입체음향 시스템의 방향감 제어에서 필수적인 머리전달함수(Head-Related Transfer Function)는 일반적으로 FIR 또는 IIR 필터로 구현되며, IIR 필터의 경우 FIR 보다 비교적 저차 모델링이 가능한 장점을 갖는다. 본 논문에서는 Balanced Model Reduction(BMR) 방법을 이용하여 비교적 높은 차수를 가지는 FIR 형태의 HRTF 필터를 IIR 필터로 설계하고, 입체음향 시스템의 실시간 구현시 필수적인 계산의 효율을 높이는 방법을 제시한다. 또한 IIR 필터로 근사화된 HRTF 필터의 주파수 패턴을 분석하여, 음상정위에 큰 영향을 미치는 주파수 대역을 좀 더 나은 해상도를 갖도록 설계하여 저차 모델 설계시 발생하는 오차가 음상정위에 미치는 영향을 최소화 하였다.
본 논문에서는 저차의 부울 함수를 연접시켜 고차의 부울 함수를 생성하는 방법을 소개하고, 이러한 방법으로 생성된 함수의 균등성, 비선형성, 무상관도 등의 제반 성질을 새롭게 규명한다. 또한, 두 함수 사이의 'uncorrelated'개념을 확장하여 Differential Cryptanalysis에 강한 S-box가 가져야 할 필요 조건으로 Strict Uncorrelated Criterion(SUC) 개념을 정의하고, 이를 만족하는 부울 함수를 제시하여 그 존재성을 밝히고 특히, 특수한 형태의 연접으로 생성한 함수가 이를 유지함을 보인다. 그리고, Walsh-Hadamard 변환을 이용하여 부울 함수의 상관관계 특성을 조사하여 이를 연접 방식으로 확장 재생성한 부울 함수에 적용, 이들 함수의 상관관계 특성을 조사하여 이를 연접 방식으로 확장 재생성한 부울 함수에 적용, 이들 함수의 상관관계 특성을 규명한다. 더불어 bent 함수들의 연접으로 홀수차 벡터공간 위에서 semi-bent 함수를 정의하고 이 함수에 대한 상관관계 특성과 비선형치를 규명함과 동시에 SUC을 만족함을 증명하며 연접 방식에 의해서 확장 재생성된 다른 형태의 부울 함수와 비교하여 semi-bent 함수의 암호학적 우수성을 입증한다.
음성신호처리에서 스펙트럼 분석은 매우 중요하다. 하지만 스펙트럼 분석을 위해서 사용되는 윈도우에 의해 생기는 누설에러지 때문에 음성신호의 스펙트럼 정보가 왜곡된다. 본 논문에서는 스펙트럼 분석 시 발생되는 창함수 사용에 의해 생기는 누설에너지를 최소화하기 위한 새로운 창함수를 제안하고자 한다. 그 형태는 전체 창함수크기의 반을 방형창으로 나머지 반을 해밍창으로 하고 창의 처음 부분은 $\pm$20표본에서 영점을 찾아주는 것이다. 이 창함수의 특징은 신호분석에 있어서 왜곡은 크지만 그 형태에 있어서 가장 이상적인 방형창함수의 장점과 side lobe가 작아 비교적 왜곡이 적은 해밍창함수의 장점을 취한 것이라 하겠다. 실제 음성 신호에의 적용에 있어서 방형창과 해밍창의 적용비는 신호의 종류 및 용도에 따라 달리할 수 있다. 제안한 창함수는 해밍창함수 보다는 좁은 main lobe 특성으로 음성신호의 단구간 스펙트럼 분석시 음성의 빠른 변화특성을 적절히 보여줄 수 있고 방형창보다는 side lobe의 영향을 줄일 수 있다.
낮은 압력의 평판형 유도 결합 플라즈마 (Inductively Coupled Plasma, ICP)에서 챔버 높이를 바꾸면서 전자 에너지 확률 함수 (Electron Energy Probability Function, EEPF)를 측정하였다. 측정된 전자 에너지 확률 함수에서 기울기가 평평한 부분이 관찰됐고, 이러한 전자 에너지 분포함수의 평평한 부분은 챔버 높이를 증가함에 따라 높은 전자 에너지로 옮겨졌다. 이러한 현상을 분석하기 위해서 2차원 비충돌 가열 메커니즘이 포함된 유도 결합 플라즈마 모델로부터 전자 에너지 확산 계수와 이론적인 전자 에너지 확률 함수를 구하여 실험 결과와 비교하였다. 이를 통하여, 측정된 전자 에너지 확률 함수의 평평한 부분은 전자 튕김 공진 (electron bounce resonance)에 의한 것임을 알 수 있었다.
현재 홍수예경보에서는 강우-유출 모형, 통계학적 모형 등 다양한 모형을 사용하고 있으며, 우리나라에서는 특히 저류함수모형을 사용하여 홍수예보를 수행하고 있다. 이에 본 연구에서는 저류 함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용해 금강유역의 미호천 유역, 일본의 Kusaki 댐 유역, 베트남의 Ta Trach 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하였다. 강우-유출 모형인 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형의 경우 매개변수 보정에 대한 연구를 추가하여 홍수예측 모형의 효율성의 증대를 도모 하였다. 매개변수 보정을 위하여 유전자 알고리즘, Pattern Search multi-start, SCE-UA등의 최적화 기법들을 이용하였고, 목적함수로는 WSSR과 SSR를 적용하여 그 결과를 비교, 분석하였다.
This study aims to compare relative moisture content and gravity moisture content in calculating the rational percentage of moisture content. High-strength concrete, which is made of blast-furnace slag and silica fume, was used as the compound for this study, and the specimens were made into a saturated condition through the vacuum suction. According to the results of this study, all specimens were completely dried when they were under the temperature of 105℃ for more than 31 days. They were fully saturated after 72 hours through vacuum suction. In addition, relative moisture content responded more sensitively to moisture content than gravity moisture content did, so it can be concluded that relative moisture content is better in calculating the rational percentage of moisture content.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.612-615
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2006
본 논문에서는 Late 암으로부터 측정된 상관 값을 보정하여 상관함수의 비대칭을 완화시키고 다중경로 신호 오차를 제거하는 새로운 상관기 설계법을 제안하였다. 다중경로 오차에 의한 신호 추적 오차는 상관함수의 Early-Late 간 비대칭과 관련이 있으므로, 다중상관기 구조를 이용하여 상관함수의 Early-Late간 상관값 차를 측정하면 상관함수의 비대칭 정도를 추정할 수 있다. 상관값 차를 이용하여 추정한 상관함수 비대칭을 감소시키면 다중경로 신호에 의한 코드 추적 오차를 줄일 수 있다. 제안한 상관기는 4개의 암과 보정치 생성 블록으로 구성된다. 제안한 상관기의 다중경로 오차 제거 성능은 시뮬레이션을 이용하여 확인하였다. 여러 가지 지연시간 및 신호 진폭을 가지는 다중경로 신호에 대하여 일반 수신기와의 위상 추적 오차를 비교하여 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 상관기는 우수한 다중경로 오차 제거 성능을 가지며 일반상관기와 유사한 평균 신호 획득시간을 가짐을 알 수 있다.
맵리듀스(MapReduce)는 분산 환경에서의 빅데이터(Big Data), 즉 대용량 데이터를 처리하는 프로그래밍 모델이다. 대용량의 데이터를 분석하기 위해서 집계 함수(Aggregation function)로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경을 기반으로 SQL 쿼리에서 집계 함수를 더 적은 비용으로 수행하며 효율적으로 처리할 수 있는 두 가지 전략을 제안한다. 두 가지 전략 중 더 높은 성능을 보이는 전략을 더 효율적인 처리 방법으로 판단한다. 첫 번째 전략은 두 테이블을 Join하여 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 번째 전략은 집계 함수를 처리하여 Join에 참여할 튜플의 수를 최소로 줄인 후 Join을 수행하고 다시 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 제안 방법을 비교하기 위하여 실험을 한 결과 두 번째 전략이 더 적은 비용이 드므로 더 효율적인 처리 방법인 것으로 보인다.
토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.
ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 제안된 이후로 대부분의 깊은 인공신경망 모델들에서 표준 활성함수로써 지배적으로 사용되었다. 이후에 ReLU를 대체하기 위해 Leaky ReLU, Swish, Mish 활성함수가 제시되었는데, 이들은 영상 분류 과업에서 기존 ReLU 함수 보다 향상된 성능을 보였다. 따라서 초해상화(Super Resolution) 과업에서도 ReLU를 다른 활성함수들로 대체하여 성능 향상을 얻을 수 있는지 실험해볼 필요성을 인지하였다. 본 연구에서는 초해상화 과업에서 안정적인 성능을 보이는 EDSR(Enhanced Deep Super-Resolution Network) 모델에 활성함수들을 변경하면서 성능을 비교하였다. 결과적으로 EDSR의 활성함수를 변경하면서 진행한 실험에서 해상도를 2배로 변환하는 경우, 기존 활성함수인 ReLU가 실험에 사용된 다른 활성함수들 보다 비슷하거나 높은 성능을 보였다. 해상도를 4배로 변환하는 경우에서는 Leaky ReLU와 Swish 함수가 기존 ReLU 함수 대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. Leaky ReLU를 사용했을 때 기존 ReLU보다 영상의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 PSNR과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.05%, Swish를 사용했을 때는 평균 0.06%, 0.03%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 또한 해상도를 8배로 변환하는 경우에서는 Mish 함수가 기존 ReLU 함수 대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. Mish를 사용했을 때 기존 ReLU보다 PSNR과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.02%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 결론적으로 해상도를 4배로 변환하는 초해상화의 경우는 Leaky ReLU와 Swish가, 해상도를 8배로 변환하는 초해상화의 경우는 Mish가 ReLU 대비 향상된 성능을 보였다. 향후 연구에서는 다른 초해상화 모델에서도 성능 향상을 위해 활성함수를 Leaky ReLU, Swish, Mish로 대체하는 비교실험을 수행하는 것도 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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