• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2923-2930
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• 1997

본 논문에서는 최근에 관심을 모으고 있는Table Look- Up형의 FPGA를 위한 다출력 함수로직 합성 알고리즘에 대해 기술한다. 본 고에서 제안하는 TLU형 FPGA를 위한 다출력 함수 로직 합성 방법은 기능적 분해 방법을 사용하였으며, 이 방법을 이용한 2가지의 새로운 알고리즘을 설명한다. 첫번째는 한 출력에 적용한 Rofh-Karp 알고리즘을 다출력에 웅용할 수 있도록 확장하였으며, 두 번째는 분해과정에서 공통 분해 함수를 찾는 효과적 인 알고리즘을 제안한다. 기술 매핑의 최적화 대상은 CLB 개수를 고려했으며, 벤치마크 테스트를 통한 일반적인 회로에 적용성 검증, 기존 알고리즘과의 성능 비교 및 개선에 대해 연구하였다. 논리 설계 합성기 구성 과정에서 새로운 알고리즘을 구현하여 실험한 결과를 기존의 다출력 함수 분해 방법과 비교하면 CLB 의 개수, 네트 수 등 성능과 수행 시간에서 매우 만족할 만한 결과를 얻었다．

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.47-50
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• 2019

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위하여 DNN(Deep Neural Network) 기반의 잡음 오염 함수 예측을 이용한 음향 모델 적응 기법을 제안한다. 깨끗한 음성과 잡음 정보를 입력으로 하고 오염된 음성에 대한 특징 벡터를 출력으로 하는 DNN을 학습하여 비선형 관계를 갖는 잡음 오염 함수를 예측한다. 예측된 잡음 오염 함수를 음향모델의 평균 벡터에 적용하여 잡음 환경에 적응된 음향 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 모델 적응 기법이 기존의 전처리, 모델 적응 기법에 비해 일치, 불일치 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 불일치 잡음 환경에서 평균 오류율이 15.87 %의 상대 향상률을 나타낸다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.254-260
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• 2017

사회기반시설물은 적절한 수명관리를 통해 경제적이고 안전한 구조성능을 유지한다. 일반적으로 최적화 기법을 적용하여, 유지보수의 시점과 방법을 결정하게 되는데, 이 적용에 있어서 단일 목적함수만을 고려하기 보다는 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 것이 보다 합리적인 의사결정을 유도한다. 최근까지 수명관리에 관련한 연구는 생애주기 비용 최소화 또는 구조성능 최대화와 관련한 목적함수를 적용하여 왔으며, 새로운 확률론적 구조성능 및 안전성 평가 기법을 이용하여 다양한 형태의 목적함수를 개발/적용하고 있다. 이러한 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 다목적 최적화 기반 사회기반시설물 수명관리가 최근 국내외에서 많이 적용되고 있다. 하지만, 수명관리 최적화를 위한 목적함수의 개수가 증가함에 따라 신뢰성있는 결과를 얻기 위해서는 많은 계산시간이 소요되며, 특히 확률론적 계산을 위한 시뮬레이션 기법이 적용되는 목적함수의 경우 계산시간은 더욱 증가하게 된다. 또한, 목적함수의 개수 증가에 따라 계산결과의 차수가 증가하기 때문에 이를 시각화하고 나아가 의사결정에 어려움이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다목적 최적화 문제의 계산된 결과를 바탕으로 한 의사결정의 효율성 향상을 위해 최소 필수 목적함수를 구별하는 목적감소 기법을 적용하여 콘크리트 교량 상판의 수명관리에 대한 연구를 수행하였으며, 최초 4개의 목적함수가 2개까지 감소되는 결과를 보여준다.

• 한국추진공학회지
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• 제8권3호
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• pp.44-52
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• 2004

본 연구에서는 실험데이터와 유전자 알고리즘으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 다수의 실험을 통해 엔진의 성능 데이터를 획득하고 회전수에 따른 유량함수, 압력비, 효율의 함수관계를 3차 방정식으로 유도한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 미계수를 구하여 압축기 성능선도를 생성하였다. 새롭게 생성한 압축기 성능선도를 이용하여 상용 성능해석 프로그램인 GASTURB로 정상상태 성능해석을 수행하여 검증데이터와 비교하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2004년도 제23회 추계학술대회 논문집
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• pp.195-200
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• 2004

본 연구에서는 실험데이터와 유전자 알고리즘으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 다수의 실험을 통해 엔진의 성능 데이터를 획득하고 회전수에 따른 유량함수, 압력비, 효율의 함수관계를 3차 방정식으로 유도한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 미계수를 구하여 압축기 성능선도를 생성하였다. 새롭게 생성한 압축기 성능선도를 이용하여 상용 성능해석 프로그램인 GASTURB로 정상상태 성능해석을 수행하여 검증데이터와 비교하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권4호
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• pp.406-413
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• 2019

본 논문은 두 개의 마이크로폰 환경에서 다중 주파수 대역 이득함수와 주파수 차감법을 결합하여 배경잡음을 억제하는 방법을 제안하였다. 다중 주파수 대역 신호대잡음비 추정을 통해 이득 함수를 얻는 음성 향상 방법은 두 채널 간 잡음신호의 상관성이 큰 경우 잡음 제거 성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 하나의 채널 에서 스펙트럼 차감법을 통해 얻은 이득함수와 간섭함수 기반의 신호대잡음비 추정을 통해서 얻은 이득함수를 결합하여 가중된 이득함수를 사용하는 음성 향상 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 ITU-T(International Telecommunications Union Telecommunication)의 객관적인 품질 평가 방법인 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험과 스펙트로그램을 사용하여 성능 평가 되어졌고 PESQ시험에서 최대 MOS 0.217의 음질 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.75-81
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• 2022

주차 공간의 부족함을 획기적으로 해결할 수 있는 자율주행 자동차는 심층 강화 학습을 통해 큰 발전을 이루고 있다. 심층 강화 학습에는 활성화 함수가 사용되는데, 그동안 다양한 활성화 함수가 제안되어 왔으나 적용 환경에 따라 그 성능 편차가 심했다. 따라서 환경에 따라 최적의 활성화 함수를 찾는 것이 효과적인 학습을 위해 중요하다. 본 논문은 자율주행 자동차가 주차를 학습하기 위해 심층 강화 학습을 사용할 때 어떤 활성화 함수를 사용하는 것이 가장 효과적인지 비교 평가하기 위해 강화 학습에 주로 사용되는 12개의 함수를 분석하였다. 이를 위해 성능 평가 환경을 구축하고 각 활성화 함수의 평균 보상을 성공률, 에피소드 길이, 자동차 속도와 비교하였다. 그 결과 가장 높은 보상은 GELU를 사용한 경우였고, ELU는 가장 낮았다. 두 활성화 함수의 보상 차이는 35.2%였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.557-565
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• 2009

인간의 청각기관은 소리의 방향과 거리인지에 있어서 여러 가지의 정보들을 복합적으로 이용한다. 이러한 양 귀에 들어오는 소리세기의 차이, 위상의 차이, 그리고 주파수 스펙트럼의 차이 등의 정보들을 종합적으로 포함하고 있는 것이 머리전달함수 (HRIF: Head Related Transfer Function)이다. 2채널 음향재생 시스템에서 이 머리전달함수를 이용하여 다채널 입체음향을 재생하는 방법이 많이 쓰이고 있다. 그러나 머리전달함수의 비개인화적인 특성 때문에 양쪽 귀까지의 거리가 같아지는 혼돈원추 상에서는 앞/뒤 방향 지각에 대한 혼돈을 주게 됨으로써 입체감을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 입체음향을 생성하기 위해 머리전달함수를 사용하는 과정예서 발생하는 혼돈원추 문제점을 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. 각 머리전달함수의 주파수 차 및 인간의 청각 특성을 이용하여 각 방향에 해당하는 머리전달함수의 주파수 스펙트럼 특성을 조절하였다. 본 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 음상정위 테스트 및 청감 테스트를 실시하였으며 실험 결과 헤드폰을 기반으로 한 2채널 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생하였다. 더불어 구현된 입체음향의 음질의 열화도 적음을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.379-384
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• 2006

본 논문은 컴포넌트 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 또한 피드백 함수에 사용자 프로필을 적용하여 사용자 등급에 따라 사용자 의견이 시스템에 반영되는 정도를 다르게 해주었다. 본 연구의 사용자 검색 피드백은 가우시안 함수를 적용한 피드백 함수와 사용자 프로필을 이용하여 시스템을 장기간에 걸쳐 서서히 변화시킬 수 있는 적응형 검색 방법이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.301-303
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• 2003

본 논문에서는 인터넷 혼잡제어를 위한 새로운 방법을 제안한다. 라우터 큐에 예측제어함수를 적용하여 미래의 혼잡상황을 예측하고 소스에게 미리 피드백을 수행하여 혼잡제어를 한다. 예측제어함수는 실제 큐와 예측된 큐의 오차를 계산하여 주기적으로 예측함수를 갱신하는 NLMS 방식의 예측제어함수를 적용한다. 피드백 정보의 전송지연으로 인한 혼잡상황 악화가 발생하기 전에 혼잡상황에 대응할 수 있으므로 라우터 버퍼 사용효율의 최적함을 유지할 수 있으며 버퍼 오퍼플로우로 발생하는 패킷의 손실을 최소화 할 수 있다. 혼잡상황을 야기하도록 과도한 트래픽을 생성하여 라우터에서 예측함수를 적용하는 경우와 단지 혼잡알림제어를 수행하는 경우를 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다. 예측함수를 적용하는 경우는 시스템 성능효율을 증가시키며 라우터 버퍼 크기를 최적하게 사용할 뿐만 아니라 오퍼플로우가 발생하지 않았으나 예측함수를 적용하지 않고 혼잡알림제어를 수행하는 경우는 과도한 큐 크기와 오버플로우가 발생하였음을 시뮬레이션을 통해서 보인다.