 위해 많이 이용되는 선형근사모델은 계산이 용이한 반면에 큰 변형상태에서는 그 오차가 커지는 단점이 있다. 따라서 엄밀한 구조물의 응답해석을 위해서는 물성과 기하에 대한 비선형성을 고려해야 한다. 또한, 강과 같이 연성이 큰 재료는 소성 변형을 일으키면서 소산되는 에너지의 대부분이 열로 변하게 되며, 이 열은 열역학 제1 법칙과 2 법칙에 따라 다른 부분으로 전달된다. 이렇게 전달된 열은 온도를 상승시켜 재료의 강도를 약화시키는 역할을 하며, 이것이 다시 구조물의 응답에 영향을 미친다. 본 논문에서는 지진 등의 큰 하중을 받거나 화재로 인한 열 하중을 받는 강구조물의 비선형 대 변형 현상을 적절히 해석할 수 있는 열-탄소성 물성모델을 제안하고 3차원 유한요소해석을 수행하려다.
본 논문은 MLS(moving least squares) 차분법의 1차 미분 근사함수를 바탕으로 시간에 따른 수치해석이 가능한 해석기법을 제시한다. 오직 1차 미분 근사함수로만 지배방정식을 이산화했으며, 근사함수를 조립하는 형태로 전체 시스템 방정식을 구성하여 차분법으로 이산화된 운동방정식이 유한요소법(finite element method)과 유사한 모습을 갖게 되었다. 운동방정식을 시간적분하기 위해서 중앙차분법(central difference method)을 사용하였다. 유한요소 알고리즘을 통해서 MLS 차분법과 유한요소법의 고유진동 해석을 수행하였으며, 두 해석결과를 비교하였다. 또한, 동적해석 결과를 기존의 2차 미분 근사함수를 활용한 해석결과와 함께 도시함으로써 제안된 수치기법의 정확성을 검증하였다. 1차 미분 근사함수를 조립하는 과정에서 해석결과의 떨림현상이 억제되었으며 상대적으로 균일한 응력분포를 구할 수 있었다.
In this study, the numerical code for the 3D nonlinear dynamic analysis of an SLWR (Steel Lazy Wave Riser) was developed using the lumped mass line model in a FORTRAN environment. Because the lumped mass line model is an explicit method, there is no matrix operation. Thus, the numerical algorithm is simple and fast. In the lumped mass line model, the equations of motion for the riser were derived by applying the various forces acting on each node of the line. The applied forces at the node of the riser consisted of the tension, shear force due to the bending moment, gravitational force, buoyancy force, riser/ground contact force, and hydrodynamic force based on the Morison equation. Time integration was carried out using a Runge-Kutta fourth-order method, which is known to be stable and accurate. To validate the accuracy of the developed numerical code, simulations using the commercial software OrcaFlex were carried out simultaneously and compared with the results of the developed numerical code. To understand the nonlinear dynamic characteristics of an SLWR, dynamic simulations of SLWRs excited at the hang-off point and of SLWRs in regular waves were carried out. From the results of these dynamic simulations, the displacements at the maximum bending moments at important points of the design, like the hang-off point, sagging point, hogging points, and touch-down point, were observed and analyzed.
Dae-Kug Lee;Seok-Ho Yoon;Jae-Hyeok Kwak;Choong-Ho Cho;Dong-Hoon Lee
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1123-1146
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2023
In South Korea, there have been many studies on efficient building-energy management using renewable energy facilities in single zero-energy houses or buildings. However, such management was limited due to spatial and economic problems. To realize a smart zero-energy city, studying efficient energy integration for the entire city, not just for a single house or building, is necessary. Therefore, this study was conducted in the eco-friendly energy town of Chungbuk Innovation City. Chungbuk successfully realized energy independence by converging new and renewable energy facilities for the first time in South Korea. This study analyzes energy data collected from public buildings in that town every minute for a year. We propose a smart city building-energy management model based on the results that combine various renewable energy sources with grid power. Supervised learning can determine when it is best to sell surplus electricity, or unsupervised learning can be used if there is a particular pattern or rule for energy use. However, it is more appropriate to use reinforcement learning to maximize rewards in an environment with numerous variables that change every moment. Therefore, we propose a power distribution algorithm based on reinforcement learning that considers the sales of Energy Storage System power from surplus renewable energy. Finally, we confirm through economic analysis that a 10% saving is possible from this efficiency.
Dublin Core같은 기존의 정적인 메타데이타 집합은 서지 정보 중심의 정적인 데이터 요소를 가지므로 새로운 환경에 적용하기 위해서는 다양한 메타데이타를 위한 메타데이타 간의 통합, 웹 환경에서의 메타데이타의 표준화 문제 및 확장성 문제들이 고려되어야 한다. 특히, 디지털 라이브러리에서 전자상거래의 개념을 포함하며 서로간의 상호운영성을 위해 이벤트중심의 메타데이타 기록 방식이 등장함에 따라 기존 관리법으로는 갱신 연산간의 차별화가 이루어지지 않아 부적절한 갱신 연산 지연이 발생하므로 이에 대한 고려 역시 필요하다. 본 논문에서는 우선 디지털 라이브러리 환경에서 완화된 트랜잭션 일관성의 적용여부를 보이며, 새로운 방식의 메타데이타 요소를 사용자 질의 트랜잭션의 판독연산에 관련있는 정적 메타데이타 요소와 전자상거래 트랜잭션의 갱신연산과 관련있는 동적 메타데이타 요소로 구분한다. 구분된 메타데이타 요소에 따라, 관련 트랜잭션들을 재분류함으로써 전자상거래 요소와 동적 갱신(전자상거래) 트랜잭선을 고려한 새로운 메타데이타 관리기법을 제안한다. 최소의 유지비용으로 갱신을 고려하는 2버전과 동적 갱신 연산 충돌의 최소화를 위한 ARU(Appended Refresh Unit)를 사용함으로써 기록연산 간의 충돌을 최소화해 빠른 응답시간과 높은 최근성 비율을 보이게 된다. 성능분석을 통해, 새로운 메타데이타 환경하에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 좋은 성능을 가짐을 보인다.
최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.
Because of the important role LD converters play in the production of high quality steel, various dynamic models have been attempted in the past by many researchers not only to understand the complex chemical reactions that take place in the converter process but also to assist the converter operation itself using computers. And yet no single dynamic model was found to be completely satisfactory because of the complexity involved with the process. The process indeed involves dynamic energy and mass balances at high temperatures accompanied by complex chemical reactions and transport phenomena in the molten state. In the present study, a mathematical model describing the dynamic behavior of LD converter process has been developed. The dynamic model describes the time behavior of the temperature and the concentrations of chemical species in the hot metal bath and slag. The analysis was greatly facilitated by dividing the entire process into three zones according to the physical boundaries and reaction mechanisms. These three zones were hot metal (zone 1), slag (zone 2) and emulsion (zone 3) zones. The removal rate of Si, C, Mn and P and the rate of Fe oxidation in the hot metal bath, and the change of composition in the slag were obtained as functions of time, operating conditions and kinetic parameters. The temperature behavior in the metal bath and the slag was also obtained by considering the heat transfer between the mixing and the slag zones and the heat generated from chemical reactions involving oxygen blowing. To identify the unknown parameters in the equations and simulate the dynamic model, Hooke and Jeeves parttern search and Runge-Kutta integration algorithm were used. By testing and fitting the model with the data obtained from the operation of POSCO #2 steelmaking plant, the dynamic model was able to predict the characteristics of the main components in the LD converter. It was possible to predict the optimum CO gas recovery by computer simulation
본 연구에서는 이종경량재료의 마찰교반용접을 모사할 수 있는 유한요소 해석모델을 개발하고, 이를 통해 기초분석과 실용적 적용 가능성에 대해 고찰하였다. Coupled Eulerian Lagrangian 에 기반한 유한요소모델을 구성하였으며, 해석 모델은 외연적 시간적분을 이용하여 열-온도, 변위-응력 물리계로 이루어진 다중 물리계를 복합적으로 계산하며, 용접툴 표면과 피용접 재료 간 마찰, 극심한 소성변형으로 인한 열에너지 발생, 그리고, 밑면을 통한 열에너지 소산 등 열발생원과 열전달 메카니즘이 모두 고려되었다. Al6061T6와 AZ61 판재의 맞대기용접을 고려하였으며, 주요 용접변수인 용접 속도와 용접툴 회전속도를 변화시킨 세 가지 조건에 대해 해석을 실시하였다. 각 해석은 피용접물의 온도분포, 결함의 분포, 소성변형률 분포가 출력이 가능하였다. 구축한 모델을 이용한 해석 결과 알루미늄보다는 마그네슘부에서 더 높은 온도가 발생하였으며, 회전속도가 커질수록 최대 온도가 증가하기보다는 알루미늄쪽으로 높은 온도가 분산되어 가는 경향을 보였다. 또한, 회전속도가 커질수록 피용접물 재료가 위로 올라오는 플래시 결함의 경향 예측이 가능하였으나, 툴 주변 결함 형성예측은 메시가 세밀하지 못하여 정확한 결과를 산출하기에는 부족하다고 볼 수 있다. 본 모델은 마찰교반용접 중 발생 가능한 여러 물리계의 여러 물리적 현상을 실제에 가깝게 반영하고 있으며, 실험적으로 밝히기 어려운 기초 분석에 응용될 수 있으나, 1달이 넘는 해석소요시간을 감안하면 실용적으로 최적의 용접조건 도출에 응용되기는 어렵다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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