Boussinesq 방정식에 의한 파랑전파의 계산과정 중 파랑의 비선형 상호작용 및 쇄파발생에 의하여 수치잡음이 흔히 발생하며 이 잡음을 적절히 제어하지 않을 경우 해가 급속히 발산하게 된다. 본 연구에서는 계산 중간과정에 주기적으로 적용하여 수치잡음을 제거하기 위한 세가지 형태의 저파수통과 필터(FFT 필터, 가우스 필터, 그리고 Shapiro 필터)의 특성에 대하여 고찰하였다. 경사면 파동장에 대한 기존의 수리실험 결과와 본 수치해석 결과를 비교하고 각 필터의 잡음 제거효과, 주 시그널의 보존성, 그리고 계산 소요시간에 대하여 검토하였다. 그 결과, Shapiro 필터의 매개변수(필터 요소수와 통과수, 그리고 필터적용주기)를 적절히 설정함으로써 계산의 정확성과 효율성을 잘 달성할 수 있는 것으로 나타났다. 적정한 매개변수 선정을 위해서는 다소의 시행착오적 계산이 요구되나 대체적으로 필터 요소수 4에 대하여 50이내의 필터 통과수와 $100{\sim}200$ 시간스텝 정도의 적용주기가 타당한 것으로 판단된다.
본 논문은 제한된 철도 수송능력 환경에서 여객과 화물을 동시에 수송하기 위한 복합화물열차의 화물 배치를 위한 방법 중, 라운드 컨베이어 시스템과 세로형 순환식 시스템. 가로형 순환식 시스템을 각각 P 택배사의 지역간 운송 화물량을 기준으로 부산에서 대구, 대전, 오송을 거쳐 서울에 도착함을 가정하여 각각 도착역별로 상하차 시간을 계산하였다. 그 결과 가로형 순환식 시스템은 화물 적재 가능량도 적었으며 상하차 시간도 434초로 가장 많이 소요되었고 세로형 순환식 시스템이 상차 시간이 다소 많이 소요되었지만, 총 소요시간에서는 408초로 가장 우수한 특성을 보였다. 각각 시스템별로 상하차 시간을 비교함으로 향후 복합화물열차 제작시에 유용한 방법을 제시하고 복합화물열차의 화물 운송 효율을 증진하고자 한다.
상수관망 시스템(Water Distribution System, WDS)은 이용자에게 양질의 상수도를 공급하기 위해 구축된 사회기반시설물로써, 정수된 물이 사용처에 도달하기까지 송수과정에서 발생 가능한 수질저하를 고려해야 한다. 일반적으로 정수장에서 염소처리를 한 후, 도달시간을 고려한 시스템 내 잔류 염소농도를 유지함으로써 수질저하를 예방한다. 여기서 상수도 내 잔류 염소농도는 미생물 번식 및 관내 부식물 등 다양한 생물 화학적 오염을 효과적으로 예방하는 반면, 과다할 경우 이용자의 음용성을 저해할 수 있어 시스템 전반에 걸쳐 염소농도의 적절한 관리가 요구된다. 특히, 상수관망에서는 공급경로 및 공급량에 따라 각 수요처의 도달 염소농도가 다르게 분포할 수 있으므로, 시설운영자는 균등하고 적절한 염소농도를 유지하기 위해 추가적인 염소 재투입시설을 설치하여 함께 관리하고 있다. 이 때, 염소투입 시설의 운영계획은 EPANET과 같은 상수관망 해석모형의 수질모의를 바탕으로 수립된다. 그러나 일반적으로 수질모의는 수리해석과는 달리 긴 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 특정 네트워크의 수질모의 결과를 학습시킨 인공신경망(ANN) 모형을 구축하고 이를 이용하여 상수관망 수질모의 계산시간을 단축하고자 하였다. 여기서 ANN모형의 학습은 EPANET을 통해 미리 선정된 다양한 염소 투입지점의 염소 투입농도와 용수 공급량 자료, 그리고 주요 관측지점에서 측정된 염소농도자료를 이용하였다. 학습된 ANN모형을 EPANET 수질모의 결과와 비교 및 검증을 실시한 결과, 사전에 소요된 학습시간을 제외하면 수질모의 소요시간 측면에서 큰 개선효과를 보였으며, 대표지점에서의 수질모의 결과가 유사하였다. 추가적으로, 본 연구에서는 학습된 ANN모형과 최적화 알고리즘인 GA(Genitic Algorithm)를 연계하여 상수관망에서의 염소 재투입 스케줄링을 최적화하는 프로그램을 개발함으로써, 안전하고 경제적인 상수관망의 수질운영에 기여하고자 하였다.
결정학의 핵심 과제는 위상(phase) 문제의 해결이다. 이 위상 묹를 해결하는 한 방법으로 요즘의 고속 컴퓨터를 사용하는 시행착오법(trial and error method)을 가상해 볼 수 있다. 간단한 예를 들면, centrosymmetric인 삼사정계(triclinic system)에 속한 비교적 작은 유기화합물인 경우, 전형적으로 3000개 정도의 회절 강도가 측정된다. Centrosymmetric 공간군(space group)의 구조 인자(structure factor)는 위상이 0°이거나 180°이기 때문에, 구조 인자는 "+"이거나 "-"부호를 가지므로 3000개 각각에 두 가지 부호를 배당할 수 있다. 이 3000개의 부호를 조합할 수 있는 개수는 2/sup 3000/개로 이 개수만큼의 Fourier 지도들을 작도하면 그 중의 하나는 옳은 것이다. Fourier 지도 한 개를 작도하는데 1분이 소요된다고 가정하면, 이들을 모두 계산하는데 2/sup 2981/년의 계산 시간이 소요된다. (참고로 2/sup 10/=1084). 따라서 시행착오법으로는 도저히 불가능함을 알 수 있다. 더구나, noncentrosymmetricc 공간군에서는 더욱 어렵게 된다. 그리하여 위상 문제를 해결하려는 많은 시도가 행해졌는데, 그것들 중의 하나가 Patterson 방법이다.
대규모 system을 취급하는 공학분야에 있어서 Matrix의 demension이 커짐에 따라 전산부담을 줄이기 위한 소요기억용량 절감 및 계산시간의 단축이 주된 관심사 중의 하나가 되어 왔다. LP(Linear Programming)기법 역시 대규모 선형 system에 적용될 경우 Basic Matrix 에 대한 dimensionality 문제를 포함하고 있으며 이에 대한 효과적인 해결방법으로 Bartels-Golub Decomposition 방법이 연구되어 있다. 이 방법은 Chan과 Yip등이 LSGA(Load Shedding and Generator Rescheduling) 문제에의 적용을 시도한 바 있으며, 일반적인 선형최적화 문제뿐만 아니라, dimensionality가 큰 Matrix의 Inverse 계산을 요하는 문제에 널리 적용될 수 있으므로 그 개요를 소개하고자 한다.
홉필드 네트웍은 패턴 매칭과 더불어 최적화 문제를 푸는 도구로 사용될 수 있다. Ali에 의해 제안된 최적 경로 탐색 알고리즘을 개선하여 계산량을 대폭 줄이고 효과적으로 최적 경로를 탐색할 수 있다. 노드의 제곱인 브랜치수의 뉴런이 필요한 Ali 알고리즘은 탐색 네트워크가 커지면 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문은 계산량은 줄이면서 효과적으로 최적 경로를 탐색하는 방법을 제안한다.
이 논문에서는 대용량 연속음성 인식에서 인식 속도를 향상시키기 위한 방법들에 대해서 연구하였다. 음성인식에 있어서 많은 양의 계산을 요하는 부분은 관측 확률의 계산과 탐색에 필요한 계산이다. 탐색에 필요한 계산을 줄이기 위하여 빔 탐색법과 phoneme look-ahead기법을 통해 탐색 공간을 줄였으며, 관측 확률을 계산하는데 소요되는 시간을 줄이기 위하여 입력 특징 벡터와 이웃 관계에 있는 가우시안 성분들만 정확한 계산을 하는 VQ에 의한 계산량 감축 방법과 tree-structured pdf 방법을 구현하였다. 3천개의 어휘와 2천여개의 트라이폰 모델로 구성된 연속 음성인식 시스템에서 보통의 Viterbi 빔 탐색법을 적용한 경우에 실시간의 2.73배의 인식 속도로 93.39%의 단어 인식률을 얻을 수 있는데 phoneme look-ahead 기법과 tree-structured pdf 방법을 추가 적용함으로써 비슷한 인식 성능에서 1.55배의 인식 속도를 얻을 수 있었다.
비중심 $X^2$분포의 누적분포 함수의 계산은 $X^2$검정에서 검정력 계산에 요구된다. 비중심 $X^2$분포의 확률계산은 일반적으로 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 정확성이 문제가 되어 여러 접근 방법들이 계산속도와 정확성을 고려하여 제시되었다. 따라서 본 논문에서는 기존의 비중심 $X^2$분포의 확률 계산 접근방법에 의한 계산결과를 비교하고 자유도와 비중심모수에 따른 효율적인 접근방법을 탐색하였다.
EFDC 모형에서 해수유동과 퇴적물 이동을 모의하고자 하는 경우에 필요한 해수유동과 퇴적물 이동 모듈외의 수질 모델 등의 요소가 해수유동 모의시간에 미치는 영향을 검토하였다. 해수유동과 퇴적물 이동의 계산에 불필요한 수질요소관련 프로그램과 조건문 들을 모델에서 제거하는 방법으로 모형을 간략화하고 계산시간을 비교하였다. 수정된 EFDC 모형(EFDC-E)을 사용하여 목포해역에서 조류에 대하여 모의하고, 계산에 소요되는 시간과 모의결과를 EFDC 모형을 이용한 모의결과와 비교하였다. 또한, 2차원 모형과 3차원 모형을 동시에 적용하여 2차원 모의결과와 3차원 모의결과의 차이점에 대한 분석과 각 모형의 목포해역 조류 비대칭에 대한 재현성에 대해서 검토하였다. 간략화과정을 통해서 개선된 EFDC-E 모형은 EFDC 모형보다 2차원과 3차원 조류모의에서 약 3배 빠르게 계산하는 것을 확인할 수 있었다. 2차원 모의결과는 수심평균유속을 계산하여 상층에서 관측한 조류를 정확하게 재현하지 못하였으나, 3차원 모형을 적용한 결과는 2차원 모의보다 유속크기가 관측치와 보다 잘 일치하는 모습을 보였다.
현재까지 발표된 음성 부호화기 중에서 저전송률에서 양호한 음질을 제공하는 CELP 계열 보코더에 대한연구가 가장 많이 이루어지고 있다. 그 중에서 G.723.1부호화기는 인터넷 폰이나 화상회의 등 상용서비스로 개발되었다. G.723.1 부호화기에서는 음성신호의 선형예측 방법 중 LSP 파라미터를 이용하는 방법이 많이 사용된다. 이것은 LSP 파라미터의 전송형 특징 중 낮은 전송률에서도 왜곡이 적고 선형보간 특성이 뛰어나기 때문이다. 하지만 LPC 계수를 LSP 파라미터로 변환하기 위해서는 많은 계산시간이 소요된다[1]. 본 논문에서는 G.723.1 보코더에서 LSP 변환 시 다항식의 근을 찾는 순서를 음성신호의 LSP 분포 특성에 맞게 조정함으로써 전체 계산시간을 평균 2% 단축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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