관내 2상 유동의 기공률을 효과적으로 측정할 수 있는 3-ring 임피던스미터를 이용하여 실제 슬러그류 및 기포류를 측정하였다. 먼저, 임피던스미터의 신호와 기공률 사이의 보정곡선을 구하였다. 임피던스미터는 동일한 기공률을 갖는 슬러그류와 기포류에 대해 각각 다른 보정곡선을 나타내는 특성을 보였다. 임피던스미터는 유동패턴에 따라 두 보정 곡선 중 하나를 선택해야 하며, 기공률 측정 결과로 부터 유동 패턴을 판단할 수 있었다. 두 개의 임피던스미터를 통해 측정된 기공률 변화 곡선으로부터 기포의 이동 속도, 크기를 효과적으로 측정할 수 있었다.
화자의 입술영상에는 카메라와 화자의 위치나 자세로 인하여 정상적인 입술이 기하학적으로 변환될 수 있다. 이러한 변환은 본래 입술위상의 기하학적 정보를 변경시킨다. 따라서 기하학적으로 변환된 입술모양을 보정하는데 부분적인 입술위상정보를 사용함으로써 전체 입술정보를 개선하고자, 본 논문에서는 입술모양의 기하학적 보정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 특징결정 단계와 보정 단계로 구성된다. 특징결정 단계에서는 원영상과 목표영상의 입술모델에 따라 원영상의 특징점과 특징을 추출하고 목표영상의 특징점과 특징을 결정한다. 보정단계에서는 이전 단계에서 추출한 정보를 기반으로 영상을 부분영상으로 분할하고 사상 후 보정된 영상을 통합한다. 실험영상은 6개의 한국어 단모음 발음에 대한 동영상 프레임이고 알고리즘 평가를 위하여 입술의 좌우 대칭성을 활용한다. 실험 결과, 윗입술보다는 아랫입술의 보정률, 입술의 움직임이 작은 발음보다는 움직임이 큰 발음의 보정률이 높게 개선되었다.
이동통신 기술의 발전으로 이동통신 사용이 폭발적으로 증가하였고 그에 따라 이동통신망을 이용한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이동통신망에서의 음성 인식 서비스에서 음성 인식기에 입력되는 음성신호는 통신망을 통해 음성 압축기를 거치게 되고 이에 음성신호가 왜곡되어 인식기의 인식성능이 저하된다. 본 논문에서는 무선통신 환경에서 음성인식기의 성능을 개선하기 위한 보상 방법을 제안한다. 기존의 제안된 방법은 음성 데이터에 의존하는 방법을 사용하나 본 논문에서는 음성 데이터와는 독립적 방법인 음성 압축기에 의해 손상된 입력 신호의 스펙트럼 보상방법과 Cepstrum 보정방법을 통해 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 음성 압축기에 의하여 왜곡된 스펙트럼을 단계적 방법으로 보상하고 그를 토대로 왜곡된 신호에서 만들어진 Cepstrum을 보정하여 음성 인식기의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였으며, 그 견과 손상된 음성신호의 인식률 $64.88\%$에 대하여, 본 논문에서 제안하는 보상 방법을 적용한 음성신호의 인식률은 $79.73\%$로서 $14.85\%$가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
피복이 없는 FBG센서는 내구성이 약하기 때문에, 실제 토목구조물에서는 적용이 어렵다. 따라서 packaged FBG센서는 피복이 없는 FBG센서의 단점을 보안하고, 실제 구조물에 적용이 가능하도록 발전된 형태이다. 이런 packaged FBG센서를 이용하여 변형률과 온도를 동시에 측정할 때, 온도보정은 없어서는 안 될, 필수적 기술이다. 이 논문에서는 steel sleeve packaged FBG센서의 온도보정 기술을 도출하고, 콘크리트 보부재를 이용한 실험을 통해 온도보정 기술의 현장적용 가능성을 제시하였다. 따라서 이 논문에서 사용된 온도보정 기술은 실제 여러 토목구조물의 모니터링에 확대 사용할 수 있다.
국지적으로 단시간 내에 많은 양의 강한 비가 내리는 현상인 집중호우는 발생부터 성장, 쇠퇴까지의 과정이 단기간에 이루어지고, 그 변동성이 아주 크다. 그러므로 정확한 예보를 위해서는 단시간예보(nowcasting) 기법이 필요한데, 이를 위해서는 연속적이고, 정확한 관측이 필요하다. 집중호우의 관측에는 우량계, 레이다, 위성 관측 등이 사용되는데 이 연구에서는 GOES-9호 위성영상자료를 이용하였고, 2003년 여름의 8개 강수사례에 대해 분석하였다. 집중호우시의 강수량을 산출하기 위해 Power-law Curve를 사용하였고, NOAA/NESDIS에서 개발하여 현업에 사용 중인 Auto-Estimator의 무강수 픽셀 보정방법을 이용하여 산출된 강수량을 보정하였으며, 이를 기상청의 자동기상관측자료 (Automatic Weather Station: AWS)와 비교하였다. 위성영상자료의 시간 대표성을 분석하기 위해 위성의 관측 시간에 대해 전, 후, 중심을 기준으로 각각 15분, 30분, 60분 누적강수량과 비교하였고, AWS의 공간 대표성을 분석하기 위해 위성영상자료의 3×3, 5×5, 9×9 픽셀을 면적 평균하여 각각 비교하였다. 분석 결과 대부분의 사례에서 위성의 관측시간을 시작으로 60분 동안 누적한 강수량과 상관성이 가장 크게 나왔고, 면적에 대해서는 거의 차이가 없었다. 또한, 무강수 픽셀 보정방법의 하나로 구름의 성장률을 보정해 주었다. 그 결과 구름의 성장률을 보정해 주었을 때 상관계수가 0.05 이상 상승하였다.
본 연구는 급성심근경색증 환자의 사망률 측정을 위한 중증도 보정 모형을 개발하여 의료의 질 평가에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 이를 위해서 질병관리본부의 2005-2008년 퇴원손상환자 699,701건의 자료를 분석하였다. Charlson Comorbidity Index 보정 방법을 이용한 경우와 새롭게 개발된 중증도 보정 모형의 예측력 및 적합도를 비교하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 새롭게 개발된 모형에는 연령, 성, 입원경로, PCI 유무, CABG 유무, 동반질환 12가지 변수가 포함되었다. 분석결과 CCI를 이용한 중증도 보정 모형보다 새롭게 개발된 중증도 보정 사망 모형의 C 통계량 값이 0.796(95%CI=0.771-0.821)으로 더 높아 모형의 예측력이 더 우수한 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 중증도 보정 방법에 따라 사망률, 유병률, 예측력에도 차이가 있음을 확인하였다. 향후에 이모형은 의료의 질 평가에 이용하고, 질환별로 임상적 의미와 특성, 모형의 통계적 적합성 등을 고려한 중증도 보정모형이 계속해서 개발되어야 할 것이다.
낸드 플래시 메모리는 데이터 용량의 급격한 증가로 인해서 저장장치로 널리 사용되게 되었으나, 마찬가지로 급격히 증가하는 에러 발생률에 의해서 저장장치의 신뢰성에 문제가 되고 있다. 일반적으로 에러 발생에 대한 보정을 위해서 낸드 플래시 메모리는 ECC 기법을 사용하는데, 본 논문에서는 압축기법을 활용하여 줄어든 유효 데이터에 대한 적응적 ECC 기법을 적용함으로써 에러 발생시 에러 보정능력을 향상시켜줄 수 있는 기법을 제안하였다. 이러한 에러 보정방법을 통해서 낸드 플래시 메모리 기반의 저장 시스템에 대한 에러 발생률이 낮아짐을 보여주고 있다.
어휘 인식 시스템은 부정확한 어휘 제공과 유사한 음소 인식으로 인식률이 저하되며 이는 유사한 음소인식 오인식과 효율적 특징 추출 처리를 위한 방법을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용한 음소 유사율 오류 보정 개선 시스템을 제안하였다. 음소 유사율은 모노폰으로 훈련시킨 훈련 데이터의 음소에 HMM 특징 추출 방법을 이용하였으며 유사한 음소는 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하여 인식률 향상 효과를 얻을 수 있었다. 이를 유클리디안 거리 측정법과 동적타임 워핑 시스템에 비교한 시스템 성능 평가 결과 1.2%의 향상된 97.91% 인식률을 보였다.
광역보정시스템의 국제 표준 메시지는 정지궤도위성을 통해 250bps의 속도로 방송되며, 하나의 메시지가 250bit를 차지하기 때문에 1초에 하나의 메시지만 방송된다. 이 중에서 메시지 헤더 등을 제외한 실제 데이터는 212bit를 이루고 있고 제한된 데이터 전송률로 인하여 광역보정표준메시지의 효율적인 방송이 필요하다. 광역보정표준메시지는 30개에 가까운 메시지 타입이 있다. 각 메시지 타입마다 방송되어야 하는 주기가 다르고, 사용자 무결성을 보장하기 위하여 긴급 메시지 등이 발생하였을 때에는 방송되어야 하는 메시지의 우선 순위가 달라지게 된다. 본 논문에서는 광역보정표준메시지의 메시지별 전송간격 요구조건을 만족시키면서 사용자의 정확성 및 무결성을 최대한 향상시키기 위한 메시지 스케쥴링 기법을 설명하고 이를 이용한 시뮬레이션 결과를 보여준다.
본 논문은 변형률 계측데이터를 사용하는 신뢰성 및 정확성을 증진된 BWIM(Bridge Weigh-In-Motion) 알고리즘을 개발하고, 이를 교량에 대한 다양한 실험을 통해 검증하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 밀도추정함수와 평균보정계수를 이용한 BWIM 알고리즘을 제시한다. 밀도추정함수는 다축하중을 추정할 때 신뢰할 수 있게 적용할 수 있음을 입증하였으며, 평균보정계수는 이론 계산된 모멘트와 계측된 변형률에서 계산한 모멘트 사이의 전반적인 오차를 최소화하기 위해 적용된다. 개발된 알고리즘은 수치예제, 실내모형실험 그리고 다주형 합성교량에 대한 현장실험을 통해 성공적으로 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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