종래부터 공작기계의 성능은 그 공작기계가 발휘하는 가공정도와 가공능률이라고 하는 막연한 개념으로 취급되어 왔으나, 최근 가공정도나 가공능률을 저해하는 제현상, 예를 들면 채터나 열변형 등에 관한 정력적인 연구가 진행되면서 이들이 발생기구가 명확히 됨과 동시에 이들 제현상의 발생한계로부터 가공성능을 정량적으로 평가 해왔다. 그러나 연구보고라는 말의 성격상 연구의 대부분이 특정 현상이나 요소에 대하여 기술한 것이기 때문에 제 현상을 총괄하여 공작기계의 성능을 체계화한 것이라고볼 수는 없다. 여기서 공작물의 물림조건에서 발생 되고 있는 여러가지 문제점 중에서 척킹(chucking)된 공작물의 물림강성이 채터 진동의안정한계, 즉 가공한계에 미치는 영향에 대해서는 선삭가공에서 척 가공방식이 일반적으로 널리사용되고 있다는 점을 감안할 때 매우 중요한 과제이다. 그 중에서도 척에 물린 공작물의 경우에는 절삭저항의 작용위치와 죠의상대적인 위치에 의한 공작물 강성의 변화가 가공정도에 커다란 영향을 미친다는 것이 오래 전부터 지적되고있느 사항 중의 하나이다. 따라서 척-공작물계의 동적인 특성이 절삭현상에 미치는 영향에 대하여 동적인 관점에서 검토할 필요가 있다.
음성을 인식하기 위해서는 주어진 음성을 미리 정한 기준 음성과 비교하여 가장 유사한 것을 갖는 과정을 거치게 된다. 같은 단어라도 화자에 따라서 발음 속도, 음의 강약이 틀리므로 화자 독립 음성 인식을 위해서는 여러 화자가 발음한 음성을 기준 음성으로 사용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 화자 수를 증가시켜도 인식 성능의 향상에는 한계를 보이고 있다. 이러한 문제점은 현재 음성에서 추출되는 피춰가 인식에 필요한 정보를 충분히 포함하지 않는 것과 인식 알고리즘의 효율성 등에서 원인을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 남자 10명과 여자 10명이 발음한 한국어 숫자음을 인식 대상으로 하여 멜켑스트럼을 추출하고 DTW에 의해 인식을 수행하여 피춰 추출의 관점에서 화자 수 증가에 따른 인식률의 변화와 그 한계에 대해서 분석한다.
터보부호 심벌비트들을 서로 다른 부호율로 반복부호화한 뒤 여러 부채널로 나란히 보내는 터보 부호화 여러반송파 직접수열 부호분할 다중접속 시스템을 제안한다. 레일리 감쇄채널에서 신호대잡음비가 높을 때에는 이 시스템의 성능 한계를 얻었고, 신호대잡음비가 낮아 한계를 적용할 수 없을 때에는 모의실험에서 성능을 살펴보았다. 신호대잡음비가 낮을 때 성능 손실이 조금 있지만 홀짝 검사(parity check) 심벌에 다양성 차수를 크게 주어 오류 마루를 (error floor) 낮출 수 있음을 보였다.
CC-NUMA 구조에서는 원격 메모리에 대한 접근이 불가피한 구조적인 특성 때문에 사호 연결망이 성능을 좌우하는 큰 변수로 작용한다. 기존에 사용되는 버스는 대역폭의 한계와 물리적 확장성 때문에 대규모의 시스템에는 적합하지 않다. 이를 대체하는 고속의 지점간 링크를 도입한 이중 링 구조는 이러한 버스의 한계를 극복하고는 있지만 많은 노드를 거쳐야 하는 문제로 인해 응답 지연 시간이 증가하는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 요청과 응답 패킷의 지연 시간을 줄이는 방안으로 리피터 노드를 이용한 다중링을 제안한다. 제안된 시스템은 링과 링 사이의 구조가 대칭형을 이루고 있어 요청을 내보내는 링을 제외한 다른 링의 hop수는 똑같은 수치를 갖고 있으며, 이중 링에 비해 최대의 hop수와 최소의 hop수의 차가 적고 평균 hop수 또한 적어 좋은 성능을 보인다. 본 논문에서는 또한 이러한 구조를 유지하기 위한 리피터 노드의 구조를 제안하며 리피터 노드의 구조와 노드의 확장에 따른 다양한 성능을 확률 구동 시뮬레이터를 사용하여 평가를 수행한다.
As structure and the waterproofing material are compressed through the backfilling process after the waterproofing material is installed on the underground structure at the actual site, there is a difference between the behavioral response force of the waterproofing material in the compressed state and the behavioral response force in the non-constrained state. In this regard, we will analyze the limitations of the current structural behavioral response evaluation and suggest an improvement plan so that the future test and evaluation environment can be evaluated under conditions similar to the field.
AIP를 설정하는 방법에서는 국가에 따라 일부 차이를 보이고 있지만, 본 고에서는 종주국이라 할 수 있는 영국에서의 최소비용대체법을 사용한 한계가치 산출방식을 사용하여 2011년에 주파수 재할당 대상이 되는 800MHz 대역을 대상으로 모형을 제시하고 적용결과를 분석하였다. 먼저 추가주파수를 사용하는 시스템과 주파수 대신 기지국 투자를 추가하는 시스템의 비교를 통하여 두 시스템간 셀간 면적비를 기준으로 한계가치를 도출하는 모형을 제안하고, 새로 도입될 기술인 LTE의 시스템 성능을 평가할 수 있는 시스템 레벨 시뮬레이터를 3GPP에서 제안하고 있는 이동통신 시스템 환경 및 요구조건에 따라 제작하였으며, 이 시뮬레이터를 바탕으로 시스템 도입 지역 또는 운영 주파수 대역에 따라 시뮬레이션을 통하여 시스템 용량을 산출하였다. 마지막으로 제안된 한계가치 모형과 시뮬레이션 결과를 결합하여 최종적으로 한계가치 산정의 기준이 될 추가기지국의 규모를 추정할 수 있는 모델을 제시하였다.
딥러닝은 자연어처리 분야에서 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 우수한 성능을 달성하려면 많은 학습 데이터와 오랜 학습 시간이 필요하다. 우리는 딥러닝과 기호 규칙을 함께 사용하는 뉴럴-심볼릭 방법을 이용하여 딥러닝만으로 학습한 모델의 성능을 능가하는 방법을 제안한다. 딥러닝의 한계를 극복하기 위해서 관계추출에서 규칙 결과와 딥러닝 결과와의 불일치도를 추가한 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 한국어 데이터에 대해서 우수한 성능을 보였으며, 빠른 성능 수렴이 이루어지는 것을 확인하였다.
혼합이산비선형계획법(mixed-discrete nonlinear programming) 문제의 최적화를 위한 대표적인 기법 중에 하나인 분지한계법(branch-and-bound method)은 다른 기법에 비해 강건하지만 분지한계법 내부의 각 노드마다 연속최적화를 수행해야 하기 때문에 많은 함수 계산이 요구되는 것으로 알려져 있다. 이러한 분지한계법의 단점을 극복하기 위하여 크게 두 가지 연구를 수행하였다. 먼저, 분지한계법의 각 노드마다 동일한 수렴허용오차를 설정해주던 기존의 방법을 대체할 수 있는 비균일 수렴허용오차 방법을 제안하였다. 또한 분지한계법에 적용할 수 있는 5 가지 분지순서 방법 중에서 분지한계법의 성능을 가장 극대화할 수 있는 분지순서 방법을 제시하였다. 수렴허용오차 방법과 분지순서 방법들을 각각 선택하여 분지한계법에 적용한 후 7 개의 수학예제와 4 개의 공학예제에 대하여 테스트를 수행한 결과, 제안된 비균일 수렴허용오차 방법과 5 가지 분지순서 방법 중 최소간 격차이법을 분지한계법에 함께 적용할 경우 분지한계법의 성능이 가장 극대화 됨을 확인할 수 있었다.
현재 국제적인 콘크리트설계기준의 동향은 한계상태의 개념을 기본으로 하여 구조물에 요구되는 성능을 중심으로 새로이 한계상태를 정의하려는 노력이 진행되고 있다. 이를 위해서는 구조물의 요구성능을 정의하고 성능수준에 대한 만족도를 측정하는 등의 과제를 해결해야 하는 문제가 놓여있다. 성능을 만족하는 정도를 나타낼 수 있는 지수로는 현재 신뢰도지수가 가장 주목받고 있다. 이 논문에서는 PSC beam을 대상으로 단면력저항계수 및 재료저항계수 체계로 설계를 시행한 후, 여러가지의 서로 다른 저항계수 세트에 대한 신뢰도지수를 각각 구하여 값을 비교하였다. 향후 주어진 목표신뢰도 수준에 부합하는 저항계수 조합을 산정하는 기초 자료로 사용할 수 있다.
2020년 상수도 통계에 따르면 전국 상수도 보급률은 약 99% 정도로 높은 수치를 기록하고 있으나 노후관으로 인한 관로파손 및 수질사고로 인해 효과적인 운영에는 많은 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기술진단 및 정밀안전진단 등 체계적인 유지관리 규정이 도입되었으며 적용되고 있으며, 이때 시스템의 정량적인 성능평가를 위해 간접평가와 직접평가로 구성된 점수평가법이 적용되었다. 간접평가는 지중에 매설된 관로를 대상으로 매설연도, 관경, 관로연장 등의 노후도인자를 통해 관의 노후도를 추정하고 간접평가 결과 3등급으로 판명되는 관로의 경우 객관적인 관의 상태를 평가하기 위해 시편채취 및 관로 내시진단 등의 직접평가가 수행된다. 하지만 관로의 직접평가는 간접평가결과 3등급의 모든 관로에 대해 수행하기에는 진단비용 및 시간 등 제약조건에 따라 모든 지점에 대한 직접평가 수행에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 관로 성능평가 기법의 한계를 개선하기 위해 상수도시스템 통합평가 기술을 개발하였다. 개발한 기술은 머신러닝 기법을 적용하여 간접평가 및 직접평가 결과를 토대로 직접평가가 필요한 지점의 결과를 예측하였다. 이를 바탕으로 상수도시스템 평가성능 향상 및 보강 우선순위 선정 단계에서 의사결정권자의 판단에 도움이 될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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