디지털 도파관 모델은 악기의 물리적 모델링에 사용되는 일반적인 방법이다. 디지털 도파관 모델에서 파동의 움직임은 시간 또는 공간을 기준으로 해석 가능하다. 음의 샘플링이 시간을 기준으로 이루어지므로 악기 모델은 시간에 의한 파동의 움직임으로 묘사되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 현에 대한 공간 기준의 디지털 도파관 모델에 악기 몸체 모델을 추가해 악기 음을 합성하였다. 그렇게 함으로써 합성 음의 음질을 향상시키고 악기 모델의 음색 조절 변수들을 효과적으로 처리할 수 있었다. 공간 기준 샘플링에서 현 및 몸체에서 발생하는 미소 지연 오차에 대해 설명하고 FD (Fractional Delay) 필터를 이용해 미소 지연을 처리하는 방법을 보였다. 그리고 지연에 수에 따른 합성음의 변화를 설명하고 그 결과를 시간 기준 디지털 도파관 모델과 비교하였다.
본 논문에서는 적응필터를 기반으로 한 웨이브릿 변환 및 서브밴드 필터뱅크를 사용한 능동잡음제거의 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크는 입력 및 오차신호를 저주파 및 고주파영역의 QMF 필터뱅크로 분해하며, 각 필터뱅크 에는 dyadic tree 구조를 갖는 웨이브릿 필터를 사용한다. 분해된 입력 및 오차신호는 filtered-X LMS 알고리듬를 사용하여 각 서브밴드의 적응 필터계수를 새롭게 갱신시킨다. 합성 필터뱅크는 그리고 각 서브밴드의 적응필터 출력신호를 합성한 후 완전복원이 되는 광대역의 출력신호를 만든다. 분해 및 합성 필터뱅크는 완전복원을 위하여 공액직교필터를 사용한다. 또한 오차경로의 전달특성을 온라인 추정하기 위한 지연 LMS 알고리듬 모델은 이득과 시간지연인자만을 사용한다. 따라서 제안한 적응 능동잡음제거 모델은 웨이브릿 서브밴드 필터뱅크를 사용하여 계산량과 수렴속도에 유리한 시스템이 되도록 제시한다.
본 논문에서는 사실적인 아바타(avata) 구현의 핵심이라 할 수 있는 입체적인 얼굴 표현을 위해, (※원문참조) 기하학적인 정보를 사용하지 않고 중첩 메쉬를 허용하는 개선된 메쉬 워프 알고리즘(mesh warp algor※원문참조)을 이용하여 IBR(Image Based Rendering)을 구현하는 방법을 제안한다. 3차원 모델을 대신하기 위해 (※원문참조) 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상들에 대해 작성된 메쉬를 사용한다. 합성하고자 하는 (※원문참조) 정면 얼굴 영상에 대해서는 정면 메쉬만을 작성하고, 반측면이나 측면 메쉬는 표준 메쉬를 근거로 자(※원문참조)된다. 얼굴 포즈 합성의 성능을 펴가하기 위해, 얼굴을 수평으로 회전하는 실제 포즈 영상과 합성된 포(※원문참조)에 대해 주요 특징점 들을 정규화 한 위치 오차를 측정한 결과, 평균적으로 양 눈의 중심에서 입의 (※원문참조)리에 대해 약 5%의 위치 오차만이 발생한 것으로 나타났다.
This paper proposes a new model to compensate for errors of a five-axis machine tool. A matrix with error components, that is, an error matrix, is separated from the error synthesis model of a five-axis machine tool. Based on the kinematics and inversion of the error matrix which can be obtained not by using a numerical method, an error compensation model is established and used to calculate compensation values of joint variables. The proposed compensation model does not need numerical methods to find the compensation values from the error compensation model, which includes nonlinear equations. An experiment using a double ball-bar is implemented to verify the proposed model.
본 논문에서는 비정형 단위를 사용한 음성 합성 시스템의 합성음에 대한 자연성을 향상시키기 위한 휴지 구간 추출 및 휴지 지속시간 예측 모델을 제안한다. 제안된 휴지 지속시간 예측 모델은 트리 기반 모델링 기법 중 하나인 CART (Classification And Regression Trees)방법을 이용하였다. 이를 위해 남성 단일 화자가 발성한 6,220개의 어절경계 포함하는 총 400문장의 문 음성 데이터베이스를 구축하였고, 이 데이터베이스로부터 V-fold Cross-Validation 방법에 의해 최적의 트리를 결정하였다. 이 모델을 평가한 결과, 휴지 구간 추출 정확율은 $81\%$로 휴지 구간 존재 추출 정확율은 $83\%, 휴지 구간 비존재 추출 정확율은 $80\%이었고, 실 휴지지속시간과 예측 휴지지속시간과의 다중상관 계수는 0.84로, 오차 범위 20ms 이내에서 의 정 확율은 $88\%$ 이었다. 또한, 휴지지속시간을 예측하여 적용한 합성음을 청취 실험한 결과 자연 음성과 대체적으로 유사하게 나타났다.
본 연구는 3 축 공작기계에 있어 기하학적 오차가 체적 오차에 미치는 영향을 해석적 방법으로 분석하는데 목적이 있다. 먼저 기하학적 오차가 공작기계의 체적 오차에 미치는 영향을 제시하는 수학적 모델인 오차합성모델에 대해 분석한다. 민감도 분석은 분산 기반의 방법(Variance based method)을 사용하였으며 해석적 방법으로 분석하기 위해 평균 및 분산에 대해 목적 함수의 유형별로 그 해를 제시한다. 마지막으로 3 축 공작기계의 예를 들어 민감도 분석을 하였다.
운전중 노심의 출력변화를 감시하는 노외계측기(Excore Detector)는 노내계측기(Incore Detector)를 통하여 측정되어진 축방향 출력편차(Axial Offset)를 이용하여 교정되고 있다. 노외 계측기의 전류와 축방향출력편차의 선형적인 관계를 가정하여 노내계측기로 최소한 4회 노심출력을 측정한후 최소자승법(Least Square Method)으로 비례상수들을 구하는 기존의 방법을 대신하여, 단순 노외계측기 교정법은 노내계측기로 1회 측정되어진 자료들을 이용하여 계측기 반응상수(Detector Response Factor)를 계산한 후 비례상수를 계산한다. 계측기반응상수는 2차원 중성자수송모델로부터 계산된 weighting factor와 3차원 확산이론으로부터 구한 노심출력을 이용하여 계산된다. 중성자수송계산은 (R-Z)와 (R-$ heta$)모델을 합성하여 3차원 weighting factor를 계산하므로 축방향 영향뿐만 아니라 집합체별 영향을 고려하였다. 또한 노심의 복잡한 구조로 인하여 근사적인 weighting (actor와 노심출력분포의 사용은 노외계측기의 전류와 계측기반응율의 불일치를 초래하며, 이를 해결하는 상수를 소개하여 보다 정확한 교정결과를 얻도록하였다. 이와 같은 방법을 고리 3호기 9, 10주기 전주기와 11주기초에 적용하여 노심의 연소분포, 냉각수의 온도분포, 노심의 연소도, 노심출력준위등에 대한 단순 노외계측기 교정법의 오차를 분석하여 최적의 노외계측기 교정모델을 제시하였다. 2차원 중성자수송모델 합성법에 의한 단순노외계측기 교정법은 2차원 (R-Z) 중성자수송모델보다 개선된 결과와 평균오차 0.179% 최대 오차 0.624%를 보여주고 있다.하면 조사 후의 조직안정성에도 크게 기여할 것으로 기대된다.EX>O가 각각 첨가된 경우, Ar-4vol.%H$_2$ 분위기보다 H$_2$분위기에서 소결했을 때 밀도가 더 높았다. 그러나, 결정립은 $UO_2$와 $UO_2$-Li$_2$O의 경우, 수소분위기에서 소결했을 때, (U,Ce)O$_2$와 (U,Ce)O$_2$-Li$_2$O에서는 Ar-4vol.%H$_2$분위기에서 소결했을 때 더욱 성장하였다.설명해 줄 수 있다. 넷째, 불규칙적이며 종잡기 힘들고 단편적인 것으로만 보이던 중간언어도 일정한 체계 속에서 변화한다는 사실을 알 수 있다. 다섯째, 종전의 오류 분석에서는 지나치게 모국어의 영향만 강조하고 다른 요인들에 대해서는 다분히 추상적인 언급으로 끝났지만 이 분석을 통 해서 배경어, 목표어, 특히 중간규칙의 역할이 괄목할 만한 것임을 가시적으로 관찰할 수 있 다. 이와 같은 오류분석 방법은 학습자의 모국어 및 관련 외국어의 음운규칙만 알면 어느 학습대상 외국어에라도 적용할 수 있는 보편성을 지니는 것으로 사료된다.없다. 그렇다면 겹의문사를 [-wh]의리를 지 닌 의문사의 병렬로 분석할 수 없다. 예를 들어 누구누구를 [주구-이-ν가] [누구누구-이- ν가]로부터 생성되었다고 볼 수 없다. 그러므로 [-wh] 겹의문사는 복수 의미를 지닐 수 없 다. 그러면 단수 의미는 어떻게 생성되는가\ulcorner 본 논문에서는 표면적 형태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지
Machine tool errors have to be characterized and predicted to improve machine tool accuracy. A real-time error compensation system has been developed based on volumetric error synthesis model which is composed of machine tool errors. This paper deals with new algorithm about verification of machine tool errors. This new algorithm uses a simplified volumetric error synthesis model. This simplified model is constructed with only main components among the error components of the machine. The main error components are analyzed by ball bar test of hemispherical helix. The novel measurement method using ball bar system has many advantages which are more efficient, easier to use than conventional measurement system.
Machine tool errors have to be characterized and predicted to improve machine tool accuracy. A real-time error compensation system has been developed based on volumetric error synthesis model which is composed of machine tool errors. This paper deals with new algorithm about verification of machine tool errors. This new algorithm uses a simplified volumetric error synthesis model. This simplified model is constructed with only main components among the error components of the machines. This main error components are analyzed by three-dimensional helical ball bar test. By substituting result of helical ball bar test fer simplified model, we could find that obtained error components are closed to real error components.
항공 SAR에서 고품질의 영상을 얻기 위해서는 영상 획득 구간에서 항공기의 요동을 정확히 측정하여야 한다. 특히 요동측정을 할 때 상대적 위치오차 및 불연속성 오차를 줄여야 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 합성 개구 레이더(SAR)에서 실시간으로 요동측정을 하는 매개변수 사전 오차 모델링 방법(P-PEM, Pre-Parametric Error Modeling)을 제안한다. P-PEM은 기존에 본 연구진에서 제안한 항법오차를 다항식으로 모델링하여 추정하는 매개변수 오차 모델링 기법(PEM, Parametric Error Modeling)에서 확장된 기법이다. PEM은 IMU에 의한 INS 오차를 짧은 시간 동안 다항식이라 가정하여 모델링하는 요동측정기법이다. 반면, P-PEM은 다항식 오차 모델의 계수를 미리 추정하고 영상촬영단계에서 사용한다. 시뮬레이션 결과, P-PEM을 적용하면 실시간으로 불연속성 오차를 제거한 요동측정이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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