• Structural Engineering and Mechanics
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• 제86권3호
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• pp.349-359
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• 2023

This paper presents a technique for determining the optimal number of elements in stochastic finite element analysis based on reliability analysis. Using the change-of-variable perturbation stochastic finite element approach, the probability density function of the dynamic responses of stochastic structures is explicitly determined. This method combines the perturbation stochastic finite element method with the change-of-variable technique into a united model. To further examine the relationships between the random fields, discretization of the random field parameters, such as the variance function and the scale of fluctuation, is also performed. Accordingly, the reliability index is calculated based on the explicit probability density function of responses with Gaussian or non-Gaussian random fields in any number of elements corresponding to the random field discretization. The numerical examples illustrate the effectiveness of the proposed method for a one-dimensional cantilever reinforced concrete column and a two-dimensional steel plate shear wall. The benefit of this method is that the probability density function of responses can be obtained explicitly without the use simulation techniques. Any type of random variable with any statistical distribution can be incorporated into the calculations, regardless of the restrictions imposed by the type of statistical distribution of random variables. Consequently, this method can be utilized as a suitable guideline for the efficient implementation of stochastic finite element analysis of structures, regardless of the statistical distribution of random variables.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.748-760
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• 2012

영상에서 밝기 분포가 특정한 범위에 밀집되어 있는 경우 영상에 포함된 특징을 구분하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 전역 히스토그램 평활화와 지역 히스토그램 평활화를 적용한다. 전역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 밝기 분포의 밀집 정도를 고려하지 않고 전체 히스토그램 정보를 사용하기 때문에 지나치게 밝아지거나 어두워질 수 있으며 부분적인 명암값을 개선시키는 것이 어렵다. 지역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 영상의 전체 밝기 분포를 고려하지 않고 지역적인 영상의 밝기 정보만을 사용하기 때문에 블록 간의 명암값의 차가 커져서 블록화 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램의 영역에 가우시안 혼합 모델을 적용하여 모델링을 한 후, EM 알고리즘을 반복적으로 적용하여 각 영역의 범위를 결정한다. 그리고 분할된 영역별로 히스토그램 평활화를 적용하여 유사한 밝기값을 갖는 영역이 과도하게 평활화 되는 것을 방지하며 명암대비를 향상시킨다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권6호
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• pp.503-511
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• 2013

본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)를 이용한 음성향상 기법을 다루고 있다. 음성과 잡음에서 적절한 훈련을 통해 각각의 기저(basis) 행렬을 구하고 이 행렬들을 이용하여 두 음원을 분리 하는 것이다. 이 때 훈련으로부터, 시간 흐름에 따른 기저 사용량의 변화량을 각기 독립적인 가우시안 모델들로 만들고, 이를 이용하여 매 시간 프레임에서 주어진 모델들에 일정 가중치만큼 가까워지는 방향으로 최적화를 수행하였다. 또한 매 시간 얻은 NMF의 부호화 행렬의 결과를 이전 시간 프레임의 부호화 행렬 값과 평활화(smoothing) 과정을 수행하였다. 향상 과정에서는 Log-spectral Amplitude를 이용하여 이득(gain) 함수를 구하였다. 실험 결과에서는 PESQ 값을 지표로 사용하였고, 기존의 NMF를 이용한 음성 향상 보다 이 두 과정을 적용한 방법이 뛰어남을 확인 했다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8B호
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• pp.667-680
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• 2008

본 논문에서는 802.11 무선 랜 네트워크 트래픽의 실제 관측 자료에 대한 연구 결과를 보인다. 패킷 트레이스는 대학 캠퍼스의 무선 랜 시설에서 얻은 자료로서 총합된 트래픽(aggregate traffic), 업스트림 트래픽(upstream traffic), 다운스트림 트래픽(downstream traffic), 그리고 TCP 패킷으로만 구성된 통합된 트래픽으로 이 4개의 트래픽 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터에서 byte count 프로세스와 packet count 프로세스로 구성된 트래픽의 시계열과 시계열의 주변분포, 그리고 패킷 크기 분포에 대한 분석을 한다. 4개의 모든 데이터의 byte count 프로세스와 packet count 프로세스에서 장기 의존성 성질이 나타났다. 사용자가 인터넷으로 접속하는 없트�� 트래픽의 평균 패킷 크기는 151.7 byte였는데 다른 데이터의 평균 패킷 크기는 모드 260 byte 이상이었다. 최대 크기를 갖는 패이로드(payload)는 업스트림에서 3%, 그리고 나온트림에서 10%로 나타났다. 이런 분명한 패킷 크기 분포의 차이에도 불구하고 모든 4개의 데이터에서는 허스트(Hurst) 값이 모두 유사하게 나왔다. 허스트 값만으로는 트래픽의 확률적 특성을 충분히 설명할 수가 없다. 트래픽의 특성을 fractional-ARIMA(FARINA) 그리고 fractional Gaussian noise(FGN)으로 모델링을 한다. FGN은 연산을 하는데 있어서는 더 효율적이었고, FARINA는 트래픽 특성을 정확하게 모델링하는데 더 좋은 결과를 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권7호
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• pp.528-538
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• 2003

음성 문자 공용 인식 시스템은 PDA (Personal Digital Assistants)와 같은 휴대용 모빌 환경에서 음성인식과 문자인식을 적용하기에 적합하도록 개발되었다. 공용 인식 시스템은 특징 파라미터 추출에 있어서는 음성과 문자부분이 독립적으로 수행되나, 인식 과정은 단일 엔진으로 수행된다. CHMM (Continuous Hidden Markov Model)을 이용하는 인식엔진은 고정 파라미터 모델 구조 대신에 동일한 인식률을 유지하면서 모델의 파라미터의 수를 효과적으로 줄일 수 있는 가변 파라미터 모델 구조를 사용하는 것이 유리하다. 본 논문에서는 문맥 독립 가변 파라미터 모델을 생성하기 위해 SSMS (Successive State and Mixture Splitting) 방법을 제안한다. SSMS 알고리즘은 시간 방향 분할과 혼합수 방향분할을 통해 적절한 상태수와 각 상태당 적절한 혼합수를 가지는 모델을 생성한다. 음성 인식 실험 결과 동일한 인식성능을 나타내는 경우 SSMS 기반 가변 파라미터 모델이 고정 파라미터 모델에 비해 GOPDD (Gaussian Output Probability Density Distribution)의 수가 40% 감소함을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4060-4079
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• 2020

Blur is an important type of image distortion. How to evaluate the quality of blurred image accurately and efficiently is a research hotspot in the field of image processing in recent years. Inspired by the multi-scale perceptual characteristics of the human visual system (HVS), this paper presents a no-reference image blur/sharpness assessment method based on multi-scale local features in the spatial domain. First, considering various content has different sensitivity to blur distortion, the image is divided into smooth, edge, and texture regions in blocks. Then, the Gaussian scale space of the image is constructed, and the categorized contrast features between the original image and the Gaussian scale space images are calculated to express the blur degree of different image contents. To simulate the impact of viewing distance on blur distortion, the distribution characteristics of local maximum gradient of multi-resolution images were also calculated in the spatial domain. Finally, the image blur assessment model is obtained by fusing all features and learning the mapping from features to quality scores by support vector regression (SVR). Performance of the proposed method is evaluated on four synthetically blurred databases and one real blurred database. The experimental results demonstrate that our method can produce quality scores more consistent with subjective evaluations than other methods, especially for real burred images.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권10호
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• pp.55-63
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• 2021

쉴드TBM의 제작기술 발전과 시공경험 축적으로, 쉴드터널은 전력, 통신 및 상하수도와 같은 소구경 터널에서 도로 및 철도와 같은 대구경 터널로 확대되고 있으며, 그에 따라 병설쉴드터널의 적용도 증가하고 있다. Peck(1969)에 의해 연약지반에서 단선쉴드터널의 지표침하형상이 Gaussian distribution으로 표현될 수 있음이 제시된 이후, 현장계측, 실내모형실험 및 수치해석 등의 방법을 통해 많은 연구에서 이의 적정성이 확인되었다. 본 연구는 현장 계측된 병설쉴드터널의 지표침하로부터 후행 터널(2^nd tunnel)에 의한 추가 지표침하 형상을 표현하기 위해 침하형상의 좌·우측에 Gaussian curve를 각각 적용함으로써, 침하형상을 보다 정확히 표현할 수 있음을 알 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제19권6호
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• pp.793-798
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• 2012

In this paper, we propose regression methods based on the likelihood function. We assume Arnold-Beaver Skew Normal(ABSN) errors in a simple linear regression model. It was shown that the novel method performs better with an asymmetric data set compared to the usual regression model with the Gaussian errors. The utility of a novel method is demonstrated through simulation and real data sets.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.41-49
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• 2005

이 연구에서는 메탄 하이드레이트 부존 지역의 속도 분포를 구하기 위해서 무작위 불균질 모델을 개발하였다. P 파 물리검층 자료는 von Karman 유형의 자기상관함수와 비가우스 확률 분포를 가진다. 속도 분포는 수백 m/s의 차이가 나는 두 개의 정점(peak)들을 갖는다. 이중모드 속도 분포를 가진 무작위 불균질 매질의 모델은 normal spectral-based generation 방법에 의해 만들어진, 가우스 속도 분포를 갖는 매질의 사상을 통해 만들어졌다. 또한 타원 자기상관 함수를 이용하여 무작위 매질에 자기상관 길이의 이방성을 첨가하였다. 유사 P 파 속도 검층기록은 현장자료의 특징을 잘 구현해냈다. 이 모델을 두 개의 탄성파 전파 수치 모형에 적용하였다. 두 개의 다른 주파수 대역의 송신신호들에 의해 만들어진 합성 반사 단면도들을 통해 이중모드 분포를 가진 무작위 모델의 속도 변화가 파의 산란에 영향을 줌으로써 BSR의 주파수 의존성의 원인이 됨을 알 수 있다. 합성 시추공간 단면도는 현장자료에서 보여지는 심한 감쇠가 산란에 의한 부가적인 진폭 감쇠에 의한 것임을 보여주고 있다. 결론적으로 이중모드 분포를 가진 무작위 불균질성은 하이드레이트 부존층 모델링의 핵심이고, 이를 통해 하이드레이트 부존 지역의 탄성파 단면도들에서 관찰되는 주파수 의존성과 산란현상에 대해 설명할 수 있다.

• 한국생산제조학회지
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• 제22권6호
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• pp.931-936
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• 2013

Recently, the use of large-electron-beam polishing for polishing complex metal surfaces has been proposed. In this study, the temperature induced by a large electron beam was predicted using the heat transfer theory. A finite element (FE) model of a continuous wave (CW) electron beam was constructed assuming Gaussian distribution. The temperature distribution and melting depth of an SUS304 sample were predicted by changing electron-beam polishing process parameters such as energy density and beam velocity. The results obtained using the developed FE model were compared with experimental results for verifying the melting depth prediction capability of the developed FE model.