• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.401-406
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• 2017

본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.147-155
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• 2020

체계지원 소프트웨어는 함정 전투관리체계를 구성하는 소프트웨어 중의 하나로 모든 함정의 전투관리체계에 탑재되지만 기능 변경이 거의 일어나지 않는 특성을 가진다. 하지만, 이러한 특성에도 실제로는 신규함정 적용 시 장비 변경 등으로 인한 소프트웨어 수정이 불가피하게 이루어진다. 이러한 소프트웨어의 수정은 소프트웨어 신뢰성 시험 등의 작업을 초래하며, 개발 비용 증가의 핵심요인으로 작용한다. 본 논문에서는 기존 체계지원 소프트웨어의 구조를 분석하여 이를 보완할 수 있는 체계지원 표준화 아키텍처를 설계하였다. 휘처 모델(Feature Model)을 통해 체계지원 소프트웨어의 공통요소와 가변요소를 도출하고, 화이트 박스 재사용(White-Box Reuse)을 적용하여 소프트웨어 설계를 개선하였다. 또한, 기존 체계지원 소프트웨어와 개발 요소 및 신뢰성 시험 수행 시간을 비교하여 새로운 아키텍처의 효과성을 검증한 결과를 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.284-291
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• 2005

본 연구에서는 학습한 표정 패턴을 기반으로 비디오에서 사람의 얼굴을 검출하고 표정을 분석하여 분류하는 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 얼굴 표정을 인식하는데 있어 공간적 정보 외시간에 따라 변하는 표정의 패턴을 표현하기 위해 표정 특성을 공간적으로 분석한 PCA와 시공간적으로 분석한 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 표정 HMM을 이용한다. 표정의 공간적 특징 추출은 시간적 분석 과정과 밀접하게 연관되어 있기 때문에 다양하게 변화하는 표정을 검출하여 추적하고 분류하는데 HMM의 시공간적 접근 방식을 적용하면 효과적이기 때문이다. 제안 인식 프레임워크는 현재의 시각적 관측치와 이전 시각적 결과간의 사후 확률 방법에 의해 완성된다. 결과적으로 제안 프레임워크는 대표적인 6개 표정뿐만 아니라 표정의 정도가 약한 프레임에 대해서도 정확하고 강건한 표정 인식 결과를 보인다. 제안 프레임 워크를 이용하면 표정 인식, HCI, 키프레임 추출과 같은 응용 분야 구현에 효과적이다

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 V
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• pp.2875-2878
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• 2003

In this paper, we propose an EEG-based mental state prediction method during a mental tasks. In the experimental task, a subject goes through the process of responding to visual stimulus, understanding the given problem, controlling hand motions, and hitting a key. Considering the subject's varying brain activities, we model subjects' mental states with defining selection time. EEG signals from four subjects were recorded while they performed three mental tasks. Feature vectors defined by these representations were classified with a standard, feed-forward neural network trained via the error back-propagation algorithm. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer interface by combining with left/right hand movement or cognitive decision discrimination methods.

• 한국CDE학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.112-121
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• 2004

As customers demands are rapidly changing, a product life cycle is getting shorter and a product model is forced to be changed frequently. An ejecting design system becomes more important for high productivity to eject a product in high temperature without any damage. For example, an ejector pin that is a key component of the system can cause high local stresses and strains in the molding at the time of ejection. The number, the size, and the location of pins are important to make a smooth ejection. Therefore we propose an analytical approach with the aid of designer’s experience to calculate a total release force and pressure distribution so that the number, the size, and the location of pins can be easily determined. As a part of the result, the design system is built by Intent! with AutoCAD 2000 and a video player deck example is presented to verify the approach.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-150
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• 2017

Deep learning의 개발에 따라 개체명 인식에도 neural network가 적용된 연구가 활발히 일어나고 있다. 영어권 개체명 인식에서는 F1 score 90%을 웃도는 성능을 내는 연구들이 나오고 있다. 하지만 한국어는 영어와 언어적 특질이 많이 달라 이를 그대로 적용시키는 데는 어려움이 있어 영어권 개체명 인식기에 비해 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 "하다" 접사의 동사형이 보존된 워드 임베딩을 사용하고 한국어 개체명의 특징을 담은 one-hot 벡터를 추가하여 한국어의 특질에 보다 적합한 데이터를 deep learning 기술에 적용하였다.

• 천문학회보
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• 제38권2호
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• pp.66.2-66.2
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• 2013

As part of the DIGIT key program, we observed GSS30-IRS1, a Class I object located in Ophiuchus (d=125 pc), with Herschel-PACS. More than 70 lines were detected in 50-200 micron band including CO, OH, H2O, and [OI]. All lines, except for [OI], were detected only at the central spaxel of $9.4^{{\prime}{\prime}}{\times}9.4^{{\prime}{\prime}}$ while the [OI] emission is extended along the NE-SW direction. One interesting feature in GSS30-IRS1 is that the continuum is extended beyond PSF, unlike line emission. It suggests that the external heating is important in GSS30-IRS1. For detail analysis of line fluxes, we apply the non-LTE LVG model, RADEX as well as simple rotational diagrams. We also use the Monte Carlo radiative transfer package, RADMC-3D to understand the heating mechanism of dust grains around GSS30-IRS1. We will discuss about heating and cooling processes associated with GSS30-IRS1.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.383-386
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• 2009

Contract power conversion factor which is applied to estimate contract power of industrial customers is an important standard to calculate transformer capacity. This paper shows a reasonable contract power conversion factor, that was made by the systematic and statistical way considering actual conditions, such as investigated contract power and peak power for the last 5 years of each customer for industrial customers as to AMR system. In this dissertation, it is necessary to analyze the key features and general trend from the investigated data. It made an analysis of the feature parameters, such as average, standard deviation, median, maximum. minimum and thus it was carried the linear and nonlinear regression analysis. Therefore, this paper compared characteristics for a contract power conversion factor which is applied to calculate contract power with characteristics for a regression model for customers which maximum utilization factor of transformer is more than 60%.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.147-150
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• 2017

Deep learning의 개발에 따라 개체명 인식에도 neural network가 적용된 연구가 활발히 일어나고 있다. 영어권 개체명 인식에서는 F1 score 90%을 웃도는 성능을 내는 연구들이 나오고 있다. 하지만 한국어는 영어와 언어적 특질이 많이 달라 이를 그대로 적용시키는 데는 어려움이 있어 영어권 개체명 인식기에 비해 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 "하다" 접사의 동사형이 보존된 워드 임베딩을 사용하고 한국어 개체명의 특징을 담은 one-hot 벡터를 추가하여 한국어의 특질에 보다 적합한 데이터를 deep learning 기술에 적용하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제5권5호
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• pp.491-505
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• 1997

This paper deals with the formulation and solution of a wide class of structures, in the presence of both geometric and material nonlinearities, as a particular mathematical programming problem. We first present key ideas for the nonholonomic (path dependent) rate formulation for a suitably discretized structural model before we develop its computationally advantageous stepwise holonomic (path independent) counterpart. A feature of the final mathematical programming problem, known as a nonlinear complementarity problem, is that the governing relations exhibit symmetry as a result of the introduction of so-called nonlinear "residuals". One advantage of this form is that it facilitates application of a particular iterative algorithm, in essence a predictor-corrector method, for the solution process. As an illustrative example, we specifically consider the simplest case of plane trusses and detail in particular the general methodology for establishing the static-kinematic relations in a dual format. Extension to other skeletal structures is conceptually transparent. Some numerical examples are presented to illustrate applicability of the procedure.