본 논문에서는 기존 마스킹 임계값 적응 방식을 개선하여 저전송률 오디오 부호화에서 음성 신호에 대한 성능을 향상시킨다. 포먼트 영역 검색 이후, 각 포먼트 영역의 평균 에너지와 해당 서브밴드의 에너지 비율을 이용하여 마스킹 임계값을 변화시킨다. 상대적으로 에너지가 큰 밴드에 대해서는 더 많은 양자화 노이즈가 허용되는 반면, 청각적으로 민감한 스펙트럴 밸리에서는 비트 할당을 높여 양자화 에러를 좀 더 줄인다. 이는 음성 부호화에서 널리 사용되는 지각 가중(perceptual weighting) 개념을 반영한 것이다. 객관적 음질 평가 결과, 제안한 알고리즘이 기존 방식에 비해 음성 신호에 대한 성능을 향상시킨다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 3축 가속도 측정을 위한 LSM을 개발하고 가변 진폭을 이용하여 걸음수 검출 정확도를 향상시킨 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 테스트 프로토콜에 따라 실험하여 수집한 x, y, z 값을 SVM(Signal Vector Magnitude) 알고리즘을 사용하여 하나의 에너지값($E_t$)으로 변환하고 Peak 데이터 검출 알고리즘과 고정 Peak 임계값을 사용하여 평균 99%이상의 정확도로 걸음수를 검출하였다. 그러나 검출한 걸음이 정확한 걸음임을 증명하기 위해 에너지값($E_t$)의 진폭 크기로부터 고정 진폭 임계값을 구하고 노이즈를 필터링 한 결과 걸음수 검출 오차율이 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 오차율을 줄이기 위하여 고정 진폭 임계값이 아닌 데이터를 관찰하여 적응적으로 변화하는 가변 진폭 임계값 알고리즘을 설계하였다. 가변 진폭 임계값 알고리즘을 적용한 결과, 걸음수 검출의 평균 정확도는 샘플링 주기 10Hz에서 평균 98.9%, 20Hz에서는 99.6%로 높아졌다.
본 연구의 목적은 유효탄성균열모델과 점성균열모델의 개념에 기초한 임계응력확대계수, 임계균열단개구변위와 파괴에너지, 이선형 연화 곡선같은 콘크리트의 파괴특성들을 초기재령 콘크리트에 관해 구명하는 것이다. 이를 위해 모드 I의 파괴를 일으킬 수 있는 쐐기쪼갬시험이 노치가 있는 육각형의 쐐기 시험체에 대하여 수행되었다. 강도와 재령의 변화에 따라 하중-균열입구변위 곡선이 얻어졌으며, 이것은 선형탄성 파괴역학과 유한요소법에 의해 분석되었다. 실험 결과를 분석한 결과, 재령 1일부터 재령 28일까지의 임계응력확대계수와 파괴에너지는 증가하였으며, 임계균열단개구변위는 감소하였다. 또한 수치해석을 통하여 재령 1일부터 재령 28일까지의 이선형 연화 곡선의 네 파라미터를 구할 수 있었다. 이렇게 얻어진 초개재령 콘크리트의 파괴특성치와 이선형 연화 곡선은 초기재령 콘크리트의 파괴 기준과 유한요소해석시의 입력 상수로서 사용될 수 있을 것이다.
다모선 계통의 정확한 과도 안정도 직접해석을 위해 댐핑영향은 고려해야 할 중요한 요소 중의 하나이나 일반화가 어려워 최근까지 무시되어 왔다. 본 논문에서는 시스템을 나타내는 함수들의 적분 관계식들을 고려함으로써 다모선 계통에서의 댐핑영향을 반영한 에너지 함수를 유도하였으며 유도 과정에 있어 최근 다모선 계통에 보편적으로 적용되고 있는 관성중심(Center of Inertia :COI) 표현법으로 전개를 시도하였다. 유도된 에너지함수를 PEBS(Potential Energy Boundary Surface) 직접법에 적용하여 임계위치에너지를 산출하였으며, 임계고장제거시간을 계산함으로써 과도안정도직접해석법을 수행하였다. 제안된 에너지 함수를 WSCC 3기 9모선 샘플 시스템에 적용하여 댐핑이 고려된 에너지함수가 실제 계통을 보다 정확하게 표현하고 있음을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
아임계 및 초임계수에 의한 목질바이오매스의 당화특성을 분석하기 위하여 분해공정 동안 압력을 23MPa(물의 임계압력)로 고정하고 물의 아임계 온도$(325^{\circ}C,\;350^{\circ}C)$와 초임계 온도$(380^{\circ}C,\;400^{\circ}C,\;425^{\circ}C)$에서 현사시나무 목분을 각각 60초 동안 처리하였다. 생성된 현사시나무의 분해산물에는 액상과 고형분의 분해산물이 섞여 있었다. 각 처리조건에 따른 목질바이오매스의 분해율은 온도가 상승함에 따라 증가하였으며 초임계 온도인 $425^{\circ}C$에서 최고 83.1%의 분해율을 나타냈다. 아임계 및 초임계수에 의해서 생성된 단당류는 고성능 음이온 교환 크로바토그래프(HPAEC)를 이용하여 분석하였다. 목질바이오매스의 초임계수 분해과정에서 처리 온도가 높아지면서 단당류 수율은 증가하는 경향을 보였으며, $425^{\circ}C$에서 가장 높은 7.3%의 단당류 수율을 나타내었다. 아임계 온도 범위에서는 현사시나무의 섬유소 성분 중에서 자일란이 우선적으로 분해되어 자일로스의 생성비율이 비교적 높았으며, 처리온도가 높아지면서 셀롤로오스의 분해에 의한 글루코오스 생성율이 급격히 상승하였다. 이렇게 생성된 단당류 성분들은 고온의 반응조건하에서 열분해 반응에 의해서 더욱 분해되어 퓨란계 화합물로 변형되었다.
본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.
의료용 선형가속장치는 1952년에 개발된 이후 방사선 치료에 사용되어 왔으며 그 활용도가 더욱 증가하고 있다. 현재는 6 MeV 이상의 광자 에너지를 사용하는 고 에너지 방사선치료가 보편화되어 사용되고 있으나, 광핵반응에 의한 중성자의 생성으로 환자 및 술자에 대한 피폭이 문제가 되고 있다. 이에 본 연구에서는 MCNPX를 사용하여 의료용 선형가속장치에서 발생되는 6~24 MV 광자선의 스펙트럼을 분석하고, 평균에너지 및 텅스텐의 중성자 생성 임계에너지인 7.41 MeV 이상의 광자 개수를 평가하였다. 그 결과 8 MV를 시작으로 24 MV에서는 전체 검출 광자 수에 비해 0.59%의 비율로서 광핵 반응을 일으킬 수 있는 광자수가 증가함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 신호의 마스킹 특성을 이용한 Inter-Band Smoothing 기법을 통한 음질 개선 연구를 하였다. 이것은 임계 대역 신호 처리 후 신호의 전체 신호 대 마스킹 비를 보상해 주는 방식으로, 각 대역의 여기(Excitation) 에너지로부터 근사화 시킨 전역 마스킹 임계치를 통한 보상 기법이다. 잡음 에너지 제어를 통한 음질 개선알고리즘을 이용한 실험 결과 보다 자연스러운 음질의 제공을 통해 MOS의 개선을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 네트워크 에너지 하베스팅 효율 향상을 위한 새로운 사용자 정보 피드백 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 방사되는 에너지 대비 수신되는 하베스팅 에너지 양의 증가폭을 중요한 하베스팅 파라미터인 임계점 와 비교하고 에너지 하베스팅 유저를 결정하는데 중점을 둔다. 이 방법을 이용하면 비효율적으로 방사되는 에너지 낭비를 막아 전체 네트워크의 에너지 하베스팅 효율을 증가 시킨다. 본 논문의 실험결과는 사용자 피드백 알고리즘을 이용해서 계산된 네트워크 유저의 하베스팅 에너지 양의 증가폭을 임계점 =15%와 비교해서 에너지 하베스팅 유저를 결정했을 때 전체 네트워크의 에너지 하베스팅 효율이 가장 높게 증가한 다는 것을 입증하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전과 상업적인 성공과 함께 클라우드 자원의 이용률을 최대로 유지하면서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 대한 관심이 커지고 있다. 자원의 사용률이 최대로 높아지게 되면 에너지 소비량이 급격하게 증가하여 많은 에너지를 사용하게 되므로 자원의 사용율과 에너지 사용은 트레이드오프 관계를 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 자원의 최대 사용 및 효율적인 에너지 사용을 위해 에너지 소비가 최적이 되는 자원 이용률의 임계값을 찾기 위한 연구를 수행하였다. 실험을 위해 자원 중 가장 많은 에너지를 소비하는 CPU를 이용하였고, 전력 측정을 위해 KEM2500 전력계와 ThrottleStop_500 프로그램을 사용하였다. 실험 결과 CPU 사용률이 약 90%일 때 에너지 사용량이 급격하게 증가하였으며, 기존의 평균 자원 이용률과 비교했을 때 12.3% 정도의 전기량이 더 소모됨을 확인하였다. 따라서 클라우드 컴퓨팅에서 CPU 자원의 이용률이 90%일 때 에너지가 최적이라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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