본 논문에서는 계층적 구조를 가진 이산사건시스템의 관리 제어이론에 대해 알아본다. 특히 하위레벨(low level)과 상위레벨(high level) 로 구성된 계층적 구조의 이산사건시스템에서 레벨들 사이의 정보 전달을 바탕으로 상위레벨에서 설정된 사양을 만족시키기 위한 상위레벨 및 하위 레벨의 관리제어기 설계기법을 소개한다. 계층적 구조에서 관리 제어 목적은 계층적 일치성의 개념으로 정의되는데, 이것은 설계된 하위 레벨 관리제어기에 의해 제어된 하위 레벨 이산사건시스템의 동작에 대한 상위 레벨로의 정보사상이 주어진 상위레벨의 사양과 일치함을 의미한다. 본 논문에서는 상위레벨 상에서 임의의 사양이 주어질 때 계층적 일치성을 만족하게 하는 관리 제어기가 존재하기 위한 계층적 이산사건시스템의 동작특성과 레벨들 사이에서의 정보전달의 특성을 소개한다. 또한 설계된 관리제어기를 포함하는 전체 관리제어 시스템에서 계층적 일치성 및 비막힘성의 동시 만족에 대한 관리 제어 문제를 소개한다.
본 논문에서는 복부 CT 영상에서 폐 부위를 빠르게 분할하기 위하여 그래픽 하드웨어를 사용한 레벨 셋 기법을 제안한다. 제안방법은 다음과 같이 세 단계로 구성된다. 첫째, 레벨 셋 기법을 그래픽 하드웨어로 효율적으로 구현하기 위하여 초기 레벨 셋 값 설정과 설정된 레벨 셋 값을 텍스처메모리에 저장한다. 둘째, 레벨 셋 기법의 가장 중요한 부분인 속도함수를 그래픽 하드웨어의 빠른 연산을 이용하여 계산하고, 레벨 셋 값을 갱신한다. 셋째, 갱신된 레벨 셋 값을 통하여 제로-레벨 셋을 찾는다. 본 논문에서는 제안 방법을 평가하기 위하여 일련의 복부 CT 영상을 사용하며, 육안평가 및 수행시간 면에서 기존 소프트웨어 기반 레벨 셋 기법과 비교분석한다. 실험결과 본 제안방법은 소프트웨어 기반 레벨 셋 기법과 분할결과를 동일하게 유지하면서 평균 9배 빠르게 폐 부위를 분할하였다.
본 논문에서는 보조회로 및 양방향 컨버터를 추가한 H-bridge 모듈 3개를 직렬 결합하여 7레벨과 27레벨의 선택적 출력전압 생성이 가능한 멀티레벨 인버터 구조를 제안한다. 제안된 회로의 입력전압원 크기는 서로 동일하며, 최초 7레벨의 출력전압을 생성하다가 양질의 출력전압을 필요로 할 경우 27레벨의 출력전압을 생성할 수 있으며, 7레벨 및 27레벨 출력전압에 대한 동작 특성을 해석하고 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증한다.
현재 게임 레벨 디자인은 게임 유저로 하여금 게임에서 일정수준의 재미를 느낄 수 있게 게 임을 구상하고 적용하는 것으로 게임개발과정에서 중요한 역할을 해왔다. 이러한 레벨 디자인은 레벨 디자이너에 의해 설계되어 왔으며, 대부분의 게임 개발팀에서는 한 레벨 디자이너가 한 레벨씩 맡아서 설계하고 있다. 따라서 게임이 복잡해질수록 레벨 디자이너의 숫자는 늘어나고, 다양한 레벨을 만들기 위해 들어가는 인력과 작업시간은 늘어나야 한다. 본 논문에서는 레벨 구조에 배회 에이전트를 도입하여 하나의 레벨만으로도 다양한 레벨들의 효과를 경험해 볼 수 있도록 레벨 구조가 동적으로 변환되는 방법을 제안한다. 또한 배회 에이전트에 의해서 사용자들 간의 밸런스 조절도 가능함을 보이고자 한다.
멀티레벨 스토리지 접근은 클라우드 시스템, 가상화 환경, 네트워크 기반 스토리지 등 많은 컴퓨팅 환경에서 널리 사용되고 있다. 이러한 멀티레벨 스토리지의 접근성능을 향상시키려면, 되도록 하위 레벨의 스토리지로 요청이 일어나지 않게 하는 것이 중요하며, 이는 각 레벨의 버퍼캐시 성능이 큰 영향을 미친다. 다양한 버퍼캐시 알고리즘들 중 ARC 알고리즘은 동작의 간결성과 고성능으로 인해, 많은 워크로드에서 가장 좋은 성능을 보이는 캐시 알고리즘으로 알려져 있다. 그러나, ARC 알고리즘은 2차 레벨 버퍼캐시에서는 좋은 성능을 보이지 않는데, 이는 ARC 알고리즘이 멀티레벨 캐시의 특성을 반영하지 못하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 멀티레벨 캐시의 특성과 이를 반영한 M-ARC 라는 멀티레벨 버퍼캐시 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알로리즘은 기존 ARC에 비해 약 2배 이상 향상된 성능을 보여주고 있다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.60-64
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1998
음성인식 시스템의 실용화 과정에서 훈련환경과 테스트 환경의 불일치로 인한 인식성능의 저하는 반드시 극복되어야 할 문제이다. 본 논문에서는 잡음 tR인 입력음성의 비음성구간에서 잡음레벨을 추정하여 음성 스펙트럼에서 추정된 잡음레벨을 빼는 스펙트럼 차감법고 스펙트럼 영역에서 미리 정해진 마스킹 레벨보다 낮은 에너지 값을 마스킹 레벨로 올려주는 잡음 마스킹을 함께 사용함으로써 훈련 환경과 테스트환경의 불일치를 줄이는 방법을 제안한다. 그리고 복수의 마스킹 레벨에 대한 모델들을 미리 만들어 두고 추정된 잡음 레벨에 따라 적합한 마스킹 레벨의 보델을 사용하여 인식을 수해?는 다중 모델 방법을 적용하였다. 자동차 소음환경에서 두 가지 마스킹 레벨에 대한 모델을 이용한 화자독립고립단어 인식 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방식은 정차중 무시동 환경에서 95.8%, 정차중 시동 환경에서 95.6%, 한적한 도로환경에서 92.8%, 복잡한 시내도로 환경에서 89.6%, 고속도로 환경에서 74.4%의 인식성능을 나타내었으며, 평균 90.7%의 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 양방향 스위치를 가지는 기존의 5-레벨 인버터를 직렬 결합하여 보다 많은 출력 전압 레벨을 형성할 수 있는 멀티레벨 인버터 구조를 제안한다. 제안된 회로는 동일한 출력 전압 레벨 형성시 기존의 Cascaded H-bridge cell 방식보다 사용하는 스위칭 소자를 줄일 수 있어 시스템 크기, 비용, 전력 손실을 저감시킬 수 있는 장점을 가진다. 제안된 회로는 입력 전압원의 크기를 5의 배수로 구성함으로서 보다 많은 수의 레벨을 생성시킬 수 있는 특징을 가진다. 본 논문에서는 두 대의 5-레벨 인버터를 직렬 결합함으로써 25-레벨의 출력전압을 생성시킬 수 있는 인버터에 대한 특성을 분석하고 시뮬레이션과 실험을 통해 타당성을 검증한다.
레벨 셋 트리는 다차원에 정의된 확률 밀도 함수를 표현하는데 유용하다. 복잡한 데이터의 구조를 트리 형태로 시각화하여 데이터의 형태를 효율적으로 파악할 수 있으며 클러스터링 분석에 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 미지의 확률 밀도 함수에서 생성된 데이터 샘플로부터 레벨 셋 트리를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 레벨을 0에서부터 무한대로 증가시키며 밀도 함수의 각 레벨 셋을 추정하고, 이로부터 레벨 셋 트리를 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 one-class 서포트 벡터 머신 (OC-SVM)을 이용하여 직접적으로 레벨 셋을 추정한다. 이때 다양한 레벨 값에 대해 OC-SVM 학습을 반복해야 하는데, OC-SVM 솔루션 path 알고리즘을 통해 빠른 시간 안에 모든 레벨값에 해당하는 레벨 셋를 추정할 수 있다.
펌프의 장시간 운전에 대한 안정성을 보장하기 위해 펌프 설치레벨에 대하여 API 규격 및 펌프 제조사 규정이 있다. 그러나 현장에서는 펌프의 설치레벨에 대하여 간과하여 설치하는 경우가 다수 있다. 이에 본 연구는 횡형펌프의 설치레벨 기준을 제시하고 기준을 초과하는 설치레벨이 펌프 케이싱에 어떠한 변형을 야기하는지 또한 변형을 통한 베어링부 preload 예측 및 preload를 받는 축계의 응답특성을 평가하여, 펌프 베어링 하우징에서의 동적인 응답을 판단하고 설치레벨이 펌프 진동에 미치는 영향을 판단하는 것에 목적이 있다.
최근 환경문제로 인해 고효율의 전력 시스템의 중요성이 커지고 있다. 이에 따라 기존 2 레벨 컨버터에 비해 높은 효율을 갖는 3 레벨 컨버터의 사용이 증가하고 있다. 본 논문에서는 계통연계 형 3상 3 레벨 T-type 컨버터의 고 효율화를 위해 기존의 2 레벨, 3 레벨 동작을 비교 분석하고 효율을 개선할 수 있는 변조 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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