한국어 TTS시스템에서 한 가지 모듈로써의 발음열 생성기는 한국어의 특성상 음운적 조건과 형태론적 조건 등에 의해 다양한 방법과 예외처리를 요구하고 한국어의 음운현상에 대한 체계적인 분석과 처리가 필요하다. 그래서 이 논문은 형태 음운론적 분석을 통한 발음열 자동 생성기법을 소개한다. 이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 특수문자나 숫자 등을 정규화하고 복합명사 분해 사전을 이용한 복합명사 분해와 추가 조건을 통해 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리한다. 그리고 음운 변화 현상을 분석하여 선택적으로 규칙을 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 형태소 분석되지 않은 시스템에 비해 더욱 효과적인 음운, 형태소 변화를 가져옴과 함께, 특히 ㄴ-첨가가 적용되는 텍스트는 7$\sim$8%정도의 나은 발음열을 생성찬 수 있었다. 그 결과, 발음열 생성기는 한국어 TTS 시스템의 한국어 처리라는 고질적인 문제 해결에 좋은 방향과 결과를 기여할 수 있다.
초등학교 6학년을 대상으로 6회 총 120분 동안 숫자 1, 9, 9, 6을 활용해서 1에서 100까지 수를 만들게하는 활동을 한 결과를 제시하고 분석하였다. 이 퍼즐과제 활동 결과 분석을 통해 학습자의 수학적 사고의 실행과 형성과정 및 수학적 성향의 변화과정을 알 수 있었다. 특히, 이 과제에서 아이들은 협동의 이점을 알게 되었고 수학적 의사소통의 중요성도 경험하는 계기가 되었다. 무엇보다도 지수, 제곱근, 가우스 함수의 아이디어가 먼저 제시되고, 후속학습이 일어났다. 학습자가 계산기 사용과 수식표현간의 관계와 계산기로 지수와 제곱근의 의미를 구성하는 데에 계산기가 활용될 수 있음을 보여주었다.
신체의 활력을 측정하는 혈압은 다른 어느 측정치보다 변동이 심하고 정상적으로 변할 수 있는 생리적 현상이어서 정확하게 측정하기란 쉽지 않다. 1mmHg 차이의 혈압일지라도, 특히 큰 집단일 경우, 연구목적에서 그 결과를 크게 왜곡 시킬 수 있다. (Wright & dore, 1970). 혈압 측정에는 직접적 방법과 간접적 방법이 있다. 이 중 간접적 방법은 임상분야와 연구분야에서 실제로 넓게 사용되고 있을 분만 아니라 신체로의 직접적 침투하는 방법도 아니고 가격 또한 비싸지 않다. 그러나, 간접적 측정 방법은 혈압에 영향을 끼치는 많은 요인들인 관찰자 편견, 확장기음의 청취음 선택, 관찰자와 환자 사이의 상호관계 때문에 방법론적으로 문제제기가 되기도 한다. 이런 요인을 최소화하기 위하여 가장 타당도가 높은 측정도구의 선택이 필요하다. 도시지역의(Ease Baltimore) 고혈압을 가진 젊은 흑인 남성(연령별/성별/종속별/거주지역) 중 수축기 혈압이 140mmHg 이고 확장기 혈압이 90mmHg인 사람, 또는 확장기 혈압이 90mmHg인 사람, 또는 혈압하강제를 먹고 있는 사람 200명을 대상으로 훈련받은 community health worker(CHW)에 의해 Random-Zero Sphygmdmanometer(RZS)와 Digit Automatic Device(DAD)로 혈압을 측정하게 하였다. 이 중 36명을 무작위 추출하여 regular Mercury Sphygmdmanometer (RMS)로 혈압을 측정하게 했다. Bland 와 Altman에 의해 제기된 두측정값의 차이에 대한 scattergram(일치도 검증법)과 AAMI(Association for the Advancement of Medical Instrument) 기준, BHS 기준, Central Tendency와 숫자선호도로 검증되었다. AAMI와 BHS 기준에 의하면 확장기 혈압에서 RZS와 DAD의 일치도와 평균을 중심으로 더 넓게 퍼져있어 낮은 일치도를 보였으며 또 DAD와 RMS의 혈압치는 숫자 선호도를 볼 수 있는데 특히 RMS는 더 뚜렷하게 나타났는데 확장기 혈압의 최빈치(30.6)는 100mmHg이었다. 혈압치들이 가장 가까이 "0"점으로 치우쳐져 있었다. RZS의 Central tendency는 DAD와 RMS보다 뚜렷하였다. 결론적으로 RZS는 이 연구목적으로 가장 적절함을 보여준다.
본 논문에서는 코드분할다중접속(CDMA)시스템의 기지국에 설치할 수 있는 시공간 배열 스마트안테나의 성능이 다중경로 환경의 다양한 파라미터의 변화에 어떻게 반응하는지 살펴보았다. 이 논문에서 사용된 스마트안테나는 공간분산구조로 적응배열안테나를, 시간분산구조로 다중경로의 숫자에 따른 finger 의 레이크 수신기로 구성되었으며 빔형성 방법으로 Decision Directed LMS 방법을 사용한다. 스마트안테나는 다중경로 신호의 입사각분산의 정도와 다중경로(finger)의 숫자에 민감하게 반응하는 한편 지연분산의 정도와는 거의 반응하지 않음이 컴퓨터 모의실험으로 증명되었다. 레이크 수신기의 핑거 숫자의 증가가 스마트안테나의 성능을 비선행적으로 개선시키는 효과를 수반함 역시 모의실험으로 보여졌다. 본 논문의 빔형성 과정에서 가중치벡터의 갱신은 PN상관기가 수신신호를 역확산시킨 후에 이루어진다.
열전소재의 격자열전도도 저감은 열전성능 증대를 위해 가장 빈번하게 사용되는 방법이다. 하지만 전체 열전도도에서 다른 열전도도 기여분을 제외하는 방법으로만 격자열전도도를 구할 수 있기 때문에 격자열전도도를 정확하게 분석하는 것을 간단한 작업이 아니다. 본 연구에서는 먼저 전자/홀에 의한 열전도도 기여분 (모든 소재 적용)과 쌍극 전도에 의한 기여분 (작은 밴드 갭 소재 적용)을 정확하게 계산해야만 격자열전도도를 정확하게 분석할 수 있음을 설명한다. 전자/홀에 의한 기여분을 계산하기 위해 필수적인 로렌츠 숫자 계산법 (싱글 파라볼릭 모델링 및 간단한 식 이용)과 쌍극 전도에 의한 기여분 계산법 (투 밴드 모델링) 또한 소개한다. 격자열전도도의 정확한 분석은 격자열전도도 저감을 위한 여러 결함 제어 전략의 효과를 객관적으로 평가할 수 있는 강력한 분석 도구로 사용될 수 있다.
1980년부터 1990년까지 연세의료원 암쎈터 치료방사선과에서 방사선 치료를 받은 20예 (남자 : 여자=10:10, 성인 소아=8:12)의 뇌간종양 환자의 치료결과를 분석하여 보았다. 총 20예의 환자 중 13예에서는 보통 분할 방사선치료(분할 당 180%200 cGy, 주 5회, 총 4680\~5400 cGy)를 시행하였고 나머지 7예에서는 과분할 방사선치료(분할 당 100 cGy, 1일 2회, 주 10회 총 7200 cGy)를 시행하였다. 중앙 추적 기간은 보통 분할 방사선 치료군과 과분할 방사선 치료군에서 각각 36개월과 10개월이었다. 20예의 환자중 4예에서는 치료전 병리학적 진단을 얻을 수 있었다. 이중 3예는 저분화 성상 세포종양 이었고 1예는 미분화 성상 세포종양이었다. 전체 대상환자의 실제 2년 생존율은 30%이었다. 예후인자로 나이, 증상 발현기간, 종양 형태 등을 분석해 보았는데, 증상 발현기간이 긴 환자에서 짧은 환자보다 예후가 좋았고, 성인에서 소아보다 예후가 좋았다. 종양 형태간에는 차이가 없었다. 보통 분할 방사선 치료군보다 과분할 방사선 치료군에서 초기 임상적 치료 반응이 좋았다. 보통 분할 방사선 치료군과 과분할 방사선치료군을 비교하는 것은 환자의 숫자가 적고, 과분할 방사선치료군의 추적 기간이 짧아 어려웠다.
공간 데이터를 표현하고 처리하기 위해 사분트리 또는 이분트리 등의 계층형 자료 구조가 사용되고 있다. 이분 트리를 선형적으로 표현하기 위해 기존에 제안된 S-트리는 이진 영역 이미지 데이터를 선형적인 이진 비트열로 표현하여 저장 공간을 크게 압축할 수 있는 장점이 있으나, 이미지의 해상도가 높아질수록 이진 비트열의 길이가 길어져 저장 공간이 늘어나고 탐색 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 포화 이진 트리 구조를 갖는 여러 개의 분할 이분트리를 계층적으로 구성하고 각 분할 이분트리를 2개의 선형적 이진 비트열로 표현하여 이미지 탐색에 필요한 범위를 축소하는 한편 이진 비트열 경로를 직접 탐색하지 않고 간단한 숫자 변환을 통해 수행하도록 하여 전체적인 탐색 성능을 개선하였다. 최악의 시공간 복잡도 분석에 의한 성능 평가를 통해 제안 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 검색 성능과 공간 효율성을 보이는 것으로 분석되었다.
본 논문은 Levenberg-Marquardt 알고리즘에서 Jacobian 행렬의 주부분 행렬을 이용하여 학습속도를 개선하는 방법을 제안한다. Levenberg-Marquardt 학습은 오차함수에 대한 2차 도함수를 계산하기 위해 Hessian 행렬을 사용하는 대신 Jacobian 행렬을 이용한다. 이런 Jacobian 행렬을 가역행렬로 만들기 위해, Levenberg-Marquardt 학습은 ${\mu}$값을 증가시키거나 감소시키는 과정을 수행하고 ${\mu}$값의 변경에 따른 역행렬의 재계산이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 ${\mu}$값의 설정을 위해 Jacobian 행렬의 주부분 행렬을 생성하고 주부분 행렬의 고유값 합을 이용하여 ${\mu}$값을 설정한다. 이와 같은 방법은 추가적인 역행렬 계산을 하지 않으므로 학습속도를 개선할 수 있다. 제안된 방법은 일반화된 XOR 문제와 필기체 숫자인식 문제를 대상으로 실험하여 학습속도의 향상을 검증하였다.
최근 일상생활 속 보행의 중요성이 강조되면서 보행권 보장 및 보행환경 조성을 위한 사업이 지역 곳곳에서 추진되고 있다. 선행 연구에서는 전주시 도로 이미지를 사용하여 보행환경 평가를 진행하고, 이미지 비교 쌍 데이터 세트를 구축하였다. 하지만 숫자로 표현된 데이터 세트는 보행환경 평가자들의 판단 기준을 일반화하거나 보행자가 선호하는 보행환경을 시각적으로 파악하기에 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구는 웹 애플리케이션을 구축하여 데이터 시각화를 통해 보행환경 평가의 결과를 해석하는 방법을 제안한다. 의미론적 분할 결과를 활용하여 보행환경 평가자에게 영향을 미치는 보행환경 구성 요소를 분석한 결과, 보행자는 주로 'earth'와 'grass'가 많은 환경을 선호하지 않았고, 'signboard'와 'sidewalk'를 가진 환경을 선호하는 것으로 확인하였다. 제안된 연구는 향후 보행환경 평가의 참여자가 임의로 선택한 결과를 파악하고 분석할 수 있을 것으로 기대하며, 데이터에 대한 정제과정을 전처리로 수행함으로써 좀 더 향상된 정확도를 얻을 수 있을 것으로 판단한다.
화자인증이란 생체인식 방법 중의 하나로 사람의 목소리를 이용하여 사용자를 인증하는 방법이다. 현재까지 가장 많이 사용되는 화자인증 알고리즘으로는 HMM(Hidden Markov Model)과 DTW(Dynamic Time Warping)를 들 수 있는데, 이들 알고리즘은 사용자의 등록 및 인증을 위해 많은 수의 특징벡터를 필요로 하므로 스마트 카드와 같은 메모리가 제한된 시스템에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 SVM(Support vector Machine)을 이용함으로써 적은 양의 메모리와 적은 계산량으로 화자인증을 수행할 수 있는 방법을 제안하였으며, 이의 실시간 처리를 위해 하드웨어 구조를 제시하였다. 한국어 4연숫자 데이터베이스를 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 기존 알고리즘에 비해 약간의 에러율 증가가 있었으나 수행시간 및 모델크기에서는 상당한 감소를 나타내었다. SVM을 이용한 화자인증 알고리즘을 하드웨어로 구현한 결과, 소프트웨어로 구현한 경우에 비해서 훈련시간은 175분의 1, 인증시간에서는 6분의 1의 감소를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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