• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.54-57
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• 2022

본 논문에서는 심층 신경망 기반 점진적 다계층 오디오 코덱의 비트 전송률 효율 향상을 위한 엔트로피 모델 기반 양자화 방식을 제안한다. 최근 심층 신경망을 이용하여 전통적인 신호 처리 이론 기반의 상용 오디오 코덱들을 대체하기 위한 오디오 압축 및 복원 시스템에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 아직은 기존 상용 코덱의 성능에 도달하지 못하고 있으며 특히 종단 간 오디오 압축 모델의 경우, 적은 정보량으로 높은 품질을 얻기 위해서는 부호화기의 양자화 구조를 개선하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기존에 제안된 종단 간 오디오 압축 모델 중 하나인 점진적 다계층 오디오 코덱의 벡터 양자화기를 엔트로피 모델 기반 양자화기로 대체하고 전송률-왜곡 트레이드오프 관계를 활용하여 전송률을 다양한 형태로 조절할 수 있음을 보임으로써 엔트로피 모델 기반 양자화기 도입의 타당성을 검증한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권10호
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• pp.113-120
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• 1995

여러가지 두꺼운 복합재료 구조물은 3차원 압축 부하 상태에 노출되는 경우가 발생한다. 이런 경우에 있어 서의 복합재료 압축 강도는 압축 평균 응력을 이용하면 예측이 가능할지도 모른다. 이번 연구 에서는 압축 평균 응력을 이용하여 탄소섬유 강화 복합재료들의 압축 강도를 예측하는 모델을 개발 하고자 한다. 이 모델은 압축강도에 영향을 주는 요소, 초기 misalignment를 고려하였고, 탄소섬유와 수지사이에 접합강도가 임계값을 초과할때 복합재료의 파괴가 일어난다고 가정한다. 또 여라가지 문헌들을 통하여 유압이 접합강도에 미치는 점들을 보여준다. 본 모델을 이용한 예측값들은 가해지는 유압에 따라 증가되며, 실험값들과 비교 분석될 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.200-207
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• 2020

CNN 기반 인공신경망은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 많은 응용에서 딥러닝(Deep Learning) 모델의 복잡도 및 연산량이 방대해짐에 따라 IoT 기기 및 모바일 환경에 적용하기에는 제한이 따른다. 따라서 기존 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서 모델 크기를 줄이는 인공신경망 압축 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공신경망 압축기법을 통하여 원본 CNN 모델을 압축하고, 압축된 모델을 임베디드 시스템 환경에서 그 성능을 검증한다. 성능 검증을 위해 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축 CNN 모델의 분류성능과 추론시간을 비교 분석한다. 본 논문에서는 이미지 분류 CNN 모델인 MobileNetV2, ResNet50 및 VGG-16에 가지치기(pruning) 및 행렬분해의 인공신경망 압축 기법을 적용하였고, 실험결과에서 압축된 모델이 원본 모델 분류 성능 대비 2% 미만의 손실에서 모델의 크기를 1.3 ~ 11.2배로 압축했을 뿐만 아니라 보드에서 추론시간과 메모리 소모량을 각각 1.2 ~ 2.1배, 1.2 ~ 3.8배 감소함을 확인했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.190-191
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• 2020

본 논문은 모델 분할 기법과 중복성 제거 기법을 통한 대용량 3차원 메쉬 모델의 고속 압축 기술에 관한 내용이다. 대용량 3차원 메쉬 모델의 비실시간 압축은 실시간 스트리밍 응용 시나리오에서 제약점으로 작용하고 있고, 본 논문에서는 인코딩 시간을 줄이기 위해 경량 메쉬 분할 방법을 통해 대용량 메쉬를 여러 개의 작은 메쉬로 분할하고, 각각의 분할된 메쉬를 병렬적으로 인코딩하여 처리 속도를 개선하였다. 또한, 메쉬 모델 내의 같은 기하학적 정보를 가진 중복된 정점들이 존재할 수 있으며, 중복된 정보를 제거하고 제거된 정점과 삼각형 표면 간의 연결 정보를 갱신하는 과정을 통해 메쉬 모델의 기하학적 정보를 유지하면서 압축 성능을 확보하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1976-1982
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• 2012

압축기는 다양한 유체기계에 널리 사용되고 있으며, 특히 압축기의 성능은 냉동공조 시스템의 성능계수에 직접적인 영향을 미치므로 압축기의 효율을 높이기 위한 노력이 계속되어 왔다. 용도에 맞게 다양한 종류의 압축기가 개발되었고, 그 중 스크롤 압축기는 그 크기에 비하여 압축 성능이 우수하여 여러 분야에서 선호하는 압축기이다. 스크롤 압축기의 개발을 위하여 실험적인 연구는 많이 수행되어 온 반면, 개발 목적에 맞게 압축기를 해석할 수 있는 모델은 많지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 스크롤 압축기를 기하학적으로 모델링하여 해석할 수 있는 모델을 1-D 상용 프로그램인 AMESim을 이용하여 개발하였으며, 실험 데이터를 이용하여 모델의 신뢰성을 검증하였다. 본 연구 결과는 추후 스크롤 압축기를 개발하는 과정에서 압축기의 성능을 예상하고 최적화 할 수 있는 방법을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.70-72
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인지적 영상 압축 기법에 사용되었던 Just Noticeable Distortion(JND) 모델이 압축과정에서 생기는 왜곡인 양자화 왜곡에 적합하지 않는 다는 것을 보이고, 그 한계점을 해결하기 위하여 Just Noticeable Blur(JNB)의 개념을 적용하여 영상 압축에 적합한 모델을 제시하였다. 주파수 공간에서 영상의 복잡도 특징을 나타내는 Spectral Contras Index(SCI) 값을 사용해서 영상의 DCT 블록별 JNB 를 추정하고 이를 기반으로 영상의 DCT 계수 값을 감소시켜 최신의 DCT 기반 JND 를 적용한 인지적 압축 영상에 비해 더 낮은 PSNR 을 가지면서 왜곡도 인지되지 않는 영상을 얻을 수 있었다. 새롭게 제시한 모델을 적용하면 인지적 영상압축에서 기존의 방법보다 더 낮은 비트율로 유사한 인지적 화질 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제40권5호
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• pp.297-304
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• 2016

통상 제어기 설계용으로 개발되는 차량용 수퍼 차져의 동적 거동 모델은 경험식에 의존한 압축기 맵을 활용하고 있어, 실제 서지 현상의 발생에 따른 시스템의 영향과 거동특성을 모사하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 수퍼 차져의 운전 동특성을 모사할 수 있는 해석기반 압축기 모델을 개발하고 운전 변동성에 따른 압축기의 운전 추이를 모사하고자 한다. 모델 개발은 SIMULINK$^{(R)}$ 환경에서 진행하고, 기준 동특성 모델은 Greitzer의 압축기 모델을 적용하였다. 해석 결과는 실험 결과와 비교 검증을 통해 모델의 타당성을 확인하였으며 운전 특성 변화에 따른 압축기 성능 및 서지 발생 가능성에 대해 확인 하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.655-664
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• 2007

콘크리트의 인장균열에 따른 방향적 비국소 손상이라는 특징은 인장-압축을 받는 철근콘크리트 전단 부재에서 회전인장균열 특성 및 압축강도 감소 현상을 일으킨다. 본 연구에서는 인장과 압축거동에 대하여 다른 손상 모델을 사용하는 기존의 방법과는 달리, 동일한 인장균열 손상 모델을 사용하여, 인장균열거동과 압축연화거동을 나타낸다. 이러한 비국소 균열 손상의 영향을 나타낼 수 있는 소성모델을 개발하기 위하여 미소면 모델의 개념을 도입한다. 기존의 소성모델과 달리, 비국소 균열 손상을 나타내기 위하여 인장과 압축의 소성파괴면은 각 미소면에서 정의하며, 각 미소파괴면의 조합에 의하여 대표파괴면을 정의한다. 이때, 방향적 비국소 균열 손상을 나타내는 소성인장변형률의 영향에 의하여 각 미소면의 인장과 압축 소성변형률의 크기가 결정된다. 본 연구에서 개발된 소성모델은 유한요소해석에 적용되며, 다양한 전단패널의 기존 실험 결과들과 비교하여 제안된 재료 모델의 유효성을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.100-102
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.293-308
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• 1999

이 논문에서는 패널, 깊은 보 그리고 전단벽과 같이 평면응력상태하에 있는 철근콘크리트 구조물의 비선형 유한요소해석에 있어서의 직교이방성 콘크리트 구성 모델의 적용성을 보여준다. 등가의 일축 변형을 개념을 토대로 콘크리트의 구성 관계가 주변형률 축과 일치하고 하중이력에 따라 회전하는 직교하는 축에 대해 제시된다. 제안된 모델은 이축 압축응력상태와 인장-압축 응력상태에서 각각 압축강도의 증가와 인장 저항력의 감소효과를 보여주는 이축 파괴영역의 정의를 포함한다. 인장균열이 발생한 후, 콘크리트의 압축강도의 감소효과가 제시되고, 인장강화효과로 알려진 철근에 의해 지지되는 콘크리트의 인장응력이 고려된다. 평균응력과 평균변형률 개념을 사용하여 힘의 평형, 적합조건 그리고 철근과 철근을 둘러싼 콘크리트 사이의 부착응력-슬림 관계를 토대로 인장강화효과를 모사하기 위한 모델이 제안된다. 유한요소 모델에 의한 예측은 유용한 실험자료와의 비교에 의해 입증된다. 이 논문에서는 해석결과와 이상화한 전단 패널실험으로부터 얻어진 실험값의 비교연구가 수행되고, 제안된 모델의 타당성을 보여주기 위해 서로 다른 응력상태하의 전단 패널 보와 벽체의 힘-변위 관계를 평가하였다.