• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.465-472
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• 2020

최근 들어, 오디오 이벤트 검출을 위하여 다양한 딥뉴럴네트워크 기반의 방법들이 제안되어 왔다. 본 연구에서는 베이스라인 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 구조에 attention 방식을 도입함으로서 오디오 이벤트 검출의 성능을 향상시키고자 하였다. 베이스라인 CRNN의 입력단에 context gating을 적용하고 출력단에 attention layer을 추가하였다. 또한, 프레임(frame) 단위의 강전사 레이블(strong label)정보 뿐만 아니라 클립(clip) 단위의 약전사 레이블(weakly label) 오디오 데이터를 이용한 학습을 통하여 보다 나은 성능을 이루고자 하였다. DCASE 2018/2019 Challenge Task 4 데이터를 이용한 오디오 이벤트 검출 실험에서 제안된 attention 기반의 CRNN을 통하여 기존의 CRNN 방식에 비해서 최대 66%의 상대적 F-score 향상을 얻을 수 있었다.

• KIEAE Journal
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• 제13권4호
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• pp.11-19
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• 2013

The purpose of this study is to establish the assessment baseline of $CO_2$ emissions from building operations in the view of GHG reduction policy in Korea. The assessment baseline of $CO_2$ emissions shall be used in GHG policy and Carbon Credits in building sectors, but the assessment baseline has not been studied enough or established yet. Also, $CO_2$ emissions from building operations will be variable according to the building occupancy. Therefore the baseline will be different and this study aimed at the establishment of the assessment baseline for residential apartments and office buildings firstly. After reviews of BEER and international standards for building $CO_2$ emissions such as ISO and UNEP-SBCI documents, the analysis of BEER certification data has been pursued for 292 residential apartment complexes and 65 office buildings in South Korea during 2004~2012. As analysis results, the assessment baseline was set to 23.03 $kg{\cdot}CO_2/m^2{\cdot}yr$ or 1.95 $t{\cdot}CO_2/unit{\cdot}yr$ for residential apartment complexes, and 95.91 $kg{\cdot}CO_2/m^2{\cdot}yr$ for office buildings according to the BEER certification basis. Additional assessment baselines were calculated according to year basis, region basis, public and private basis, and GHG policy basis. Finally, the established baseline for residential apartment complexes has been applied for the pilot project in M district, Seoul, and showed 24.97% reduction rate according to the BEER certification basis.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.11-21
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• 2011

본 논문에서는 멀티미디어에 내재한 무수한 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 기반 병렬 프로세서를 소개한다. 또한, 인텔사의 대표적인 멀티미디어 전용 명령어인 MMX (MultiMedia eXtension)타입 명령어를 병렬 프로세서에 구현하여 성능을 평가하고 결과를 분석한다. 16개의 32-비트 프로세서로 구성된 병렬프로세서를 이용하여 1280x1024픽셀 이미지의 JPEG 압축 애플리케이션을 구현하고 모의 실험한 결과, 동일한 병렬프로세서 기반에서 MMX타입 명령어는 베이스라인 명령어보다 약 50%의 성능 향상을 보였다. 또한, MMX타입 명령어는 베이스라인 명령어보다 에너지 효율에서 100%, 시스템 면적 효율에서 51%의 향상을 보였다. 이러한 결과는 MMX를 포함한 멀티미디어 전용 명령어들이 현재 널리 사용되고 있는 매니코어 GPU(Graphics Processing Unit) 및 다양한 형태의 병렬프로세서에서도 잠재 가능성이 있음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.9-19
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• 2009

본 논문에서는 최근 국제표준화가 이루어진 H.264/SVC 복호기 SoC 칩 개발을 위한 새로운 하드웨어 구조를 제안하고, 최적인 회로개발을 지원하기 위한 C-모델 시뮬레이터를 개발한다. 제안된 SVC 복호기는 표준규격의 기능들을 최적으로 처리하기 위한 하드웨어 엔진과 핵심 프로세서를 이용한 소프트웨어 등으로 구성되어 있어 기존의 임베디드 시스템으로 간단히 구현할 수 있다. 본 논문에서 제안한 복호기의 C-모델 시뮬레이터는 SVC의 스케일러블 베이스라인 프로파일을 기반으로 복잡도 감소를 위하여 B-픽처 구조를 사용하지 않는 IPPP 구조에 의한 스케일러블 만을 고려함으로서 칩 설계의 실용성을 증가시켰다. 하드웨어 구조와 C-모델 시뮬레이터의 유효성을 검증하기 위해 제안한 H.264/SVC 호기 시스템에 대한 결과를 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제40권6호
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• pp.578-586
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• 2021

종단간 음성인식기의 성능향상을 위한 변분 오토인코더(Variational AutoEncoder, VAE) 및 비교사 데이터 증강(Unsupervised Data Augmentation, UDA) 기반의 준지도 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 원래의 음성데이터를 이용하여 VAE 기반 증강모델과 베이스라인 종단간 음성인식기를 학습한다. 그 다음, 학습된 증강모델로부터 증강된 데이터를 이용하여 베이스라인 종단간 음성인식기를 다시 학습한다. 마지막으로, 학습된 증강모델 및 종단간 음성인식기를 비교사 데이터 증강 기반의 준지도 학습 방법으로 다시 학습한다. 컴퓨터 모의실험 결과, 증강모델은 기존의 종단간 음성인식기의 단어오류율(Word Error Rate, WER)을 개선하였으며, 비교사 데이터 증강학습방법과 결합함으로써 성능을 더욱 개선하였다.

• 한국인구학
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• 제31권1호
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• pp.27-54
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• 2008

본 논문은 최근 출산율 저하와 인구고령화로 인한 성장잠재력의 저하에 대한 우려가 높아지고 있는 상황에서 성장잠재력을 제고하는 정책의 성공 여부는 인적자본의 양적.질적 제고를 통한 생산성 향상에 달려 있음으로 파악하고, 인구구조의 변화, 노동시장 조건의 변화 및 노동생산성의 변화 등이 잠재성장률에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 성장회계 접근방식을 이용하여 1인당 GDP 증가율을 인구구조의 변화에 따른 부양비의 변화와 노동투입 요소의 양적.질적 부분의 변화로 분해하였다. 우선, 노동투입의 양적인 변화는 고용률과 근로시간의 변화에 기초하여 시산하였으며, 노동투입의 질적인 변화는 인적자본에 대한 투자가 노동생산성에 미치는 영향을 감안하였다. 또한 출산율과 여성고용을 제고하는 정책효과를 분석하기 위해 출산율과 여성의 고용률을 주요 정책변수로 한 정책시뮬레이션을 하였다. 1인당 GDP 증가율의 베이스라인 전망결과는 2010년까지 연평균 4%대 중반의 성장률을 보이다가, 2020년대에는 3.94%, 2030년대에는 3.03%, 2040년대에는 2.41%로 서서히 감소할 것으로 나타났다. 또한 출산율 제고에 따른 성장률 효과는 2030년을 지나서 반영이 되며, 고출산율 시나리오 (2030년 이후 합계출산율이 1.57명으로 유지)의 경우 베이스라인보다 2030년대 이후 연평균 약 0.10%p 높은 1인당 GDP 성장률을 보일 것으로 전망되었다. 한편, 여성고용률이 제고되는 시나리오(2025년 이후 $25{\sim}54$세 여성의 고용률이 74.5%로 상승)의 경우 베이스라인보다 2050년까지 연평균 0.04%p 높은 1인당 GDP 성장률을 보일 것으로 전망되었다. 본 연구는 양적인 노동투입의 효과만으로는 성장잠재력에 미치는 영향이 그다지 크지 않으며, 궁극적으로 노동생산성의 향상과 같은 질적인 요소의 증대가 성장잠재력 확충에 중요한 대안이 됨을 알려 주고 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.453-456
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• 2005

일반적으로 심전도는 심장계통의 질환을 판단할 때 사용된다. 이러한 심장질환의 이상 유무를 자동으로 진단하기 위해서는 QRS파형 검출을 필요로 하며, 이를 위하여 웨이블렛변환 방법이나 템플릿매칭, 룰 베이스 방법 등 여러 가지 방법들이 쓰이고 있으나, 심전도 신호가 표준화된 형태를 갖지 않는 경우는 검출 능력에 많은 한계를 갖고 있다. 본 논문은 파형의 베이스라인(baseline)을 기준으로 진폭 값에 절대치을 취하는 방법으로 파형의 R피크값을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 결과를 검증하기 위해 MIT-BIH 데이타베이스에서 제공하는 데이터와 R피크값을 본 논문의 알고리즘으로 추출된 R피크값과 비교한 결과 96.7%의 검출률을 보였다.

• 신재생에너지
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• 제3권4호
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• pp.104-113
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• 2007

교토의정서(Kyoto Protocol)의 발효로 전 세계적으로 에너지절약형 산업구조로의 전환 및 신재생에너지 개발 등의 온실가스 감축을 위한 노력이 활발하게 진행되고 있으며, 우리나라 또한 온실가스 저감을 피할 수 없게 되었다. 특히 선진국(Annex I)의 구속력 있는 감축목표를 규정하고 있는 교토의정서의 의무이행에 유연성을 부가하기 위해 교토메카니즘이 채택되었다. 교토 메카니즘은 CDM(Clean Development Mechanism), JI(Joint Implementation), ET(Emission Trading)로 이루어져 있으며, 이 가운데 CDM 사업은 선진국(Annex I)과 개발도상국 non-Annex I)간 공동 협력 사업으로 non-Annex I 국가인 우리나라가 참여할 수 있기 때문에 국내 기업 및 정부의 관심이 높아지고 있다. 이러한 CDM 사업을 수행하기 위해서는 적용 가능한 CDM 사업 방법론이 필요하며, 방법론이 없을 경우 CDM 사업 방법론을 개발하여야 한다. CDM사업 방법론에는 레이스라인, 추가성, 배출 감축량, 모니터링 등에 대한 구체적인 방법이 제시되어야 하고 사업 수행자는 사업의 타당성 확인 및 검증을 위해 방법론을 정확히 이해해야 한다. 따라서 본 CDM사업 방법론 연구를 통해 CDM사업 수행 및 방법론 개발을 위한 주요 항목의 이해를 돕고 국내 CDM 사업의 활성화를 도모하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.62-63
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• 2019

본 논문에서 개발하고자하는 다시점 스테레오 영상 기반의 3차원 깊이 정보 획득 기술은 스테레오 비전, light field, 가상시점, 방송 콘텐츠, 등 다양한 분야의 기술이 융합된 기술로 연구의 중요성이 매우 높다. 본 논문에서는 SGM 기반의 멀티베이스 라인 스테레오 정합 기술을 개발하고 다시점 스테레오 영상에 적용하여 깊이 정보를 획득하였다. 두 시점 간의 스테레오 정합에 있어서 다방향의 에너지 최소화 기술을 적용하고 시점 간의 정합비용함수를 누적하여 마지막으로 S공간 누적방법으로 최적의 깊이영상을 획득하였다. 기존의 스테레오 정합에 비하여 멀티베이스라인 스테레오 정합의 성능 향상을 확인하고 Middlebury 스테레오 영상을 이용하여 성능을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.314-320
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• 2009

최근에 검색서비스에서 스카이라인 질의 처리는 상당한 주목을 받고 있다. 스카이라인은 모든 속성들 측면에서 다른 객체에 지배되지 않는 관심 있는 객체들을 포함한다. 이에 관련된 기존 많은 연구들은 정적 데이터에 대한 스차이라인이거나 유클리디언 공간상에서 움직이는 대상에 대한 스차이라인 처리이다. 그러나 본 논문은 스카이라인 질의를 요청한 객체가 도로망에서 연속적으로 이동하는 것을 가정한다. 본 논문은 전처리된 객체들의 최단영역을 통하여 도로망에서 효과적인 연속적 스카이라인 질의처리를 위한 새로운 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 검색 대상에 대한 미리 연산된 최단거리 범위 데이터를 통하여 연속 스카이라인을 처리한다. 성능평가는 질의처리속도 측면에서 제안하는 기법이 기존방법보다 약 100배 정도 빠르다는 것을 보여준다.