• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제36권1호
• /
• pp.44-51
• /
• 2011

원자력발전소, 의료용 가속기 등 고선량 지역 및 능동형 열중성자 검출기를 사용하기 힘든 환경에서는 방사화 포일 기반 보너구 스펙트로메터를 사용하여 중성자 에너지 스펙트럼 측정을 수행한다. 중성자 방사화 포일을 보너구의 열중성자 검출기로 사용하는 경우, 중성자 방사화 포일의 위치 변동에 따른 보너구 반응도의 변화 및 중성자 방사화 포일의 질량과 반응도 사이의 상관관계 등 특성연구가 선행되어야만 한다. 본 연구에서는 MCNPX 모사계산을 통하여 중성자 방사화 포일 면에 수직입사하는 경우 중성자 방사화 포일의 위치 의존성이 크다는 사실과 중성자 방사화 포일의 질량과 반응도 사이에 선형관계가 없음을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 중성자 방사화 포일 기반 보너구의 반응함수 계산 방법 및 중성자 방사화 포일 위치 및 질량 차이에 따른 반응도 변화를 연구함으로써 중성자 방사화 포일 기반 보너구의 반응함수 결정방법을 확립하였다. 본 연구결과를 바탕으로 보너구 반응함수를 계산하여 추후 중성자 방사화 포일 기반 보너구 스펙트로메트리에 적용할 예정이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.513-515
• /
• 2015

본 논문에서는 다양한 영상에서 객체들의 정보 손실을 최소화한 상태에서 영상을 이진화하기 위해 ${\alpha}-cut$을 동적으로 설정하는 개선된 퍼지 이진화 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀 값의 거리를 계산하여 소속 함수의 구간을 설정한다. 그리고 소속 함수에서 소속도를 구한 후, 영상을 이진화 하기 위해 최대 밝기 값에서 중간 밝기 값을 나눈 값을 ${\alpha}-cut$값으로 설정한 후에 구간 임계치를 이용하여 영상을 이진화 한다. 제안된 퍼지 이진화 방법의 효율성을 확인하기 위해 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 퍼지 이진화 방법보다 객체와 배경 사이의 명암도가 한쪽에 치우친 분포를 가진 영상과 넓게 분포된 영상에서 모두 객체들의 정보의 손실이 적은 상태에서 이진화되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
• /
• pp.119-123
• /
• 2010

본 논문에서는 2단계 잡음제거 방법의 이득함수를 이용한 고조파 복원 잡음제거 방법의 이득함수를 조정하여 기존의 방법보다 음성개선을 향상시켰고, 제안한 방법으로 개선된 음성을 음성인식 기술에 적용하였다. 본 논문에서는 기존 방법으로 음성개선 결과 묵음구간에서 음성구간으로 변화는 구간에서 이전 프레임의 추정된 음성신호로 스펙트럼의 이득함수가 구해져서 음성이 발생하는 구간에서 왜곡이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 현상을 개선시키기 위해 2단계 잡음제거 방법의 이득함수를 추정된 a priori SNR과 비교하여 이득함수를 조정하고, 2단계 잡음제거 방법의 이득함수를 고조파 복원 방법의 이득함수와 비교하여 이득함수를 조정하여 음성을 개선하는 방법을 제안하였다. 그리고 음성인식을 위한 특징벡터 추출을 위해 제안한 방법으로 개선된 음성의 대수 에너지를 정규화 하는 대수 에너지 정규화 방법(Log Energy Normalization)을 음성인식 방법에 적용하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제5권6호
• /
• pp.74-86
• /
• 2005

본 논문에서는 2 채널 입체음향 시스템을 효율적으로 구현하기 위하여 고차의 FIR 필터로 구현된 머리 전달함수를 저차의 IIR 필터로 근사시키는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 균형화모델감소법의 개념을 바탕으로 한다. 근사화된 머리전달함수를 헤드폰을 통해 바이노럴 사운드로 재생하면 입체음향이 구현된다. 더미 헤더의 머리전달함수를 512차 FIR 필터에서 32차 IIR 필터로 근사화하여 기존의 머리전달함수와 성능을 비교한다. 이를 위해 10명을 대상으로 음상 정위에 대한 실험을 한다. 실험은 컴퓨터 시뮬레이션과 TMS320C32를 이용한 하드웨어 실험을 병행한다. 실험을 통해 기존의 FIR 필터를 사용한 경우와 같이 IIR 필터로 근사화된 머리전달함수를 사용한 경우도 동일하게 인지되는 것을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권6호
• /
• pp.26-35
• /
• 2009

본 논문은 수리형태학적 분석을 통한 계단응답 추출 및 반복적 정칙화 방법을 이용한 점확산함수 추정 방법을 제안한다. 제안된 점확산함수 추정 기법은 입력 영상의 윤곽을 추출하기 위하여 캐니 에지 추출법을 사용하고, 윤곽에 대한 수리형태학적 분석을 위해서 Hit-or-Miss 변환을 통해 추정 조건을 만족하는 수평 및 수직 에지를 추출한다. 이렇게 추출된 에지들을 평탄화 및 정규화 시켜서 최적의 계단응답으로 만들고, 반복적 정칙화 방법을 통해 점확산함수를 추정하는 과정을 보인다. 또한 추정된 점확산함수를 사용하여 영상 복원한 결과를 보인다. 제안하는 점확산함수 추정 방법은 기계적 초점 렌즈를 사용하지 않는 디지털 자동초점 시스템에 적용하여 디지털 입력 장치의 부가가치를 높이는데 기여할 수 있다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
• /
• pp.42-42
• /
• 2011

본 연구에서는 광학소자에 폭넓게 이용되는 AlGaP III-V족 화합물 반도체 중에서 한쪽 끝 이 종화합물인 AlP의 유전함수를 0.75~5.05 eV의 에너지 영역에서 타원편광분석법을 이용하여 분석하였다. AlP는 산소와 급격히 반응하기 때문에, 대기 중에서 물질 고유의 광특성이 유지되기 어려울 뿐만 아니라, 박막 위에 생성되는 산화막 때문에 순수한 AlP의 유전함수 측정이 불가능 하다. 본 연구에서는 물질의 유전함수에 미치는 산화 효과를 최소화하기 위하여 Molecular Beam Epitaxy로 성장한 $1.0{\mu}m$ 두께의 AlP 박막을 초고진공 상태의 chamber 안에서 타원편광분석기를 이용하여 실시간으로 측정하였다. 박막의 투명도에 의해 나타나는 간섭 pattern과 표면거칠기 효과로 인한 유전함수의 왜곡을 보정하기 위하여 변수화 모델이 이용되었으며 다층 변수화모델 계산을 통하여 순수한 AlP의 유전함수를 얻어낼 수 있었다. 본 연구에서 측정된 순수한 AlP의 유전함수는 타원편광분석기를 이용한 최초의 실험결과로서 이차미분을 이용한 전이점 (Critical Point) 분석결과 이론적인 electronic band structure에서 $E_1$, $E_1+_{{\Delta}_1}$, $E_2$에 해당하는 전이점들을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.11-17
• /
• 2021

본 논문에서는 순수 함수형 언어로 작성된 쌍방시뮬레이션 알고리듬의 성능을 멀티코어 프로세서 컴퓨터에서 병렬화로 향상시키는 방법을 연구한다. 이 병렬화에 있어 핵심 아이디어는 순수 함수형 프로그램의 참조 투명성을 십분 활용하면 병렬화가 전혀 고려되지 않고 작성된 초기 구현으로부터 최소한의 수정만으로 성능 개선 효과를 기대할 수 있다는 것이다. 초기 구현과 병렬화 구현 둘 다 순수 함수형 언어인 하스켈로 작성되었다. 초기 구현을 병렬화할 때 변화는 아주 적어서 병렬화된 구현에서도 초기 구현의 프로그램 구조가 거의 그대로 유지되었다. 벤치마크를 통해 제시된 간단한 병렬화만으로도 초기 구현과 비교해 두 배 이상의 성능 개선을 확인했다. 또한, 병렬화와는 별개의 최적화 기법인 메모이제이션이 적용된 버전의 쌍방시뮬레이션 구현에도 같은 방식의 병렬화를 적용함으로써 마찬가지로 성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.255-261
• /
• 2005

화자들 사이의 워핑특성을 알아보기 위해 비정형 워핑함수를 도출하는 실험을 수행하였다. 이를 위해 모음의 MFCC와 LP 스펙트럼을 이용하여 화자별, 음소별 대표 스펙트럼을 선정한 다음 음소별 기준 스펙트럼을 선택하였다. 기준 스펙트럼과 대표 스펙트럼을 스펙트럼의 전체대역에서 DTW로 비교하여 화자별 워핑함수를 구한 다음, 이들을 clustering함으로써 비정형 워핑함수의 집합을 도출하였다. 이 함수집합에서 남성화자와 여성화자의 함수들이 각각 구간선형함수와 파워함수와 유사함을 관찰할 수 있었으며, 이를 근거로 이 함수들을 조합한 하이브리드 워핑함수집합을 정의하였다. 음소단위의 인식 실험을 통하여 새로 정의된 함수들의 인식률을 시험하였으며 두 함수집합 모두에서 개선된 인식률을 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
• /
• 제13권1호
• /
• pp.81-96
• /
• 2000

본 논문은 의학분야에서 주로 사용되는 메타분석 중 그룹화 임의효과 모형(grouped random effects model)을 프라빗 연결함수(probit link function)를 이용하여 베이즈적 관점에서 연구하였다. 이때 프라빗 함수를 강요하기 위해 잠재변수를 정의하였고, 사전 분포를 달리한 세가지 모형을 고려하였다. 주어진 세가지 모형들에게서 적합한 모형 선택을 위하여 베이즈 인자(Bayes factor, BF)와 유사베이즈 인자(pseudo-Bayes factor, PsBF)를 이용하였다. 깁스샘플러와 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산상의 어려움을 해결하였다. 예로써, 새로운 간질약에 대한 효과를 조사하기 위하여 앞에서 제시된 방법으로 해석하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권10호
• /
• pp.75-80
• /
• 2017

본 논문에서는 딥러닝에서 활용되는 정규화(regularization) 및 항등사상(identity mapping)이 활성함수(activation function) 성능에 미치는 영향에 대해 설명한다. 딥러닝에서 활성함수는 비선형 변환을 위해 사용된다. 초기에는 sigmoid 함수가 사용되었으며, 기울기가 사라지는 기존의 활성함수의 문제점을 극복하기 위해 ReLU(Rectified Linear Unit), LReLU(Leaky ReLU), PReLU(Parametric ReLU), ELU(Exponetial Linear Unit)이 개발되었다. 활성함수와의 연구와는 별도로 과적합(Overfitting)문제를 해결하기 위해, Dropout, 배치 정규화(Batch normalization) 등의 정규화 방법들이 개발되었다. 추가적으로 과적합을 피하기 위해, 일반적으로 기계학습 분야에서 사용되는 data augmentation 기법이 활용된다. 딥러닝 구조의 측면에서는 기존에 단순히 컨볼루션(Convolution) 층을 쌓아올리는 구조에서 항등사상을 추가하여 순방향, 역방향의 신호흐름을 개선한 residual network가 개발되었다. 위에서 언급된 활성함수들은 각기 서로 다른 특성을 가지고 있으나, 새로운 정규화 및 딥러닝 구조 연구에서는 가장 많이 사용되는 ReLU에 대해서만 검증되었다. 따라서 본 논문에서는 정규화 및 항등사상에 따른 활성함수의 성능에 대해 실험적으로 분석하였다. 분석을 통해, 정규화 및 항등사상 유무에 따른 활성함수 성능의 경향을 제시하였으며, 이는 활성함수 선택을 위한 교차검증 횟수를 줄일 수 있을 것이다.