본 논문에서는 잡음음성인식을 위한 데이터 기반의 향상된 Jacobian 적응 방식을 제안하였다. Jacobian 적응에서 필요로 하는 기준 HMM을 구성하기 위해서 기존에 주로 사용되던 모델결합 방식을 사용하는 대신에 잡음음성을 이용하여 직접 훈련하는 방식을 제안하였다. 이렇게 함으로서 기존의 방법에 비해서 잡음에 의한 음향모델의 변이를 보다 잘 처리할 수 있을 것으로 생각된다 제안된 방법에서는 Jacobian 행렬의 추정을 위해서 훈련과정에서 Baum-Welch 알고리듬을 사용하였다. 잡음음성에 대한 인식실험을 통해서 제안된 방식이 기존의 Jacobian 적응 방식 뿐 만 아니라 다른 형태의 모델적응 방식들에 비해서도 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
기존의 멀티스케일 유한요소법(Multiscale finite element, FE2 )은 거시 스케일의 모든 적분점에서 대표 체적요소(representative volume element, RVE)의 미시 경계치 문제를 반복적으로 계산하기 때문에 긴 해석 시간과 많은 데이터 저장 공간을 필요로 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서 평균장 균질화 데이터 기반 멀티스케일 해석 기법을 개발하였다. 데이터 기반 전산역학(data-driven computational mechanics, DDCM) 해석은 변형률-응력 데이터 셋을 직접적으로 사용하는 모델-프리(model-free)접근 방식이다. 멀티스케일 해석을 수행하기 위해, 평균장 균질화(mean-field homogenization)를 활용하여 복합재의 미세구조에 대한 변형률-응력 데이터베이스(database)를 효율적으로 구축하고, 이를 기반으로 데이터 기반 전산역학 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 개발한 멀티 스케일 해석 프레임워크(framework)를 예제에 적용하여, 초탄성(hyperelasticity) 복합재의 미세 구조를 고려한 데이터 기반 전산역학 시뮬레이션 결과를 확인하였다. 따라서, 데이터 기반 전산역학 접근 방식을 활용한 멀티스케일 해석기법은 다양한 재료 및 구조에 적용될 수 있으며, 멀티스케일 해석 연구 및 응용 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.
최근 임베디드 시스템 개발이 Model Driven Engineering 방식으로 변화하면서 요구사항과 모델 간의 추적성을 보장하는 것이 매우 중요해졌다. 이 논문에서는 기존의 FDD(Feature Driven Development)와 FOSE(Feature Oriented Software Engineering) 방법론에 적용된 feature 개념을 재정의하여 이를 AUTOSAR platform에 적용하는 방법을 제시하며 요구사항부터 model, code까지 추적성을 검증한다.
There has been many research efforts to overcome the problems of speech recognition in the noisy conditions. Among them, the model-based compensation methods such as the parallel model combination (PMC) and vector Taylor series (VTS) have been found to perform efficiently compared with the previous speech enhancement methods or the feature-based approaches. In this paper, a data-driven model compensation approach that adapts the HMM(hidden Markv model) parameters for the noisy speech recognition is proposed. Instead of assuming some statistical approximations as in the conventional model-based methods such as the PMC, the statistics necessary for the HMM parameter adaptation is directly estimated by using the Baum-Welch algorithm. The proposed method has shown improved results compared with the PMC for the noisy speech recognition.
본 논문에서는 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지모델에 대한 가변구조제어방식을 제안하며 이를 이용한 바퀴구동 도립 진자의 자세제어를 보인다. 비선형 시스템이 T-S 퍼지모델로 모델링 될 수 있다는 가정 하에서 바퀴구동 도립진자에 대하여 몇 개의 대표 동작점을 기준으로 시스템을 선형화하여 퍼지모델을 얻고 이를 통해 가변구조제어이론을 도입하여 제어기를 설계한다. 제안된 제어법칙은 퍼지모델을 구성하는 각각의 선형 부 시스템의 입력이득 행렬을 동일한 행렬로 단일화하고 그 단일화된 제어이득행렬을 토대로 설계되어진다. 이득행렬의 단일화 과정에서 생성되는 불확실성은 가변구조제어 이론의 입력 외란으로 해석되어질 수 있으며 이러한 단일화 외란은 기존 가변구조제어의 강인성에 의해 해결되어질 수 있다. 바퀴구동 도립진자 시스템 예를 통해 제안된 제어알고리즘의 타당성과 유용성을 보인다.
4차 산업혁명으로 초지능, 초연결 사회가 도래했다. 4차 산업혁명의 핵심 기술들은 소프트웨어가 중요한 부분을 차지한다. 소프트웨어를 통해 문제를 해결하는 능력은 모든 사람이 갖추어야 할 핵심 역량이란 점에서 소프트웨어 교육이 필요하다. 소프트웨어 교육은 프로그래밍 과정을 통해 문제를 해결하는 능력인 컴퓨팅 사고력 향상을 목표로 한다. 지금까지 대부분의 문제해결 프로그래밍 교수학습 모형은 전통적 개발 방식인 폭포수 모형(분석-설계-개발-테스트)을 따른다. 이는 선행 단계에서 문제가 있는 경우 테스트 단계에서 발견되어 문제의 해결책을 다시 찾는 데 적지 않은 시간과 노력이 소요되어 학습에 부담으로 작용할 수 있다. 본 연구에서는 애자일(Agile) 개발 방식인 TDD(테스트주도개발)를 적용한 컴퓨팅 사고력 기반 테스트 중심 문제해결 학습 모형을 제안하고 전문가 검토를 통해 모형의 적절성을 검증하였다. 모형의 검증 결과 긍정적인 평가 결과를 보였다. 특히, 모형의 학습 단계 구성, 프로그래밍 학습에의 도움, 컴퓨팅 사고력 증진에의 도움 등에서는 높은 평점을 보여 향후 학습 적용 시 문제해결 프로그래밍 학습을 통한 컴퓨팅 사고력 발달에 긍정적인 효과가 있을 것으로 판단된다.
컴퓨터 그래픽스와 빠른 하드웨어의 발달에 힘입어, WYSIWYG(What You See Is What You Get)로 특징지워지는 GUI(Graphical User Interface)는 기존의 사용자 인터페이스 개념을 컴맨드를 이용한 언어모델에서 풀다운 메뉴, 스크롤바, 아이콘 등을 이용한 공간모델로 바꾸어 놓았다. 여기서 개발된 선박개념설계를 위한 그래픽 사용자 인터페이스 모델(MBASWIN)은 Event-driven 프로그래밍 기법과 객체지향 개념을 도입하였다. 또한 기존의 설계 프로그램이 인터페이스 부분을 포함하여 프로그램 전체를 제어했던 방식에서 벗어나, 설계 프로그램과 사용자 인터페이스 부분을 완전 분리하여, 사용자 인터페이스 루틴이 설계 루틴들을 제어하는 방식을 도입하였다. 이를 이용하여 설계자는 유연성있는 설계를 수행할 수 있게 된다.
상황정보기반 컴포넌트 모델은 상황인식 어플리케이션이 상황정보에 민감한 부분과 그렇지 않은 부분으로 구성된다는 아이디어에서 출발하여, 상황정보에 민감한 부분을 각 상황정보의 모습과 수행 조건에 따라 분할하고 각각을 소프트웨어 컴포넌트로 구성하는 모델이다. 본 모델은 상황인식 컴포넌트들을 조합하는 방식으로 어플리케이션을 구현함으로써, 상황인식 어플리케이션의 상황정보에 따른 확장성을 지원한다. 더불어 어플리케이션 소스코드 자체에 내재되어져 있는 상황정보를 어플리케이션 로직과는 분리시킴으로써, 변화하는 상황정보에 효율적으로 적응하도록 한다. 본 모델이 갖는 특성을 보이기 위하여, 대표적인 상황인식 어플리케이션의 하나인 Call-forwarding 어플리케이션 구현에 제안한 모델을 적용하고, 이를 통해 실제 상황정보 확장에 대한 지원과 상황정보의 분리를 어떻게 해결하는지를 분석한다.
본 논문에서는 다중 프로세서 구조에서 캐쉬 메모리 동기화 시 생기는 전력 오버헤드를 줄이기 위한 애니캐스트 방식의 이벤트 드리븐(Event Driven) 동기화 방법을 제안한다. 제안하는 동기화 방법은 기본적인 동기화 프로토콜에서 SHI(Snoop Hit Invalidate) 또는 SHR(Snoop Hit Read) 발생 시, 락 권한 획득에 실패 하였을 때 발생하는 불필요한 폴링 동작을 줄여 줌으로서 버스 대역폭이 낭비되는 것을 막아주고, 통신에 의한 전력 오버헤드를 감소시켜준다. 더 나아가 브로드캐스트 방식의 이벤트 드리븐 동기화 방법에 비해 불필요한 절전 상태 변화로 인하여 생기는 트랜지션 전력을 줄여 전력 소모를 더욱 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과 기존 스핀-락 방식에 비해 15.3% 정도의 에너지 절감효과를 얻을 수 있었고 브로드캐스트 방식에 비해서 4.7%의 에너지 절감 효과를 얻을 수 있었다. 따라서 제안하는 동기화 방법은 저전력 다중 프로세서 시스템에 적합한 방식이라고 할 수 있다.
MDA(Model Driven Architecture)는 추상적인 모델 계층을 사용하기 때문에 다양한 플랫폼에 적용가능하고, 각 모델 계층과 코드 생성의 자동화를 통해 개발의 효율성을 극대화한다. 본 연구에서는 XML 형태로 저장된 설계정보를 분석하여 MDA 기반 컴포넌트 설계 정보를 관리하는 도구를 개발하였다. 이 도구는 UML로 작성된 설계모델를 XMI(XML Metadata Interchage) 형태로 저장하여 각종 설계도구에서 Java, C++과 같은 언어에 대한 실제 프로그램 골격코드가 자동으로 생성되도록 하였다. 역으로 골격코드를 기반으로 구현된 콤포넌트의 원시코드를 수집하여 다시 컴포넌트 설계모델 정보를 추출하는 기능을 구현하였고, 이를 다시 시각적 정보로 재구성 하였다. 이러한 기능들은 기존의 단방향적 개발 구조 방식에서 벗어나 이미 개발되거나 개발 중인 프로그램에 대한 분석 및 평가 등을 통해서 재사용성을 높여주는 순환적인 개발 구조 방식을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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