• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.224-227
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• 2016

본 논문에서는 스테레오 채널 신호 간 강도비를 이용하여 음원을 분리하는 EADRess 알고리즘과 부분기반 표현을 특징으로 한 비음수 행렬 인수분해를 통해 음원을 분리하는 NMF 가 결합된 새로운 음원분리 알고리즘을 제안한다. 입력 오디오 신호로부터 frequency-azimuth 평면 구성을 통해 식별된 방위각에 상응하는 신호 강도비로 표현되는 확률밀도함수를 이용하여 1 단계 음원분리를 수행하고, 얻어진 개별 분리음원을 대상으로 supervised NMF 및 Wiener 필터 기반 마스킹 함수를 적용함으로써 잔류 혼합성분을 제거하는 2 단계 음원분리를 수행한다. 제안된 EADRess/NMF 결합 음원분리 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 SASSEC 에서 제공하는 테스트 음원을 이용하여 측정한 결과, 개별 음원분리 알고리즘에 비해 SIR 이 각각 1.41dB, 10.43dB 향상된 결과를 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.261-266
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• 2017

본 논문에서는 커널 모델과 장단기 기억(Long-Short Term Memory, LSTM) 신경망을 결합한 보컬 및 비보컬 분리 방식을 제안한다. 기존의 음원 분리 방식은 비보컬 음원만 있는 구간에서 음원을 오추정하여 불필요한 비보컬 음원을 출력하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 커널 모델 기반의 보컬음 분리 방식에 LSTM 신경망 기반의 보컬 구간 분류 방식을 결합하여 보컬 음원의 오추정 문제를 개선하고 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 또한 본 논문에서는 방식간의 결합 구조에 따라 병렬 결합형 분리 알고리즘과 직렬 결합형 분리 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통해 제안하는 방식들이 기존의 방식에 비해 더욱 향상된 분리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.109-119
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• 2004

COSMOS는 1990년부터 개발되어 현재까지 현장실험 및 시스템 검증과 여러 차례의 기능개선을 통하여 점차 안정화 되어가고 있으며, 그 효율성이 입증되어 서울시 전역으로 확산되고 있는 추세이다. 그러나 현재는 CI의 옵셋패턴이 한쪽 축 방향의 유입/유출 이동류에 의해서만 산출되고 있어, 다른 축방향에 속한 교차로는 자신과 무관한 옵셋패턴에 의해 운영되는 경우가 발생한다. 또한 Sub Area 결합/분리시 CI의 유입/유출 방향의 축에 속한 Sub Area와의 결합/분리만이 가능한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 CI의 동서와 남북 축 각각의 유입/유출 방향을 설정하여, 두 축의 옵셋패턴과 현재 운영 주축을 계산하여 설정하도록 하였다. Sub Area 내의교차로들은 자신이 속한 축의 옵셋패턴에 의해 운영되며, 결합/분리시에는 주축방향간의 '결합'과 이외의 경우의 '연동'의 개념으로 운영되도록 하였다. 개선된 알고리즘은 COSMOS 운영 S/W에 탑재하여, 강남구 10여개 교차로를 대상으로 기능성 평가 및 효율성 평가를 실시하였다. 평가 결과 개선 알고리즘이 기존방식보다 통행시간을 감소시키는 것으로 나타났다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.977-985
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• 2011

항공기 분리보증은 자유비행 분리보증의 핵심요구사항이다. 본 논문에서는 자유비행 공역 효율성 측정을 위한 다양한 분리보증 및 효율성 측정 모델을 고찰하고, 자유비행 분리보증을 위한 포텐셜 필드 알고리즘과 기하학적 알고리즘, 두 가지의 충돌회피 기법을 모델링 하여 항공기 성능데이터와 두 가지 조건의 시나리오 상황에서 분리보증 해결과 운항 효율성을 측정하였다. 실험결과 자유비행 공역 하에서 기하학적 알고리즘 적용이 포텐셜 필드 알고리즘 보다 분리보증 해결, 운항 효율성 측면에서 우수하였으며, 동일한 알고리즘에서도 선회각, 속도 복합모델인 기하학적 결합 알고리즘이 더욱 효율적인 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2003년도 제2회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.116-121
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• 2003

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.114-114
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• 2022

딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.298-300
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• 2005

본 논문은 Part 2로서 배전계통을 위한 분산형 조류계산의 알고리즘을 제안하고, 결합 조류계산을 수행하기 위하여 경계상의 정보를 이용하고 송전과 배전계통에서 조류계산의 수렴 이후에 교환하는 알고리즘이다. 이는 각각의 조류계산 해법들이 송전과 배전계통에 사용될 수 있기 때문이다. 송전과 배전계통의 조류계산은 네트웍의 토폴로지와 파라메터 값들에서 큰 차이가 있기 때문에 분리하여 수행하여야 한다. 그러나, 두 계통이 물리적으로 연계되어 있거나 정확한 조류계산 해를 동시에 풀 수 있기 때문에 두 계통의 경계모선들에서 전력 오차를 계산하는 데 있어 약간의 오차가 있을 수 있다. 송전과 배전 계통의 경계 모선에서 전력 조류는 송전계통의 조류 계산에 대하여 부하로서 나타낼 수 가 있다. 다중 조류 기법들이 상호 존재하므로 이를 분산처리에 이용하는 이점이 된다. 특히, 분산전원 출현으로 인한 이러한 분산형 조류계산 기법의 필요성이 점점 증가하고 있다. 분산형 조류계산 알고리즘은 비동기 분산형과 동기화 분산 알고리즘으로 분류할 수 있다. 분리 계산 기법이 하나 이상의 배전계통을 가진 계통의 결합 조류계산에 사용된다면, 스칼라 경계 변수들은 상태 변수 벡터로 대체 할 수 있다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 추계학술대회 논문집
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• pp.55-56
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• 2016

무선전력전송 시스템은 대기전력과 안전 문제로 인해 수신부의 존재를 판단하는 알고리즘이 필요하다. 현재 전계결합을 이용한 무선전력전송 시스템이 연구되고 있지만 아직 송 수신부 확인에 대한 연구는 활발하지 않다. 본 논문에서는 거리나 압력 센서를 더하지 않고 기존 전극의 기생커패시턴스를 이용해 부하 유무를 감지하는 방법을 제안한다. 송신부의 두 전극은 수신부가 분리됐을 때와 비교했을 때 수신부가 완전 정렬된 경우 커패시턴스 값이 약 9배 증가하므로 일반적인 마이크로프로세서의 내부 저항과 본 기생커패시터의 계단파 응답을 이용하면 부하의 존재유무를 판단할 수 있다. 그리고 마이크로프로세서를 통해 분리 시와 완전정렬 시에 기생커패시턴스 값을 LCR 미터와 비교했을 때 각각 오차율 5.5%, 6.8%로 측정하고 이 값을 이용해 수신부 감지 알고리즘을 성능을 검증하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
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• pp.137-142
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• 2001

본 논문에서는 벡터모델과 신경망 모델을 이용하여 데이터 퓨전의 관점에서 다중증거로서 가중치, 문헌분리가, 엔트로피, 공기유사도를 적절히 결합하여 질의를 확장하는 방법을 제안한다. 실험결과 코사인 정규화 가중치 알고리즘, 문서길이 정규화 가중치 알고리즘과 결합하여 질의를 확장하는 것이 정규화시키지 않고 단순히 문헌빈도와 역문헌빈도의 조합을 이용한 가중치 알고리즘과 결합했을 때 보다 평균 정확률 향상이 더 높게 나타났다. 또한 다양한 공기기반 유사도를 이용하여 질의확장을 한 결과 벡터모델과 신경망 모델에서 코사인 공기유사도에 기반하여 질의확장한 경우가 다른 공기유사도에 비해 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.909-912
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• 2012

광학 현미경을 통해 일정한 시간 간격으로 얻은 세포 이미지들로부터 세포의 변화 과정을 관찰하여 어떻게 변화되어 가는지 자동적으로 추적하고 분석하는 것을 자동화된 세포 트래킹이라고 한다. 본 연구에서는 수 천 개 혹은 수 만개의 세포를 하나의 이미지에 포함함으로 크기가 매우 작아진 세포 클러스터를 분리하기 위한 타원 근사 기반의 알고리즘을 제안하고 개발하였다. 제안된 방법은 클러스터의 경계선을 추출하여 라인 세그먼트들로 분리한 다음 휴리스틱을 이용하여 라인 세그먼트들을 결합해 가며 근사 타원을 생성한다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 두 개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 91%의 정확도로, 세개의 세포가 겹쳐진 클러스터의 경우 평균적으로 84%의 정확도를 가지도 클러스터를 분리해 주었다.