• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.183-186
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• 2000

본 논문에서는 인식이 진행되는 동안 탐색 공간을 효과적으로 줄임으로써 음성인식의 고속화를 달성할 수 있는 새로운 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유효성을 확인하였다. 이것은 앞 프레임과 뒤 프레임 사이의 최대확률은 높은 상관성을 가지므로 프루닝 문턱치를 앞 프레임의 최대 확률로부터 효과적으로 구할 수 있다는 사실에 근거를 두고있다. 이 방법에서는 앞 프레임의 최대 우도 확률과 후보 확률들의 조합으로 현재 프레임의 프루닝 문턱치를 갱신함으로써 현재 프레임의 문턱치를 인식 과정 중에 얻을 수 있기 때문에, 인식 태스크가 바뀌어도 문턱치를 구하기 위한 사전 실험을 수행할 필요가 없게 된다. 또한, 프레임 단위로 적응적으로 얻어진 문턱치는 다른 환경 하에서도 인식 속도의 향상을 가져올 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하여 위하여 한국어 주소 인식 시스템에 적용하였다. 본 시스템은 48개의 유사음소단위(PLUs)를 인식의 기본단위로 하고, 적응알고리즘으로는 최대사후확률추정법((MAP: Maximum A Posteriori Probability Estimation)을, 인식 알고리즘으로는 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법을 이용하였다 남성화자 3인이 25개의 연결 주소명을 대상으로 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 프레임단위 적응프루닝 문턱치를 적용한 경우를 기존의 고정 프루닝 문턱치와 가변 프루닝 문턱치를 적용한 경우와 비교하였을 때 인식률의 변화 없이 탐색공간이 상대적으로 각각 $14.4\%와 $9.14\%가 감소되어 제안된 프레임 단위 적응 프루닝 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다. 시,공간적 분포 특성이 구체적으로 규명되면 보다 정확한 음장변화 추정이 이뤄져야 할 것으로 보인다. 또한 내부파와 음파의 상대적인 진행 방향에 따라 음장변화가 크게 다를 것이 예상되므로 이를 규명하기 위해서는 궁극적으로 3차원적인 음장분포 연구가 필요하다. 음향센서를 해저면에 매설할 경우 수충의 수온변화와 센서 주변의 수온변화 사이에는 어느 정도의 시간지연이 존재하게 되므로 이에 대한 영향을 규명하는 것도 센서의 성능예측을 위해서 필요하리라 사료된다.가지는 심부 가스의 개발 성공률을 증가시키기 위하여 심부 가스가 존재하는 지역의 지질학적 부존 환경 및 조성상의 특성과 생산시 소요되는 생산비용을 심도에 따라 분석하고 생산에 수반되는 기술적 문제점들을 정리하였으며 마지막으로 향후 요구되는 연구 분야들을 제시하였다. 또한 참고로 현재 심부 가스의 경우 미국이 연구 개발 측면에서 가장 활발한 활동을 전개하고 있으며 그 결과 다수의 신뢰성 있는 자료들을 확보하고 있으므로 본 논문은 USGS와 Gas Research Institute(GRI)에서 제시한 자료에 근거하였다.ऀĀ耀Ā삱?⨀؀Ā Ā?⨀ጀĀ耀Ā?돀ꢘ?⨀硩?⨀ႎ?⨀?⨀넆돐쁖잖⨀쁖잖⨀／ࠐ?⨀焆덐瀆倆Āⶇ퍟ⶇ퍟ĀĀĀĀ磀鲕좗?⨀肤?⨀⁅Ⴅ?⨀쀃잖⨀䣙熸ጁ↏?⨀

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.85-92
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• 2023

코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권2호
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• pp.179-188
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• 2003

무선 통신과 하드웨어 설계기술의 발전으로 사용자가 휴대용 장치를 사용하여, 그들의 물리적인 위치에 상관없이 통신을 할 수 있는 이동 컴퓨팅이라는 새로운 패러다임이 생겨났다. 이러한 이동 단말기를 이용한 이동 컴퓨팅은 비연결성, 낮은 대역, 높은 대역의 가변성, 이질망과의 연결, 보안성, 저 전력, 작은 저장공간 등의 제약성을 가지고 있다. 이러한 제약중의 하나인 전원장치의 부족을 극복하기 위하여 두 노드간의 거리에 따라 송신전력을 조정하는 방식인 전력 조절 라우팅 기법(Power Adaption Routing Scheme)이 사용된다. 기존 알고리즘에서는 라우팅 경로를 찾기 위해 소비 전력만을 고려하여 다음 노드를 선택하기 때문에, 최종 목적노드로 최단 거리를 많이 이탈할 수 있고, 또한 전력소비를 최소화하기 위한 라우팅에 참여해야 하는 최적의 노드 수 보다 많은 노드가 라우팅에 참여하여 소비 전력의 낭비를 가져온다. 본 논문에서는 이러한 기존 저전력 소비 라우팅 알고리즘의 단점을 보완하여 라우팅 목적노드로의 점진적인 근접성과 최적의 라우팅 참여 노드 수를 동시에 고려한 새로운 저전력 알고리즘을 제안하고 성능을 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권8호
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• pp.461-467
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• 2011

제한된 대역폭을 효율적으로 사용하기 위해서 도입된 가변 전송률은 먼저 신호의 정확한 분류를 필요로 한다. 특히 멀티미디어 서비스가 보편화 되면서 음성/음악 신호 분류의 중요성도 높아지게 되었다. 음성/음악 분류기 중, 서포트벡터머신 (SVM)을 이용한 분류기는 높은 분류 정확도로 주목받고 있다. 그러나 SVM는 많은 계산량과 저장 공간을 요구하므로 효율적인 구현이 요구되며, 특히 임베디드 시스템과 같이 자원이 제한 적인 경우에는 더욱 그러하다. 본 논문에서는 먼저 SVM을 이용한 음성/음악 분류기의 임베디드 시스템으로의 구현을 실행시간과 에너지소비의 관점에서 분석하고, 효율적인 구현을 위한 두가지 방법들을 제안한다. 서포트벡터의 판별결과에의 기여도를 바탕으로 기여도가 낮은 벡터들을 제외하는 방법과, 음성/음악 신호에 기본적으로 존재하는 각 프레임간의 상관관계를 이용하여 입력신호의 일부를 건너뛰는 방법이다. 이 기법들은 SVM의 학습 시 사용되는 다른 최적화 기법에 관계없이 적용이 가능하며, 실험을 통해 분류의 정확도, 실행시간, 그리고 에너지소비의 관점에서 그 성능을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.2259-2266
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• 2016

최근 꾸준히 증가하는 무선랜 셀 및 단말의 증가로 제한된 공간 내에 매우 많은 무선랜 접속이 발생하는 밀집 무선랜 환경이 도래하고 있다. 본 논문은 이러한 밀집 무선랜 환경에서 수많은 단말의 접속으로 인한 기존 매체접속제어 프로토콜의 성능 저하를 막기 위하여 새로운 분산 매체접속제어 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 하나의 collision detection (CD) 단계만을 사용하는 기존 carrier sense multiple access with collision resolution (CSMA/CR) 프로토콜을 확장하여 여러 개의 CD 단계를 사용하여 높은 확률로 충돌을 해소한다. 각 CD 단계마다 충돌 검출 여부를 확인하는데 충돌이 검출되지 않은 CD 단계가 연속적으로 발생하여 임계치를 넘으면 CD 단계를 멈추는 방식으로 동작한다. 따라서 제안 방안은 접속하는 단말 수에 따라 적응적으로 CD 단계의 개수를 조절하여 다수의 CD 단계의 사용에 의한 전송 오버헤드를 줄이면서 충돌 해결 확률을 높일 수 있다. 모의실험 결과 제안하는 적응형 CSMA/CR 프로토콜은 단말 수에 따라 가변적으로 CD 단계를 운영하며 고정 개수의 CD 단계를 사용하는 기존 CSMA/CR 프로토콜보다 향상된 처리율을 보여준다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.95-103
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• 2017

본 논문은 딥 러닝(deep learning)을 이용하여 입력 영상의 기울어진 정도를 측정하고 수평에 맞게 바로 세우는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 영상 내에서 선분, 평면 등 하위 레벨의 특징들을 추출한 후 이를 이용해 영상의 기울어진 정도를 측정한다. 이러한 방법들은 영상 내에 선이나 평면이 존재하지 않는 경우에는 제대로 동작하지 않는다. 본 논문에서는 대규모 데이터 셋을 통해 영상의 다양한 특징들에 대해 학습 가능한 Convolutional Neural Network (CNN)를 이용하여 인물이나 복잡한 배경으로 구성된 기울어진 영상에 대해서도 강인하게 동작하는 프레임워크를 제시한다. 또한, 네트워크에 가변 공간적 (adaptive spatial) pooling 레이어를 추가하여 영상의 다중 스케일 특징을 동시에 고려할 수 있게 하여 영상의 기울어진 정도를 측정하는 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 다양한 콘텐츠를 포함한 영상의 기울어짐을 높은 정확도로 바로 세울 수 있음을 확인할 수 있다.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제3권1호
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• pp.1-13
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• 2015

실외 열교환기의 착상 및 제상조건 하에서 VRF 멀티형 히트펌프의 동적 거동의 해석을 위한 시뮬레이션 기법이 제안되었다. 이를 위해 열전달-물질전달 완벽 상사 가정에 기반한 간단한 착상모델과 제상 모델이 제안되었다. 제안된 착제상 모델은 용량가변 압축기 모델과, 미소면적에 대한 열 및 모멘텀 평형에 근거한 열교환기 모델을 채택한 동적 사이클 해석모델에 적용되었다. 따라서, 제안된 모델은 공간에 대해 비균질 착상을 자연스럽게 예측할 수 있다. 개발된 동적 사이클 해석 모델은 실험결과와 비교하여 능력 및 효율을 10% 이내에서 잘 예측함을 확인하였다. 최종적으로, 개발된 모델은 표준적인 건물의 난방시즌 운전 해석에 적용되었으며, 착상 및 제상으로 인하여 동절기의 계절 성능계수를 7% 가량 하락 시킴을 보일 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.99-105
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• 2022

본 논문은 주기억장치의 사용자 공간이 컴파일 시간에 가변적 크기의 블록들로 분할된 상태에서, 준비상태 큐에 도착한 다중 프로세서들을 적절히 블록에 할당하는 문제를 다루었다. 기존의 할당법인 최초적합, 최적합, 최악적합과 다음 적합 방법들은 준비상태 큐에 도착한 모든 프로세서들을 할당하지 못해 특정 프로세서는 대기상태가 되는 단점을 갖고 있었다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 분할된 블록(홀)의 크기와 준비상태 큐에 있는 프로세서 크기를 내림차순으로 정렬하여 가장 큰 크기의 블록에 가능한 많은 프로세서들을 할당하는 단순한 블록 채우기 알고리즘이다. 제안된 알고리즘을 9개의 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 분할 오류로 인해 대기상태 프로세서가 발생하는 1개 데이터를 제외한 8개 데이터 모두에 대해 최소의 내부 단편(IF)을 가지면서도 모든 프로세서들을 할당하는 성능을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.393-404
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• 2022

위성에서 보다 미세한 공간 분해능으로 신뢰할 수 있는 지상 강우 관측은 도시 수문학적 및 미시적 농업 수요에 필수적이다. 전통적으로 "톱다운" 접근 방식 기반 위성 강우 산출물이 널리 사용되고 있지만 공간 분해능에 한계가 있다. 본 연구는 C-밴드 SAR Sentinel-1 위성 데이터(SM2RAIN-S1)에 적용되는 매개 변수화된 SM2RAIN 모델인 강우 추정을 위한 새로운 "상향식" 접근 방식의 가능성을 평가하여 중부지방에 대한 높은 공간 분해능 지상 강우 추정치(0.01° 그리드/6일)를 생성하는 것을 목표로 한다. 그것의 성능은 중부지방 두 개의 다른 하위 지역, 즉 혼합 산림 중심, 중간 하위 지역, 그리고 경작 중심, 서해안 하위 지역의 1년 기간 동안 기존의 재분석 프로덕트와 우량계 네트워크의 각각의 강우 데이터를 사용하여 공간 및 시간적 가변성에 대해 평가되었다. 평가결과에 따르면 SM2RAIN-S1 프로덕트는 중부지방의 일반적인 강우 패턴을 포착할 수 있고, 서로 다른 토지 피복으로 지역 규모에서 공간 분해능 강우량 측정 가능성을 보유할 수 있으며, 강우량 관측치에 대한 편중된 강우량 추정치가 제공되었다. 또한 SM2RAIN-S1 강우량은 피어슨의 상관 계수(R = 0.69)를 고려할 때 혼합림에서 더 우수했으며, 이는 혼합림에서 토양 수분과 강우의 시간 역학을 포착하는 데 6일 SM2RAIN-S1 데이터의 적합성을 암시했다. 그러나, RMSE와 바이어스 측면에서, 혼합림보다는 경작지의 SM2RAIN-S1 강우 생성물에서 더 나은 성능을 얻었으며, 이는 높은 증발증산 손실(특히 혼합림)에 의해 유도된 더 큰 오류를 SM2RAIN의 추가 개선에 포함해야 한다는 것을 나타낸다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.456-462
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• 2008

분류란 새로운 자료를 주어진 클래스 중의 하나로 구분하는 것으로 가장 일반적으로 사용되는 데이터마이닝 기법 중의 하나이다. 그중 메모리기반 추론(MBR : Memory-Based Reasoning)은 추론 규칙 없이 특징들의 최초의 벡터 형태에 의해 표현된 학습패턴을 단순히 저장한다. 그리고 분류 시에 새로운 자료가 메모리에 저장된 학습패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 거리에 있는 학습패턴의 클래스로 분류하는 기법이다. MBR 기법에서 학습패턴이 커지면 저장에 필요한 메모리의 크기도 커질 뿐만 아니라 추론을 위한 계산도 많아지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 초월평면을 이용하는 NGE 이론과 대표패턴을 추출하여 학습하는 FPA 기법과 RPA 기법 등을 들을 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴 공간을 GINI-Index값을 이용하여 일련의 최적 분할점을 찾아 가변크기로 분할하는 동적분할평균(DPA : Dynamic Partition Averaging)기법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위하여 MBR기법 중 널리 사용되는 k-NN 기법과 비교하였다. 제안한 기법이 k-NN기법에 비해 대표패턴 개수는 줄이고 분류성능은 유사하게 유지시킨 것을 보여주었다. 또한, 제안한 기법은 NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 대표패턴 기법인 FPA기법과 RPA기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여주었다.