• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.509-511
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• 2011

본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경회로망과 선형예측계수를 사용한 화자인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 화자인식 알고리즘은 입력받은 음성신호에 대해서 유성음 구간을 추출한다. 추출된 유성음구간에 대하여 선형예측 분석에 의하여 화자의 특성을 가지고 있는 선형예측계수를 구한다. 구해진 선형예측계수를 분류하기 위하여 선형예측계수를 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로 사용하여 네트워크의 학습을 수행한다. 본 실험에서는 선형예측계수와 신경회로망을 사용하여 본 화자인식 알고리즘이 유효하다는 것을 인식률을 통하여 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2521-2526
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• 2011

본 논문에서는 퍼셉트론 신경회로망과 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 사용한 화자인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 화자인식 알고리즘은 입력받은 음성신호에 대해서 유성음 구간을 추출한다. 추출된 유성음 구간에 대하여 선형예측 분석에 의하여 화자의 특성을 가지고 있는 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 구한다. 구해진 선형예측부호화 켑스트럼 계수를 분류하기 위하여 이 켑스트럼 계수를 퍼셉트론 신경회로망의 입력으로 사용하여 네트워크의 학습을 수행한다. 본 실험에서는 선형예측부호화 켑스트럼 계수와 신경회로망을 사용하여 본 화자인식 알고리즘이 유효하다는 것을 인식률을 통하여 확인한다.

• 한국음향학회지
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• 제3권2호
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• pp.35-45
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• 1984

본 연구는 한국어의 발음상의 특징과 구조에 의해서 한국어를 음소별로 분리할 수 있음에 착안 하여, 자음과 모음으로 구성된 한국어 단음을 자음의 음소와 모음의 음소로 각각 분리하여 인식하는 새 로운 방법에 관한 연구이다. 특정 화자 2명에 대하여 한국어 단음 84자를 모음의 음소와 자음의 음소로 각각 분리하여 인삭한 실험결과 모음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수를 이용하면 인식률이 95.2%이 고, 편자기 상관계수로 92.5%, 폴만트로 97.6%의 인식률을 얻었고, 자음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 88.7%, 편자기 상관계수로 92.9%의 인식률을 얻었다. 또, 자음의 음소와 모음의 음소를 결합시킨 단음을 인식한 경우에는 선형 예측 계수로 83.9%, 편자기 상관계수로 86.3%의 인식률을 얻었다. 이 때, 각 음소들의 데이터의 수는 256개이고, 선형 예측 계수와 편자기 상관 계수와의 예측차는 15차이다. 이 와 같이 한국어를 자음의 음소와 모음의 음소로 분리하면 작은 데이터 양으로 처리 시간을 단축 시켜 한국어의 모든 단음, 단어, 연속음, 문장 등을 분석하고 인식할 수 있고, 또한 각 음소들을 원칙적으로 결합시켜 모든 한국어의 합성이 가능함을 알 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.172-172
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• 2022

분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권3호
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• pp.61-67
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• 2001

본 논문에서는 한국어 숫자음 인식을 위해 음성과 영상 정보를 사용하고, 음성에 사용하는 선형예측계수 알고리즘을 영상에 적용하는 방법을 제안한다. 입력으로 얻어지는 음성신호는 0.95의 매개변수를 통해 고역 신호가 강조되고, 해밍창과 자기상관 분석, Levinson-Durbin 알고리즘에 의해 13차 선형예측계수를 구한다. 마찬가지로, 그레이 영상신호도, 음성의 자기상관 분석, Levinson-Durbin 알고리즘을 사용하여 13차의 2차원 선형예측계수를 구한다, 이러한 음성/영상 신호에 대한 선형예측계수들은 다층 신경회로망에 적용하여 학습이 이루어졌고, 각 레벨의 잡음이 섞인 음성신호를 적용한 결과, 숫자음 '3', '5', '9' 에서 음성만으로 인식한 결과보다 훨씬 좋은 인식결과를 얻을 수 있었다. 결과적으로, 본 연구에서는 영상 신호의 2차원 선형 예측 계수들이 음성인식에 사용될 경우, 특징 추출에 따른 부가적인 알고리즘이 새로 고안될 필요가 없이, 음성특징 계수를 추출하는 방법을 그대로 사용할 수 있으며, 또한 데이터량과 인식율이 잡음 환경에서 보다 향상되는 효율적인 방법을 제시하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.23-28
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• 2009

본 연구에서는 뇌파를 AR모델로 모델링하여 선형예측계수를 특징 파라미터로 이용할 때와 뇌파의 주파수 대역별 상호상관계수를 이용할 때의 감정상태 분류 성능을 비교해 보고자 하였다. 이를 위하여 분노, 슬픔, 기쁨, 안정의 4가지 감정상태에 따른 뇌파를 4개 채널로부터 수집하여 선형예측계수와 ${\theta}$, ${\alpha}$, ${\beta}$ 대역의 주파수 영역에서의 상호상관계수를 추출하여 이들을 특징 파라미터로 한 감정상태 분류 실험을 수행함으로써 두 방법의 감정상태 분류 성능을 비교하였고, 패턴 분류기로는 신경회로망을 이용하였다. 감정 분류 실험 결과 뇌파의 특징 파라미터로서 선형예측계수를 이용한 결과가 상호상관계수를 이용할 때보다 성능이 월등히 좋은 것을 알 수 있었다.

• 항공우주기술
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• 제9권2호
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• pp.73-79
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• 2010

본 연구에서는 비선형 유한요소 해석을 수행하여 굴곡도에 따른 유연직물복합재료의 등가 탄성계수를 예측하였다. 해석은 상용 유한요소 해석 프로그램인 ABAQUS를 사용하여 수행되었다. 해석에서는 섬유다발의 재료적 비선형성과 대변형 시 발생하는 기하학적 비선형성이 고려되었으며, 섬유다발의 대 전단 변형으로 발생하는 기하학적 비선형성을 고려하기 위하여 사용자 부프로그램을 작성하여 이를 ABAQUS내에 삽입하였다. 결과에서는 일축하중 상태에 있는 유연직물복합재료의 응력-변형률 거동을 예측하여 이로부터 계산된 등가탄성계수를 시험결과와 비교하였으며, 다양한 섬유 굴곡도를 갖는 유연직물복합재료에 대한 등가탄성계수를 계산하였다.

• Composites Research
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• 제12권4호
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• pp.1-7
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• 1999

비선형 하중/변위 거동을 나타내는 모재 지배 복합재료의 피로수명 예측을 이론과 실험에 의해 연구하였다. 재료의 비선형성을 고려하기 위해 초기 피로계수와 탄성계수의 관계를 나타내는 응력함수를 도입하였다. 피로계수와 참고계수 개념을 기반으로 하여 새로운 피로수명 예측식이 가한 하중 수위의 함수로 유도되었다. 예측 결과는 직교이방성 탄소섬유/에폭시 적층판을 사용한 원통형 시편의 비틀림 피로 실험과 비교되었으며, 제안된 식은 실험치와 잘 일치하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.103-113
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• 2000

기존의 Terzaghi 압밀이론은 상대적으로 연약토층이 두껍지 않고, 초기함수비가 낮으며 적은 유효응력의 증가가 예상되는 곳에 그 적용이 제한되어 있었다. 그 이유는 Therzaghi 압미이론 자체가 미소변형률과 선형적인 압축성 및 투수성등을 기본적인 가정사항으로 내포하고 있기 때문이다. 이러한 가정사항을 극복하고자 Gibson et al. 은 일차원 비선형 유한 변형률 압밀이론에 관한 엄밀해를 제시하였다. 이 이론은 기존의 많은 가정사항들을 극복하여 실제 현상에 더욱 부합하는 예측을 할 수 있는 장점이 있는 반면, 비선형적인 응력-변형 관계, 변형-투수계수 관계의 도입과 좌표변환 및 현장의 시고이력을 그대로 적용하는데 많은 어려움이 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 비선형 유한형태를 압밀이론을 이용한 압밀현상 예측을 위하여, 비선형적인 응력-변형 관계, 변형-투수계수 관계에 관한 함수식을 구성하고 이를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 개발 프로그램은 많은 폼과 모듈로 구성되어 있는데, 이러한 각각의 폼과 모듈은 GUI 기능의 극대화를 통해 복잡한 이론에 익숙하지 않은 실무자들이 쉽게 본 이론을 이용할 수 있도록 설계 되었다. 또한 개발프로그램은 다양한 하중단계 및 비선형적인 응력-변형 관계, 변형-투수계수 관계에 관한 회귀분석, 각 유효응력 단계별 상이한 비선형 계수 g와 λ를 적용할 수 있으며, 계산을 위한 전처리과정은 물론 계산된 결과를 위한 다양한 후처리과정이 모두 사용자 위주의 GUI 기능을 충분히 갖도록 설계되었다. 개발 프로그램의 검증을 위하여 실제 현장의 계측자료 및 기존 연구문헌상의 결과와 본 개발 프로그램의 예측결과를 비교.분석하였으며, 다양한 간극비 상태의 비선형 계수가 해석결과에 미치는 영향을 알아보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1536-1540
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• 2010

자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.