• 말소리와 음성과학
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• 제11권4호
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• pp.89-96
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• 2019

본 논문에서는 방송 콘텐츠에서 음성 구간 검출을 효과적으로 할 수 있는 심층 학습 모델 구조를 제안한다. 또한 특징 벡터의 시간적 변화를 학습하기 위한 다중 스케일 시간 확장 합성곱 층을 제안한다. 본 논문에서 제안한 모델의 성능을 검증하기 위하여 여러 개의 비교 모델을 구현하고, 프레임 단위의 F-score, precision, recall을 계산하여 보여 준다. 제안 모델과 비교 모델은 모두 같은 학습 데이터로 학습되었으며, 모든 모델은 다양한 장르(드라마, 뉴스, 다큐멘터리 등)로 구성되어 있는 한국 방송데이터 32시간을 이용하여 모델을 학습되었다. 제안 모델은 한국 방송데이터에서 F-score 91.7%로 가장 좋은 성능을 보여주었다. 또한 영국과 스페인 방송 데이터에서도 F-score 87.9%와 92.6%로 가장 높은 성능을 보여주었다. 결과적으로 본 논문의 제안 모델은 특징 벡터의 시간적 변화를 학습하여 음성 구간 검출 성능 향상에 기여할 수 있었다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제20권6호
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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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• 한국신재생에너지학회 2010년도 춘계학술대회 초록집
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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.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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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.

• 공업화학전망
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• 제22권4호
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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.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.764-768
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• 2015

멀티미디어 데이터의 생산과 소비가 증가함에 따라 이를 효과적으로 처리하고 관리하는 데 필요한 이미지 검색 기술의 필요성이 점차 커지고 있다. 본 논문에서는 이미지 검색 기법 중 최근 주목 받고 있는 특징점 기반의 이미지 검색 방법에서 기존 보다 강인한 기술자를 생성하는 방법을 제안한다. 즉, 스케일 공간 이미지에 더하여 1차 및 2차 미분 이미지를 기술자 생성에 이용함으로써 기술자의 변별력을 향상시키도록 한다. 제시되는 기술자는 다양한 영상 변환을 포함하는 공용 데이터 셋을 이용하여 성능 평가를 수행하였다. 새로운 기술자는 길이가 약간 증가하는 단점이 있으나 특징점 매칭에 있어서 현저한 성능 향상을 보인다.

• 센서학회지
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• 제12권2호
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• pp.95-101
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• 2003

보일러나 열교환기의 관 벽에 부착되는 스케일 방지용으로 설계된 초음파 발신기는 전기적 에너지를 초음파로 변환시켜주는 자왜소자와 발생된 초음파를 부하매질에 전달하는 도파봉으로 구성된다. 본 논문에서는 진동자로 사용되는 자왜소자의 형상설계와 진동자에서 발생된 초음파를 증폭시켜 부하매질로 전달하기 위한 몇 가지 형태의 도파봉에 대해 이론해석을 수행하여 필요한 사양을 도출하였다. 최종적인 도파봉의 길이는 음압 측정을 통해 선정하였다. 마지막으로 제작된 초음파발신기를 사용하여 보일러와 유사한 조건에서 스케일 방지효과를 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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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.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권4호
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• pp.23-30
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• 2006

본 연구에서는 나노 스케일 MuGFET(Mutiple-Gate FETs)의 단채널 효과와 corner effect를 3차원 시뮬레이션을 통하여 분석하였다. 문턱전압 모델을 이용하여 게이트 숫자(Double-gate=2, Tri-gate=3, Pi-gate=3.14, Omega-gate=3.4, GAA=4)를 구하였으며 추출된 게이트 숫자를 이용하여 각각의 소자 구조에 맞는 natural length($\lambda$)값을 얻을 수 있었다. Natural length를 통하여 MuGFET의 단채널 효과를 피할 수 있는 최적의 소자 구조(실리콘 두께, 게이트 산화막의 두께 등)를 제시 하였다. 이러한 corner effect를 억제하기 위해서는 채널 불순물의 농도를 낮게 하고, 게이트 산화막의 두께를 얇게 하며, 코너 부분을 약 17%이상 라운딩을 해야 한다는 것을 알 수 있었다.

• 감성과학
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• 제10권3호
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• pp.403-410
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• 2007

사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법 중에서 사용자가 느끼는 감성을 형용사와 같은 어휘를 통해 간접적으로 측정하는 방법, 즉 감성어휘를 추출하여 사용자의 감성을 측정하는 방법이 가장 보편화되어 있는 방법이다. 본 연구의 선행연구에서는 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발되는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘들과 대표감성들을 추출하여 제품을 사용하는 도중에 표출되는 사용자의 감성을 측정하기에 적합한 주관적 평가스케일을 도출하였다. 사용자의 감성을 측정하기 위한 심리적 측정방법에는 감성어휘를 이용한 체크리스트 외에도 자기-보고 질문지형 스케일도 널리 사용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구를 통해 도출한 주관적 평가스케일을 보다 더 효과적으로 활용하기 위하여 자기-보고 질문지형 스케일을 제안하였다. 또한 개발한 자기-보고 질문지형 척도의 Cronbach's ${\alpha}$ 계수 분석을 통해 신뢰도를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 자기-보고 질문지형 척도는 제품을 사용하면서 자연스럽게 표출되는 사용자의 감성을 효과적으로 측정하기 위한 척도로 활용할 수 있을 것이다.