본 논문에서는 인식 단위로서의 개개의 은닉 마코프 모델 (HMM: Hidden Markvo Model)에 대응하는 가중치를 도입하여 HMM출력 스코어는 HMM출력 확률과 HMM 가중치의 곱으로 표현된다고 가정하고 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법과 유사하게 HMM 가중치를 반복적으로 훈련하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 오인식 척도에 대해 차분 (delta) 계수를 정의하고 이를 이용하여 HMM 가중치를 반복하여 훈련하는 방법이다. 이러한 방법은 HMM 가중치의 합을 HMM 개수의 총합으로 제한함으로써 기존의 파라미터 추정 방법과 비터비 (Viterbi) 알고리즘에 큰 변화 없이 음성 인식에 효과적으로 적용될 수 있다. 제안된 방법은 기존의 분할 (segmental) 최소 분류 오류훈련 방법과 비교하여 추정하는 파라미터의 개수가 감소되었으며 훈련 모델의 최적 상태열을 이용한 경도 계산 과정이 포함되지 않음으로써 계산량을 효과적으로 단축할 수 있다. HMM가중치를 이용한 HMM기반의 음성 인식기의 성능 평가를 위해서 단독 숫자음 인식 실험을 실시하였다. 실험적 결과들은 HMM 확률 보정을 이용한 음성 인식 시스템이 베이스라인 시스템보다 음성 인식 성능이 더 우수함을 보여준다. 제안된 방법은 기존의 최소 분류 오류 훈련 방법에 비하여 구현하기 간편한 반면에 더욱 우수한 음성 인식 성능 향상을 보여준다.
다층퍼셉트론의 계층별 학습 방법의 하나인 Ergezinger 방법은 출력 노드가 1개로 구성되어 있고, 출력층의 가중치를 최소자승법으로 학습하기 때문에 출력층의 가중치에 조기포화 현상이 발생할 수 있다. 이런 조기 포화현상은 학습 시간과 수렴 속도에 장애가 된다. 따라서, 본 논문은 Ergezinger의 학습 방법을 출력층에서 벡터 형태로 학습할 수 있는 알고리즘으로 확대하고 학습 시간과수렴 속도를 개선하기 위해서 학습 상수를 도입한다. 학습상수는 은닉층 가중치 조정 시, 새로이 계산된 가중치와 기존 가중치의 상관 관계를 계산하여 학습 상수에 반영하는 가변적인 방법이다. 실험은 제안된 방법과 기존 방법의 비교를 위해서 iris 문제와 비선형 근사화 문제를 대상으로 실험하였다. 실험에서, 제안 방법은 기존 Ergezinger 방법보다 학습 시간과 수렴 속도에서 우수한 결과를 얻었으며, 상관 관계를 고려한 CPU time 측정에서도 제안한 방법이 기존 방법보다 약 35%의 시간을 절약할 수 있었다.
본 논문은 띠 결점을 줄이기 위해 MJBNM(Modified Jointly Blue Noise Mask)의 임계값 변조를 이용한 멀티토닝 방법을 제안한다. 멀티토닝에서 띠 결점은 출력레벨 근처에서 동일한 도트 분포를 가지기 때문에 부드러운 계조 영역에서의 불연속성과 인간 시각에 거슬리는 패턴을 만든다. 따라서 이러한 띠 결점을 줄이기 위해, 제안한 방법은 결점이 발생하는 출력레벨 근처에서 이웃 도트들을 도입함으로써 도트 분포를 재배열한다. 먼저 수학적인 설명으로 띠 결점의 원인을 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 채널간의 상관성과 색차를 고려한 MJBNM의 임계값 변조를 적용한다. 입력값에 따라 MJBNM의 최대, 최소 임계값이 각각 입력을 포함하는 이웃한 두 출력레벨보다 두 화소를 더 포함하도록 초기 임계값 범위를 선형적으로 조정한다. 이 입력이 띠 결점이 발생하는 출력레벨 근방에 위치할 경우, 출력은 도트 분포와 패턴을 결정하는 임계값 변조 인수에 따라 화소 대 화소의 비교로 이웃 출력레벨 중의 하나의 값으로 결정된다. 이 때 조정된 임계값이 두 출력레벨과 최대, 최소 임계값 사이에 존재하면 그 위치에 이웃 도트들을 찍어서 띠 결점을 줄이게 된다. 그렇지 않은 경우, 일반적인 멀티토닝 기법이 적용된다. 그 결과 제안한 방법이 효과적으로 출력레벨 근처에서의 띠 결점을 줄일 수 있었다. 결과 평가는 gray ramp 영상에서 명암도에 따른 HVS-WRMSE 비교와 color ramp 영상에서의 S-CIELAB 색차를 비교하였다.
논리형 집적회로의 내부 결함을 검증하기 위해서는 설정된 초기 값을 전파하여 최종 출력 단에 나타난 값과 결함이 없을 경우의 출력 값을 비교함으로써 검증할 수 있다. 입력 단자의 수가 N인 회로에서 모든 내부신호 선의 결함을 검출하기 위해서는 최대 2N개의초기 입력 값들로 구성된 검증 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 다 출력회로에서 2N개의 입력 패턴 중, 모든 신호선의 결함을 검출 할 수 있는 최소의 입력패턴 집합을 빠르고 정확하게 생성하기 위한 방법으로 다 출력회로를 출력과 연관된 세부회로로 분리하여 각각 검증함으로써 탐색공간을 줄이는 방법을 제안한다. 이는 입력 패턴의 길이가 상대적으로 줄어들 뿐 아니라 관련이 없는 신호 선을 탐색하지 않으므로 검증 패턴 생성 시간이 감소함으로써기존의 패턴 생성 알고리즘보다 효과적인 검증 패턴의 생성이 가능하다.
액정 디스플레이의 백라이트에 사용되는 냉음극 방전램프(CCFL: Cold Cathode Fluorescent Lamp) 구동 인버터의 설계함에 있어 압전 변압기(Piezoelectric Transformer)를 사용하였으며, 파라미터 선정 및 최적화를 하여 실험을 통해 검증하였다. 적용한 압전 인버터로는 푸시-풀(Push-pull)과 하프-브리지(Half-bridge) 회로이며, 휘도 제어기법으로는 아날로그(Analog)와 버스트(Burst) 방법을 사용하였다. 푸시-풀 인버터의 경우 아날로그 제어방식으로 제어전압 2.5-4.5V에서 출력전류 1-6mA(최소)로 휘도 0-100$\%$ 특성을 보였다. 입출력 효율로 18.6(최소)-90.3(최대)$\%$를 얻었으며, 버스트 제어방식에서는 듀티비 50-5$\%$에서 1-6mA의 제어 성능을 보였다. 인버터의 입출력 효율은 13.6(최소)-82.1(최대)$\%$를 얻었다.
액정 디스플레이의 백라이트에 사용되는 냉음극 방전램프(CCFL: Cold Cathode Fluorescent Lamp) 구동 인버터의 설계함에 있어 압전 변압기(Piezoelectric Transformer)를 사용하였으며, 파라미터 선정 및 최적화를 하여 실험을 통해 검증하였다. 적용한 압전 인버터로는 푸시-풀(Push-pull)과 하프-브리지(Half-bridge) 회로이며, 휘도 제어기법으로는 아날로그(Analog)와 버스트(Burst) 방법을 사용하였다. 푸시-풀 인버터의 경우 아날로그 제어방식으로 제어전압 2.5-4.5V에서 출력전류 1-6mA(최소)로 휘도 $0-100\%$ 특성을 보였다. 입출력 효율로 18.6(최소)-90.3(최대)$\%$를 얻었으며, 버스트 제어방식에서는 듀티비 $5-50\%$에서 1-6mA의 제어성능을 보였다. 인버터의 입출력 효율은 13.6(최소)-82.1(최대)$\%$를 얻었다.
복잡한 시스템의 설계 또는 연구에서 무엇보다도 중요한 것은 조합설계의 원리를 완전해 이해하는데 있으며 여기서 기술한 조합개폐회로이론은 그 기초가 된다. 조합논리회로란, 출력이 입력의 현재상태에만 전적으로 종속되는 회로를 의미한다. 조합설계의 주목적은 최소수의 소자로 우리가 원하는 개폐특성을 실현하는 회로를 설계할 수 있는 능력을 부여하는데 있다. 이 장에서는 논리함수, 논리식의 표현형식, 논리식의 간단화 및 이들 기법이 실지 조합개폐회로의 설계에 어떻게 적용되는가를 실례를 통하여 기술한다.
본 논문은 독립형 마이크로그리드 환경에서의 신재생에너지원의 출력 안정화 및 디젤발전기의 최소 사용을 통한 경제적인 운영을 위해 필요한 ESS(Energy Storage System)의 도입을 위한 용량 산정 및 SOC에 따른 충/방전 알고리즘을 제안한다. 제안한 산정 알고리즘을 통해 도서지역의 독립형 마이크로그리드의 데이터를 활용하여 ESS 용량을 산정하고, 이에 대한 효과를 검증한다.
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
본 논문은 고장 감내형 셔플스위치망에서 단순스위치의 고장에 따른 교환시스템의 성능저하를 특성화하기 위한 연결성 관련 신뢰성 척도를 다루고 있다. 상호 연결 가능한 평균 입출력 쌍의 수, 최소한 한 개 이상의 출력으로 연결 가능한 평균 입력의 수, 그리고 한 개 이상의 출력과 연결된 입력으로부터 실제 연결 가능한 평균 출력의 수를 연결성 척도로 고려한다. 단일경로 SEN과 이를 고장 감내화시킨 SEN+ 및 INDRA망에 대해 언급된 세가지 연결성 척도에 대한 평가방법을 제시한다. 이를 바탕으로 수치실험을 통한 망들의 비교, 분석이 이루어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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