본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 본 시스템은 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 배경잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성신호를 강조한다. 배경잡음에 의하여 열화된 음성신호는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명하며, 제안한 시스템이 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 배경잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
리프팅 기법을 사용하지 않고 최악의 경우에 대한 등가 이산화 절차를 통하여 샘플치 $H{\infty}$ 문제를 다루었다. 이산 문제 특성화를 유도하기 위해서 표준 선형 2차 이론의 결과를 이용하였다. 제안한 방법은 한 번의 행렬 지수함수 풀이만을 필요로 하므로 리프팅 기법에 비해 매우 간단하지만, 리프팅 기법을 사용하여 구한 샘플치 $H{\infty}$ 최적 제어기와의 성능차이가 거의 없었다. 또한, 제안한 방법을 도립진자 모델에 적용하였다
본 논문은 시간지연을 갖는 이산 비선형 시스템에 대한 점근적 안정화 및 $H_{\infty}$ 성능을 갖는 퍼지 제어기 설계 방법을 제안한다. 시간지연을 갖는 이산 Takagi-Sugeno 퍼지 모델에 대한 점근적 안정화 및 $H_{\infty}$ 성능을 만족하는 제어기 존재조건을 선형행렬부등식으로 나타낸다. 리아프노프 함수에 조정파라미터를 도입함으로써 제어기 존재조건을 조정파라미터를 포함하는 선형행렬 부등식으로 나타낸다. 선형행렬부등식에 있는 조정 파라미터를 조정함으로써 시스템의 응답속도 및 오버슈트 등의 동적 성능을 개선시킬 수 있다.
용액공정이 가능한 5 nm 정도의 입경을 가지는 이산화티탄 단분산 나노졸을 솔-젤법을 통하여 합성하였다. 결정성 이산화티탄 나노졸의 저온 스핀코팅 공정을 통하여, 거친 표면을 가지는 FTO 투명전극 기판에 블록킹층을 형성하였다. 이산화티탄 나노졸을 블록킹층에 코팅을 함으로써 거친 FTO 표면을 점진적으로 완만하게 할 수 있었다. 1, 2.5, 5, 및 10 중량%의 결정성 이산화티탄 나노 졸을 FTO 투명전극 기판에 스핀코팅하여 29, 38, 62 및 226 nm 두께의 이산화티탄 블록킹층을 형성할 수 있었다. 5 및 10 중량%의 결정성 이산화티탄 나노 졸의 경우 제곱평균 48.7 nm의 표면조도를 가지는 FTO의 투명전극 표면을 효과적으로 평탄화할 수 있었으며 이로 인해 1차원 형태의 산화아연 나노막대를 효과적으로 기판에 수직으로 배향할 수 있었다.
이산화황 흡수 수용액이 다공성 분리막 접촉기를 연속적으로 순환하는 시스템에서 다양한 운전변수에 따른 이산화황의 분리 효율을 고찰하였다. 공급 기체로는 이산화황/공기 혼합 기체를 사용하였으며 흡수제로는 $Na_2SO_3$ 수용액을 사용하였다. 운전 변수들인 흡수제 농도와 공급 기체 내의 이산화황 농도, 분리막 재질, 흡수제 유속 변화에 따른 분리 효율에 대한 영향을 확인하고자 하였다. 흡수제의 농도 0.05 M에서 0.2 M로 증가할수록 이산화황 제거 효율은 74%에서 100%로 증가하였다. 이산화황 농도가 700 ppm에서 2,500 ppm으로 증가할수록 제거 효율은 100%에서 75%로 감소하였다. 또한 흡수제의 유속이 2.5 mL/min에서 15 mL/min으로 증가할수록 제거 효율은 85%에서 100%로 증가하였고, 분리막은 기공률이 클수록 제거 효율이 증가함을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 이산코사인변환에 의해 유도된 주파수 공간상에서의 포트맨토검정법을 소개한다. 정상시계열의 경우 이산코사인변환 계수는 점근적으로 독립이고 분산은 자기공분산의 선형결합으로 표시된다. 백색잡음에 대한 이산코사인변환 계수의 공분산 행렬은 모든 대각원소가 시계열의 분산인 대각행렬이다. 시계열의 독립성을 검정하기 위해 계수들을 주파수 영역에 따라 2 또는 3개의 그룹으로 분할하고 그룹간의 분산을 비교하여 자료가 백색잡음인지 아닌지를 검정한다. 또한 계수의 제곱값이 반응변수이고 주파수 대역이 설명변수인 회귀모형에서 기울기를 검정하여 백색잡음 여부를 알아본다. 모의실험 결과를 보면 제안한 검정방법이 대부분의 경우 Ljung-Box 검정보다 높은 검정력을 가지는 것으로 나타났다.
방향족 화합물의 니트로화 반응에 있어서 현재 산업적으로 쓰이는 진한 질산-진한 황산의 혼산 공정은 막대한 양의 폐산 발생으로 인한 폐수 문제와 강산 조건으로 인해 작업 과정에 문제가 많다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 혼산을 사용하지 않고 톨루엔을 니트로화 시키는 연구를 실시하였다. 이산화질소와 오존을 함께 사용하였으며, 산촉매로 진한 질산을 첨가할 경우 반응성이 증대될 뿐만 아니라, 이산화질소의 양으로 니트로화 정도를 조절할 수 있었다. 얼음 중탕에서 6당량의 이산화질소를 톨루엔과 함께 넣고 2당량/시의 유속으로 오존을 불어넣을 경우 2시간 내에 92 mole% 이상까지 디니트로화 반응을 진행시킬 수 있었다. 모노니트로화 반응의 경우 3당량의 진한 질산과 3당량의 이산화질소를 넣고, 1.5당량/시의 유속으로 오존을 불어넣을 경우 30분만에 반응이 완결되었다. 이 방법은 방향족 화합물의 니트로화 반응에서 심각한 환경문제를 야기하는 기존의 혼산 공정을 대체할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 시간-주파수 영역에서의 이산 마스킹을 이용하여 잡음환경 음성의 음성 명료도를 높이는 방법에 대해 다루고자 한다. 잡음이 섞여 있는 음성신호를 시간-주파수 영역으로 분해하여, 상대적으로 잡음이 많이 섞여 있는 시간-주파수 영역의 신호를 마스크 "0"을 할당하여 제거함으로써 음성명료도를 향상시킬 수 있다. 이러한 이산 마스크를 추정하기 위해서는 각 시간-주파수 영역에서 신호 대 잡음 비를 추정하여 문턱값과 비교해야 하는데, 본 논문에서는 학습 기반의 신호 대 잡음 비 추정방법을 사용하여 문턱값과 비교하여 이산 마스크를 추정한다. 신호 대 잡음 비와 비교하기 위한 문턱값은 모든 주파수 대역에 대해 동일한 값을 이용하는 고정 문턱값 외에도 주파수 대역에 따라 학습 데이터의 분포로부터 최적의 값을 사용하는 최적 문턱값을 제안한다. 제안된 이산 마스크 추정 방법은 잡음 환경 데이터에 적용한 후, 피험자에게 들려주어 음성 명료도를 측정한다.
이산 웨이브릿 변환은 탄성파 신호를 분석하고 파의 성분을 구분하는 도구로 사용이 가능하다. 이산 웨이브릿 변환은 푸리에 변환에 비해 신호의 변화 시점을 인식할 수 있는 장점을 지닌다. 본 연구에서는 탄성파 신호에 이산 웨이프릿 변환을 적용하여 초동과 S파 등 파의 구성 성분을 인지하고 주시를 결정하는 방법을 제시하였다. 정확한 지층 속도의 결정은 정확한 주시 결정에서 비롯되며, 이는 탄성파 속도분석, 굴절법 탐사, 탄성파 토모그래피, 다운홀 탐사, 크로스홀 탐사, 음파 검층 등 탄성파를 활용하는 각종 지구물리탐사 분야에 있어서 해석에 대한 신뢰도를 크게 증진시킬 수 있다. 잡음이 있는 경우와 없는 경우의 인공합성 탄성파 신호에 대한 P파와 S파의 주시 결정을 시도한 결과, 잡음이 많은 탄성파 신호에도 본 알고리즘이 적용 가능함을 확인할 수 있었다. 잡음이 많이 포함된 현장 자료에서도 초동을 정확하게 결정할 수 있었다
중국 오대연지 신기 화산인 라오헤이산과 후오샤오산은 $1720\~1721$년에 분출하였다. 이 화산은 각각 K이 풍부한 포노테프라이트질 화성쇄설층과 용암으로 구성되는 스코리아구와 스패터구를 이루고 모두 넓은 용암류역을 가진다. 라오헤이산 스코리아구는 내부구조가 복잡하고 선${\cdot}$후기 화산체로 형성된 복성복식 화산이며 후기 화산체의 중앙부에는 깔때기형의 분화구가 있다. 후오샤오산 스패터구는 단성단식 화산이며 화산체 중앙부에 피트 분화구가 형성되어 있다. 화산층서는 먼저 라오헤이산이 형성되었고 후에 후오샤오산이 형성되었음을 지시한다. 또한 라오헤이산에서의 분출 과정이 용암분천과 스트롬볼리언 분출을 포함하는 폭발성분출과 분류성 분출의 5개 단계를 거치는 반복적 패턴을 따랐다는 것을 지시하고, 후오샤오산에서 스트롬볼리언 분출과 용암분류의 2개 단계를 거치는 규칙적 패턴을 따랐다는 것을 지시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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