• Advances in aircraft and spacecraft science
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• 제3권3호
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• pp.243-257
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• 2016

The increase of air traffic volume has brought an increasing amount of issues related to carbon and NOx emissions and noise pollution. Aircraft manufacturers are concentrating their efforts to develop technologies to increase aircraft efficiency and consequently to reduce pollutant discharge and noise emission. Ultra High By-Pass Ratio engine concepts provide reduction of fuel consumption and noise emission thanks to a decrease of the jet velocity exhausting from the engine nozzles. In order to keep same thrust, mass flow and therefore section of fan/nacelle diameter should be increased to compensate velocity reduction. Such feature will lead to close-coupled architectures for engine installation under the wing. A strong jet-wing interaction resulting in a change of turbulent mixing in the aeroacoustic field as well as noise enhancement due to reflection phenomena are therefore expected. On the other hand, pressure fluctuations on the wing as well as on the fuselage represent the forcing loads, which stress panels causing vibrations. Some of these vibrations are re-emitted in the aeroacoustic field as vibration noise, some of them are transmitted in the cockpit as interior noise. In the present work, the interaction between a jet and wing or fuselage is reproduced by a flat surface tangential to an incompressible jet at different radial distances from the nozzle axis. The change in the aerodynamic field due to the presence of the rigid plate was studied by hot wire anemometric measurements, which provided a characterization of mean and fluctuating velocity fields in the jet plume. Pressure fluctuations acting on the flat plate were studied by cavity-mounted microphones which provided point-wise measurements in stream-wise and spanwise directions. Statistical description of velocity and wall pressure fields are determined in terms of Fourier-domain quantities. Scaling laws for pressure auto-spectra and coherence functions are also presented.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.510-518
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• 2023

본 논문에서는 지역 위성항법시스템의 항법메시지와 광역 보정정보 성능 분석을 위해 MATLAB GUI (graphic user interface) 기반으로 개발된 소프트웨어에 대해 소개한다. 본 소프트웨어는 한반도 및 주변 지역에 서비스를 제공하는 가상의 지역 위성항법시스템의 감시국 및 기준국 배치에 따른 항법메시지와 광역 보정정보의 위성 궤도/시각 관련 성능을 분석하기 위해 개발되었다. 본 소프트웨어 구동 시 항법메시지 및 광역 보정정보가 MATLAB 파일 형식으로 출력된다. 개발된 소프트웨어의 출력을 검증한 결과, 궤도 및 시계 예측 오차가 통계적 예측에 부합하며, 파라미터 피팅 오차가 cm 수준임을 확인하였다. 또한, 광역 보정정보가 측정치 차원의 오차를 81.9% 개선함을 확인하여 유효한 항법메시지 및 광역 보정정보 성능 분석이 가능함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2643-2657
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• 2023

Scene graphs are structured representations that can clearly convey objects and the relationships between them, but are often heavily biased due to the highly skewed, long-tailed relational labeling in the dataset. Indeed, the visual world itself and its descriptions are biased. Therefore, Unbiased Scene Graph Generation (USGG) prefers to train models to eliminate long-tail effects as much as possible, rather than altering the dataset directly. To this end, we propose Geometric and Semantic Improvement (GSI) for USGG to mitigate this issue. First, to fully exploit the feature information in the images, geometric dimension and semantic dimension enhancement modules are designed. The geometric module is designed from the perspective that the position information between neighboring object pairs will affect each other, which can improve the recall rate of the overall relationship in the dataset. The semantic module further processes the embedded word vector, which can enhance the acquisition of semantic information. Then, to improve the recall rate of the tail data, the Class Balanced Seesaw Loss (CBSLoss) is designed for the tail data. The recall rate of the prediction is improved by penalizing the body or tail relations that are judged incorrectly in the dataset. The experimental findings demonstrate that the GSI method performs better than mainstream models in terms of the mean Recall@K (mR@K) metric in three tasks. The long-tailed imbalance in the Visual Genome 150 (VG150) dataset is addressed better using the GSI method than by most of the existing methods.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권3호
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• pp.135-151
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• 2023

Using 3D asphalt pavement surface data, a deep and multiscale network named CrackNet-M is proposed in this paper for pixel-level crack detection for improvements in both accuracy and robustness. The CrackNet-M consists of four function-specific architectural modules: a central branch net (CBN), a crack map enhancement (CME) module, three pooling feature pyramids (PFP), and an output layer. The CBN maintains crack boundaries using no pooling reductions throughout all convolutional layers. The CME applies a pooling layer to enhance potential thin cracks for better continuity, consuming no data loss and attenuation when working jointly with CBN. The PFP modules implement direct down-sampling and pyramidal up-sampling with multiscale contexts specifically for the detection of thick cracks and exclusion of non-crack patterns. Finally, the output layer is optimized with a skip layer supervision technique proposed to further improve the network performance. Compared with traditional supervisions, the skip layer supervision brings about not only significant performance gains with respect to both accuracy and robustness but a faster convergence rate. CrackNet-M was trained on a total of 2,500 pixel-wise annotated 3D pavement images and finely scaled with another 200 images with full considerations on accuracy and efficiency. CrackNet-M can potentially achieve crack detection in real-time with a processing speed of 40 ms/image. The experimental results on 500 testing images demonstrate that CrackNet-M can effectively detect both thick and thin cracks from various pavement surfaces with a high level of Precision (94.28%), Recall (93.89%), and F-measure (94.04%). In addition, the proposed CrackNet-M compares favorably to other well-developed networks with respect to the detection of thin cracks as well as the removal of shoulder drop-offs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권12호
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• pp.3218-3241
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• 2023

Financial fraud undermines the sustainable development of financial markets. Financial statements can be regarded as the key source of information to obtain the operating conditions of listed companies. Current research focuses more on mining financial digital data instead of looking into text data. However, text data can reveal emotional information, which is an important basis for detecting financial fraud. The audit opinion of the financial statement is especially the fair opinion of a certified public accountant on the quality of enterprise financial reports. Therefore, this research was carried out by using the data features of 4,153 listed companies' financial annual reports and audits of text opinions in the past six years, and the paper puts forward a financial fraud detection model integrating audit opinions. First, the financial data index database and audit opinion text database were built. Second, digitized audit opinions with deep learning Bert model was employed. Finally, both the extracted audit numerical characteristics and the financial numerical indicators were used as the training data of the LightGBM model. What is worth paying attention to is that the imbalanced distribution of sample labels is also one of the focuses of financial fraud research. To solve this problem, data enhancement and Focal Loss feature learning functions were used in data processing and model training respectively. The experimental results show that compared with the conventional financial fraud detection model, the performance of the proposed model is improved greatly, with Area Under the Curve (AUC) and Accuracy reaching 81.42% and 78.15%, respectively.

• 디지털정책학회지
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• 제3권1호
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• pp.27-32
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• 2024

본 논문은 초해상도 결과의 품질을 향상시키기 위해 질감 특징을 세분화하여 각각을 대조하고, 그 결과를 가중치로 이용하는 초해상도 방법을 제안하였다. 초해상도에서 중요한 평가 기준인 품질의 향상을 위해서는 경계 영역과 같은 세부사항에서의 정확하고 명확한 복원 결과가 필요하며, 인공물과 같은 불필요한 잡음을 최소화하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 품질 향상을 위해 기존 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 초해상도 방법에서 특징 추정을 위해 다중 경로의 잔차 블록 구조와 skip-connection을 구성하였다. 추가적인 질감 분석을 위한 선명 및 흐림 이미지 결과를 추가로 학습하였다. 이를 활용하여 초해상도 수행 결과 또한 각각을 대조하여 가중치를 할당하는 방법을 이용해 영상의 세부사항 영역과 평활화 영역에 대해 개선된 품질을 얻을 수 있도록 하였다. 제안하는 방법의 실험 결과 평가 기준으로 활용되는 PSNR과 SSIM 값이 기존 알고리즘 대비 높은 결과 값을 얻어 품질이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제32권spc8호
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• pp.2941-2948
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• 2011

A nanogap formed by a metal nanoparticle and a flat metal substrate is one kind of "hot site" for surface-enhanced Raman scattering (SERS). The characteristics of a typical nanogap formed by a planar Au and either an Au and Ag nanoparticle have been well studied using 4-aminobenzenethiol (4-ABT) as a probe. 4-ABT is, however, an unusual molecule in the sense that its SERS spectral feature is dependent not only on the kinds of SERS substrates but also on the measurement conditions; thus further characterization is required using other adsorbate molecules such as 1,4-phenylenediisocyanide (1,4-PDI). In fact, no Raman signal was observable when 1,4-PDI was selfassembled on a flat Au substrate, but a distinct spectrum was obtained when 60 nm-sized Au or Ag nanoparticles were adsorbed on the pendent -NC groups of 1,4-PDI. This is definitely due to the electromagnetic coupling between the localized surface plasmon of Au or Ag nanoparticle with the surface plasmon polariton of the planar Au substrate, allowing an intense electric field to be induced in the gap between them. A higher Raman signal was observed when Ag nanoparticles were attached to 1,4-PDI, irrespective of the excitation wavelength, and especially the highest Raman signal was measured at the 632.8 nm excitation (with the enhancement factor on the order of ${\sim}10^3$), followed by the excitation at 568 and 514.5 nm, in agreement with the finite-difference timedomain calculation. From a separate potential-dependent SERS study, the voltage applied to the planar Au appeared to be transmitted without loss to the Au or Ag nanoparticles, and from the study of the effect of volatile organics, the voltage transmission from Au or Ag nanoparticles to the planar Au also appeared as equally probable to that from the planar Au to the Au or Ag nanoparticles in a nanogap electrode. The response of the Au-Ag nanogap to the external stimuli was, however, not the same as that of the Au-Au nanogap.

• 감성과학
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• 제21권2호
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• pp.73-88
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• 2018

본 연구는 손과 가까운 시각 정보의 처리적 특성이 과제전환에 미치는 영향을 살펴보기 위해 수행되었다. 최근 연구들은 손과 가깝게 제시된 정보에 대한 인지통제가 향상됨을 보고하고 있다. 이러한 인지통제 향상효과를 손 근접성과 주의의 관계를 통해 규명하고자 두 번의 실험을 실시하였다. 그 결과 과제전환 수행에서 단서와 목표자극의 감각양상에 따라 손 근접성의 효과가 달라짐을 관찰할 수 있었다. 첫 번째 실험에서 손에 근접한 자극에 대한 전환비용의 감소가 관찰되었다. 선행 연구들에서 전환비용의 감소원인으로 지목되었던 특징결합 문제를 제외시켰을 경우에도 동일한 결과가 관찰되었다. 즉, 손 근접성이 전환비용을 감소시켰음을 검증할 수 있었다. 두 번째 실험에서는 손 근접성과 감각양상의 상호작용이 전환비용에 미치는 영향을 살펴보기 위해 수행되었다. 과제전환에서 목표자극은 시각으로 단서는 시각 또는 청각으로 제시하였고, 단서의 준비성 효과를 관찰하기 위해 단서-목표자극 간격을 조변하였다. 연구 결과 손에 근접한 시각 단서는 과제 준비 시간을 단축시켜 전환비용을 감소시켰으나, 청각 단서의 경우 손에 근접할 때 오히려 과제 준비 시간이 더 오래 걸렸다. 시각 단서의 결과는 손에 근접한 시각 정보에 대한 신속한 주의정향으로 인한 이득으로 설명될 수 있다. 반면에 청각 단서에서 나타난 손실은 청각 단서와 시각 자극 간의 감각 간 전환이 손 근접성의 주의 범위 고정 효과로 인해 방해된 결과로 해석될 수 있다. 마지막으로 손 근접성의 주의효과로 인해 달라지는 전환비용에 대해 논의하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1045-1055
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• 2007

잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.639-648
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• 2009

지구 환경의 문제에 따른 기상의 변화가 주요 이슈가 제기되고 매년 각종 재해로 인한 사 회적 손실이 발생되고 있다. 이와 함께 각종 재해로 인해서 전력수송망 또한 자연 환경에 그대로 노출되어 기상, 재해의 영향으로 고장요인이 증가하고 있다. 전력설비의 이상 발생시 정전 사태로 이어져, 생산설비, 국민생활에 심각한 타격을 줄 수 있다. 따라서 이러한 자연의 영향과 재해로부터 전력설비를 보호하고 안정적으로 전력을 공급하기 위한 시스템의 필요성이 대두하게 되었다. 본 연구에서는 기상의 변화와 재해의 영향을 파악하고, 자연기상정보의 데이터화와 실시간 관측시스템을 연결하는 재해고장 분석시스템의 개발 과정과 결과를 기술한다. 개발과정에서는 개발방법론을 따라서 대내외적으로 운영되는 시스템과 실시간적으로 전송하고, 지리정보(Feature)화 하여 수치지도상에서 GIS 응용분석 기술을 적용하도록 분석함으로써, 취약설비 추출과 효율적인 설비 관리를 위한 기법을 제시하고 있다. 또한 재해고장분석시스템 구축 결과, 설비 고장의 최소화, 설비 운영업무 효율성 제고, 과학적인 중기보강 계획 자료 제공, 투자비용 절감과 전력 공급서비스 품질향상은 물론 다양한 현장 업무 지원이 가능함을 보여주고 있다.