본 논문에서는 잡음 환경에서 보다 강인한 성능을 얻기 위하여 음성 모델 기반의 효과적인 특징 보상 기법을 제안한다. 일반적인 모델 기반의 특징 보상 기법은 오열 음성 데이터베이스를 이용한 훈련 과정을 필요로 하므로 온라인 상에서의 적응 과정에 적합하지 않다. 제안한 방법에서는 보정 인자 추정 과정에서 병렬 모델 결합 기법을 도입함으로써 훈련 과정을 필요하지 않게 하였다. 모델의 결합 과정이 HMM 전체가 아닌 가우시안 혼합 (Mixture) 모델에만 적용이 되므로, 계산이 비교적 간단하게 되어 온라인 상에서의 모델 결합을 가능하게 하였다. 병렬적 모델 결합의 도입은 잡음 모델의 독립적인 이용을 가능하게 하였고, 본 논문에서는 MAP (Maximum A Posteriori) 적응을 통해 잡음 모델 갱신을 실시하였다 또한 잡음 오열 과정에 대한 근사화를 통해 연속적 형태의 채널 정규화 기법을 유도하여 적용하였다. 보다 효율적인 구현을 위하여 선택적인 모델 결합 방식을 도입함으로써 연산량을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 제안한 특징 보상 기법이 부가적인 배경 잡음과 채널 왜곡이 존재하는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 향상시키는데 효과적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
최근 우리나라에서 폭설이 증가하고 있으며, 이로 인한 피해액 또한 증가하고 있다. 우리나라는 전국적으로 폭설로 인한 피해를 줄이기 위해 내설 설계기준 마련 등의 노력을 하고 있으나, 강설 자료의 특성으로 기준 설정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 우리나라 남부 지역에 있는 진주, 창원, 합천 지점의 적설량에 대한 수문통계학적 빈도분석을 수행하여 최심신적설량에 대한 설계수문량을 정량적으로 산정하였다. 자료의 특성상 연도별 측정값이 '0'인 경우가 존재하여 기존의 빈도분석 방법을 적용할 경우 매개변수의 추정이 불가능한 상황도 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 혼합분포함수를 이용하였고, 분포모형으로는 대수정규, 일반화 파레토, 일반화 극치, 감마, 검벨, 와이블 분포를 적용하였다. 적용 결과, 단일분포함수를 적용할 때 보다 혼합분포함수를 적용할 때 확률적설심이 더 작게 산정되었으며, 전체적으로 관측값이 간헐적으로 나타나는 지점에서 혼합분포함수의 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
이 논문에서는 코드분할다중접속 시스템에서 다중접속간섭을 제거하는 방법 중 하나인 병렬형 간섭 제거기에(PIC) 초기단 성능 개선을 위해 전단에 순차적 간섭 제거기를(SIC) 사용한 혼합형 간섭 제거기의 구조를 제안하고, 병렬형 간섭 제거기와 순차적 간섭 제거기 그리고 비슷한 구조의 혼합형 간섭 제거기와의 성능을 비교 분석한 것이다. 성능 비교를 위해 채널 환경은 Rayleigh-fading (Jake's model)과 가산성 백색정규잡음환경에서 모의 실험을 하였고, 시스템의 복잡도, 지연시간 그리고 오류율에 대해 비교하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 혼합형 간섭 제거기가 순차적 간섭제거기의 오류율에 근접하면서 지연시간을 절반정도 줄였고, 제안한 혼합형 간섭제거기 후단의 병렬형 간섭제거기를 1단을 사용함으로서 복잡도면에서 1단을 사용한 일반 병렬형 간섭제거기에 비해 1/4정도 줄였다.
경량혼합토의 일축압축강도는 배합비에 크게 의존한다. 경량혼합토와 다양한 경량혼합토의 구성성분들의 관계를 특징짓기 위한 기존연구에서는 시험을 통한 회귀모델을 사용하여 정규화계수를 제안하였다. 그러나 실내시험에서 얻은 결과는 재료와 배합비사이의 관계가 복잡하기 때문에 일정한 예측의 정확도를 기대할 수 없다. 이 연구에서는 다양한 배합조건에서 수행된 실내시험결과를 바탕으로 심층신경망 모델을 적용함으로써 경량혼합토의 일축압축강도를 예측하였다. 제안된 심층신경망 모델을 사용함으로써 설계 배합조건으로 구성된 경량혼합토의 일축압축강도 값을 합리적으로 산정할 수 있다.
AC-PDP에서 발광 휘도와 발광 효율의 개선은 매우 중요한 과제중의 하나이다. 높은 발광 휘도와 발광 효율을 위해선 VUV의 높은 발광 효율이 요구되어진다. 이 실험에서는 AC-PDP에서 Ne-Xe의 2원 혼합기체와 He-Ne-Xe의 3원 혼합기체의 VUV 발광 세기를 측정하였다. 기체 압력은 200 Torr, 300 Torr, 400 Torr, 500 Torr로 유지하였고, Xe 혼합비는 1%, 2%, 4%, 7%, 10%, 15%를 사용하였다. 진공자외선 발광 세기는 He-Ne-Xe의 3원 혼합기체가 Ne-Xe의 2원 혼합기체보다 발광 세기가 훨씬 높다는 것을 알 수 있었다. 그리고 Xe 함량이 증가함에 따라 공명선인 147 nm의 발광 세기는 Xe 혼합비가 약 10%까지는 증가하다가 10% 이후에는 포화되고, 반면 분자선인 173 nm은 Xe 함량과 가스 압력이 증가함에 따라 발광 세기가 증가하였다.
다변량 자료의 분포함수를 알고 있거나 추정할 수 있으면 다변량 경험분포함수를 정의할 수 있다. 이변량인 경우에는 계단그림과 분위그림을 사용하여 경험분포함수를 시각화할 수 있는데, 본 연구에서는 다변량인 경우에 경험분포함수를 정사각형에 표현할 수 있는 다변량 경험분포그림을 제안하였다. 여러 종류의 다변량 정규분포와 특정한 분포에 대하여 경험분포그림을 작성하고 특징을 살펴보니, 다양한 분산공분산행렬을 포함된 분포함수에 따라 경험분포그림이 민감하게 반응하는 것을 탐색하였다. 이를 바탕으로 경험분포함수를 구할 때 가정한 다변량 분포함수의 적합도 검정방법을 제안하였다. 대표적인 다섯 종류의 적합도 검정방법을 사용하고, 다양한 분포함수들에 대하여 각각의 검정통계량 기각역을 구하였다. 본 연구에서 얻은 기각역은 문헌에서 구할 수 있는 기각역과 큰 차이가 없음을 발견하였다. 그러므로 본 연구에서 제안한 적합도 검정방법을 문헌에서 제시한 기각역으로 쉽게 사용할 수 있는 장점이 있다.
희박 예혼합 가스터빈 연소기에서 배출되는 NOx, CO 와 같은 오염물질을 예측하기 위해서 화학반응기 네트워크 모델을 개발했다. 본 연구에서는 CHEMKIN 코드와 4 가지 NO 생성 메커니즘을 포함한 GRI 3.0 메탄-공기 연소 메커니즘을 이용해서 가스터빈의 부하조건을 변화시키며 NOx 및 CO 배출의 예측을 수행하였다. 모델의 검증을 위해서 계산된 결과를 모사연소기의 실험 데이터와 비교하였다. 여러부하조건에 따른 4 가지 NO 경로의 기여도를 조사하였다. 또한 인젝터의 질량유동 및 당량비의 불균일성이 NOx 배출이 끼치는 영향을 고찰하고 10ppm 이하의 저 NOx 연소기 개발을 위한 저감 방법을 제안했다.
희박예혼합 가스터빈 연소기에 대한 3 차원 RANS 해석을 수행하였으며 PCFM(Partially Premixed Coherent Flame Model) 화염면적밀도 생성항 상수의 보정을 통하여 희박연소조건을 모사하였다. PCFM 에서 계산된 화염면적밀도에 의해 층류 예혼합 화염의 전파를 예측하고 불균일하게 분포한 기연 가스의 물성을 평형 가정에 따라 예측하였다. 복사와 대류 열전달을 모사하기 위해 냉각 조건으로서 실험과의 비교를 통해 결정된 열유속을 적용하였다. 이러한 3 차원 해석 결과를 바탕으로 파일럿 노즐과 메인 노즐에 분배되는 연료량 비에 대한 민감도 조사를 수행하였으며 CRN(Chemical Reactor Network)을 구성하여 NOx 배출량을 예측하고 측정값과 비교 분석하였다.
점토광물을 혼합한 사료를 급여하여 발생한 우분을 토양에 혼합하여 14, 18, 22, $25^{\circ}C$로 배양하면서 토양 중에서의 질소의 변화과정을 추적하였다. 사료에 혼합한 점토광물은 벤토나이트, 지올라이트, 맥반석이었는데 CEC는 Bentonite> Zeolite > Pophyry로 맥반석은 세 점토광물 중 가장 낮은 값인 12.02이었다. 점토광물을 혼합한 사료 급여후에 배출된 분의 CEC는 Bentonite, Zeolite, Porphyry급여의 경우 147.5, 137.0, 114.0cmol/㎏로 점토광물이 혼합되지 않은 일반분의 107.5cmol/㎏보다 높은 수치를 나타냈다. 분과 토양을 혼합하여 $18^{\circ}C$이상의 온도에서 배양되면 8주후에는 처리구간의 차이가 적어져서 안정화되는 것으로 나타났다. 분 배양후 $NH_4\;^+-N$ 함량은 처리구별로 차이를 크게 보이지 않은 반면에 $NO_3-N$ 함량은 Zeolite > Bentonite > Porphyry > 일반분의 순으로 나타났다. 점토광물이 혼합된 분이 처리된 토양에서 NO₃^--N의 함량이 높게 유지된 것은 점토광물에 $NH_4\;^+-N$이 흡착되어 휘산 등에 의한 손실이 줄어들었기 때문이라고 판단된다.
수온자료는 다수의 첨두를 가진 분포형태를 보이고 있기 때문에 정규분포로 가정하는 경우 분석에 큰 오차가 수반된다. 본 연구에서는 쌍봉 분포함수 형태인 가우스 혼합분포 함수를 수온의 분포함수로 가정하여 최적매개변수를 추정하고, 추정된 최적 매개변수와 자료의 기본적인 통계정보(평균 및 분산 등)의 관계분석을 수행하였다. 또한 자료의 주 특성값인 평균, 표준편차, 왜곡도로부터 가우스 혼합분포 매개변수인, ${\alpha}_1$, ${\mu}_1$, ${\sigma}_1$, ${\alpha}_2$, ${\mu}_2$, ${\sigma}_2$를 산정하여 수온 자료의 빈도분포를 산정하는 추정공식을 개발하였다. 개발된 추정공식은 RMS 오차가 5% 정도로 관측 자료를 이용한 결과와 우수한 일치를 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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