도로교통소음예측식 RLS-90 및 RLS-19 비교 연구

서진원 한국교통대학교 일반대학원 2023 국내석사

본 연구에서는 1990년에 독일에서 발표한 도로교통소음 예측식인 RLS-90과 2019년에 독일에서 발표한 교체 규정서인 RLS-19를 실측데이터와 각각의 예측식에 따른 예측값을 비교·분석하여 두 식의 차이점을 도출하고 소음지도를 통한 소음노출면적을 산정하여 비교하고자 한다. 예측식 RLS-90과 2019년에 발표한 예측식 RLS-19의 큰 차이점인 차량 분류 방식을 중심으로 비교하였고, 소음측정을 위해 대상지점을 선정하였다. 실측값과의 비교를 위해 예측식에 따른 차량 구분을 소음예측프로그램에 기입하여 계산한 각각의 예측값과 차이를 비교·분석하였으며, 주간 소음도를 기준으로 한 소음지도를 작성하였다. 예측식 비교를 위한 소음예측프로그램으로는 SoundPlan(Ver. 9.0)을 이용하였다. 예측식 RLS-90과 RLS-19를 이용하여 실측 소음도와 비교하였을 때 예측식 RLS-19의 야간 시간대의 예측값과 실측값의 오차 평균은 예측식 RLS-90의 예측값 보다 실측값과 정확한 값을 보였으며, 두 예측식들 사이의 주간 시간대의 예측값과 실측값의 오차 평균은 미미한 차이를 보였다. 예측식 RLS-19를 이용하여 산정한 소음노출면적의 경우 주간 소음 환경기준을 초과한 면적은 예측식 RLS-90를 이용하여 산정한 소음노출면적보다 더 넓게 분석되었다. 현재 우리나라가 사용하고 있는 차량 구분을 소형, 대형 두 가지 종류로 구분하는 RLS-90 예측식의 예측값 보다 대형 차량을 세부적으로 분류한 RLS-19 예측식의 예측값이 실측값과 더 근사하다고 분석되었다. RLS-19로 도로소음예측 시 기존에 사용하던 RLS-90의 예측보다 더 강도 높은 소음대책을 마련할 필요가 있다고 판단되며, 대형차의 통행량이 더욱 많은 도로 및 오토바이의 통행량이 높은 도로 등 다양한 도로 상황에 따른 연구가 필요할 것으로 사료된다. In this study, the difference between the two equations is derived by comparing and analyzing the measured data and the predicted values according to each predicted equation, and the noise exposure area through the noise map is calculated and compared between the road traffic noise prediction formula RLS-90 published in Germany in 1990 and the replacement regulation RLS-19 published in Germany in 2019. The vehicle classification method, which is a big difference between the predicted equation RLS-90 and the predicted equation RLS-19 published in 2019, was compared and the target point was selected for noise measurement. For comparison with the measured values, the difference was compared and analyzed with each predicted value calculated by entering the vehicle classification according to the predicted equation into the noise prediction program, and a noise map was prepared based on the daytime noise level. SoundPlan (Ver. 9.0) was used as a noise prediction program for comparison of the predicted equation. Compared to the measured noise using predictive RLS-90 and RLS-19, the error average of the predicted value and the measured value in the night time zone of predictive RLS-19 was more accurate than the predicted value of predictive RLS-90, and the error average of the predicted value and the measured value in the daytime between the two predictive equations showed a slight difference. In the case of the noise exposure area calculated using the predicted equation RLS-19, the area exceeding the daytime noise environment standard was analyzed wider than the noise exposure area calculated using the predicted equation RLS-90. It was analyzed that the predicted value of the RLS-19 prediction equation, which classifies large vehicles in detail, is closer to the measured value than the predicted value of the RLS-90 prediction equation, which divides the vehicle classification currently used in Korea into two types: small and large. When predicting road noise with RLS-19, it is judged that it is necessary to prepare more intensive noise measures than the previously used RLS-90 prediction, and research on various road conditions such as roads with more traffic for large cars and roads with higher traffic for motorcycles is needed.

Restless legs syndromes in the elderly: A community-based study of Prevalence, Impact on Quality of sleep, and Relation with Major depressive disorder in Korea

김원형 인하대학교 대학원 일반대학원 2009 국내석사

Background: Restless leg syndrome (RLS) is a common yet underreconized sensorimotor disorder that affects 0.1-12.1 % of the general adult population. In older population, prevalence of RLS seems to increase although it is not proven yet. A few studies have examined the potential relation between RLS and major depressive disorder (MDD) in older population. Objective: We examined the prevalence of RLS, relation between RLS and demographic variables, impact of RLS on quality of sleep, and the relation between RLS and MDD in older population. Methods: Face-to-face household survey was conducted in five different regions of Korea from June 2008 to August 2008. There were 3,074 subjects, aged more than 65, and the response rate was 65.3 % (Number of respondents was 2,007 people). The diagnosis of RLS was made using RLS questionnaire. Past medical histories were assessed by self-report that has fifteen items-questionnaires. The quality of sleep was measured by using eight items-questionnaires. Major depressive disorder was diagnosed by diagnostic section of depressive disorder in Korean version of composite international diagnostic interview (K-CIDI) and in Short form Geriatric Depression Scale (SGDS). Results: The prevalence of RLS in older population was 9.8 % (men 7.4 %; women 11.4 %) and it did not increase with age, reaching a peak prevalence of 12.8 % in over 85 years old population. The subjects with RLS were less educated than without RLS (P < 0.001). The average alcohol consumption of the subjects with RLS was smaller than without RLS (P < 0.001). The amount of exercise that the subjects with RLS had was more than those without RLS (p < 0.05). The prevalence of medical diseases was higher in subjects with RLS than those without RLS. Renal diseases had a significant relation with RLS (OR = 2.51, 95 % CI: 1.91- 3.30, P < 0.001). But renal disease medication had a remarkably negative relation with RLS (OR=0.39, 95% CI: 0.22 - 0.71, p <0.05). Anemia had a significant relation with RLS (OR = 1.59, 95% CI: 1.24-2.03, p <0.001), and Hyperlipidemia had a significant relation with RLS (OR = 1.26, 95% CI: 1.03-1.53, p <0.05). The subject with RLS had more difficulty initiating sleep, difficulty maintaining sleep, early morning awakening, nonrestorative sleep, and interference with daytime activities than the subject without RLS (P < 0.001). The subjects with RLS had high mean GDS score than without RLS (6.69 vs. 4.84, P < 0.001). The subjects with RLS seem to have an increased risk of major depressive disorder by using CIDI (adjusted odds ratio = 1.57, 95 % CI: 1.29, 1.92. P<0.001) and GDS (adjusted odds ratio = 1.65, 95 % CI: 1.39, 1.96. P < 0.001). Conclusion: RLS should be recognized as a serious sleep disorder and a risk factor for a major depressive disorder in elderly. Future investigations should focus on the causality and mechanism underlying the relation between RLS and major depressive disorder.

Real-time Estimation of Band-limited Physiological Signals with BMFLC-RLS : BMFLC-RLS를 이용한 대역제한생리적 신호의 실시간 추정

Fan, Zhe 경북대학교 대학원 2012 국내석사

대역제한 생리적 신호의 정확한 측정은 다양한 생물 의학 응용에 있어서 매우 중요하다. 본 논문은 실시간 응용 분야에서 정확한 대역제한 신호측정에 대한 실시간 추정 알고리즘을 개발하는데 초점을 둔다. 본 논문에서 기존 실시간 측정 방법을 검토하고 기존 방법의 측정 정확도를 향상시키기 위해서 LMS (Least Mean Square) 알고리즘의 BMFLC (Band-limited Fourier linear combiner) 를 RLS (Recursive Least Square) 알고리즘으로 교체함으로써 개선하였다. RLS 알고리즘을 이용하여 BMFLC의 적응 가중치를 갱신하고 결과를 더욱 향상시킴으로 정확한 신호 측정을 얻는다. 생리적 떨림 데이터와 EEG 데이터에 대한 비교연구 결과 기존 알고리즘보다 떨림과 EEG 신호 측정에 BMFLC-RLS 방식이 보다 효과적임이 입증되었다. 다른 분석들에서도 기존의 것보다 제안된 알고리즘이 더욱 안정적임을 확인할 수 있었다. 제안된 BMFLC-RLS 알고리즘은 온라인 생체신호처리 시스템에 커다란 가능성을 보이며 실시간 실행이 가능한 특징을 갖는다.

도로에 인접한 단일건물의 배치조건에 따른 도로교통소음 저감량 예측 및 분석

이장욱 서울시립대학교 대학원 2009 국내석사

Recently, reduction of road traffic noise in residential buildings has become one of the most important subjects. To reduce the road traffic noise, noise impact assessment by the road traffic prediction model is required before building construction. So the use of noise prediction simulation program will increase. But the noise prediction simulation program, generally used, was not applied to domestic prediction model. Therefore Prediction was accomplished by foreign prediction models. And we have to verify suitable foreign prediction models for domestic road cases. Moreover, for the reasonable road traffic noise prediction, it is required to analysis of various factors in road traffic prediction models. As a basic study for reasonable road traffic noise prediction, this paper was studied the road traffic noise propagation factors such as distance from road to building, receiver height, alignment angle of building and reflection coefficient of the building facade by two calculation models, RLS-90 and CRTN. Also predicted noise level was compared with measured noise level, using the noise prediction simulation program, and verified an error range of two prediction model. Finally, it was verified that the noise attenuation level by propagation factors condition. Followings are the main results of this study. (1) As a same receiver point, the sound attenuation level has a regular quantity regardless of emission level. The result shows that a variation of noise attenuation level influenced by propagation factors. So it considered that rough prediction of noise attenuation level was possible at the prediction point on the basis of emission level. (2) The result shows that the noise attenuation level varies at every floor by ground attenuation effect. The lower floor was much influenced by distance attenuation and ground attenuation, than middle floor and upper floor. The effect of distance and ground attenuation varies, it required that assessment were around the lowest attenuation level floor for considering distance and receiver height. (3) The ground attenuation quantity of two prediction models was influenced by distance and receiver height. The result shows that the ground attenuation quantity of RLS-90 was larger than CRTN. And the deviation of ground attenuation quantity by RLS-90 and CRTN was the largest at lower floor. (4) When a building was closer a road, an alignment angle of building at 90° was performed effective noise reduction better than 0° about 2.8dB(A), because the view angle was varies as alignment angle of a building. (5) The result shows that an sound level was generally higher 2.5dB(A) at 1m the front of facade. The reflection coefficient of the building facade was affect of additional sound pressure level by facade reflecting. So when reflect conditions are insufficiency like opening the window for field measurement in building, we need to correct of reflection noise. (6) As a result of comparison between measured data and predicted data, RLS-90 was more similar to measured data than CRTN. 최근 도시의 인구 과밀화 현상은 도심지 내 택지부족으로 인한 도시 근교 개발 및 도시 내부의 재개발로 이어지고 있다. 또한 공동주택의 수요가 증가하면서 한정된 대지에 주거공간을 최대한 많이 계획하기 위한 방법으로 도로와 공동주택 단지가 근접 배치됨에 따라 도로교통소음에 노출되는 사례가 증가하고 있다. 우리나라에서는 도로교통소음에 대한 피해를 예측하고 피해를 최소화 하기위해 2007년 12월 『공동주택의 소음측정 기준』(건설교통부고시 제2007-573호)이 고시되었다. 이에 따라 공동주택 건설 전 단계에서 도로교통소음 예측이 필요하다. 이에 따라 도로교통소음 예측을 위한 상용프로그램의 활용이 증가할 것으로 예상되지만 널리 사용되는 상용프로그램들은 국내 예측모델이 적용되지 않아 국외 도로교통소음 예측모델을 바탕으로 도로교통소음을 예측하고 있다. 따라서 국내 도로조건에 적용하기 위한 해외예측모델의 검증이 필요하다. 이때 예측모델별로 고려하는 변수나 예측식들이 조금씩 다르기 때문에 정확하고 신뢰성 있는 예측을 위하여 우선적으로 예측모델 및 예측모델에서 고려하고 있는 주요 인자들의 특성에 대한 분석 및 고찰이 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 합리적이고 정확한 국내 도로교통소음 예측을 위한 기초연구로써 도로에 인접한 건물에 도달하는 도로교통소음을 대상으로 소음의 전달과정에 영향을 미치는 영향인자의 변화에 따른 소음도 변화 특성을 고찰하였다. 이를 위해 국외 주요 예측모델인 RLS-90과 CRTN을 중심으로 도로교통소음의 전달과정에 영향을 미치는 변수들을 고찰하였다. 또한 소음예측프로그램을 이용해 두 예측모델의 예측값과 실측값의 비교를 통해 두 예측모델에 대한 국내 적용의 오차범위를 검증하였고 전달과정의 주요 변수들의 조건별 소음저감량을 고찰하였다. 본 연구의 주요 고찰결과를 정리하면 다음과 같다. (1) 발생음원의 크기에 따른 소음저감량 변화를 고찰한 결과, 동일한 예측지점에서는 발생음원의 크기에 관계없이 일정한 저감량을 가지는 것으로 나타났다. 따라서 도로단에서 발생한 소음을 기준으로 대상 지점의 전달경로상 변수 조건에 따른 소음도 변화 분석을 통해 소음저감량 예측이 가능한 것으로 사료된다. (2) 도로와 인접 건물의 이격거리 변화에 따른 소음저감량 변화를 고찰한 결과, 저층부는 거리감쇠 효과와 지면감쇠 효과가 동시에 나타나 중층부, 상층부보다 상대적으로 저감량이 크게 나타났다. 이격거리에 따라 지면감쇠와 거리감쇠의 영향이 다르게 나타나기 때문에 공동주택의 소음 평가방법 수립 시 이격거리와 수음점 높이에 따른 소음 저감특성을 고려해야 하며, 건물의 소음 평가는 소음저감량이 가장 작은 취약층을 중심으로 평가하는 것이 바람직하다. (3) 두 예측모델의 도로교통소음 전달과정에 대한 보정 중 지면감쇠효과에 대한 보정량은 이격거리와 수음점의 높이에 따라 결정되는 것으로 나타났다. 이때 보정값의 크기는 RLS-90이 CRTN에 비해 상대적으로 크게 나타나는 경향을 보였다. (4) 건물이 도로와 인접 배치되어 있는 경우, 건물의 배치각도 변화에 따라 수음점에서 도로를 바라보는 관측각의 크기가 변하기 때문에 상대적으로 관측각의 크기가 작은 수직배치가 건물을 도로와 평행하게 배치하는 것보다 약 2.8dB(A) 낮게 예측되었다. (5) 건물 외벽으로부터 1m 이격된 지점에서 측정된 소음은 반사음의 영향으로 건물이 없을 때보다 2.5dB(A) 높게 측정되는 것으로 나타났다. 실제 공동주택에서 외부 도로교통소음을 측정할 때 외부에 면한 창(발코니창)을 열어 놓는 등 반사음의 발생조건이 충분하지 않은 경우 이에 대한 영향을 고려할 필요가 있다고 판단된다. (6) 실제 2개 아파트단지를 대상으로 도로교통소음 실측값과 예측값을 비교한 결과, RLS-90으로 예측할 경우 최대 1.2dB(A), CRTN으로 예측할 경우 4.6dB(A)의 오차가 나타나 RLS-90의 예측값이 CRTN의 예측값에 비해 실측값과 더 유사한 것으로 분석되었다.

강화 학습을 이용한 자동차 서스펜션 제어

정규백 고려대학교 대학원 2008 국내석사

최근 강화학습 분야에서 관심을 끌고 있는 액터-크리틱 네트워크는 제어입력 선택에 있어서 계산의 최소성과 확률적 정책을 명시적으로 다룰 수 있다는 장점을 가지고 있다. 액터-크리틱 네트워크는 제어입력 선택 전략을 위한 액터 네트워크와 가치 함수 근사를 위한 크리틱 네트워크로 구성되며, 우수한 제어입력의 선택과 정확한 가치 함수 근사를 최대한 신속하게 수행하기 위하여, 학습 과정 동안 액터와 크리틱은 자신들의 파라미터 벡터를 적응적으로 변화시키는 전략을 구사한다. 액터-크리틱 학습 방법 중에서 NAC 알고리즘을 개선한 RLS-NAC (recursive least-squares based natural actor-critic)알고리즘은 크리틱의 학습을 위해 빠른 수렴성을 보장하는 RLS(recursive least square)를 사용하고, 액터의 학습을 위해 정책의 기울기(policy gradient)를 이용한다. 본 논문에서는 RLS-NAC 알고리즘을 자동차의 서스펜션을 제어하는 문제에 적용하였다. 서스펜션은 노면에서 받는 진동이나 충격을 흡수하여 차량 주행시 조종 안정성과 탑승자의 승차감을 조화시키는 역할을 한다. 반능동 서스펜션(semi active suspension)은 가변 댐퍼의 감쇠력을 조절함으로써 차체의 수직 가속도를 줄이고 승차감과 조종성을 향상시킨다. 여기에서는 이 가변 댐퍼의 제어힘을 강화학습을 통해 찾는 방법에 대해서 논한다. 적용한 알고리즘의 제어 성능을 시뮬레이션을 통해 확인하고, 본 논문에서 고려한 방법론이 CARLA(continuous action reinforcement learning automata) 방법론 등에 비해 얼마나 좋은 결과를 보이는지에 대해 고찰한다.

RLS-90에 근거한 양방향 방음벽 삽입손실 감소량 해석

장동규 국립공주대학교 대학원 2025 국내석사

This study analyzed the effect of two-way noise barriers on insertion loss for road traffic noise. For this purpose, a study was conducted on the reduction of insertion loss of two-way noise barriers using CadnaA (Ver. 4.3), a 3D environmental noise prediction program equipped with the road traffic noise prediction formula RLS-90. When installing a two-way noise barriers, the reduction in insertion loss according to the number of lanes, the height of the noise barrier, and the sound absorption rate was analyzed.

공동주택 소음기준 법안 개정에 따른 소음예측 방법에 관한 연구

조만희 서울시립대학교 2009 국내석사

도시의 인구 집중화로 도심의 차량이 증가하고 있으며 이로 인하여 교통소음 또한 증가하고 있다. 또한 인구의 증가로 주거형태는 공동주택화 되고 있으며 특히 초고층 공동주택의 건설이 증가하고 있다. 그러나 고층부의 소음저감방안에는 다소 한계가 있는 실정이다. 이러한 이유로 국토해양부에서는 2007년에 “주택건설기준 등에 관한 규정”을 개정하여 2008년 이후에 승인을 받는 공동주택의 경우에는 실외 소음도 65dB(A), 실내 소음도 45dB(A)이하로 유지할 것을 규정하였다. 또한 빈번한 민원 발생을 예방코자 건설교통부 고시 제 2007-573호에 의거하여 공동주택의 소음측정기준을 고시하여 표준화된 소음 예측 및 측정기준을 제시하였다. 본 연구는 공동주택 소음예측 방법에 관하여 알아보기 위하여 상용 소음예측 프로그램을 이용하여 시뮬레이션 하였으며 측정결과와 비교 검토하여 그 결과를 명시하였다. 소음예측은 실외 소음예측 프로그램 Soundplan, IMMI, LIMA 총 3개의 프로그램을 이용하였으며 각 소프트웨어의 정확도 검증결과 Soundplan 프로그램 기준으로 최대 0.3dB의 오차가 나타났다. 따라서 프로그램에 의한 예측 소음도 오차는 거의 없는 것으로 보인다. 소음실측값과 예측식을 검증하기 위하여 프랑스의 NMPB와 독일의 RLS-90 예측식과 실측치를 비교한 결과 RLS-90의 경우 0.1~0.7dB, NMPB는 0.4~1.3dB의 오차를 보였다. 또한 NMPB의 주파수별 예측 오차는 주파수별로 -0.4~4.1dB의 오차를 나타내었다. 공동주택의 소음예측시 적용 소음원의 범위를 설정을 하기위하여 도로범위 및 층별 소음도의 변화를 예측하였으며 그 결과 3층에서 최고 소음도를 보이고 있으며 소음원의 범위에 따른 오차는 1dB이내이다. 소음원의 범위에 따라서 고층으로 갈수록 오차의 범위는 점점 커지는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 인하여 고층으로 갈수로 인접도로의 영향뿐만 아니라 주변의 도로망에 의한 영향이 있는 것으로 보인다. 공동주택 외벽의 반사로 인한 소음 영향을 알아보기 위하여 실내외 음장해석 프로그램인 Raynoise를 이용하였으며 창문의 개폐에 따른 소음도를 예측하였다. 외벽면에서 0.1m 거리에서는 창문의 개폐에 따라 2.8dB의 차이가 발생하며 2m의 거리에서는 1.7dB의 차이가 발생하였다. 따라서 실외 소음도 예측시 반사음 2.8dB를 고려하는 것이 타당할 것으로 판단된다. 주요어 : Road traffic noise(도로교통소음), Facade noise(벽면소음), Reflection sound(반사음), RLS-90, NMPB This paper studied the efficient noise prediction method for new apartment house near the road traffic noise. Three noise prediction software were compared by each prediction noise level using the simple model which is included the road, soundproofing wall and building. Two foreign national calculation models(RLS-90 and NMPB) were verified by comparison of measured sound level. Frequency of sound level was predicted by NMPB and compared by measured data. The sphere of noise source and facade reflection were proposed to accurate predict the road traffic noise in new apartment house.

적응필터링 기법을 이용한 잡음음성의 화자적응화에 관한 연구

이종연 東亞大學校 大學院 1999 국내석사

현재의 음성인식 시스템에는 DP매칭법, HMM 및 신경회로망으로 처리하는 연구가 계속되고 있다. 연속음성 인식에서는 HMM을 이용한 인식연구가 활발히 이루어지고 있으며 화자적응화 방법을 이용하여 소량의 적응화용 데이터를 추가적으로 학습하여 특정 환경 및 특정화자 모델에 근접한 인식률을 얻는 방법이 주목되어지고 있다. 음성인식을 실생활에 이용하기 위해서 인식률을 저하시키는 요인인 잡음을 감소시켜야 한다. 본 논문에서는 RLS적응필터를 이용하여 잡음을 감소시켰다. 그리고 기존의 Mel Cepstrum 대신 SGDS(Smooth Group Delay Spectrum)을 특징 파라미터로 사용하였다. 음절단위의 HMM을 이용하여 발성된 한 문장에 대해 화자 적응화할 수 있는 방법을 제안하였다. 음절단위 HMM모델을 구축한 후 적응화 하고자 하는 환경 및 화자의 데이터(음절 및 문장)를 연결학습법과 Viterbi 알고리듬으로 음절단위의 추출을 자동화한 후 MAP(최대사후확률추정)을 이용하여 적응화하였다. 음절 CHMM(연속분포 HMM)모델을 학습한 후 연속음성을 화자 적응화 하였다. 시뮬레이션 실험에서는 잡음음성을 필터링한 경우와 하지 않은 경우에 대하여 인식실험을 하였다. ML로 추정한 파라미터를 가지고 MAP 추정한 경우와 Viterbi 알고리듬으로 추출한 프레임을 샘플로 하는 MAP 추정한 경우에 대한 화자적응화 실험이다. 연속음성 인식방법으로는 O(n)DP법을 이용하였다. 실험결과, ML로 추정한 파라미터를 가지고 평균, 분산, 평균과 분산을 MAP 추정한 경우 분산만을 추정하였을 때 가장 높은 인식률을 보였다. 신호대잡음비가 10dB, 5dB, 0dB인 경우 필터링하기 전의 인식률은 각각 75.2%, 55.8%, 46.1%이고, 필터링한 후의 인식률은 각각 75.7%, 74.5%, 71.0%이다. Viterbi 알고리듬으로 추출한 프레임을 샘플로 하는 평균, 분산, 평균과 분산을 MAP 추정한 경우 평균과 분산을 동시에 추정하였을 때 가장 높은 인식률을 보였다. 신호대잡음비가 10dB, 5dB, 0dB인 경우 필터링하기 전의 인식률은 각각 68.5%, 62.8%, 42.8%이고, 필터링한 후의 인식률은 각각 72.5%, 73.0%, 75.9%이다. Nowadays, the speech recognition systems using DP matching, HMM and neural network are going on studying continuously. One of them, recognition system using HMM has been studied widely. Especially speaker adaptation methods which train models by additionally small amount of adaptation data to the special environments and speaker models get highly good recognition rate. In order to apply speech recognition to real life, we have to reduce the noise that makes recognition rate reduced. In this paper, the RLS adaptive filter reduce the noise. In stead of MEL Cepstrum which now is used in speech recognition, SGDS(Smoothed Group Delay Spectrum) as a parameter is used. In this study, speaker adaptation of uttered sentence using syllable unit HMM is proposed. Making data-base of syllable unit HMM model and segmentation of syllable of speaker data(syllables and sentence) for adaptation is performed automatically by concatenation training and Viterbi algorithm. And speaker adaptation is performed by MAPE(Maximum A Posteriori Probability Estimation). In simulation test, Continuous speech data is adapted by MAPE, after training syllable unit CHMM model. There are two ways in speaker adaptation. One is to estimate MAP with the ML parameter. The other is to estimate MAP with the frame sampled by Viterbi Algorithm. O(n)DP method is used in continue speech recognition method. MAPE by the ML estimated mean, covariance, and mean-covariance. The highest recognition rate is when MAPE by covariance. When SNR is 10dB, 5dB, 0dB each, recognition rate is 75.2%, 55.8%, and 46.1%, before filtering. After filtering, the rate is 75.7%, 74.5%, and 71.0%. Among MAPE by mean, covariance and mean-covariance with the frame sampled by Viterbi Algorithm. The highest rate is when MAP is estimated by mean-covariance. When SNR is 10dB, 5dB, 0dB each, recognition rate is 68.5%, 62.8%, and 42.8%, before filtering. However, the rate is 72.5%, 73.0%, and 75.9% after filtering.

PID 자기동조제어기에 관한 연구

김헌중 崇實大學校 産業大學院 1988 국내석사

무선 센서 네트워크 환경에서 4대 로봇 기반의 위치 추정 시스템

이우식 경기대학교 일반대학원 2010 국내석사

우리가 사는 현실세계는 컴퓨터와 네트워크의 발달로 인해 컴퓨터가 언제 어디서나 하나로 통합되는 유비쿼터스 환경이 도래하고 있다. 이런 환경 속에서 우리는 주변의 다양한 정보를 센서로부터 쉽게 얻을 수 있다. 따라서 무선 센서 네트워크 환경에서 활용분야는 매우 다양하다. 이런 다양한 활용분야에서 필수적인 요소는 위치정보이다. 위치를 정보를 얻을 수 있는 방법은 매우 다양한 방법이 존재 한다. 본 논문에서는 위치 정보를 얻기 위해서 초음파와 RF신호를 이용하여 거리 정보를 얻는다. 거리 정보를 얻은 후 주변 앵커노드를 이용해서 센서노드의 위치확정을 하게 되는데, 앵커 노드를 이용하는 방법은 고정된 위치에 있는 앵커를 이용하는 방법과 모바일 로봇을 이용하는 방법 2가지가 존재한다. 고정된 위치에 있는 앵커를 이용하기 위해서는 주변에 3개 이상의 센서 노드가 존재해야 한다. 따라서 공간이 넓어질 경우 위치확정을 하는 것이 어려워진다. 반면 3대 이상의 모바일 앵커 로봇을 이용하면 센서 노드 배치에 관계없이 센서 노드의 위치확정이 가능해 진다. 기존 3개의 로봇을 이용한 위치확정에 대한 연구가 존재하였다. 하지만 3대의 로봇이 1대씩 움직이기 때문에 센서 노드 탐색하는데 개선해야 하는 여지가 필요하였다. 따라서 본 논문에서는 3대 로봇에서 1대 추가한 4대의 로봇을 이용한 위치확정 방법을 제안하였다. 이 방법을 본 논문에서는 4RLS라고 한다. 그리고 4RLS을 이용하기 위해 시스템을 설계하고 움직임 패턴을 정의하였다. 또한 4대의 로봇이 효율적인 통신을 하기위한 통신 흐름을 규정하였으며, 각 로봇의 역할 분담을 위해 상대 다이어그램을 제안하였다. 최종적으로 실제 환경에서 실험을 통해 3RLS보다 4RLS가 약 30%정도 성능이 좋다는 것을 증명하였다. The real world in which we live is going toward a ubiquitous environment that we connect to the network at anywhere and anytime because of pervasive computing and network development. In these environments, we easily get a variety of information through near sensors. Thus, in a wireless sensor network environment, there are various applications. A critical factor of these applications is distance information. There are many ways to get distance information. In this paper, we use ultrasound and the radio frequency to get distance information. After getting distance information, sensor nodes are localized by near anchor nodes. There are two methods to use anchor nodes; fixed anchor node and mobile robots. In order to use the fixed anchor node method, there are more than three nodes should exist around a sensor node. So, it is difficult to use a fixed anchor node method if the space is gradually becoming wider. On the other hand, in the mobile robot method, sensor nodes without position information can be localized regardless of deploying anchor nodes. There is previous research that sensor nodes are localized using three mobile robots. But, this approach needs to improve localization time because of moving one robot per cycle. Therefore, we proposed a localization method using four mobile robots by adding one mobile robot. This method is called 4RLS (4 Robot Localization System). In this paper, we design a system and define the moving pattern for 4RLS. We also define the communication flow for effective communication between robot, and propose a state diagram for the division of roles of each robot. Finally, we prove that 4RLS is 30% better than 3RLS performance in the real world.