• Phonetics and Speech Sciences
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• v.11 no.4
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• pp.89-96
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• 2019

In this paper, we propose a deep learning architecture that can effectively detect speech segmentation in broadcast contents. We also propose a multi-scale time-dilated layer for learning the temporal changes of feature vectors. We implement several comparison models to verify the performance of proposed model and calculated the frame-by-frame F-score, precision, and recall. Both the proposed model and the comparison model are trained with the same training data, and we train the model using 32 hours of Korean broadcast data which is composed of various genres (drama, news, documentary, and so on). Our proposed model shows the best performance with F-score 91.7% in Korean broadcast data. The British and Spanish broadcast data also show the highest performance with F-score 87.9% and 92.6%. As a result, our proposed model can contribute to the improvement of performance of speech detection by learning the temporal changes of the feature vectors.

• Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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• v.20 no.6
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• pp.455-463
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• 2009

코발트 보호막 코팅이 적용된 페라이트계 스테인리스 스틸인 STS 430과 STS 444 소재에 대해 고체산화물 연료전지용 금속연결재로서의 고온 산화 특성에 대해 살펴보았다. 코발트 코팅층은 $800^{\circ}C$ 고온 산화 후 코발트 산화물 및 $Co_2CrO_4$, $CoCr_2O_4$, $CoCrFeO_4$ 등과 같은 코발트가 함유된 스피넬 상을 형성하였다. 또한 페라이트계 스테인리스 스틸과 코발트 코팅의 계면에서 크롬과 철이 함유된 치밀한 산화층을 형성하여 금속연결재 표면의 스케일 성장속도를 감소시키고 금속연결재 내에 함유된 크롬의 외부 확산을 효과적으로 억제하였다. 한편 STS 430은 고온 산화 후 표면에 형성된 스케일 하부에 $SiO_2$와 같은 내부 산화물이 형성된 반면 STS 444는 표면 스케일 이외에 다른 내부 산화물은 확인되지 않았으며 고온에서의 면저항 측정 결과, 코발트가 코팅된 STS 444의 전기 전도성이 STS 430 보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.206.1-206.1
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• 2010

폐기물 등을 열분해 가스화한 합성가스로부터 효과적으로 고순도의 수소를 회수하기 위하여 WGS(수성가스전환반응) 및 $CO_2$ 회수 PSA 공정을 적용하였다. 벤치스케일 열교환형 WGS반응기를 개발하여 기존 단열방식에 비하여 단순화한 반응시스템을 구축하였으며 출구 CO농도 4%대를 달성하였다. 또한 3베드로 구성된 벤치스케일의 $CO_2$ PSA운전을 수행한 결과, 2.5barg 흡착 및 진공재생단계를 적용하여 회수되는 $CO_2$의 농도가 95%이상, 회수율 80%이상을 기록하는 효율적인 $CO_2$ 회수공정을 개발하였다. 한편, 흡탈착 모사프로그램인 ADSIM을 통해서도 실험과 비교적 일치한 결과를 얻을 수 있었는데 향후 스케일업 설계자료 확보시 유용할 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.554-557
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• 2010

본 논문에서는 동일한 체적분율 가지는 탄소나노튜브 나노복합재의 기계적 특성을 규명하였다. 동일한 chirality를 가지는 서로 다른 크기의 탄소나노튜브를 이용하여 탄소나노튜브의 크기가 복합재의 물성에 미치는 영향을 규명하였다. 복합재료의 분자동역학의 결과 탄소나노튜브의 길이방향의 물성은 크게 증가하나, 전단특성의 물성 강화효과를 나타나지 않았다. 이는 통해 탄소나노튜브와 기지재료 사이의 상호작용력이 복합재료의 전단력을 전달하고, 변형을 유지할 만큼 강하지 않다는 것을 확인하였다. 이와 같은 분자동역학 결과를 바탕으로 멀티스케일 모델을 개발하여 복합재료에서 나타나는 현상을 묘사하였다. 제안된 멀티스케일 모델을 이용하여 다양한 조건의 복합재료에 대한 특성 예측이 가능하다.

• Prospectives of Industrial Chemistry
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• v.22 no.4
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• pp.13-19
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• 2019

최근 가공할만한 성능의 슈퍼컴퓨터에 머신 러닝 기법을 연동한 인공 지능형 소재 정보학이 과학 기술 및 산업계에 새로운 연구개발 패러다임으로 급속히 확산되고 있다. 본 기고문에서는 이 기법의 성공에 핵심적 요소인 정확한 데이터베이스 구축을 위해 제일원리 전산을 적용하는 것과 이를 기반으로 소재를 구성하는 원소 간 인공 신경망 포텐셜을 만드는 방법을 소개하고자 한다. 이 연구 방법론은 나노 스케일 신소재 개발에 적용할 경우, 양자역학 수준의 정밀도로 순수 제일원리 전산 대비 100배 이상의 빠른 결과를 도출할 가능성이 있음을 예시한다. 이는 향후 다양한 산업계에 막대한 파급효과를 가져올 것으로 예상된다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.6
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• pp.764-768
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• 2015

Requirement of effective image handling methods such as image retrieval has been increasing with the rising production and consumption of multimedia data. In this paper, a method of constructing more effective descriptor is proposed for robust keypoint based image retrieval. The proposed method uses information embedded in the first order and second order derivative images, in addition to the scale space image, for the descriptor construction. The performance of multi-image descriptor is evaluated in terms of the similarities in keypoints with a public domain image database that contains various image transformations. The proposed descriptor shows significant improvement in keypoint matching with minor increase of the length.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.12 no.2
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• pp.95-101
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• 2003

Ultrasonic transmitter used for scale prevention in boiler or heat exchanger is composed of the magnetostrictive material which transforms electric energy into ultrasonic wave and the horn which amplifies generated ultrasonic wave and transfers it into medium loaded. In this paper, we have performed the shape design for magnetostrictive material and analyzed a few type of horns which amplify generated ultrasonic wave and found each solution theoretically. Final length of the horn has been determined by measuring the sound pressure in medium between theoretical value and experience data. At last we have given the results of our study for the effects of ultrasonic wave irradiated by manufactured ultrasonic transmitter on preventing scale deposition on test pipe under the similar condition to boiler.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.140-142
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• 2022

최근 신경망 기반 기술들의 발달에 따라, 신경망 기술들은 충분히 높은 임무 수행 성능을 달성하고 있으며 사물인터넷, 스마트시티, 자율주행 등 다양한 환경을 고려한 응용 역시 활발히 연구되고 있다. 하지만 이러한 신경망의 임무 다양성과 복잡성은 더욱 많은 비디오 데이터가 요구되며 대역폭이 제한된 환경을 고려한 응용에서 이러한 비디오 데이터를 효과적으로 전송할 방법이 필요하다. 이에 따라 국제 표준화 단체인 MPEG 에서는 신경망 기계 소비에 적합한 비디오 부호화 표준 개발을 위해 Video Coding for Machines (VCM) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 신경망의 특징 부호화 효율을 개선하기 위하여 VCM 을 위한 다중 스케일 특징 압축 방법을 제안한다. COCO2017 데이터셋의 검증 영상을 기반으로 제안방법을 평가한 결과, 압축된 특징의 크기는 원본 이미지의 0.03 배이며 6.8% 미만의 임무 정확도 손실을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.43 no.4 s.346
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• pp.23-30
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• 2006

This paper describes the short-channel effect(SCE), corner effect of nano-scale MuGFETs(Multiple-Gate FETs) by three-dimensional simulation. We can extract the equivalent gate number of MuGFETs(Double-gate=2, Tri-gate=3, Pi-gate=3.14, Omega-gate=3.4, GAA=4) by threshold voltage model. Using the extracted gate number(n) we can calculate the natural length for each gate devices. We established a scaling theory for MuGFETs, which gives a optimization to avoid short channel effects for the device structure(silicon thickness, gate oxide thickness). It is observed that the comer effects decrease with the reduction of doping concentration and gate oxide thickness when the radius of curvature is larger than 17 % of the channel width.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.10 no.3
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• pp.403-410
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• 2007

The most common method in the psychological measuring method for measuring user's emotions is to indirectly measure the user's emotion by using adjectives, called emotional words. The previous research, in order to observe user's emotional changes while they interact with a product, has extracted some emotional words and representative emotions, and made a set of subjective evaluation scale. In addition to adjective checklists, self-report questionnaire-type scales have been extensively used to assess user's emotions. This research suggested a self-report questionnaire-type scale using the representative emotions and a set of subjective evaluation scale made in the previous research. Also the reliability of the suggested self-report questionnaire-type scale was confirmed through the analysis of Cronbach's coefficient alpha. Therefore, the self-report questionnaire-type scale extracted through this research can be used in various ways to measure a user's user's emotions naturally expressed while using a product.