최근 들어, 음향 이벤트 검출을 위하여 CRNN(: Convolutional Recurrent Neural Network) 구조에 기반 한 평균-교사 모델이 대표적으로 사용되고 있다. 평균-교사 모델은 두 개의 병렬 형태의 CRNN을 가진 구조이며, 이들의 출력들의 일치성을 학습 기준으로 사용함으로서 약-전사 레이블(label)과 비-전사 레이블 음향 데이터에 대해서도 효과적인 학습이 가능하다. 본 연구에서는 최신의 평균-교사 모델에 로그-멜 스펙트럼에 대한 차분 특징을 추가적으로 사용함으로서 보다 나은 성능을 이루고자 하였다. DCASE 2018/2019 Challenge Task 4용 학습 및 테스트 데이터를 이용한 음향 이벤트 검출 실험에서 제안된 차분특징을 이용한 평균-교사모델은 기존의 방식에 비해서 최대 8.1%의 상대적 ER(: Error Rate)의 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 운전 단계중의 상용소프트웨어 성장활용을 설명한 수 있고 또 현장 고장 데이타로부터 활용성장을 예측하는데 관계되는 인자를 결합할 수 있는 새로운 모델을 개발한다. 이 모델은 상용 소프트웨어의 실제 황용이 시간의 멱수 함수로 나타난다는 가정으로부터 생기는 웨이블 분포에 근거한다. 선형신뢰도모델은 잔여결함의 평균크기와 작업량이 일정하고 겉보기 결함밀도가 실제 결함밀도와 동일하다는 가정 하에 유도된다. 기하학적모델은 결함을 수정함에 따라 평균결합크기가 기하학적으로 감소한다는 가정에 있어서 파이가 있다. 한편, Rayleigh모델은 잔여 결함의 평균크기가 시간에 따라 선형적으로 감소한다는 가정에 있어서 차이가 있다. 본 논문에서는 소프트웨어의 신뢰도 요인의 거동을 가정하여 이러한 다양성을 수용하기 위한 모델링을 하였다.
동합금 Elbrodur-NIB 재질에 대해 평균응력을 포함한 응력제어시험을 수행하였으며, 그 결과 라체팅 거동에 응력진폭, 평균응력, 응력속도가 어떠한 영향을 주는지에 대해 시험을 통해 알 수 있었다. 라체팅 변형률은 같은 평균응력에서 응력진폭이 증가할수록, 또한 같은 응력진폭에서 평균응력이 증가함에 따라 같이 증가하는 것을 볼 수 있었다. 그러나, 응력속도가 증가함에 따라 라체팅 변형률은 감소하는 것을 알 수 있었다. $10^2-10^5$ 영역에서 3가지 평균응력을 포함한 피로수명예측모델을 검토하였으며, 그 결과 Smith-Watson-Topper가 제안한 모델과 Walker가 제안한 모델이 매우 신뢰성 있는 결과를 보여주었다.
지난 100년간(1996~2005년)의 전지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였고 이러한 온도 상승은 온실효과의 영향으로 파악되고 있으며, 장래에는 이러한 상승 경향이 가속화되어 진행될 것으로 예측되고 있다(IPCC 2014; Baek et al 2011). 전지구 기온 상승은 극한 해수면 증가 및 호우 빈도와 평균 강수량 증가로 나타나며, 이로 인한 상당한 홍수 및 침수피해 가능성이 나타나고 있어 이에 대한 선제적 대응책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 GCMs 모델별 연 최대 일 강수량을 추출하여 정상성 및 비정상성 빈도분석을 수행하고 빈도별 확률강수량을 산정하였다. 정상성 및 비정상성 분석을 위해 모델별 연최대치 일강우 자료를 산정하고, 모델별 경향성 검정을 수행하였다. 또한 각 모델별로 2021년부터 30년을 기준으로 1개년씩 자료이동을 통해 30세트를 구성하고, 각 세트별 80mm 이상의 강우의 평균 발생횟수 및 여름철(6월~9월) 평균 강우 총량의 산정을 통해 순위 도출에 적용하였다. 경향성 검정 및 순위도출 결과를 토대로 8개 GCMs 자료 중에서 4개의 GCMs를 선정하였고, 시나리오별 세트구성에 따른 연 최대 일 강우량의 평균 및 Gumbel 분포형의 위치 및 축척매개변수를 산정하였으며, 이를 토대로 서울지역을 대상으로 위치 및 축척 매개변수 추정에 따른 비정상성 빈도분석을 수행하였다.
고 전계하에서 수직 및 수평 전계의 영향을 고려할 수 있는 Hewlett-Packard 이동도 모델을 구현하였다. HP 이동도 모델은 BANDIS에 구현되었다. 구현된 HP이동도 모델을 검증하기 위해 N-MOSFET과 P-MOSFET에 대해 모의실험을 수행하여 MEDICI와 비교한 결과, 드레인 전압-드레인 전류는 5% 이내의 최대 상대 오차를 보였고 전위 분포는 5% 이내의 최대 상대오차를 보였다. MEDICI에서는 1회 수렴을 하기위해 평균 4.6회 이하의 행렬 연산이 필요한 반면 BANDIS에서는 평균 4.3회 이하의 행렬 연산이 필요하다.
상태 공간 평균화 모델은 강압형, 승압형 및 승 강압형 DC/DC 컨버터에 적용이 가능하며, 특별한 계산이 필요 없는 높은 정밀도가 증명된 모델이다. 이러한 모델은 전류연속모드(CCM) DC/DC 컨버터에서 확립되었으며, 본 논문에서는 컨버터의 전류연속모드(CCM) 모델로부터 의미 있는 결론을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 스위치 평균모델을 이용한 DC/ DC 컨버터의 전류불연속모드(DCM) 모델링 및 임계특성에 관하여 논하였다. 스위치 평균 모델은 전류연속모드(CCM)와 전류불연속모드(DCM) 사이의 DC/DC 컨버터의 경계 조건에 대한 모델로부터 유추할 수 있으며, 시뮬레이션과 실험에 의해서 스위치의 평균 모델의 주파수 응답 특성을 예측할 수 있었다. 본 연구에서는 MOSFET를 사용하여 입력전압 15[V], 출력전압 24[V], 출력전력 24[W]급 시스템을 제작하여 실험하였다.
현재 인터넷에서는 객체를 전송하기 위해 HTTP over TCP가 사용된다. SCTP는 TCP의 문제점을 보완하기 위해 제안된 프로토콜로 개별적인 스트림을 이용하여 데이터를 전송하므로 웹 객체의 평균 응답 시간을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 HTTP over SCTP의 평균 응답 시간을 추정하는 해석적 모델을 개발함으로써 TCP에 대한 SCTP의 효과를 추정하고자 한다. TCP 지연을 구하기 위한 기존의 해석적 모델이 주로 유선 환경을 가정한데 비해, 본 연구에서 제안하는 모델은 다중 패킷 손실이 발생하고, 빠른 재전송이 가능하지 않은 무선 환경을 가정한다. 추정된 평균 응답 시간은 실제 웹 응용을 개발할 때, 종단 사용자의 서비스 품질을 만족시키기 위한 사전 벤치마크로 사용될 수 있다. 추정 모델의 타당성을 검증하기 위해 테스트베드 상에서 성능 실험을 수행한 결과, 모델과 실험결과의 차이가 평균 6% 이내로 매우 작으며, 동시에 HTTP over SCTP의 평균 전송 시간이 HTTP over TCP의 평균 전송 시간보다 작은 것으로 확인되었다.
GNSS를 이용한 가강수량 복원에 있어서 가중 평균 기온과 더불어 천정 건조 지연 모델은 가강수량의 정확도에 중요한 매개변수 중 하나이다. 천정 습윤 지연은 천정 건조 지연 모델의 오차가 축적되는 경향을 가지고 있으므로, 천정 건조 지연의 편의량은 GNSS 가강수량의 정확도에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 Saastamoinen, Hopfield 및 Black의 세 가지 천정 건조 지연 모델을 이용하여 GNSS 가강수량을 산출하고 라디오존데 가강수량과의 정확도를 비교하였다. 그리고 이 과정에서 가강수량 산출에 필요한 가중 평균 기온을 한국형 가중 평균 기온 모델과 라디오존데로부터 실제로 관측한 가중 평균 기온을 각각 적용하여 다르게 평가하였다. 이를 위해 국내 상시관측소 5개소의 1년 분량의 GNSS 관측데이터를 취득한 후 천정 건조 지연 모델별로 가강수량을 산출하고 정밀도를 분석하였다. 분석 결과, 한국형 가중 평균 기온 모델에 기반하여 복원한 GNSS 가강수량이 라디오존데의 가중 평균 기온을 적용한 것보다 편의량이 작은 것으로 확인되었다. 또한, GNSS 기상에서 널리 적용하고 있는 Saastamoinen 모델은 우리나라 관측소의 위도나 고도에 의한 편의량이 발생하여 가장 유효한 모델이 아닐 가능성이 있음을 확인하였다.
강우의 관측망 확장과 위성 자료 및 기후 모델을 이용한 격자 단위자료가 개발 및 보급됨에 따라 다양한 자료의 분야별 활용성에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 지역 기후 모델 산출물의 오차 보정을 위한 격자 관측자료의 활용성을 평가하였다. 또한 통합 분포형 수문모델을 이용하여, 보정한 기후모델 결과의 수문 모의를 위한 기후 입력 자료로써의 적합성을 검토하였다. 보정된 결과는 각 관측자료의 월별 평균 강우량과 공간 분포를 비교적 잘 재현하였다. 한편 연강우량 시계열에 있어 그 양상은 잘 재현된 가운데 보정되지 않은 오차를 일부 포함하는 것으로 나타났다. 이는 점 관측자료로부터 추정된 시험 지역내 172개 소유역에 대한 일평균 강우량 자료와 비교해 볼 때 관측자료의 형식이나 정확성보다 기후모델의 불확실성에 기인하는 것으로 판단된다. 수문 모의 결과, 격자 자료를 이용하여 보정한 강우 입력자료는 수문 모델의 검보정에 이용된 소유역 단위 강우 자료를 이용한 결과에 상응하는 활용성을 보여주었다. 또한 강우의 공간 분포를 고려하지 않고, 시험유역 전체에 대한 평균 강우량을 입력 자료로 이용한 결과를 통해 기후 자료의 공간 분포와 관측 밀도의 중요성을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위하여 DNN(Deep Neural Network) 기반의 잡음 오염 함수 예측을 이용한 음향 모델 적응 기법을 제안한다. 깨끗한 음성과 잡음 정보를 입력으로 하고 오염된 음성에 대한 특징 벡터를 출력으로 하는 DNN을 학습하여 비선형 관계를 갖는 잡음 오염 함수를 예측한다. 예측된 잡음 오염 함수를 음향모델의 평균 벡터에 적용하여 잡음 환경에 적응된 음향 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 모델 적응 기법이 기존의 전처리, 모델 적응 기법에 비해 일치, 불일치 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 불일치 잡음 환경에서 평균 오류율이 15.87 %의 상대 향상률을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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