은닉 마코프 모델 (hidden Markov Model, HMM) 기반 음성 합성 시스템에서 파라미터 적응을 위해 널리 쓰이는 기법으로 최대 공산 선형 회귀 (maximum likelihood linear regression, MLLR)이 있다. 이전 연구에서 우리는 각 MLLR 파라미터를 인자화된 MLLR (Factored MLLR, FMLLR) 형태로 확장하는 형태를 제안하였다. FMLLR 파라미터를 기존의 EM 알고리즘 형태로 구하는 기법 역시 제안하였고, 이를 통해 보완 정보를 활용하여 적응 학습을 수행할 수 있게 하였다. 본 논문에서는, FMLLR 기법을 스펙트럼 파라미터에 사용하는 것뿐 아니라 피치에도 적용하여 그 성능을 향상시키는 것에 대한 탐구를 수행하였다. 감정 음성을 생성하는 여러 실험을 통해, 우리는 제안하는 기법이 피치 및 스펙트럼에 대해 효과적으로 작용하는 것을 확인하였다.
그림자는 자연 영상에서 관찰되는 물리적인 현상으로 지능형 비디오 감시, 교통 감시 및 항공 영상 분석 등과 같은 다양한 영상처리 시스템에 부정적인 영향을 미치는 요소이다. 따라서 그림자의 검출은 컴퓨터 비전의 전 분야에서 전처리 과정으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 참조 영상이 필요 없는 단일 자연 영상에서 그림자 검출을 위한 다양한 특징 요소들을 정의하고 분석하였다. 그림자 요소들은 영상의 밝기, 색도, 조도불변, 색상불변 및 정보의 불확실성을 의미하는 엔트로피 영상 등을 기술하였으며, 분석 결과 색도와 조도불변 영상이 그림자 검출 및 복원에 효과적임을 알 수 있었다. 향후 다양한 그림자 특징 요소들의 퓨전 맵을 정의하고, 다양한 조명 수준에 적응 가능한 그림자 검출 및 색도와 조도불변 영상을 이용한 그림자 제거 연구를 계속하고자 한다.
The core aim of this dissertation is to empirically scrutinize a strength characteristic of beam-column frame subjected to the cyclic lateral load, a beam-column frame of un-reinforced masonry wall, and a shear wall frame. First and foremost, I embark upon making three prototypes vis-$\grave{a}$-vis this research. By conducting this process, I touch on an analysis of cyclic behavior and a damage characteristic of the beam-column frame, the beam-column frame of un-reinforced masonry wall, and the shear wall frame. What is more, through the previous procedure, the next part delves into the exact stress transfer path and the destructive mechanism to examine how much and how strong the beam-column frame of un-reinforced Masonry Wall does have a resistance capacity against earthquake in all the architecture constructed by the above-mentioned frame, as well as school buildings. In addition to the three prototypes, two more experimental models, a beam-column frame and shear wall frame, are used to compare with the beam-column frame of un-reinforced masonry wall. Lastly, the dissertation will suggest some solutions to improve the resistance capacity against earthquake regarding all constructions built with non bearing wall following having examining precisely all the analysis with regard to not only behavior properties and the damage mechanism of the beam-column frame and the beam-column frame of un-reinforced Masonry Wall but also the resistance capacity against earthquake of non bearing wall and school buildings.
Park, Min-Hee;Boo, Hee-Ock;Kim, Hong-Sub;Lee, Sook-Young
Plant Resources
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제3권3호
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pp.163-172
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2000
We compared microstructural features of the ordered cell and disordered leaves in Citrus junos Sieb. by electron microscopy. In the cell of the ordered leaves, many chloroplasts and large vacuoles were particularly observed. Also a lot of vessel, companion cell and big nucleus were presented in vascular bundle regions. The mitochondria and the other organelles were interspersed among the chloroplasts in a thin, peripheral layer of cytoplasm. The chloroplast possessed typical grana and intergranal lamellae, numerous starch grains and a few small osmophilic globules. Besides, microbodies were closely associated with the mitochondria and the chloroplast. The process of the formation of the secondary cell wall from primary cell wall was observed the vessel elements, the tonoplast wall and the secondary cell wall. It was observed that the oil sac with the unique perfume distributed the adjacent cell wall. In the cell of disordered leaves, the all of the organelles were thrust toward the cell wall due to the fusion of vacuoles in the cells. It was observed that a lot of the very small particles spreaded in the cytoplasm. The loss of unique perfume of the leaves was resulted in the destruction of the oil sac. Also, there was not observed grana, lamellae, starch and osmophillic globules in the chloroplast. The small distributed organelles was not observed but the elongation of the cell wall was proceed no longer. Therefore, the plasma membrane diverged from the cell wall. All of organelles in the cell had poor function and deformation. A massive vacuole was fulfilled in single cell and the vacuole contains a lot of large and small particles. The organelles were presented on the side of the cell wall according to the enlargement of vacuole and they were observed to be breakdown.
This study investigates the relationship between a mother's self-differentiation and the rearing reviews focused on the mediating effect for the early adjustment of 1 to 2 years old at a nursery. First, the results based on the difference between the child-rearing attitudes of the level of self-differentiation show significance in the affectional-autonomic attitude in the top quarter of the total level of self-differentiation. Second, the level of the self-differentiation depends on the early adjustment results from the significant differences in the sub-elements; except for the emotional fusion that results in the higher the level of mother's self-differentiation that leads to higher early adjustment. Third, the impact of affectional-autonomic and affectional-controlling attitude reflected the positive influence of the entire early adjustment based on the effect of the child-rearing attitude. Finally, the results on whether the mothers' parenting attitudes influences the self-differentiation and the transition of the infant would mediate the early adjustment-relationship as shown in the mediating effect of parenting attitudes. Each type of mediation effect showed an affectional-autonomic and affectional-controlling attitude. In this study, the mother's self-differentiation and the infant nursery process shows the early adjustment associated with variables, the mother's level of self-differentiation, and the parenting attitude that effects the early adjustment that examined the mediation effect in the relations of self-differentiation and the early adjustment of child-rearing attitudes.
This paper presents an integrated navigation system that combines ultra-short baseline (USBL), Doppler velocity log (DVL), and heading measurements for a deep-sea remotely operated vehicle, Hemire. A navigation model is introduced based on the kinematic relation of the position and velocity. The system states are predicted using the navigation model and corrected with the USBL, DVL, and heading measurements using the Kalman filter. The performance of the navigation system was confirmed through re-navigation simulations with the measured data at the Southern Mariana Arc submarine volcanoes. Based on the characteristics of the measurements, the design process for the parameters of the system modeling error covariance, measurement error covariance, and initial error covariance are presented. This paper reviews the influence of the outliers and blackout of the USBL and DVL measurements, and proposes an outlier rejection algorithm that is robust to USBL blackout. The effectiveness of the method is demonstrated with re-navigation for the data that includes USBL blackouts.
Wang, Jianguo Jack;Wang, Jinling;Sinclair, David;Watts, Leo
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.277-282
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2006
It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.
데이타베이스 공유 시스템(DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위하여 여러 개의 처리 노드를 연결한 구조로서, 각 노드는 데이타베이스를 저장한 디스크를 공유한다. DSS를 구성하는 노드들이 고장날 경우 데이타베이스를 정확한 상태로 복구하기 위한 회복 과정이 필요한데 DSS에서 회복 작업은 하나의 노드로 구성된 일반적인 데이타베이스 시스템보다 많은 시간이 소요된다. 그 이유는 데이타베이스를 회복하기 위해 여러 노드에 나누어 저장된 로그들을 병합하여야 하며, 병합된 로그들을 이용하여 REDO 작업을 수행하여야 하기 때문이다. 본 논문에서는 Oracle 9i Real Application Cluster (ORAC)에서 제안된 캐쉬 연합 알고리즘의 성능을 개선한 2VC(Two Version Caching) 알고리즘을 제안한다. 2VC는 단일 노드 고장에 대한 회복 작업에서 로그 병합 과정을 생략할 수 있으므로 빠른 데이타베이스 회복을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다. 뿐만 아니라, ORAC에서 발생하는 불필요한 디스크 기록 오버헤드를 줄임으로써 정상적인 트랜잭션 처리의 성능을 향상시킬 수 있다.
진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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