• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.4C
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• pp.343-349
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• 2010

In this paper, we study real time AEC (acoustic echo canceller) based on NLMS adaptive filter. Proposed method improves conversation quality by enhancing the performance of AEC during double talk section and reduces the power consumption by controling the adaption operation of NLMS adaptive filter. Proposed method examines the convergence of the NLMS adaptive filter, stores the estimated echo path and chooses operation of NLMS adaptive filter. Furthermore if double talk is detected, the proposed AEC utilizes the stored echo path optionally considering missed double talk time. When the proposed AEC is used, the performance of the AEC is enhanced although the simple double talk detector is used and the power consumption of the AEC is reduced.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.334-336
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• 2012

EEG 신호에 대한 연구는 의학, 신경과학, 심리학, 컴퓨터과학, 전자 공학 등 여러 학문 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. EEG 신호는 추출하는데 있어서 필연적으로 각종 Artifact와 분석대상이 아닌 신호가 혼재되어 분석 결과의 부정확성을 가지고 있어 EEG 신호의 활용이 주목받은지 오래되었지만 충분히 활용되지 못하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각종 필터링 연산 등을 통하여 잡음을 제거하고 혼재된 신호를 분류해 내고 있지만, 잡음제거나 신호분류에 사용되는 방법이 고정된 수식을 이용하는 방법이기 때문에 유연한 측정 및 분류를 할 수 없는 것이 현실이다. 본 논문에서 제안하는 매개변수 선택형 시스템은 정제되지 않은 EEG 신호에서 잡파를 제거하고 정제된 신호에서 분석에 필요한 특징을 추출하는데 있어 사용자에게 착용된 EEG 신호 측정기기에서 전극채널, 신호발생영역 및 주파수 대역 등의 매개변수를 선택하고 필요에 따라 매개변수에 가중치를 부여함으로써, 측정의 정확성을 높이고 EEG 신호의 활용에 신뢰도를 향상 시킬 수 있다.

• Membrane Journal
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• v.6 no.1
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• pp.53-57
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• 1996

Polysulfone ultrafiltration membrane was coated with polyisobutylene(PIB) as a top layer to separate chlorinated hydrocarbons. The solubility parameter differences between PIB, water and perchloroethylene(PCE) or trichloroethylene(TCE) show that the solubility parameter difference between PIB and TCE or PCE is similar while that between PIB and water is far less, indicating that PIB is selective to chlorinated hydrocarbons. The pervaporation separation of TCE and PCE shows that TCE is concentrated more than four times, by PIB composite membrane, while PCE is concentrated more than thirteen times. This result shows that PIB composite membrane in this study seems to be an appropriate selective layer for the separation of TCE and PCE from aqueous organic solutions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.38-41
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• 2007

데이타 마이닝을 위하여 수집된 대용량의 데이타를 여과 없이 기계학습에 적용하는 것은 많은 시간과 비용이 요구될 뿐만 아니라 저장 공간면에서도 비효율적이다. 선별적 샘플링은 이러한 상황에서 매우 효율적으로 적용할 수 있도록 원본 데이타의 특성을 가능한 반영하여 새로운 훈련 데이타를 생성하는 방법이다. 본 연구에서는 신경망의 하나인 SOM을 적용한 선별적 샘플링을 수행하는데 있어서 여러 가지 선택 문제를 효과적으로 해결하기 위한 실험을 수행한다. 실험 결과로는 두 가지 결과를 얻었다. 1) 충분한 맵 사이즈를 선택해야 학습 데이타의 함축적인 특성을 잘 반영한다, 2) 선택적 샘플링을 위한 유닛선택 방법에서는 의미없는 유닛을 제거함으로서 분류 성능향상을 얻을 수 있다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.15 no.3
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• pp.259-264
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• 1994

Heparin binders (Cell-PALA) used for selective heparin removal from blood, were prepared by immobilizing a cationic polymer, poly(allylamine) (PALA), onto cellulose substrate by a novel method. Their absorbing capacity for heparin was compared with untreated cellulose control using heparin solution in vitro. The surface areas of obtained heparin binders and untreated cellulose were 1.36 and ($2.56{\mu} g$/$cm^2$, respectively. The amount of bound heparin to PALA immobilized celluloses was determined to be 0.16 - $0.30{\mu}g$/cm, which is much higher than that of untreated cellulose ($0.03{\mu} g$/$cm^2$). These results suggest that Cell-PALA materials can be utilized for a heparin removal system.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.238-241
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• 1998

성문파 신호로부터 음원변수들을 추출하는 방법과 그 전 단계에서 역 필터링 방법에 의해 구한 미분성문파 신호로부터 고주파 잡음을 제거하기 위해 음원구간에 따라 필터의 대역폭을 달리함으로서 음원변수 추출과정에서 저역통과 필터에 의해 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위한 선택적 저역통과 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 음원모델중 하나인 LF-model 펄스를 합성하여 필터링 함으로서 그 성능을 비교, 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2006.04a
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• pp.162-165
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• 2006

유해성 유기물질로 오염된 토양의 복원을 위한 토양세척공정에서 계면활성제를 선택적으로 재이용하기 위해 활성탄을 이용한 흡착 칼럼의 성능을 평가하였다. 계면활성제로는 Triton X-100을 소수성 유해 유기물질로는 다환방향족 탄화수소의 하나인 phenanthrene를 사용하여 그 성능을 평가하였다. 계면활성제의 흡착은 phenartthrene에 비해 빠른 흡착 특성을 보였으며 phenanthrene은 계면활성제의 포화흡착상태에서도 지속적으로 흡착이 이루어졌다. 이는 계면활성제의 흡착이 종료된 이후에도 유해성 유기물질의 지속적인 흡착을 기대할 수 있어 계면활성제의 지속적인 재이용과 활성탄 사용시간의 증대를 가져올 수 있음을 의미한다. 이와 같은 활성탄 칼럼에서의 유해성 유기물질의 우수한 선택적 흡착 결과는 기본적으로 소수성 정도의 차이와 size exclusion에 의한 기작뿐만 아니라 활성탄에 흡착된 계면활성제에 의한 다환방향족 탄화수소의 추가적인 흡착이 일어나 전체적인 성능이 향상되는 것에 기인한다.

• Clean Technology
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• v.29 no.4
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• pp.313-320
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• 2023

In order to increase the usability of H₂-SCR, the NOx removal characteristics with catalyst powder of PtNi/CeO₂-W-TiO₂ using Ce as a co-catalyst was synthesized and coated on a porous metal structure (PMS) were evaluated. Catalyst powder of PtNi/CeO₂-W-TiO₂(PtNi nanoparticles onto W-TiO₂, with the incorporation of ceria (CeO₂) as a co-catalysts) was synthesized and coated onto a porous metal structure (PMS) to produce a Selective Catalytic Reduction (SCR) catalyst. H₂-SCR with CeO₂ as a co-catalyst exhibited higher NOx removal efficiency compared to H₂-SCR without CeO₂. Particularly, at a 10wt% CeO₂ loading ratio, the NOx removal efficiency was highest at 90℃. As the amount of catalyst coating on PMS increased, the NOx removal efficiency was improved below 90℃, but it was decreased above 120℃. When the space velocity was changed from 4,000 h^-1 to 20,000 h^-1, the NOx removal efficiency improved at temperatures above 120℃. It was expected that the use of the catalyst could be reduced by applying the PMS with excellent specific surface area as a support.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.213-216
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• 2019

영상 잡음 제거 알고리즘은 잡음으로 오염된 영상으로부터 잡음이 제거된 깨끗한 영상을 추정하여 복원하는 연구이다. 기존의 모델 기반 방법의 영상 잡음 제거 알고리즘은 영상을 복원하는 과정에서 최적화 문제를 풀어야 한다는 단점과 매개변수를 직접 선택을 해주어야 한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 학습기반 방법의 영상 잡음 제거 연구를 소개한다. 먼저, 신경망의 구축을 위하여 신경망의 구성 요소는 Instance Normalization 과 컨볼루션 신경망을 이용한 모델을 제안하였고, 여러 연구 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 구조를 전체적인 구조로 차용하였다. 신경망의 학습을 위하여 DnCNN 에서 제안한 잡음을 학습하는 잔여 학습 기법을 채택하였고, 기존의 영상 잡음 제거 알고리즘의 단점인 결과 영상이 흐릿해지는 현상을 보완하기 위하여 생성적 적대 신경망 학습 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 신경망을 이용한 잡음 제거 영상의 결과가 기존의 연구 방법들 보다 인지적인 측면에서 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.209-210
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• 1999

오존 precursor인 NOx의 배출기준은 점차 강화되고 있고 NOx의 처리기술로는 선택적 촉매환원법 (Selective Catalytic Reduction; SCR)이 가장 널리 사용되고 있다. 국내 SCR 적용공정의 경우, 100% 수입에 의존하고 있어 support 촉매의 국산화가 절실히 요구되고있다. 이에 본 연구에서는 support로 섬유형 세라믹 필터를 사용하여 CuO, V$_2$O$_{5}$ 촉매를 담지시켜 NOx의 제거실험을 수행하였다.(중략)