음성 인식에 신경망 모델을 적용하는 많은 연구들이 있었지만, 주된 관심은 음성인식에 적합한 구조와 학습 방법이었다. 그러나 음성인식에 신경망 모델을 적용한 시스템의 효율 향상은 모델 자체의 구조뿐 아니라, 신경망 모델의 입력으로 어떤 음성 파라미터를 사용하는가에 따라서도 큰 영향을 받는다. 본 논문은 기존 음성인식에 신경망 모델을 적용한 많은 연구들에서 사용한 음성 파라미터를 살펴보고, 대표적인 음성 파라미터 6개를 선정하여, 같은 데이타와 같은 신경망 모델 하에서 어떻게 성능이 달라지는지를 분석한다. 인식 실험에 있어서는 한국어 파열음 9개에 대한 8개 데이터 집합과 모음 8개에 대한 18개 데이터 집합을 음성 파라미터로 하고 신경망 모델은 순환 신경망 모델을 사용하여 노드의 수를 일정하게 한뒤 다양한 입력 파라미터의 성능을 비교하였다. 그 결과 선형 예측 계수로부터 얻어진 delta cepstrum의 음성 파라미터가 가장 좋은 성능을 보였으며 이때 인식률은 같은 학습 데이터에 대해 파열음 100.0%, 모음 95.1%이었다.
최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할 학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.
두개의 영상을 정합하는 것은 컴퓨터 비젼분야의 기본적인 과정 중의 한가지이다. 본 논문에서는 영상에서 간결하면서 많은 정보를 가지고 있는 선형특징들을 이용하여 회전각도와 위치변화에 관계없이 영상을 정합하는 방법을 제안한다. 영상에서 edge성분들을 추출하여 구조체로 구성하고 이를 이용하여 Hough공간에서 최대로 누적되는 변환 파라미터들을 추정하고, 후보 파라미터들에 대하여 다시 최적의 정합조건을 가지는 파라미터를 Hough기법을 사용하여 결정한다. 많은 연산양이 요구되기 때문에 전처리 과정을 사용하여 정확하고 빠른 정합을 유도한다
본 고에서는 광통신 시스템 송신단에 영향을 주는 파라미터를 분류하고 기술하였다. 광통신 시스템을 안정적으로 운영하기 위해서는 성능 관련 파라미터에 대한 기준값을 정해야 한다. 본 고에서는 송신단의 기준 파라미터로 평균결합전력을 선정하고 이 값에 영향을 주는 요인들을 분석했으며, ITU-T에서 권고한 평균결합전력값을 분석하였다. 또한 측정기를 이용하여 실제로 평균결합전력을 측정하는 방법에 대해서도 기술하였다.
서브밴드 분리에 의한 에코확산 오디오 워터마킹법은 호스트 신호를 특정 주파수 대역으로 분리하고, MPEG 심리음향 모델을 이용하여 각 대역별로 삽입되는 워터마크의 파워를 파라미터 설정 함수에 의하여 설정한다. 여기서, 본 방법의 강인성과 비지각성을 좌우하는 것은 파라미터 설정 함수가 된다. 따라서, 본 연구에서는 최대의 강인성과 최소의 음질 열화를 구현하기 위하여 청취실험을 실시하여 최적의 파라미터 설정 함수 설정방법에 대한 검토를 수행하였다.
본 논문에서는 유도전동기의 지속적 구동에 의한 파라미터값의 변화에 따른 간접벡터제어의 성능비교에 대한 연구를 하였다. 파라미터 값의 변화에 따라 제어성능이 어떻게 변화하는지를 모의실험을 통해 확인하고자 하였다. 변화는 2.2kW의 정격 출력을 갖는 유도전동기 구동시스템을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 음성인식과 온라인 필기인식에서 우수한 성능을 보이는 은닉 마르코프(HMM)의 모델링의 문제점을 다룬다. HMM은 파라미터의 수가 클수록 자기 데이터에 대해 잘 모델링하는 특징으로 음성인식과 온라인 필기인식등에서 많이 쓰이고 있다. 그러나 그러한 특징으로 인해 해당 클래스 데이터가 아닌 다른 클래스 데이터에 대해서도 파라미터의 수가 클수록 잘 모델링하는 단점이 나타났다. 이에 본 연구에서는 대상 데이터를 분석하여 state의 수와 mixture의 수를 조정하여 가장 적절한 HMM의 구조의 파라미터를 구하는 가능성을 본다.
본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 모델예측제어에 관한 연구이다. 모델예측제어는 시스템의 모델링을 통한 최적의 성능을 제공하는 제어기법으로 PI 제어보다 빠른 동특성을 갖지만, 정확한 파라미터 값이 요구된다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 오차가 3상 T-type 3-레벨 인버터의 예측제어에서 어떤 영향을 주는지 알아보고 출력 파형을 분석한다.
본 논문에서는 플랜트를 제어하는데 있어 광범위하게 사용되는 PD제어기의 파라미터를 결정하는 문제에 대한 연구를 하였다. 파라미터 결정 방법으로는 최근 최적화 문제에 많이 적용되고 있는 새로운 방법인 유전자 알고리즘을 사용하였다. 또한 이렇게 정해진 파라미터를 사용하여 이를 도립진자(Inverted Pendulum)에 적용하였고 도립진자의 응답특성을 분석, 고찰함으로써 PD제어기의 성능을 평가.확인하고 이 문제에 적용된 유전자 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
LIGBT의 전압-전류 특성을 디자인 파라미터와 공정 파라미터를 포함한 SPICE Simulation으로 확인하였다. 중요한 파라미터는 p-body와 n$^{-}$층 그리고 p$^{+}$ 애노드로 구성된 pnp bipolar transistor의 수평전류이득이었다. 이 전류 이득은 Ebers-Moll등식으로 얻었다. LIGBT의 On 저항은 채절 저항(R$_{E}$ )과 인가된 게이트 전압에 종속되는 유효 벌크 저항(R2)으로 구성되며 On 저항의 해석과 모델링은 디바이스의 디자인 조건을 최적화하기 위해서 기하학적 구조와 도핑 프로파일에 따른 물리적 특성으로부터 전개하여 특성해석을 위한 모델링을 실시하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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