컴퓨터 네트워크에서 단방향 지연을 추정하는 것은 해결하기 어려운 문제다. 단방향 지연 시간을 정확하게 추정하는 것은 이 값이 네트워크 성능과 이를 이용한 웅용의 설계에 매우 중요한 역할을 담당하기 때문에 필수적으로 해결 해야 할 문제이기도 하다. RTT (Round Trip Time)가 자주 이러한 지연시간의 근사값으로 사용되곤 하지만 이 값이 순방향과 역방향의 지연 시간의 합이기 때문에 실제 단 방향지연 시간과는 큰 차이를 보이는 경우가 많다. 단방향 지연을 정확하게 추정하기 위해 이 논문에서는 분석적으로 순방향과 역방향 지연 시간을 유도해낼 수 있는 새로운 방법을 제안한다 그리고 이를 바탕으로 비대칭 네트워크에서 TCP의 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다. 본 논문의 핵심은 논문에서 제안 단방향 지연 시간 추정 기법이 RTT 추정 기법보다 정확하여 이를 이용한 TCP가초기 시작에서 네트워크의 가용 량을 보다 빨리 찾아내도록 할 수 있다는 것이다. RTT는 순방향과 역방향의 합이기 때문에 RTT에 기반을 둔 어떤 프로토콜에도 본 논문에서 제시된 방법이 적용될 수 있다.
본 논문은 파라미터 변동에 잘 적응하며 강인한 영구자석 동기전동기의 위치센서 없는 센서리스 제어를 위해 개선된 슬라이딩 모드 관측기에 고정자 저항 추정기능을 추가한 새로운 슬라이딩 모드 적응 관측기를 제안한다. 제안된 관측기는 개선된 슬라이딩 모드 관측기를 사용함으로써 기존의 슬라이딩 모드 관측기에서 채터링(Chattering) 문제 해결을 위해 저역통과필터(Low-pass filter)의 사용 및 추가적인 회전자의 위치보상은 Sigmoid 함수를 스위칭 함수로 사용하므로 제거 할 수가 있다. 또한 고정자 저항 추정기능을 추가하여 센서리스 운행 중 환경적 요인으로 인한 고정자 저항값의 변동이나 초기에 고정자 저항값을 잘못 알고 있더라도 빠른 적응을 통해서 추정오차를 절감시켜 전동기의 속도추정 성능을 향상시킬수 있다. 또한 기존의 적응 슬라이딩 모드 관측기에서의 적분연산을 줄임으로써 제어시스템의 성능을 개선시켰다 제안된 관측기의 안정성은 Lyapunov 후보 함수를 이용하여 관측기의 이득을 설정함으로써 검증하였으며 관측기의 성능은 시뮬레이션을 통한 실험을 통하여 그 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 혼합된 입력음성신호들을 분리하기 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 주파수영역 ICA 블라인드 음원분리 방법을 제안한다. 음성신호가 지연 혼합되어 입력되더라도 신호와 잡음을 분리하기 위한 분리행렬이 최적해로 수렴할 수 있도록 입력신호의 상호상관도를 이용하여 지연 혼합의 초기 지연값을 결정하는 방법을 제안한다. 그리고 계산량을 줄이기 위하여 주파수영역 블라인드 음원분리 알고리즘을 채용한다. 본 논문에서 제안하는 블라인드 음원분리 방법의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 확인한다.
본 연구에서는 년 최대 홍수량의 발생에 대한 대안으로 사용하는 PMF 추정에 관한 내용을 중심으로 분석하고자 한다. PMF를 산정하는 매개변수 도달시간(Time of concentration, TC)과 저류상수(Storage constant, K), 유출곡선번호(Runoff curve number, CN), 감수상수(Recession constant, RC), 초기손실(Initial loss, IL), 초기기저유량(Initial base flow, IBF), Threshold(TQ)들 중 CN값을 고정 하였을 때와 고정하지 않았을 때로 나눠 산정된 각각의 PMF와 기 발표된 PMF와 상호비교 분석을 통해 신뢰성 있는 분석방법을 제시하였다.
모집단 단위들이 희박하게 존재하고 접근하기 어려운 경우에 적용하는 적응추출설계에서의 추출과정은 관심변수의 관측값에 의존한다. 동일한 표본크기에서 적응집락추출의 추정량은 단순임의추출의 추정량에 비해 효율이 더 좋다 적응추출에서 Rao-blackwell의 정리를 적용하여 Murthy의 추정량의 형태로 수정한 한센-휴비_(HH) 추정량과 호르비_-톰슨 (HT) 추정량은 기존의 추정량에 비해 작은 분산을 가진다. 본 연구는 초기표본을 바꿔가면서 기대표본크기와 적응추출의 표본크기 하의 단순임의추출의 추정량과 적응추출의 추정량의 효율을 비교하였다.
이 논문에서는 부하전류의 크기에 따라 시시각각 변하는 매입형 영구자석 동기전동기의 d, q 축 인덕턴스를 실시간으로 추정해 제어에 반영시킬 수 있는 방법을 제안했다. 정지상태에서 초기 기동에 필요한 인덕턴스 값을 추정해도 운전시 부하전류의 크기에 따라 인덕턴스가 변하기 때문에 모든 영역에서 같은 인덕턴스 값을 적용하면 성능을 제대로 내기 어렵다. 이 논문에서는 인덕턴스 오차에 따라 발생되는 지령전압과 계산전압의 차이를 이용해 이를 실시간으로 보정함으로써 부하 성능을 개선할 수 있다는 사실을 확인했다.
수치예보모델의 예측 바람장은 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에서 추적 정확도 향상이나 계산 시간 단축을 위해 초기 추정치로 사용된다. 대기운동벡터는 수치예보모델의 자료동화 시 활용가치가 높다고 알려졌으나, 초기 추정치로 사용된 수치예보모델 바람장이 대기운동벡터의 검증 과정에 참 값으로 사용된다는 모순이 있다. 이를 해결하기 위해서는 수치예보모델로부터 독립적인 초기 추정치가 필요하다. 본 연구에서는 Lucas and Kanade 옵티컬 플로우 방법을 적용하여 바람장을 도출한 후 이를 초기 추정치로 사용함으로써 표적 추적과정에서의 모델 의존성을 제거하고 계산 속도를 향상시키고자 하였다. 대기운동벡터 산출에는 2015년 8월 18일 ~ 9월 5일 00, 06, 12, 18시 동안의 정지궤도 위성 Himawari-8/AHI의 14번 채널 Level 1B 자료를 사용하였다. 옵티컬 플로우 방법이 대기운동벡터 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여 다음과 같은 세가지 방법으로 교차 검증을 수행 하였다. (1) 초기 추정치 없이, (2) KMA/UM 예보바람장을 초기 추정치로 사용하여, 그리고 (3) 옵티컬 플로우 방법으로 계산된 바람장을 초기 추정치로 사용하여 대기운동벡터를 산출하고 ECMWF ERA-Interim 재분석장과 비교 검증한 결과, 옵티컬 플로우 기반 바람장을 초기 추정치로 사용한 경우에 가장 높은 정밀도를 보였다(RMSVD: 5.296-5.804 ms-1). 계산 속도는 초기 추정치를 사용하지 않은 경우에 가장 느렸고, 나머지 테스트는 유사한 속도를 보였다. 그러므로 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에 옵티컬 플로우 방법을 적용하면, 모델 의존성 없는 고품질 바람벡터의 산출이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 Liu 등의 학습 알고리즘과 Wu와 Zhang의 초기 가중값의 범위 설정, 그리고 Gunaseeli와 Karthikeyan의 초기 가중값에 관한 연구 결과를 이용하여 일반화 네트워크를 구할 수 있는 개선된 학습을 제안하고, 최적화된 신경망 학습률들을 이용하여 개선된 학습 과정의 학습효율등을 비교해 본다. 제시된 알고리즘을 이용한 학습에서 학습 초기에는 가장 단순한 학습 패턴과 은닉층으로부터 학습을 시작한다. 신경망 학습과정 중에 지역 최소값에 수렴되는 경우에는 가중값 범위 조정을 통하여 지역 최소값 문제를 해결하고, 지역 최소값으로부터 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 하나씩 추가하면서 학습한다. 각 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기 가중값의 선택은 이차계획법을 이용한 최적 처리절차를 이용한다. 최적 처리절차는 은닉층의 노드가 추가된 후의 새로운 네트워크에서 학습회수를 단순히 증가시키지 않아도 주어진 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다. 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면서 초기 가중값들에 관한 기존 연구들을 적용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 일반화 네트워크로 추정할 수 있게 된다. 이러한 학습률들을 변화시키는 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와의 학습 효율을 비교하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.
수문자료는 국가적으로 중요한 자료로서 이에 대한 품질관리가 반드시 필요하다. 이에 우리나라 국토교통부에서는 국가 수문자료 품질관리시스템을 구축하여 실시간으로 수집되는 수문자료의 품질을 관리하고 있다. 국가 수문자료 품질관리시스템에서 사용되는 수문자료 자동점검기준은 실시간으로 수집되는 수문자료의 상태를 구분하기 위한 점검방법에서 설정한 기준 값을 말하며, 특히 수문자료의 오류 추출을 자동화하는데 핵심적인 역할을 하는 값이다. 해당 값은 점검 방법에 따라 다른 형태를 갖고 있으며, 관측소의 관측특성과 밀접한 연관이 있어 실무에서는 기존 관측자료의 통계적인 특성을 이용해 초기값을 추정하고 이후 관측자료들에 대한 실제 품질 판정을 기준으로 실제 상황을 고려하여 주기적으로 관리자가 수작업에 의해 시행착오법으로 보정하는 방법을 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 국가 수문자료 품질관리시스템에서 활용하고 있는 수문자료 자동점검기준을 대상으로 기존에 수작업으로 진행되던 자동점검기준의 보정을 자동화할 수 있는 평가지표와 평가 알고리즘을 개발하였으며, 이를 실제 자료에 적용하였다. 개발된 알고리즘은 그림1과 같은 추정 이상치 집합과 실제 이상치 집합의 상관관계를 이용하여 두 집합의 교집합인 A를 증가시키는 구조이다. 이를 이용해 자동점검기준의 적중률을 향상시킬 수 있었으며, 향후 실무에 적용될 경우 수문자료 자동점검기준을 신속하고 적절하게 보정함으로써 수문자료 품질관리업무의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 양방향 움직임 보상에 의한 필드 보간(bi-directional motion-compensated field interpolation) 방법을 사용한 효과적인 디인터레이싱(de-interlacing) 기법을 제안한다. 움직임 추정(motion estimation)을 이용한 일반적인 디인터레이싱 기법은 서로 다른 샘플링 격자(sampling grid) 관계인 연속한 두 필드(field)들간의 움직임 추정을 위해 line average 같은 비교적 간단한 형태의 디인터레이싱 기법이 선행된다. 그러나, 제안한 방법은 보간할 필드(the interpolated field)의 전후 필드들의 같은 샘플링 관계인 존재하는 스캔 라인(the existing scan line)들 사이에서만 움직임 추정이 이루어지므로 구현이 용이하다. 이때 구해진 움직임 벡터는 양방향 움직임 추정을 위한 초기 값으로 사용되어 진다. 제안한 알고리듬은 기존의 움직임 정보를 이용한 기법에 비해 구현이 용이하며, 카메라 움직임이 있는 panning, zooming 영상에 특히 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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