이 논문에서는 기존 연구 활동에 쓰이는 NS-2 시뮬레이터와 최근 대만의 National Chiao Tung University에서 개발하여 주목을 받고 있는 네트워크 시뮬레이터인 NCTUns에서 On-Demand 방식의 Ad Hoc 라우팅 프로토콜 중 AODV와 DSR의 성능을 분석하여 그 결과를 논하였다. NCTUns의 경우 작은 규모의 실험에서는 원할 한 성능을 보여주지만 노드수가 증가하면 불안정한 성능을 보여준다. 그러나 NS-2의 경우 NCTUns가 보여준 문제점 없이 원할 한 통신을 보여준다. 이에 앞으로의 실험에서는 Ad Hoc 관련 실험에서 보다 안정적인 성능을 보이고 있는 NS-2의 프로토콜 모듈을 NCTUns에 보강하면 보다 안정적인 시뮬레이터가 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 미분무수시스템의 소화성능을 향상하기 위하여 노즐을 개발하고, 첨가제를 혼합하여 보다 높은 소화성능을 갖는 미분무수시스템을 개발하였다. 개발된 미분무수시스템의 소화성능을 분석하기 위하여 FM 5560(Approval Standard for Water Mist Systems)에 규정되어 있는 화재실험챔버를 이용하여 실험을 실시하고 소화성능을 분석하였다. 그 결과 본 연구의 미분무수시스템은 소화성능이 우수한 것으로 나타났다.
얼굴 인증에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 주성분 분석(PCA . Principal Component Analysis)은 정면 얼굴과 같은 특징 패턴에 대해서 비교적 높은 성능을 보인다. 인식률을 떨어뜨리지 않으면서 데이터량을 줄일 수 있는 효과가 있어 클래스를 잘 축약하여 표현하기에 유용하다. 하지만 조명이나 표정의 변화에 대해서는 성능을 보장할 수 없다 이를 보완하기 위해 성분이 다른 클래스간의 분리가 수월하도록 선형판별분석(LDA Linear Discriminant Analysis)을 사용한다 LDA는 데이터의 양이 적을 때는 성능이 떨어지는 단점이 있다 그래서 PCA와 LDA를 융합한 기술을 사용하면 더 나은 성능을 얻을 수 있는데 Min, Max, Mean, Append, Majority voting방법 등이 이에 해당된다. 하지만 기존 연구에서는 제한적 데이터베이스에 대한 실험에 그쳐 실험 결과의 객관성이 부족했다. 본 논문에서는 정형화된 환경에서 여러 가지 데이터베이스를 사용해 실험함으로써 Min, Max, Mean 융합 알고리즘의 성능을 비교 분석한다. 융합 알고리즘이 언제나 좋은 성능을 내는 것은 아니지만 얼굴영상에서 조명이나 표정 등이 변화함에 상관없이 일정 수준의 인증율을 보장하고 있다.
현재 국내의 침윤소화약제 기술기준은 표면장력에 대한 기준만 존재하여 이를 통한 약제의 성능평가는 어려운 실정이다. 따라서 침윤소화약제의 성능평가 기법을 제시하기 위해 축소모형 실험 장치를 통한 최적화된 성능평가 방법을 제시하고자 한다. 본 연구는 해외 기준인 NFPA 18의 실험과 자체 제작된 축소모형 실험 장치를 이용한 실험의 결과 비교분석을 통해 자체 제작 축소모형 실험 장치실험 결과의 타당성을 규명하고자 한다. 목화솜을 대상으로 침투성능만을 평가하는 NFPA 18 실험과 목분을 대상으로 침투성능과 소화성능을 모두 평가하는 축소모형 실험을 비교분석한 결과 NFPA 18의 실험과 자체 제작 축소모형 실험에서 모두 소화용수의 침투성에 관한 변별력을 확인할 수 있었다. 또한 자체 제작 축소모형 실험에서는 T/C를 통한 내부온도 측정을 통해 보다 명확한 변별력을 나타냄을 확인하였다.
본 연구는 WWW 탐색도구의 검색성능을 평가하고, 또 검색성능에 영향을 미치는 요인들을 밝혀내기 위하여 수행되었다. 탐색도구의 데이터베이스 구축방식과 색인기법, 탐색기법, 이용자 인터페이스에 관련된 현황분석을 토대로 탐식도구의 검색성능에 영향을 미치는 요인들을 알아보기 위하여 검색실험을 수행하였다. 실험결과의 분석은 각 탐색도구의 검색효율과 검색결과의 중복도 및 유사도, 검색결과의 순위 및 적합성 순위부여 알고리즘. 웹 문서의 수집기법, 탐색도구의 최신성을 기준으로 이루어졌다.
본 논문에서는 한국어 형태소 분석 시스템을 제안하는데, 연구 목표는 오타 없는 문서를 대상으로 한 경우에도 높은 성능을 유지하면서, 동시에 오타가 있는 문서에서도 우수한 성능을 산출하는 것이다. 실험은 크게 두 종류로 나누어서 진행된다. 주 실험인 첫 번째 실험에서는, 자모 임베딩과 음절 임베딩을 결합(concatenate)한 벡터를 입력으로 Bidirectional LSTM CRFs을 수행함으로써, 세종말뭉치 대상으로 어절 정확도 97%, 그리고 1, 2, 5 어절마다 오타가 출현한 경우에서도 각각 80.09%, 87.53%, 92.49%의 높은 성능을 산출하였다. 추가 실험인 두 번째 실험에서는, 실생활에서 자주 발생하는 오타들을 집계하여 그 중에서 11가지 오타 유형을 선정 후, 각 유형에 대해 변환된 임베딩 벡터를 적용함으로써, 해당 오타를 포함한 문장에서 93.05%의 우수한 성능을 산출하였다.
본 논문에서는 ITS 응용을 위한 Alamouti 기법을 이용한 효과적인 차량 검출 성능을 분석하였다. 차량 검출은 DSRC (Dedicated Short Range Communication) 기반의 하이패스 환경에서 실험하였다. 시스템 성능으로는 비트 에러 확률로 실험 결과 값에 대하여 분석하였으며, 실험환경은 진입차량의 속도를 60km/h로 가정하여 DSRC 기반의 변조방식인 ASK 기법 을 적용하여 실험하였다. 또한 적용된 채널은 Rician 채널을 적용하여 LOS (Line of Sight)환경을 고려하며 실험을 하였다. 또한 사용된 반송파 주파수는 일본 DSRC 시스템 하향링크를 참고하여 5.8GHz를 적용하였다. 실험결과로 안테나가 2개일 경우와 Alamouti 기법을 적용할 때의 검출성능을 각각 나타내었으며, Alamouti 기법을 적용할 때 성능이 보다 개선되었음을 본 실험을 통해 알 수 있었다.
심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.
본 논문은 펄스 형태의 출력전류를 얻기 위한 직류 직원 장치의 성능분석에 관한 것이다. 직류 전원장치의 입력은 3상 3,300[V]이고 펄스 출력용량은 4.2MW( 600VDC, 7kADC)이며 용도는 플라즈마의 밀폐 및 구속을 위한 전자적 구동용이다. 펄스폭인 10초인 펄스 파형이 150초 주기로 출력되면서 동작함에 따라 전원장치를 구성하는 변압기와 위상제어 정류기의 용량선정시 전원장치의 성능과 설비비를 고려하여 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 변압기의 용량선정시 역률과 전압강하를 고려하여 가능한 한 용량을 최소화하였으며 선정된 변압기에 대하여 변압기의 %Z에 따른 직류 출력전압 강하, 역류, 전고조파 왜율 등의 특성을 시뮬레이션을 통하여 분석하였으며 제작된 전원장치의 실험을 통하여 분석하였으며 제작된 전원장치의 실험을 통하여 분석의 타당성을 검증하였다. 특히, 전원장치의 과부하 동작시 변압기의 %Z가 출력성능에 미치는 영향에 대하여 중점적으로 시뮬레이션 하였으며 실험적으로 확인하였다.
엔진 흡기시스템 중 흡기매니폴드는 가솔린엔진의 성능을 결정하는 매우 중요한 성능 인자이다. 본 연구에서는 1400cc급 가솔린 엔진용 흡기 매니폴드에 대한 유동해석과 리그 실험을 수행하였다. 압력차에 따른 유동 및 유량계수의 해석을 통하여 유동특성을 분석하였으며 실험적 평가를 통하여 공기유량계수의 결과치를 검증하였다. 해석과 실험 결과를 비교 분석하여, 해석값과 실험값의 오차를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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