본 논문은 텍스트 정보와 하이퍼링크에 기반한 2단계 지능형 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문이라 간주하여 텍스트 정보를 추출하였다. 또한 스팸 메일을 구분하기 위한 정보를 두 가지로 구분하여 사용하였는데, 메일 송신자의 정보와 확실한 스팸 키워드 리스트를 확실한 정보군으로 구분하여 먼저 적용하고, 이보다 덜 명확한 정보들은 따로 구분하여 속성벡터를 만들어 SVM 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 하이퍼링크를 통하여 웹페이지를 가져온 방법이 그냥 원본 메밀만 사용한 방법보다 F-measure 값이 평균 9.4% 의 성능향상을 보였다.
교류전동기의 가변속 운전에 사용되는 삼상 인버터에는 두개 또는 세개의 전류센서가 장착되며 이를 이용하여 삼상 교류전류를 측정한다. 전류센서의 갯수를 줄이기 위하여 개발된 것이 직류링크에 한개의 전류센서로 직류전류를 측정하고 측정된 전류 값과 스위칭 상태로부터 삼상 교류전류를 추정하는 방법이다. 전류를 정확히 측정하려면 스위칭 상태가 최소 측정시간 이상 유지되어야 하며, 이를 위한 펄스폭 조정과 이에 따른 전압 왜곡의 보상 방법이 연구되어 왔다. 그러나 기존에 발표된 방식들은 공간벡터 전압변조법에는 적합하지만 산업체에서 널리 쓰이는 펄스폭 변조 방식인 삼각파 비교법에 적용하기에는 어려운 면이 많다. 본 연구에서는 삼각파 비교법에 적합한 전류 측정 방식과 전압왜곡 보상 방식을 제안하고 이의 타당성을 실험을 통하여 검증하였다.
In recent years, voltage source multilevel converters are very popular in medium/high-voltage industrial applications, among which the NPC/H-Bridge converter is a popular solution to the medium/high-voltage drive systems. The conventional finite control set model predictive control (FCS-MPC) strategy is not practical for multilevel converters due to their substantial calculation requirements, especially under high number of voltage levels. To solve this problem, a hierarchical model predictive voltage control (HMPVC) strategy with referring to the implementation of g-h coordinate space vector modulation (SVM) is proposed. By the hierarchical structure of different cost functions, load currents can be controlled well and common mode voltage can be maintained at low values. The proposed strategy could be easily expanded to the systems with high number of voltage levels while the amount of required calculation is significantly reduced and the advantages of the conventional FCS-MPC strategy are reserved. In addition, a HMPVC-based field oriented control scheme is applied to a drive system with the NPC/H-Bridge converter. Both steady-state and transient performances are evaluated by simulations and experiments with a down-scaled NPC/H-Bridge converter prototype under various conditions, which validate the proposed HMPVC strategy.
본 논문에서는 태양광 발전시스템을 이용한 PWM(Pulse Width Modulation) 전압형 인버터를 전력변환기로 구성하였고, 안정된 변조를 위해서 동기신호와 제어신호를 56F8323 마이크로프로세서에 의해서 처리하였다. PWM 전압형 인버터는 태양전지가 연속 발전할 수 없는 단점을 보완하기 위해 일반 상용전원과 연계함으로써 약 10~20[%]의 전력 절감 효과를 얻을 수 있는 에너지 절약 전원 복합형 전력변환장치로 구성하였다. 그리고 PWM 전압형 인버터와 위상동기를 위해서 계통전압을 검출하고 계통전압과 인버터 출력을 동상 운전하므로 잉여전력을 계통과 연계할 수 있게 하였다. 또한, 고조파를 절감한 출력을 유지함으로써 부하와 계통에 전력이 안정하게 공급될 수 있도록 제어 시스템을 적용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
The free vibration of a spinning flexible disk-spindle system supported by hydro dynamic bearings (HDB) in an HDD is analyzed by FEM. The spinning flexible disk is described using Kirchhoff plate theory and von Karman non-linear strain, and its rigid body motion is also considered. It is discretized by annular sector element. The rotating spindle which includes the clamp, hub, permanent magnet and yoke, is modeled by Timoshenko beam including the gyroscopic effect. The flexible supporting structure with a complex shape which includes stator core, housing, base plate, sleeve and thrust pad is modeled by using a 4-node tetrahedron element with rotational degrees of freedom to satisfy the geometric compatibility. The dynamic coefficients of HDB are calculated from the HDB analysis program, which solves the perturbed Reynolds equation using FEM. Introducing the virtual nodes and the rigid link constraints defined in the center of HDB, beam elements of the shaft are connected to the solid elements of the sleeve and thrust pad through the spring and damper element. The global matrix equation obtained by assembling the finite element equations of each substructure is transformed to the state-space matrix-vector equation, and the associated eigen value problem is solved by using the restarted Arnoldi iteration method. The validity of this research is verified by comparing the numerical results of the natural frequencies with the experimental ones. Also the effect of supporting structures to the natural modes of the total HDD system is rigorously analyzed.
본 논문에서는 임의의 화자가 발성한 음성을 다른 화자가 발성한 음성처럼 들리도록 변환하는 음성 변환 알고리즘을 제안하였다. 개인이 지니고 있는 음성의 특성을 변환하기 위해 성도 전달 함수의 특성을 변환 변수로 사용하였으며, 기존의 기법과 비교하여 목표 화자의 음성과 주관적, 객관적으로 더욱 유사한 변환음을 얻기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 성도 전달 함수의 변환은 전체 특징 벡터 공간을 분류 한 뒤, 각 구획에 대한 선형 변환식을 통해 구현된다. 특징 변수로서 LPC 켑스트럼을 사용하였으며, 벡터 공간의 분류와 선형 변환식의 추정을 동시에 최적화시키는 분류-변환 알고리즘이 새로이 제안되었다. 제안된 음성 변환 기법의 성능을 평가하기 위해 3명의 남성 화자와 1명의 여성 화자로부터 수집된 약 150개의 문장을 사용하여 변환 규칙을 생성하였으며, 이를 동일한 화자가 발성한 다른 150개의 문장에 대해 적용하여 객관적인 성능 평가와 주관적 청취 테스트를 수행하였다.
본 논문은 K-L 변환을 기반으로 한 Fisherface 알고리즘과 fixed graph matching (FGM) 방법을 이용하여 보다 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안하고자 한다. 동적 링크 구조 방법 중에 하나인 elastic graph matching (EGM)은 얼굴의 모양 정보뿐만 아니라, 영상 픽셀의 그레이 정보를 동시에 이용하는 하며, 클래스를 구분하는 방법인 Fisherface 알고리즘은 빛의 방향 및 얼굴 표정과 같은 영상의 변화에 대해 강인하다고 알려져 있다. 위의 두 방법으로부터 제안한 알고리즘에서는 영상 그래프의 각 노드에 대해 Fisherface방법을 적용함으로써 레이블된 그래프 벡터의 차원을 줄일 뿐만 아니라 효율적으로 클래스를 구분하기 위한 특징 벡터를 제공한다. 그럼으로써 기존의 EGM 방법에 비해 인식 속도 면에서 상당한 향상 결과를 얻을 수 있었다. 특히, Olivetti Research Laboratory (ORL) 데이터베이스와 Yale 대학 데이터베이스에 대해 실험한 결과 제안한 얼굴 인식 알고리즘은 hold-out 방법에 의한 실험 결과, 평균 90.1%로 기존의 한 방법만을 사용한 것보다 높은 인식률을 보였다.
본 논문에서는 전이규칙이 모두 102인 Uniform CA(Uniform Cellular Automata, UCA) $\mathbb{C}_u$와 특성다항식이 $(x+1)^m$인 m-셀 90/150 hybrid CA $\mathbb{C}_h$를 합성한 CA의 특성을 분석한다. 먼저 $\mathbb{C}_u$로부터 유도된 여원 그룹 CA의 사이클 구조를 분석하고 이를 통해 모든 사이클의 길이가 같아지는 여원 CA의 조건을 제시한다. 그리고 $\mathbb{C}_u$와 $\mathbb{C}_h$를 합성한 CA $\mathbb{C}$의 최소다항식이 $(x+1)^q$일 때 $(T+I)^{q-1}F{\neq}0$을 만족하는 F를 여원벡터로 택하여 구성한 여원 그룹 CA $\mathbb{C}^{\prime}$의 사이클 구조를 분석한다.
본 연구에서는 2 차원 캐비티 유동에서 경계조건 부여 방법의 차이에 따른 유체유동의 이력이 최종적인 정상상태에 미치는 효과를 수치실험을 통하여 관찰하였다. 그 결과 유동의 Reynolds 수가 작은 경우는 유동장이 가지는 이력이 시간의 경과와 함께 소멸하여 하나의 정상유동 상태를 가지는데 반하여, 큰 Reynolds 수에서는 유동장 이력이 소멸하지 않고 유지됨으로 인하여 다수의 정상유동 형태가 나타남이 확인이 되었다. 엄밀한 이론적 해석은 현재 이루워지지 않았으나 유체 운동량의 증가에 따라 Navier-Stokes 방정식의 비선형성이 영향을 미치고 있다고 여겨진다.
본 논문은 텍스트의 응집도 측정과 텍스트 자동생성 시스템을 위한 기초기술 중 하나인 문장정렬 과제에 대한 연구로, 개체기반적(entity-based) 접근의 한 유형인 개체격자 모형(Entity-Grid model)과 벡터공간 모형에 기반한 LSA(Latent Semantic Analysis)를 모두 시도하고 결과를 서로 비교하였다. 개체격자 모형에 대한 기존 연구들에서 논의된 명사들의 통사역(syntactic role) 정보가 한국어 텍스트 정렬과제에 미치는 영향을 실험하고자 하였으며, 기존 독일어권 응용연구 결과와는 달리 긍정적인 결과를 얻었다. 이 과정에서 한국어의 격조사를 활용하는 전략을 취했으며, 이는 한국어의 격표지 정보가 한국어 텍스트의 응집성을 측정하는 데에 유용할 수 있다는 점을 보인 것이다. 그리고 개체격자 모형을 통한 결과를 LSA 기반 모형결과와 비교하여 양 모형의 장단점과 향후 개선점을 아울러 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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