• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.431-434
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• 2007

본 논문에서는 인간의 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템의 특정 파라메터에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향과 감정 변화의 영향을 적게 받는 특정 파라메터에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 LPC 켑스트럼 계수, 멜 켑스트럼 계수, 루트 켑스트럼 계수, PLP 계수와 RASTA 처리를 한 멜 켑스트럼 계수와 음성의 에너지를 사용하였다. 또한 음성에 포함된 편의(bias)를 제거하는 방법으로 CMS 와 SBR 방법을 사용하여 그 성능을 비교하였다. HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용한 실험 결과에서 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 경우에 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 것은 멜 켑스트럼을 사용한 기준 시스템과 비교하여 59%정도 오차가 감소된 것이다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.545-548
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• 2003

MIMO-OFDM 시스템은 다중 안테나 송신을 통하여 시스템의 capacity를 극대화 하지만, 이를 위해서는 정확한 채널계수 값의 추정을 필요로 한다. 본 논문에서는 MIMO-OFDM시스템을 위한 채널계수 추정기법으로서 Space-Time Coding(STC)에 기반을 둔 방식을 제안한다. 제안된 채널 계수 추정 기법을 위해 필요한 심볼 구조, frame 구조를 IEEE 802.11a 시스템에 적용하였다. VBLAST 기법이 적용된 IEEE 802.11a 기반의 4 by 4 MIMO-OFDM 시스템에 대한 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 성능과 기존의 방법의 성능을 coded BER를 통해 비교 분석해 보았다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11c
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• pp.204-207
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• 2003

MIMO-OFDM 시스템은 다중 안테나 송신을 통하여 시스템의 capacity를 극대화하지만, 이를 위해서는 정확한 채널 계수 값의 추정을 필요로 한다. 본 논문에서 는 MIMO-OFDM 시스템을 위한 채널계수 추정기법으로서 Space-Time Coding(STC)에 기반을 둔 방식을 제안한다. 제안된 채널계수 추정기법을 위해 필요한 심볼구조, frame 구조를 IEEE 802.11a 시스템에 적용하였다. VBLAST 기법이 적용된 IEEE 802.11a 기반의 4 by 4 MIMO-OFDM 시스템에 대한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 성능과 기존의 방법의 성능을 coded BER를 통해 비교 분석해 보았다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.22 no.3
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• pp.229-239
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• 2010

As a new structural system, the diagrid system resists both gravity and lateral loads with diagonal columns. In current seismic design provisions, however, the response modification factor for a new structural system is not provided yet. ATC-63 provides a new methodology for defining various seismic performance factors, including the response modification factor. ATC-63 includes the collapse margin ratio in modifying the response modification factor, which can vary with many structural systems. In this paper, a non-linear static analysis and a dynamic analysis were conducted for four different diagrid models with 4-to 36-story heights. From these analyses, the response modification factor of the diagrid system was evaluated.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.113-116
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• 2000

본 논문에서는 probabilistic principal component analysis (PPCA)를 이용하여 extended maximum a posteriori (EMAP)에 기반한 화자적응 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. PPCA는 각각의 hidden Markov model (HMM) 사이의 상관계수 행렬을 강인하게 예측하는데 적용된다. 이렇게 구한 상관계수 행렬은 화자적응 시스템에 사용된다. PPCA는 연산이 효율적이고, EMAP에서 기존에 사용되었던 방법에 비해 향상된 성능을 보여준다. 여러 차례의 음성인식 실험을 통하여, PPCA를 적용한 EMAP은 적은 양의 적응 데이타에서 좋은 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.345-348
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• 2002

음성인식 기술은 크게 음성인식과 화자인식 기술의 두 가지로 분류된다. 현재는 음성인식 기술이 널리 연구되고 있지만 점차 화자인식 기술의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 화자인식 기술의 한 가지 분류로 임의 화자를 식별하기 위한 화자식별 기술을 연구 대상으로 하고 있으며, 신경회로망을 이용한 화자식별 시스템의 특징 추출 방법을 제시하고 그에 따른 성능을 비교하고 있다. 식별 단계에서 26명의 78개의 음성 샘플을 신경회로망의 역전파 알고리듬을 이용하여 학습하고, 테스트용으로 한 화자의 음성샘플이 사용되어 식별된다. 신경회로망의 입력 변수는 특징 파라미터로 선형예측계수, Mel-주파수 켑스트럼계수와 웨이블릿을 이용한 켑스트럼 계수를 사용하였다. 그 결과로써 화자식별 시스템의 신경회로망 모델2의 입력으로 혼합된 특징 파라미터를 사용한 경우가 다른 파라미터들을 사용한 경우와 비교하여 8.46~21.53%의 차를 가지고 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.4 no.2
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• pp.1-12
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• 2000

단층에 근접한 지진동에 대하여 성능이 저하되는 단자유도계의 변위응답에 대하여 연구하였다 5% 의 감쇠비를 갖는 세단계의 성능저하시스템을 5개의 단층에 근접한 지진동에 대하여 해석하였다 해석결과로부터 성능저하시스템의 비탄성 변위응답은 비저하시스템에 비하여 큰 값을 나타냄을 알 수 있었다 또한 성능저하 특성이 증가할수록 변위응답은 커지는 경향이 있다 이러한 변위증폭은 구조물의 고유주기 강도와 성능저하특성에 영향을 받으며 짧은 주기영역에서는 큰 값을 나타내며 긴 주기영역에서는 변위증폭이 거의 발생하지 않는다 단층에 근접한 각각의 지진동에 대한 변위증폭의 최대값은 1초 보다 작은 주기영역에서 비저하시스템의 4배 정도이다 변위증폭계수의 평균값은 짧은 주기영역에서는 2의 값을 가지면 구조물의 고유주기가 길어질수록 1에 수렴해 감을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2016.02a
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• pp.382.1-382.1
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• 2016

비등 열전달 시스템은 각종 발전 시스템, 열교환기, 냉방 및 냉동 시스템과 같이 다양한 산업에서 이용되며 매우 중요시 되고 있다. 또한 비등 열전달 시스템에서의 임계 열유속은 열전달 시스템의 한계 및 안정성을 나타내는 중요한 인자이다. 따라서 비등 열전달 시스템의 성능을 높이기 위해 임계 열유속을 향상시키려는 연구 및 개발이 지속적으로 이루어지고 있다. 최근에는 작동유체를 나노유체로 사용할 경우 임계 열유속을 크게 향상 시킬 수 있다고 보고되었다. 하지만 작동유체를 나노유체로 사용할 경우 나노입자가 열전달 표면에 침착되는 현상을 유발하며 열전달 시스템의 성능을 감소시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 산화 처리된 그래핀 나노유체의 파울링 현상에 따른 열적 특성을 분석해 보았다. 그 결과 산화 처리된 그래핀 나노 파울링은 유속과 파울링을 위한 코팅시간이 증가할수록 산화 처리된 그래핀 나노유체의 임계 열유속이 크게 증가하고 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 임계 열유속은 증가하나 비등 열전달 표면의 온도가 크게 증가하고 있음을 확인하였다. 그리고 열전달 계수는 유동이 없는 순수 물 비등 열전달 계수와 비교하여 감소하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.6
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• pp.888-894
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• 2018

In this paper, we proposed a mixed-mode s-parameter measurement system for measuring the performance of twisted pairs. A twisted pair is a balanced type component, its characteristics can not be directly measured using network analyzer, which is generally implemented as a unbalanced type. It is possible to convert between balanced signal and unbalanced signal by using a balun but it restricts the frequency range of the measurement system. The proposed system measures the performance of twisted pairs by measuring mixed-mode s-parameters using a 4-port vector network analyzer and a designed fixture, without using a balun. We measured the performance of a commercial Ethernet cable and compared with the results which measured by using baluns. The results showed that the proposed system is capable of measuring the performance of twisted pairs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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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.