본 연구에서는 음성의 패턴작성법을 개선하고 음성인식율을 향상시키기 위하여 퍼지패턴매칭을 개선한 뉴럴퍼지패턴매칭에(a neural-fuzzy pattern matching)의해 특정화자 고립단어인식을 수행하였다. 이 방법에서는 신경회로망의 연상기억에 의한 사상에 의해 패턴을 작성하여 주파수변동을 흡수하고 표준패턴고 선형매칭에 의해 유사도를 측정하여 인식하므로써 시간변동의 문제를 보완하였다. 또한, 이 방법에서 사용하는 특징피라미터는 2진화 스펙트럽이며, 유사도는 논리연산에 의해 측정되기 때문에 종래의 왜곡척도를 이용한 DTW 방법에 비해 기억용량과 계산량이 매우 작다. 이 방법의 인식성능을 평가하기 위하여 남녀가 발성한 28개의 도시명을 대상으로 인식실험을 수행한 결과, 신경회로망을 이용하지 않은 퍼지패턴매칭보다 오인식을 감소시켰으며, 뉴럴-퍼지 패턴매칭에 의한 특정화자 고립단어인식의 우수성을 확인하였다.
직렬형 하이브리드 자동차는 구조가 간단하고 단품들의 효율이 높기 때문에 연비성능이 우수하며, 병렬형과 비교하여 배터리, 엔진, 모터의 용량이 상대적으로 고용량인 특징을 가진다. 본 연구에서는 직렬형 하이브리드 자동차의 최적용량매칭을 통해 최적의 연비를 도출하고, 실시간 시뮬레이션 환경에서 사용될 알고리즘을 개발한다. 연구에서 진행된 용량매칭은 모터, 엔진/발전기 및 배터리를 대상으로 13개 주행 사이클에 대하여 순차적으로 이루어 졌으며, 이를 위해 Matlab 환경에서 최적화 기법인 DP(Dynamic Programming)을 사용하였다. 실시간 성능검증을 위한 차량모델은 Simulink 및 AMEsim을 기반으로 개발되었고 실시간 제어로직이 구현된 RCP(Rapid Control Proto-typing)와 연동하여 그 성능을 확인할 수 있었다.
최근 스마트폰 내비게이션의 그룹주행, 위치공유 등 다양한 최신 기능을 사용하기 위해서 스마트폰 내비게이션을 이용하는 사람들이 많이 증가하였다. 하지만, 스마트폰에는 다양한 목적을 가진 많은 앱이 설치되기 때문에 하나의 앱이 사용할 수 있는 저장 공간이 한정적이다. 그래서 내비게이션 전용기기에서 맵매칭을 수행하기 위해 사용되는 용량이 큰 도로네트워크 데이터를 스마트폰에 저장할 수 없기 때문에 맵매칭을 할 수 없다. 또한, 외부 GPS 장치를 사용하지 않는 스마트폰의 경우 내비게이션 전용기기에 비해 GPS 위치측위가 부정확하다. 이러한 문제점으로 스마트폰 내비게이션은 정확한 위치 안내를 하지 못하고 있다. 이에 본 연구의 목적은 스마트폰 내비게이션에서 정확한 위치 안내를 위해 내비게이션 전용기기에서 사용되는 도로네트워크 정보를 새로운 도로네트워크 포맷 설계 및 변환으로 용량을 감소시키고 운전자의 운전 패턴 데이터를 데이터베이스화하여 기존 내비게이션 전용기기 맵매칭 보다 정확한 맵매칭을 하는 것이다. 결과적으로 맵매칭이 어려운 여러 도로가 만나는 교차로, 고속도로에 인접한 좁은 도로, GPS 오차가 많이 발생하는 빌딩 숲 등에서 내비게이션 전용기기와 비교분석을 통해 스마트폰에서 기존 내비게이션 전용기기보다 80% 이상의 작은 저장 공간의 사용으로 보다 정확한 맵매칭이 가능했으며 향후 내비게이션뿐만 아니라 GPS 위치측위와 지도를 사용하는 다양한 앱에서 더욱 정확한 위치기반 서비스가 가능할 것으로 판단된다.
스테가노그래피는 정보 은닉 기법중의 하나로, 제 3자에 의해 은닉 정보의 존재를 알지 못하게 방지한다는 점에서 정보의 해독을 막기 위한 암호 기법과는 구별된다. 본 논문에서는 영상을 미디어로 사용하는 영상 스테가노그래피 방법으로, 블록 매칭을 이용하여 이산웨이블릿 변환 영역에 정보를 삽입하는 새로운 스테가노그래피 방법을 제안한다. 제안 방법은 블록 매칭 후보군 블록의 불균등한 사용으로 인해서 발생하는 삽입 용량의 손실을 개선하여 고용량의 영상 정보를 삽입할 수 있다. 이를 위해, 블록 내부의 분산값을 고려하여 고주파수 성분을 갖는 후보군 블록은 최대한 보존하고, 저주파수 성분의 후보군 블록의 수는 k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 압축을 통해 줄인다. 제안된 방법을 통해 기존 블록 매칭 기반 스테가노그래피 방법과 유사한 PSNR을 갖는 비밀 영상의 추출이 가능하면서 동시에 고용량의 영상 정보 삽입이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
전기장만으로 에너지를 전송하는 전계결합형 비접촉 충전기술은 송수신부를 매개하는 AC링크를 구성하는 전극쌍의 정전용량확보에 한계가 있으므로, 이를 잘 활용하기 위한 송수신회로가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이를 감안하여 전계결합형 에너지전송에 적합한 매칭변압기를 사용한 E급 송수신회로 구조를 제안한다. 제안된 구조에서 AC-링크 캐패시터의 낮은 정전용량을 감안한 최적 설계방식을 제안하고 회로설계에 따른 성능을 모의실험을 통해 예측한다.
위치기반서비스(Location Based Service)는 갈수록 고도화 되어 가고 있다. 특히 최근의 대형 포털을 중심으로 지오웹 서비스가 활성화 되어 있고 이를 스마트폰과 같은 개인용 이용기기를 통해 연속적으로 제공하려는 경향이 뚜렷하다. 이와 같은 시점에서 정부와 민간에서 구축 중이거나 보유 중인 전국적 규모의 데이터 간 상호 연동과 융합을 도모하려는 시도 또한 불가결하다. 이는 고도화된 LBS를 위하여 반드시 필요한 과정이기 때문이다. 이에 따라 몇 가지 주요한 전국 데이터를 대상으로 상호 연동과 융합을 위한 기술개발을 시도하였다. 우선 도로명주소기본도와 수치지형도 간 POI의 연계를 위한 연구를 수행하고 있다. 이 연구에서는 두도면 내의 POI를 대상으로 다양한 매칭과 이에 기반 한 의사결정 방법론을 이용하여 자동으로 상호 인식 및 연계가 될 수 있도록 하고 있다. 다음으로 지적도와 수치지형도 간의 객체 매칭에 관한 연구이다. 수치지형도와 지적도의 불부합으로 인하여 그 동안 지적도를 수치지형도에 맞춘 형태의 편집지적도를 지속적으로 생산하여 왔고 앞으로도 그럴 것이다. 문제는 여기에 필요한 많은 예산이다. 만일 수치지형도와 지적도를 자동으로 매칭하여 편집지적도를 자동으로 생산할 수 있게 된다면 많은 예산 절감과 함께 편집지적도의 현시성을 확보할 수 있게 될 것이다. 다음으로 항공사진과 도로망도의 매칭이다. 현재 주요 포털에서 제공하고 있는 항공사진 기반의 도로망도는 기복변위와 같은 문제로 인하여 시각적으로 많은 위치오차를 보이고 있다. 만일 항공사진의 도로영역을 자동으로 추출하여 벡터 도로망도와 매칭을 할 수 있다면 보다 시각적으로 안정된 항공사진 상의 도로망도를 제공할 수 있게 되고 나아가 이는 차량이나 보행자 네비게이션에 매우 요긴하게 이용될 수 있을 것이다. 다음으로 서로 LOD가 다른 도로망도의 매칭 문제이다. 많은 기관에서 독자적으로 생산한 도로망도는 LOD의 상이에 기인한 문제가 많아 서로 연계 활용되지 않는다. 이를 자동으로 매칭하여 서로 연계할 수 있다면 두 도로망도가 보유하고 있는 속성정보를 공동으로 이용할 수 있는 이익을 얻게 된다. 다음으로 지도 일반화 기술이다. 지도일반화는 지적도내 수치지형도와 같은 대규모 데이터를 스마트폰과 같은 저용량 사양의 기기에 서비스 할 때 불가결한 기술이다. 지도상 객체들의 기하학적 정보 손실을 최소화하면서 메모리 측면에서 경량의 지도를 자동으로 만들어 낸다면 이는 매우 요긴하게 이용될 것이다. 마지막으로 보행자 네트워크의 생성기술이다. 보행자 네트워크는 그 상세함과 정보용량에 있어서 차량용 네트워크에 견줄 수 없다. 이를 현행의 차량용 네트워크와 같이 수동으로 생성하는 데에는 경제적으로나 시간적으로 막대한 투자가 필요하다. 따라서 이를 기존의 공간정보들을 활용하여 자동으로 생성해 낼 수 있다면 그 파급효과는 매우 크리라 판단된다. 본 발표에서는 위와 같은 주제에 관하여 그간의 연구 성과를 개략적으로 소개해본다.
각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
플라즈마 공정에 있어 챔버 및 웨이퍼의 표면 상태변화는 공정 결과에 큰 영향을 끼치게 된다. 챔버 표면에 대한 연구는 많이 진행되어 있지만 대부분의 연구가 챔버 표면에서 일어나는 화학적 반응에 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 플라즈마 상태 변화에 따른 챔버 표면물질의 전기적 특성 변화를 관찰하였다. 프로브 표면에 Al2O3로 코팅을 하고 플라즈마에 삽입 후 AC 하모닉법을 이용하여 실시간으로 표면의 축전용량을 측정하였다. 그 결과 표면의 축전용량은 플라즈마에 인가한 전력과 표면이 플라즈마에 노출된 시간에 따라 변하는 것이 관찰되었다. 플라즈마에 인가된 전력이 증가되면 처음에는 급격이 축전용량이 증가하였고, 그 후 시간이 지날수록 천천히 수렴되었다. 유전물질의 축전용량은 그 물질의 온도와 연관이 있다. 실험 결과로 미루어 보았을 때, 플라즈마에서의 표면의 축전용량의 변화는 플라즈마로부터 표면으로의 열전달에 의한 표면의 온도 변화에 의한 것으로 이해할 수 있다. 특히, 쉬스에서 가속되는 이온의 포격에 의해 표면 격자가 크게 진동하면서서 일반적인 온도 변화에 의한 축전용량의 변화보다 더 큰 변화가 일어난 것으로 추정된다. 공정에 사용되는 많은 챔버의 표면이나 전극의 표면은 유전체로 코팅되어 있다. 이 유전체의 특성이 온도에 의해 변하게 되면 챔버의 전기적인 특성이 변하게 되어 임피던스 매칭 조건에 변화를 가져온다. 그 결과 플라즈마의 특성도 바뀌게 되어 공정 결과에 영향을 미치게 된다. 그러므로 챔버 표면의 유전특성을 관찰하고 제어하는 것이 플라즈마의 특성을 유지시키는데 중요하다고 할 수 있다.
Recently, most of the countries started to regulate the emission of vehicle because of the global warming. The engine scooter is also one of the factor which cause the pollution. The hybrid system of a vehicle has many advantages such as fuel saving and emission reduction. The purpose of this study is to choose optimal size of engine, motor and battery for hybrid scooter system using Dynamic programming. The dynamic programming is an effective method to find an optimal solution for the complicated nonlinear system, which contains various constraints of control variables. The power source size of hybrid scooter was chosen through the backward simulator using dynamic programming. From the analysis, we choose the optimal size of each power source. To verify the optimal size of the power source, the Forward simulation was carried out. As a result, the fuel efficiency of hybrid scooter has significantly increased in comparison with that of engine scooter.
외부전극 형광램프를 광원으로 하는 백라이트의 저항$(R_L)$과 전기용량(C), 그리고 인버터의 트랜스포머 인덕턴스(L)로 구성된 회로를 분석하였다. 램프의 저항과 전기용량은 램프에 흐르는 전류와 전압의 위상차 및 Q-V 그래프에서 결정된다. 32인치용 EEFL 램프 하나의 저항 값은 $66\;k\Omega$이고 전기용량은 21.61 pF이다. 20 개의 EEFL을 병렬 연결한 백라이트의 저항은 $3.3\;k\Omega$이고 전기용량은 402.1 pF이다. 램프 및 트랜스포머 회로에서 임피던스 매칭 주파수는 2 차 코일의 인덕턴스 $L_2$와 결합계수 k로 나타내며, $\omega_M=1/\sqrt{L_2C(1-k^2)}$ 이다. 램프 시스템의 전류와 전압은 임피던스 매칭 주파수에서 최대값을 갖는다. 이러한 해석 해의 결과는 실험 결과와 잘 일치한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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