• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.453-456
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• 2007

감압 증류 후 생성되는 중질유의 고도화를 위하여 코킹 공정을 거친 후 정유 부산물로 생성되는 열적으로 매우 안정하고, 높은 발열량을 갖는 반면 황, 바나듐 함량이 높은 석유코크스의 효과적인 이용을 위하여 본 연구에서는 가스화 공정을 적용하였다. 1T/D 용량의 분류층 가스화기를 이용하여 유연탄(drayton coal), 석유코크스, 또는 혼합한 경우의 가스화 성능을 알아보았으며, 각각의 경우에 대하여 비교하여 보았다. 높은 열 안정성을 갖는 석유코크스의 효과적인 가스화를 위하여 반응기 내 체류시간 및 버너 노즐 변경에 따른 가스화 성능 개선을 시도하였으며, 이때의 온도, 산소/원료 공급량 조건에 따른 생성가스 성분 및 탄소전환율, 냉가스효율 변화 특성을 알아보았다. 버너 노즐 구경 변경으로 인한 슬러리의 미립화를 통하여 향상된 탄소전환율 및 냉가스효율을 얻을 수 있었다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권4호
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• pp.431-438
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• 2011

비예혼합 화염의 부상 조건은 연소기의 운전 조건을 한정하는 매우 중요한 변수이다. 동축류 층류 비예혼합화염의 경우 점성계수와 물질 확산 계수의 비로 정의되는 슈미트 수가 1 보다 큰 조건에서 안정적인 부상화염이 존재하고 그 반대의 경우 부상이 불가능한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 동축 관내에서의 화염의 부상 특성에 대해 슈미트 수가 1 보다 큰 프로판과 슈미트 수가 1 보다 작은 메탄 비예혼합 화염의 부상 안정화를 실험적으로 비교하였다. 그 결과, 제한된 공간에서는 슈미트 수가 1 보다 작은 조건에서도 안정적인 부상화염이 존재할 수 있음을 확인하였다. 그 원인 규명을 위해 간단한 비반응 유동장에 대한 수치해석을 수행하였다. 결론적으로 개방공간에서와는 달리 관내 조건에서는 유한한 크기의 화염 공간으로 인해 인접한 상류에서 유동 재편이 물질확산에 비해 선택적으로 재편됨으로써 새로운 안정화 기구가 형성될 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 제한된 공간내에 화염이 형성되는 일반적인 연소기의 화염안정화 설명에 중요한 단서를 제공한다.

• 한국음향학회지
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• 제24권7호
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• pp.410-415
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• 2005

최근 대부분의 화자확인 시스템은 패턴 인식 접근방식에 기인하고 있다. 패턴 분류기의 성능은 화자의 특징 파라미터를 어떻게 분류하는가 하는 데에 기인한다. 그 특징 파라미터를 잘 분류하기 위해서는, 화자간 변이를 최대화하고 특징 파라미터 간 거리를 효과적으로 측정하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 개인 모델과 월드 모델을 동시에 배치함으로써 화자간 변이를 최대화 할 수 있는 개선된 혼합 모델 구조를 제안한다. 결정 과정 시 제안한 혼합 모델 방식을 사용함으로써 화자간 변별력을 최대화 할 수 있었다. 또한, 입력데이터에 대한 개인 모델과 월드 모델의 거리비율에 따라 심볼 확률 값을 가중하여 벡터 양자화 에러를 줄이는 가중치 함수를 제안 한다. 실험 결과, 이두 가지 방법을 취함으로써 DCF (Detection Cost Function)를 $2.37\%$에서 $1.16\%$로 낮출 수 있었다.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.155-160
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• 2002

연소시 발생하는 오염물질 중 NOx는 심각한 대기오염의 원인이 되는 것으로 알려져 있어, 각종 연소기 등에서 발생하는 NOx 저감을 위한 연구가 중요하게 대두되었다. 특히 확산화염은 예혼합화염 및 부분예혼합화염에 비해 NOx, Soot 등 오염물질이 발생할 가능성은 높으나 화염 안정성이 좋아 산업용 연소기에 많이 이용되고 있어 보다 다양한 NOx 저감 기술의 필요가 요구되고 있다.(중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.633-636
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• 2012

최근 디지털카메라와 스마트 폰 등의 모바일 기기가 급속도로 발전 하면서 언제, 어디서나 손쉽게 사진을 찍을 수 있게 되었다. 이런 환경의 변화는 수없이 많은 사진을 양산하게 되었고, 손쉽게 많이 찍은 사진에 대한 분류에 불필요한 시간을 많이 보내게 되었다. 따라서 보다 편리하게 촬영된 사진들을 분류 관리하기에 적합한 자동화된 프로그램이 필요하게 되었다. 이 논문에서는 GPS나 시간 등의 메타 정보에 의존하지 않고 오직 사진의 주 색상을 이용한 히스토그램 특징과 Mean Shift 분류기를 사용하여 대략적인 분류를 시도하려했다. 실험결과를 토대로 살펴보면, 제안된 방법은 사진의 주 색상이 확실한 경우는 잘 분류할 수 있지만 여러 가지 색상이 복잡하게 혼합된 경우와 주 색상을 찾기 어려운 경우에는 분류에 한계가 있음을 알 수 있었다. 따라서 제안된 알고리즘은 사진과 영상들을 개략적인 분류를 실시할 때 주 색상 히스토그램특징이 의미 있는 전역적 특징(Global Feature)중의 하나로 생각된다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.195-204
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• 2014

이 논문에서는 순환정상 프로세스의 고차 통계 특성을 바탕으로 2-FSK, 4-FSK, 8-FSK, MSK, BPSK, QPSK, 8-PSK, 16-QAM, 32-QAM, 64-QAM 등 10개의 기저대역 디지털 변조신호를 자동으로 인식하는 방법을 제안하였다. 변조신호의 고유한 성질을 나타내는 특징변수로는 1차 순환 모멘트와 고차 순환 큐뮬런트를 이용하였다. 제안한 변조인식기는 크게 두 단계로 구성되며, 첫 번째 단계에서는 1차 순환 모멘트가 나타내는 첨두치를 이용하여 M-FSK와 비FSK로 변조신호를 분류한다. 두 번째 단계에서는 비FSK를 분류하기 위해 고차 순환 큐뮬런트 값을 이용하는 Gaussian 혼합 모델 기반의 분류기를 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해서 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과 제안한 분류기는 주파수와 위상 옵셋이 존재하는 환경에서도 우수한 분류확률을 나타내었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.151-157
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• 2014

최근 무인항공기는 군사용뿐만 아니라 민간용으로도 많이 사용되고 있다. 무인항공기는 미리 입력된 좌표에 따라 GPS 정보를 이용하여 자동비행한다. 그러나 재밍이나 외부 교란에 의해 GPS 신호를 수신할 수 없으면 자동비행이 불가능 해진다. 이러한 문제를 해결하기 위한 한 방법으로, 본 연구에서는 무인기에 탑재된 카메라로부터 촬영된 영상으로부터 실시간으로 특정 영역을 검출하고 인식하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 분류와 기계 학습에 사용할 특징을 추출하기 위한 전처리 과정으로 군집화 알고리즘인 그래프 기반 분할 알고리즘을 사용하여 슈퍼 픽셀화 하였다. 다양한 컬러모델 및 혼합 컬러 모델을 비교 분석하여 가장 이상적인 혼합 모델을 선정하고, 분류 알고리즘으로는 적은 트레이닝 데이터로도 뛰어난 분류 성능을 낼 수 있는 서포트 벡터 머신을 사용하였다. 무인항공 영상으로부터 18개의 컬러와 텍스처 특징 벡터를 추출하고 학습 및 예측과정을 통해 하천, 비닐하우스, 논 등 3 종류의 영역을 실시간으로 분류하였다.

• 에너지공학
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• 제4권3호
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• pp.394-401
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• 1995

본 연구는 중심부에 액체, 외주부에 산화제가 흐르는 기액 동축분류의 유동장에 대한 것이다. 기액 동축 분사기는 연료의 분사량이 적은 소형 연소시스템을 고려하여, 실험은 연공비(W1/Wa)가 0.6 이하를 대상으로, 물과 공기를 사용하여 분사조건에 따른 분무특성과 기액 2상 분무류의 기본구조를 조사하여 액적의 확산, 기액혼합특성에 대하여 검토하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 반경방향 기상속도분포 및 액적유속분포는 분구직경 및 분사조건에 관계없이 정규분포에 가까운 형태를 취하고 있으며, 각각 식 (2) 및 (3)으로 나타낼 수 있다. 기상속도는 반치폭은 축방향에 따라 일정한 구배 (≒4.6)로서 증가하며, 기상만의 단상분류의 구배(≒6)에 비해서 완만하다. 액적유속 반치폭은 축방향에 따라 더욱 완만한 구배(≒3.1)로서 증가한다. 무차원 액적유속분포는 축방향에 따라 일정한 구배(n≒1.5)로서 감소한다. 액적의 확산은 상대적으로 기액유량비가 클수록 효과적으라고는 말할 수 없고, 최대 확산을 이루는 최적의 기액유량비가 존재한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.320-321
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• 2018

오디오 음량을 자동으로 제어하는데 있어 음성이 있는 구간에 대해서 음량이 급격히 줄어드는 것을 막기 위해 콘텐츠에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 방송 음량을 조절을 위한 세부 기술로 딥러닝 기반의 콘텐츠 분류 기술을 제안한다. 이를 위해 오디오를 무음, 음성, 음성/오디오 혼합, 오디오의 4개로 정의하고 이를 처리하기 위한 mel-spectrogram을 이용하여 2D CNN 기반의 분류기를 정의하였다. 또한 학습을 위해 방송 오디오 데이터를 활용하여 학습/검증 데이터 셋을 구축하였다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위해 검증 데이터셋을 활용하여 정확도를 측정하였으며 약 81.1%의 정확도를 가지는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.133-140
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• 2022

우리는 유학생이 작성한 한국어 쓰기 답안지의 점수 구간을 예측하는 문제에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델의 예측 성능을 조사한다. 이를 위해 총 304편의 답안지로 구성된 실험 데이터 세트를 구축하였는데, 답안지의 주제는 직업 선택의 기준('직업'), 행복한 삶의 조건('행복'), 돈과 행복('경제'), 성공의 정의('성공')로 다양하다. 이들 답안지는 네 개의 점수 구간으로 구분되어 평어 레이블(A, B, C, D)이 매겨졌고, 총 11건의 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 구체적으로는 5개의 '직업' 답안지 점수 구간(평어) 예측 실험, 5개의 '행복' 답안지 점수 구간 예측 실험, 1개의 혼합 답안지 점수 구간 예측 실험이 시행되었다. 이들 실험에서 세 개의 딥러닝 기반 한국어 언어모델(KoBERT, KcBERT, KR-BERT)이 다양한 훈련 데이터로 미세조정되었다. 또 두 개의 전통적인 확률적 기계학습 분류기(나이브 베이즈와 로지스틱 회귀)도 그 성능이 분석되었다. 실험 결과 딥러닝 기반 한국어 언어모델이 전통적인 기계학습 분류기보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 KR-BERT는 전반적인 평균 예측 정확도가 55.83%로 가장 우수한 성능을 보였다. 그 다음은 KcBERT(55.77%)였고 KoBERT(54.91%)가 뒤를 이었다. 나이브 베이즈와 로지스틱 회귀 분류기의 성능은 각각 52.52%와 50.28%였다. 학습된 분류기 모두 훈련 데이터의 부족과 데이터 분포의 불균형 때문에 예측 성능이 별로 높지 않았고, 분류기의 어휘가 글쓰기 답안지의 오류를 제대로 포착하지 못하는 한계가 있었다. 이 두 가지 한계를 극복하면 분류기의 성능이 향상될 것으로 보인다.