본 논문은 시간 연속성을 갖는 비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization, NMF)를 이용하여 잡음에 열화된 음성 신호의 음질을 개선하는 문제를 다룬다. 음성과 잡음 신호는 포아송 분포로 모델되며, NMF의 기본 벡터와 이득 벡터는 감마 분포로 모델된다. 이득 벡터의 시간 연속성은 음질 개선에 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서 시간의 연속성은 이득 벡터를 감마-마르코프 연쇄(Gamma-Markov chain, GMC) 사전 분포로 모델함으로써 이루어진다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 잡음 신호의 시간 연속성을 효과적으로 모델하는 것을 보여준다.
균열암반에서의 지하수유동 모사를 위한 추계적 연속테 모델링 기법이 개발되었다. 추계적연속체 모델은 균열수의 제한을 가지는 개별균열연결망 모델의 단점을 극복할 수 있다. 뿐만 아니라 개별균열연결망 모델에서 가능한 확률론적 해석과 전도성이 큰 균열을 통한 지하수 유동을 근접하게 모사할 수 있는 장점을 가진다. 추계적연속체 모델은 개별균열연결망 모델에 근거하여 생성된다. 개별균열연결망 모델은 일정크기의 소블록으로 나누어지며 각 소블록 투수계수의 확률밀도함수와 베리오그램 함수로부터 추계적연속체 모델에서의 투수계수의 공간적 분포를 정의할 수 있다. 이 연구에서 추계적연속체 모델과 개별균열연결망 모델의 적합성을 보여 주기 위하여 수치실험을 통하여 지하수 유동 이동시간을 계산하고 상호 비교하였다. 그리고 추계적연속체 모델은 방사성폐기물 처분장의 확률론적 안전성 펑가를 위해 필요한 지하수 유동속도의 확률분포를 제공할 수 있는 모델임을 제시할 수 있었다.
인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.
본 연구에서는 NURBS 기반 아이소 지오메트릭 쉘 해석을 위해 다중 패치 해석 모델을 정식화하였다. 기존 연구를 통해 개발된 단일 패치로 구성된 전단 변형을 고려한 쉘 요소에 대해 일반 좌표계에서 기하학적으로 엄밀한 쉘 구조물의 아이소 지오메트릭 해석 모델을 도입하고 매개변수 연속성을 고려하여 다중 패치 모델로 확장하였다. 인접 곡면의 노트 요소가 결합 경계를 통해 조화를 이루는 경우에 대해 0차와 1차 매개변수 연속성 조건을 고려하였으며, 두 패치 간 마스터-슬레이브 관계를 정립하여 종속된 한 곡면의 자유도를 상대 곡면의 자유도로 표시하여 모델 크기를 줄이면서 두 곡면을 결합하였다. 다중 패치 쉘 예제에 대해 0차와 1차 연속성 조건을 각각 적용하여 구조해석을 수행하여 1차 연속성 조건의 주요한 특성들을 확인하였다. 또한 각 연속성 조건에 대한 해의 수렴 특성을 검토하였으며 결합 경계에서의 두 패치의 연속성을 확인하였다.
구조모델의 하나인 Maxwell-Eucken(ME) 모델을 이용하여 불포화 다공성 매질의 유효열전도도를 예측할 수 있는 새로운 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 기질, 물 그리고 공기가 각각 연속상으로 존재하는 경우에 해당하는 3개 ME모델의 선형조합으로 표현되며, 매질 내에서 각 성분의 상대적 연속성 정도를 나타내는 '연속성계수'의 개념을 도입하여 선형방정식의 계수로 이용하였다. 기질의 연속성계수는 공극률과 선형의 관계를, 물과 공기의 연속성계수는 포화도와 선형 또는 비선형의 관계를 갖는 것으로 가정하였다. 공극구조가 알려진 3개 시료에 대한 열전달 모사 결과와 3개 시료의 열전도도 실험 결과를 이용하여 제시된 모델의 신뢰성을 평가하였다. 6개 시료에 대한 모델 예측값의 결정계수($R^2$)는 선형모델의 경우 0.86-0.98, 비선형모델의 경우 0.88-0.99로 나타나 모델의 예측 신뢰도가 매우 높은 것으로 분석되었다. 또한, 6개 시료에 대한 분석 결과를 이용하여 기질의 연속성계수와 공극률과의 관계식을 제시하였다. 따라서 본 예측모델은 기질의 열전도도, 공극률 및 포화도로부터 불포화 다공성 매질의 유효열전도도를 계산하는 데 이용될 수 있다.
이 논문에서는 산사태 취약성 분석을 목적으로 확률론적 공간통합의 틀 안에서 범주형 자료와 연속형 자료를 효율적으로 처리할 수 있는 비모수적 우도비 추정 모델과 모수적 예측적 판별 분석 모델을 적용하였다. 적용 모델의 비교를 위해 1998년 여름철 산사태로 많은 피해를 입은 경기도 장흥 지역과 충청북도 보은 지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 장흥 지역에서는 두 모델이 유사한 예측 능력을 나타내었으나, 보은 지역에서는 모수적 예측적 판별 분석 모델이 상대적으로 높은 예측 능력을 나타내었다. 결론적으로 제안한 두 모델은 산사태 취약성 분석을 위한 연속형 자료 표현에 효율적으로 적용될 수 있으며, 두 모델이 개별적인 연속형 자료 표현의 특성을 가지고 있기 때문에 다른 사례 연구를 통한 검증 작업이 병행되어야 할 것으로 생각된다.
불연속체 해석을 이용하여 터널 안정성 해석을 수행할 경우 해석 결과는 절리 모델의 선택에 따라 달라진다. 따라서 본 연구에서는 개별요소법을 이용한 불연속체 터널 안정성 해석에 있어 BB 모델 적용시의 해석 결과와 MC 모델 적용시의 해석 결과를 비교하였다. 또한 주어진 응력 조건과 터널 형상에 따른 암반의 변형 거동을 규명하기 위하여 불연속체 해석 결과와 연속체 해석 결과를 비교하였다. 연속체 해석결과와 BB 모델을 사용한 불연속체 해석 결과는 변위 및 응력 분포는 비슷한 양상을 보이는 반면, MC 모델을 사용한 불연속체 해석결과는 이와 다른 양상을 보였다. 또한 MC 모델을 사용하여 불연속체 해석을 실시할 경우 절리의 영향을 명시적으로 고려하였음에도 불구하고 연속체 해석 결과에 비해 변위 및 최소 주응력이 더 작게 발생할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이는 MC 모델이 실제 절리의 변형거동 특성을 현실적으로 모사할 수 없기 때문에 발생되는 결과이며, 특히 절리면의 전단거동에 무관하게 팽창각을 일정한 상수로 취급하는 MC 모델의 특성으로 인한 결과이다.
본 논문에서는 한국어 대어휘 연속음성 인식 시스템의 성능향상을 위하여 Multi-Pass 탐색 방법을 도입하고, 그 유효성을 확인하고자 한다. 연속음성 인식실험을 위하여, 최근 실험용으로 널리 사용되고 있는 HTK와 Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 음성인식 시스템의 비교 실험을 수행한다. 대어휘 연속음성 인식 시스템에 사용한 언어 모델은 ARPA 표준 형식의 단어 N-gram 언어모델로, 1-pass에서는 2-gram 언어모델을, 2-pass 에서는 역방향 3-gram 언어모델을 이용하여 Multi-Pass 탐색 방법으로 인식을 수행한다. 본 논문에서는 Multi-Pass 탐색 방법을 한국어 연속음성인식에 적합하게 구성한 후, 다양한 한국어 음성 데이터 베이스를 이용하여 인식실험을 수행하였다. 그 결과, 전화망을 통하여 수집된 잡음이 포함된 증권거래용 연속음성 데이터 베이스를 이용한 연속음성 인식실험에서 HTK가 $59.50\%$, Multi-Pass 탐색 방법을 이용한 시스템은 $73.31\%$의 인식성능을 나타내어 HTK를 이용한 연속음성 인식률 보다 약 $13\%$의 인식률 향상을 나타내었다.
본 논문에서는 복잡한 비선형 동력학 시스템에서의 신뢰성 있고, 융통성 있는 동작을 위한 디지털제어기의 퍼지 모델 기반 설계 도구를 제안하고, 연속시간 비선형 시스템을 위해 퍼지 모델 기반 제어기의 지능형 디지털 재설계를 위한 방법을 제안한다. 이를 위해, 연속시간 시스템에 대해 연속시간 TS 퍼지 모델이 구성되고, 그 다음 연속시간 퍼지 모델 기반 제어기는 등가의 이산시간 퍼지 모델 기반 제어기로 변환된다. 마지막으로 단일링크 유연로봇 시스템의 디지털 제어에 제안된 방법을 적용해 그 효용성을 입증한다.
전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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