• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.620-623
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• 2010

구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이며 정확한 해석 기술을 요구한다. 그러나 제조 공정이나 환경에 따라 달라지는 재료 물성이나 불확실성을 내포하는 피로 물성을 확정적인 값으로 이용하는 등 입력 변수의 부정확한 정보로 인해 유한요소해석 결과를 신뢰하지 못하는 경우가 자주 발생한다. 실제 시험을 통해 설계의 결과를 예측하는 것은 경제적인 측면과 시간소요 면에서 한계가 따르기에 신뢰할 수 있는 유한요소해석 방법이 요구된다. 본 연구에서는 고주기의 피로 해석을 위해 유한요소해석을 이용하여 스프링의 응력-수명(S-N) 파라미터를 역 추정하고 수명을 예측해 보았다. 이를 위해 실제 산업현장에서 쓰이는 자동차 서스펜션 코일 스프링을 예제로 사용하였다. 시험 모델에 대해 불확실성을 고려한 베이지안 접근법을 이용하여 입력변수의 파라미터를 역 추정하였으며, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 얻어진 피로 물성 파라미터의 샘플 데이터를 이용해서 유한요소해석을 실시하고 신뢰수준 내에서 새로운 구조요소의 피로수명을 예측하였다.

• 터널과지하공간
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• 제22권3호
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• pp.196-204
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• 2012

거칠기에 대한 정량화는 암석 절리의 강도 및 변형, 수리특성 등을 연구함에 있어서 매우 중요하다. 이 연구는 절리 거칠기를 모사하고 거칠기의 속성을 고찰하였다. 프랙털 파라미터와 프로파일 특성치를 입력변수로 설정하여 랜덤중점변위법에 기반한 이차원적 정상성 브라운 프로파일이 생성되었다. 또한, 랜덤중점변위법을 사용하여 삼차원적 거칠기 면을 모사하는 절차가 제시되었다. 이 연구의 거칠기 모사기법은 절리 거칠기와 관련된 해석적 연구를 수행하기 위한 요소 기술로 활용될 수 있다. 자기유사 거칠기 프로파일에 대하여 통계적 거칠기 파라미터를 적용한 결과 미소 거칠기의 기울기와 관련된 $Z_2$, $SL_{ave}$, $SD_{SL}$ 등의 통계적 파라미터는 상관구조, 진폭 등의 거칠기 속성을 고려할 수 있으나 측점간격의 변화에 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2017

근래에 대한민국 담수계에 조류 대발생으로 인한 수질악화 문재가 대두되고 있다. 또한 독성물질을 생성하는 남조류종이 우점하는 현상으로인해 수질문제와더불에 생태계와 인간의 건강도 잠재적인 위험을 받고있는 실정이다. 이와같은 조류 대발생으로인한 피해를 최소화하기위해 효과적인 수질관리가 필수적이다. 원격탐사기술은 조류의 공간적인 분포를 해석하고 농도를 정량화하기위해 이용되고 있다. 현재까지 많은 분광알고리즘들이 개발되어 담수유역에 적용이 되고 있다. 수체마다 다른 분광특성 때문에 알고리즘내의 파라미터 및 분광밴드 조정이 필수적이다. 하지만 대부분의 연구에선 파라미터와 밴드의 변경에 따른 결과향상에만 초점이 맞춰지고 있어 분광알고리즘내의 파라미터와 분광밴드사이의 관계 이해 뿐만아니라 알고리즘 최종 산출물에 대한 영향에 관한 설명이 전무한 실정이다. 본 연구에선, 대한민국 백제보를 대상으로 현장모니터링 및 조류추출 실험을 진행하였고, 이를 기반으로 5가지 클로로필a 알고리즘과 2가지 피코시아닌 알고리즘을 구축하였다. 알고리즘내에서 변수들의 관계와 영향을 알아보기위해 민감도 분석을 실시하였다. 민감도 분석 조건을 기반으로 one-objective 최적화 및 multi-objective 최적화를 실시하여 백제보수계를 대표할 수 있는 최적 변수들을 모의하였다. 민감도 분석결과 후방산란계수에 영향을 미치는 파라미터와 조류 생체량에 영향을 미치는 파라미터가 다른 변수들 및 알고리즘 농도산정결과에 가장 민감한 것으로 나타났다. multi-objective 최적화 결과가 one-objective 결과 및 reference 결과보다 대부분 정확도가 향상되었고 흡광도 계수를 함께 고려할 수 있기 때문에 백제보 수계의 분광특성을 함께 고려하여 대표할 수 있는 장점을 가지는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구는 민감도 분석을 활용하여 분광알고리즘 내의 변수들의 이해를 도모하였고, 최적화 기법 중, multi-objective 최적화 기법이 백제보의 분광특성을 대변하는 최적변수를 제시할 수 있음과 동시에 보다 나은 정확성을 제고할 수 있음을 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제28권4호
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• pp.358-363
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• 2008

재료의 미세열화를 측정하는 비파괴검사법으로 초음파의 비선형파라미터 측정기법이 최근 주목받고 있다. 하지만 그 크기가 매우 작기 때문에 여러 측정 인자들로부터 영향을 받아 일관성 있는 측정이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 접촉식 탐촉자를 이용한 초음파 비선형파라미터의 측정에서 측정시스템에 의존하는 인자들의 영향을 연구하였다. 그 결과 탐촉자 접촉압력과 인가전압이 충분히 클수록 시스템 비선형성의 영향을 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 이 연구의 결과는 정확한 비선형파라미터의 측정을 위한 실험조건을 설정하는 방법으로서 유용하게 사용될 것이 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제10권4호
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• pp.5-11
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• 1991

본 연구에서는 음성신호의 음소 단위 구분화 방법을 제안한다. 제안된 구분화 시스템은 화자 독립적이고, 음성신호에 대한 사전 정보 없이도 음소 단위로 구분화를 수행할 수 있는 특징을 갖는다. 구분화 처리는 입력 음성신호를 먼저 순수 유성을 구간과 순수 유성음이 아닌 구간으로 분리 시킨 후, 각각의 구간에 대해 세분화된 음소 단위로 분리시키는 2단계 구분화 알고리즘을 적용하였고, 이때 사용된 파라미터는 유성을 검출 파라미터, 영차 LPC 캡스트럼 계수의 시간변호 파라미터, ZCR 파라미터이다. 본 연구에서 제안한 구분화 알고리즘의 유용성을 입증하기 위해 사용한 대상어는 고립단어와 연속음성으로 구성된 어휘로서 전체 어휘중에 포함된 507개 음소에 대한 구분화율은 91.7% 이다.

• 대한화장품학회지
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• 제30권1호
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• pp.85-91
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• 2004

본 연구는 30대 43명(I군), 40대 75명(II군), 50대 34명(III군) 등 총 152명의 한국 여성을 대상으로 본 연구에서 수립한 육안평가 기준과 기기를 이용하여 눈가(crow's feet)주름을 정량화 하였다. 육안평가 기준은 Modified Daniell's Criteria를 미세 변화를 관찰할 수 있도록 10단계로 세분화하여 이용하였고, 기기평가는 Transparency Profilometry 기법을 이용한 Skin Visiometer SV 600 (Courage + Kahzaka)을 적용하였다. 각 방법의 측정값으로 1) 연령군별 주름의 정도를 비교하였고, 2) 연령군별로 좌우측간의 주름의 정도를 비교해 보았으며, 3) 본 연구에 적용한 육안평가 점수와 기기평가의 5개 주름 파라미터인 Rl, R2, R3, R4, R5간의 상관성을 알아보았다. 육안평가 결과 연령이 증가할수록 육안평가 점수는 증가하였고, 각 연령군간에 통계적으로 유의한 차이가 관찰되었으나(P 〈 0.05), 모든 연령군에서 좌측과 우측의 육안평가 점수는 유의한 차이는 없었다. 기기평가 결과 연령이 증가할수록 5가지 주름 파라미터 모두 증가하는 경향을 보였고, 이중 연령군간 유의한 차를 보인 파라미터는 Rl, R4, R5 였으며 (P 〈 0.05), Rl과 R4는 I군과 III군 사이에 R5는 I군과 III군, II군과 III군 사이에서 유의한 차이를 나타내었다. 기기평가의 5가지 주름 파라미터 모두 좌우측간에 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다(p 〈 0.05). 본 연구에 적용한 육안 평가 점수에 따라서 A군(0∼3 grade), B군(4∼6 grade), C군(7∼9 grade)으로 분류하여 기기평가 상의 5개 파라미터와의 상관성을 본 결과 R4와 R5가 A군다 C군 사이에 통계적으로 유의한 차이를 나타내었다(p 〈 0.05). 결과적으로 본 연구에서는 연령이 증가할수록 육안평가 점수와 5개의 주름 파라미터는 증가하였으나 좌우측간에 차이는 나타나지 않음을 알 수 있었다. 특히, 본 연구에서 적용한 육안평가 기준은 기기평가의 주름 파라미터 중 피부 주름의 평균 깊이와 피붜칠기를 나타내주는 R4와 R5를 더 정확히 반영함을 알수 있었고, 미세한 주름의 변화를 읽을 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.325-327
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• 2001

본 논문은 온라인 문자 인식을 연속 밀도 HMM의 구조의 최적화 문제를 다룬다. 최적이란 최소한의 모델 파라미터를 사용하여 최소한의 오류를 허용하는 것이라고 정의할 수 있다. 본 연구에서는 HMM 구조의 최적화를 위해 Bayesian 모델 선택 방법론을 사용한다. 먼저 잘 알려진 BIC(Bayesian Information Criterion)을 적용해보고, 그것을 HMM의 복잡한 구조에 적합하도록 본 논문에서 제안한 HBIC(HMM-Oriented BIC)와 비교해본다. BIC는 모델의 사전 확률 분포를 추정하지 않고 다변량 정규분포라고 가정하는데 비해 HBIC는 모델의 각 파라미터로부터 사전 확률을 추정한 후 그것들을 사용함으로써 더 좋은 결과를 얻도록 한다. 실험 결과 BIC와 HBIC 둘 다 기존 방법보다 모델의 파라미터 수를 현저히 감소시킴을 확인했고, HBIC가 BIC에 비해 더 적은 수의 파라미터를 사용해도 비슷한 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.425-428
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• 2015

본 논문에서는 다양한 멀티 채널 오디오 규격들을 설명하고, 스테레오와 5.1 채널과 같이 기존에 많이 사용되고 있는 오디오 시스템 구조와 UHD 오디오 채널 시스템이 호환되기 위한 구조를 제안한다. 제안된 구조는 두 채널을 공간 오디오 코딩 기법으로 한 채널 오디오 신호화 공간 파라미터를 출력하는 구조를 기반으로 셋 채널을 한 채널로 변환하는 모듈과, 넷 채널을 한 채널로 변환하는 시스템을 설계한다. 이렇게 설계된 변환 모듈을 이용하여, 22.2 채널을 10.2 채널로 변환하기 위한 구조와 10.2 채널을 5.1 채널로 변환하기 위한 다채널 오디오 변환 시스템을 설계한다. 설계된 다채널 오디오 변환 구조를 실험하기 위하여 22.2 채널 오디오를 스테레오와 공간 파라미터로 변환하고, 다시 스테레오와 공간 파라미터를 이용하여 22.2 채널로 복원한 후 해당 채널에 대한 비교를 수행한다. 실험에서 보이는 바와 같이 스테레오와 공간 파라미터로부터 본원 된 경우임에도 불구하고 원음에 매우 유사한 파형의 결과를 얻을 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제20권5호
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• pp.48-53
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• 2001

LPC분석 기반 화자 확인에서 잔여성분(residue) 예측은 보통 무시되고, LPCC(LPC-cepstrum)만이 특징 파라미터로 사용된다. 본 연구에서는 잔여성분으로부터 추출된 예측파라미터인 잔여 켑스트럼(residual cepstrum)을 LPCC와 함께 여러 환경에서 구축된 데이터 베이스에서 화자특징 파라미터로 사용하였다. 또한, 잔여 켑스트럼에 포함되어있는 화자 고유성분인 피치(pitch)성분에 큰 가중치(weighting)를 줌으로써 화자간 변이(inter-speaker variation)가 커지도록 하는 가중치 함수를 제안한다. 실험 결과, LPCC만을 특징 파라미터로 사용하였을 경우보다 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 약 6％가량의 인식 오류율이 향상 되었으며, 제안한 가중치 함수를 적용한 잔여 켑스트럼 (RCEP)과 LPCC를 동시에 사용했을 경우 인식 오류율이 가중치를 주지 않은 경우보다 약 2.45％가량 개선되었다.

• 감성과학
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• 제16권1호
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• pp.117-124
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• 2013

본 연구는 음성 인식기에서 일반적으로 사용되는 음향적 특징인 MFCC, LPC, 에너지, 피치 관련 파라미터들을 이용하여 자연스러운 음성의 정서를 범주 및 차원으로 얼마나 잘 인식할 수 있는지 살펴보았다. 자연스러운 정서 반응 데이터를 얻기 위해 선행 연구에서 이미 타당도와 효과성이 밝혀진 정서 유발 자극을 사용하였고, 110명의 대학생들에게 7가지 정서 유발 자극을 제시한 후 유발된 음성 반응을 녹음하여 분석에 사용하였다. 각 음성 데이터에서 추출한 파라미터들을 독립변인으로 하여 선형 판별 분석(LDA)으로 7가지 정서 범주를 분류하였고, 범주 분류의 한계를 극복하기 위해 단계별 다중회귀(stepwise multiple regression) 모형을 도출하여 4가지 정서 차원(valence, arousal, intensity, potency)을 가장 잘 예측하는 음성 특징 파라미터를 산출하였다. 7가지 정서 범주 판별율은 평균 62.7%이었고, 4 차원 예측 회귀모형들도 p<.001수준에서 통계적으로 유의하였다. 결론적으로, 본 연구 결과는 자연스러운 감정의 음성 반응을 분류하는데 유용한 파라미터들을 선정하여 정서의 범주와 차원적 접근으로 정서 분류 가능성을 보였으며 논의에 본 연구의 개선방향에 대해 기술하였다.