Autoregressive한 TTS 모델은 불안정성과 속도 저하라는 본질적인 문제를 안고 있다. 모델이 time step t의 데이터를 잘못 예측했을 때, 그 뒤의 데이터도 모두 잘못 예측하는 것이 불안정성 문제이다. 음성 출력 속도 저하 문제는 모델이 time step t의 데이터를 예측하려면 time step 1부터 t-1까지의 예측이 선행해야 한다는 조건에서 발생한다. 본 연구는 autoregression이 야기하는 문제의 대안으로 end-to-end non-autoregressive 가속 TTS 모델을 제안한다. 본 연구의 모델은 Tacotron 2 - WaveNet 모델과 근사한 MOS, 더 높은 안정성 및 출력 속도를 보였다. 본 연구는 제안한 모델을 토대로 non-autoregressive한 TTS 모델 개선에 시사점을 제공하고자 한다.
최근 토목분야에서 철근콘크리트 압축재에 발생하고 있는 부식, 중성화 등의 문제점을 해결하기 위해 섬유강화복합재로 외부를 보강한 합성부재가 개발되어 적용되고 있다. 이러한 합성부재는 외부를 섬유강화플라스틱으로 보강하고 있어 부재 전체의 구조적 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 내화학성이 우수하여 기존 콘크리트 부재와 비교할 때 내구성이 향상된다. 그러나 복합재로 외부를 보강한 콘크리트 합성부재에 대한 기존 연구자료들은 구조적 거동해석에서 큰 차이가 없이 유사한 결과를 보여주었으나 그 결과가 부재의 단면구성과 크게 관계되기 때문에 이 연구에 직접적으로 적용하는데는 어려움이 있고, 또한 설계기준으로 적용하기에는 여전히 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 RCFFT 부재의 설계규준 마련을 위한 기초자료를 확보하기 위해 압축 및 준정적 휨실험을 수행하여 구조적 거동을 조사하였고, 압축강도를 추정할 수 있는 근사식을 제안하였으며, 휨강성을 예측할 수 있도록 하였다.
운전중 노심의 출력변화를 감시하는 노외계측기(Excore Detector)는 노내계측기(Incore Detector)를 통하여 측정되어진 축방향 출력편차(Axial Offset)를 이용하여 교정되고 있다. 노외 계측기의 전류와 축방향출력편차의 선형적인 관계를 가정하여 노내계측기로 최소한 4회 노심출력을 측정한후 최소자승법(Least Square Method)으로 비례상수들을 구하는 기존의 방법을 대신하여, 단순 노외계측기 교정법은 노내계측기로 1회 측정되어진 자료들을 이용하여 계측기 반응상수(Detector Response Factor)를 계산한 후 비례상수를 계산한다. 계측기반응상수는 2차원 중성자수송모델로부터 계산된 weighting factor와 3차원 확산이론으로부터 구한 노심출력을 이용하여 계산된다. 중성자수송계산은 (R-Z)와 (R-$ heta$)모델을 합성하여 3차원 weighting factor를 계산하므로 축방향 영향뿐만 아니라 집합체별 영향을 고려하였다. 또한 노심의 복잡한 구조로 인하여 근사적인 weighting (actor와 노심출력분포의 사용은 노외계측기의 전류와 계측기반응율의 불일치를 초래하며, 이를 해결하는 상수를 소개하여 보다 정확한 교정결과를 얻도록하였다. 이와 같은 방법을 고리 3호기 9, 10주기 전주기와 11주기초에 적용하여 노심의 연소분포, 냉각수의 온도분포, 노심의 연소도, 노심출력준위등에 대한 단순 노외계측기 교정법의 오차를 분석하여 최적의 노외계측기 교정모델을 제시하였다. 2차원 중성자수송모델 합성법에 의한 단순노외계측기 교정법은 2차원 (R-Z) 중성자수송모델보다 개선된 결과와 평균오차 0.179% 최대 오차 0.624%를 보여주고 있다.하면 조사 후의 조직안정성에도 크게 기여할 것으로 기대된다.EX>O가 각각 첨가된 경우, Ar-4vol.%H$_2$ 분위기보다 H$_2$분위기에서 소결했을 때 밀도가 더 높았다. 그러나, 결정립은 $UO_2$와 $UO_2$-Li$_2$O의 경우, 수소분위기에서 소결했을 때, (U,Ce)O$_2$와 (U,Ce)O$_2$-Li$_2$O에서는 Ar-4vol.%H$_2$분위기에서 소결했을 때 더욱 성장하였다.설명해 줄 수 있다. 넷째, 불규칙적이며 종잡기 힘들고 단편적인 것으로만 보이던 중간언어도 일정한 체계 속에서 변화한다는 사실을 알 수 있다. 다섯째, 종전의 오류 분석에서는 지나치게 모국어의 영향만 강조하고 다른 요인들에 대해서는 다분히 추상적인 언급으로 끝났지만 이 분석을 통 해서 배경어, 목표어, 특히 중간규칙의 역할이 괄목할 만한 것임을 가시적으로 관찰할 수 있 다. 이와 같은 오류분석 방법은 학습자의 모국어 및 관련 외국어의 음운규칙만 알면 어느 학습대상 외국어에라도 적용할 수 있는 보편성을 지니는 것으로 사료된다.없다. 그렇다면 겹의문사를 [-wh]의리를 지 닌 의문사의 병렬로 분석할 수 없다. 예를 들어 누구누구를 [주구-이-ν가] [누구누구-이- ν가]로부터 생성되었다고 볼 수 없다. 그러므로 [-wh] 겹의문사는 복수 의미를 지닐 수 없 다. 그러면 단수 의미는 어떻게 생성되는가\ulcorner 본 논문에서는 표면적 형태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지
본 논문은 글자 영상을 효과적으로 확대 (up-scaling)하기 위한 학습 기반 초고해상도 (super-resolution; SR) 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서 다양한 HR (high-resolution) /LR (low-resolution) 글자 영상 쌍들을 수집한다. LR영상들은 양자화를 하고, 충분히 많은 수의 HR-LR 블록쌍들을 추출한다. 양자화된 LR블록을 기준으로 블록 쌍들을 소정의 개수의 클래스들로 구분한다. 클래스 별로 최적의 2D-FIR 필터 계수를 계산하고, 양자화한 후색인용 LR 블록과 함께 사전에 저장한다. 합성 단계에서 입력 LR 영상 내 각 블록을 양자화한 후 사전 내 양자화된 LR블록들과 정합하여 가장 근사한 블록에 대응하는 FIR 필터계수를 선정한다. 마지막으로 선택된 FIR필터로 HR 블록을 합성하여 최종적인 HR영상을 생성한다. 또한, 우리는 잡음이 있는 글자 영상에 대응하기 위해 학습과정에서 잡음 세기에 따른 복수개의 사전들을 제작한다. 입력 LR 영상의 잡음 레벨에 맞는 사전을 선택하여 HR영상을 합성한다. 실험 결과는 제안 기법이 종래 기법보다 잡음이 없는 환경에서는 물론 잡음이 있는 환경에서 우수한 주관적/객관적 화질을 가짐을 보인다.
본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PW 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
몬테칼로법은 복잡한 특히 비선형문제를 푸는데 강력한 공학도구중의 하나이다. 이 방법은 컴퓨터에서의 통계적인 표본추출방법을 이용하여 각종 공학적인 문제에 근사적인 해를 준다. 교량 하나의 요소나 전체교량의 시간 의존적 파괴확률을 예측하는 방법중의 하나로 생애함수가 있다. 이 논문에서는 교량의 요소나 전체 교량의 파괴확률을 예측하기 위하여, 시스템 신뢰성과 생애함수를 이용하여 포트란 프로그램을 개발하였다. 몬테칼로법은 생애함수의 매개변수를 생성하는데 이용되었다. 적용례로서, 개발된 프로그램은 콘크리트-강 합성 교량에 적용되어, 파괴확률을 예측하는데 이용되었다.
히스토그램은 원본 데이타를 효과적으로 요약하는 기법중의 하나이며, 선택도 측정과 근사 질의 처리 등에 널리 사용되고 있다. 기존의 히스토그램 구축 알고리즘들은 하나의 값으로 표현되는 점 데이타에 대하여 적용 가능한 알고리즘이었다. 그러나 일상생활에서는 하루 동안의 온도, 주식 가격과 같은 구간 데이타들도 점 데이터만큼 흔하게 접할 수 있다. 본 논문에서는 점 데이타에 대한 히스토그램 구축 알고리즘을 구간 데이타에 대하여 확장한다. 합성 데이타를 사용한 실험을 통하여 기존의 점 데이타에 대한 히스토그램을 초보적으로 확장하는 방법보다 본 논문에서 제시된 알고리즘의 성능이 좋다는 것을 보였다.
본 논문에서는 레이더의 탐지 알고리즘에 적용되는 CA-CFAR 알고리즘을 설계하였다. CFAR 알고리즘의 제곱평균 연산을 위해 근사화 기법을 사용하였으며, 고정 소수점을 이용하여 관련 연산을 처리하였다. 이러한 구조는 하드웨어 복잡도를 줄일 뿐 아니라 계산량을 감소시킬 수 있다. CFAR 연산은 슬라이딩 윈도우 기법을 기반으로 하는데, 이를 고속으로 처리하기 위해 동시 병렬 처리 가능한 다중 윈도우 방식도 제안하였다. 제안된 CA-CFAR 프로세서는 실제 FPGA를 통해 합성되어지고 구현되었다. 또한 FPGA 내에서 제공한 라이버러리를 이용한 제곱평균 연산 방법과 성능 비교를 하였다. 검증 결과 제안된 하드웨어 구조는 399MHz까지 동작가능하며, 전체 계산 시간은 약 70% 향상됨을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 토끼를 대상으로 하여 그 두부에 전자파가 조사(照射)된 경우에 대해 토끼 두부를 3충 구모델로 근사해서 SAR분포를 계산하였다. 계산 결과를 확인하기 위해 주파수 2,450MHz인 마이크로파를 출력세기별로 5그룹으로 설정하여 각각에 대한 노출 전 후의 EEG를 전두부(前頭部)에서 측정하였다. 실험에서 전자파 조사 후에는 뇌전위의 전체평균값은 조금 감소히였고, 특히 $\theta$, $\delta$그리고 $\beta$파의 평균합성비율은 증가하였다. 이 결과는 마이크로파 조사후 전기적 생리활동의 감소와 뇌파의 속파화 경향을 나타낸다. 측정된 뇌전위로써 생체에 대한 전기 생리적 효과를 정량적으로 파악하여 최대허용노출(Maximum Permissible Exm posure)의 객관적인 추정을 하였다.
디지털 통신 시스템에서 입력 신호의 주파수와 위상 오차를 보정하는 디지털 위상 오차 보상기(derotator)를 CORDIC (COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리즘을 이용하는 VLSI로 구현하였다. CORDIC은 주어지는 위상값에 따라 입력 신호를 직접 회전시키므로, 디지털 주파수 합성기 (Direct Digital Frequency Synthesizer)와 복소수 승산기를 이용하는 기존의 구현 방법에 비해 하드웨어 면에서 간단하다. 디지털 위상 오차 보상기는 작은 위상 오차를 누적하므로 arctangent 함수의 선형 근사를 이용한 고속의 CORDIC 알고리즘을 이용하는 기존에 비해 약 24%의 속도 향상이 가능하였다. 본 설계된 IC는 0.6㎛ triple metal 공정을 이용하였으며, 전체 칩 면적은 6.8㎟ , 트랜지스터의 개수는 11,400 개다. 측정 결과 최대 동작 주파수는 25 MHz이다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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