• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.137-137
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• 2010

Copper electroplating is a very popular and important technology for depositing high-quality conductor interconnections, especially in through silicon via (TSV). As this advanced packaging technique developing, a mass of copper and chemical solution are used, so attention to these chemical materials into the utilization and costs can not be ignored. An economical and practical real-time chemical solution monitoring has not been achieved yet. Either Red-green-blue (RGB) or optical emission spectroscopy (OES) color sensor can successfully monitor the color condition of solution during the process. The reaction rate, uniformity and quality can map onto the color changing. Hidden Semi Markov model (HSMM) can establish mapping from the color change to upper indicators, and artificial neural network (ANN) can be integrated to comprehensively determine its targets, whether the solution inside the container can continue to use.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.94-99
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• 1999

성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제15권2호
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• pp.85-89
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• 1996

본 논문에서는 상태간의 천이가 특정한 시간 구간에서만 발생하도록 하는 천이 제한(transition constrained) HMM를 제안하고 잡음 환경에서의 성능을 평가하였다. 천이 제한 HMM는 상태 지속을 제한하고 음성 신호의 시간적 변화를 단순하고 효과적으로 표현할 수 있다. 제안된 천이 제한 HMM은 기존 HMM 보다 성능이 우수할 뿐만아니라 계산량도 매우 감소한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 반연속(semi-continuous) HMM을 이용하여 잡음이 SNR 20, 10, 0 dB로 첨가된 음성에 화자독립 단독음 인식실험을 수행하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 잡음에 강인한 특성을 나타내었다. 두 가지 종류의 잡음을 SNR 10dB로 첨가하여 사용한 경우, 천이제한 HMM의 인식률은 기존 HMM의 단어 인식률 81.08%와 75.36%에 비하여 각각 7.31%와 10.35% 향상되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권5호
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• pp.1236-1251
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• 2013

Sharing geo-tagged photos has been a hot social activity in the daily life because these photos not only contain geo information but also indicate people's hobbies, intention and mobility patterns. However, the present raw geo-tagged photo routes cannot provide information as enough as complete GPS trajectories due to the defects hidden in them. This paper mainly aims at analyzing the large amounts of geo-tagged photos and proposing a novel travel route restoring method. In our approach we first propose an Interest Measure Ratio to rank the hot spots based on density-based spatial clustering arithmetic. Then we apply the Hidden Semi-Markov model and Mean Value method to demonstrate migration discipline in the hot spots and restore the significant region sequence into complete GPS trajectory. At the end of the paper, a novel experiment method is designed to demonstrate that the approach is feasible in restoring route, and there is a good performance.

• 천문학회보
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• 제41권2호
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• pp.62.2-62.2
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• 2016

We present a newly developed algorithm based on a Bayesian method for 2D tilted-ring analysis of disk galaxies which operates on velocity fields. Compared to the conventional ones based on a chi-squared minimisation procedure, this new Bayesian-based algorithm less suffers from local minima of the model parameters even with high multi-modality of their posterior distributions. Moreover, the Bayesian analysis implemented via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling only requires broad ranges of posterior distributions of the parameters, which makes the fitting procedure fully automated. This feature is essential for performing kinematic analysis of an unprecedented number of resolved galaxies from the upcoming Square Kilometre Array (SKA) pathfinders' galaxy surveys. A standalone code, the so-called '2D Bayesian Automated Tilted-ring fitter' (2DBAT) that implements the Bayesian fits of 2D tilted-ring models is developed for deriving rotation curves of galaxies that are at least marginally resolved (> 3 beams across the semi-major axis) and moderately inclined (20 < i < 70 degree). The main layout of 2DBAT and its performance test are discussed using sample galaxies from Australia Telescope Compact Array (ATCA) observations as well as artificial data cubes built based on representative rotation curves of intermediate-mass and massive spiral galaxies.

• 한국음향학회지
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• 제16권1호
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• pp.96-99
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• 1997

본 논문에서는 고립단어 인식을 위한 빠른 전처리기를 소개한다. 제안하는 전처리기는 적은 계산량으로 후보 단어를 추출한다. 본 전처리기에서는 계산량을 줄이기 위해서 벡터 양자화 대신에 특징 정렬 알고리즘을 사용하였다. 이 전처리기의 유효성을 보이기 위해서 준연속 은닉 마코프 모델을 기반으로 한 음성 인식기와 벡터 양자화를 기반으로 한 전처리기에 대해서 화자독립 고립단어 인식에 대한 성능을 비교했다. 실험에 사용한 음성 데이터는 남성 호자 40명이 발성한 244 단어이며, 40명의 화자 중에서 20명은 전처리기의 훈련용으로 사용했으며 나머지 20명은 평가용으로 사용하였다. 실험의 결과, 음성 데이터에 대해서 90%의 감축을 조건에서 제안한 전처리기는 99.9%의 정확성을 보였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권9호
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• pp.103-112
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• 1999

본 논문에서는 차량 항법영 음성 인식을 위한 화자 독립 단독음 인식 시스템을 범용 DSP를 사용하여 구현하였으며, 잡음 처리 기술로 SNR 정규화와 RAS를 결합한 방법을 제안하여 인식 시스템의 성능을 개선시켰다. 인식 알고리즘으로서 반연속 HMM을 사용하였으며, TMS320C31을 이용하여 구현하였다. 실험에서 사용된 인식 단어는 차량 항법 시스템을 위한 명령어 69단어이며, 구현된 인식 시스템은 자동차 환경에서 녹음된 음성 데이터에 의한 인식 결과와 하드웨어 구현에 따르는 제약 조건을 동시에 고려하여 구현되었다. 주행 중에 녹음된 데이터에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 상에서 특징 벡터 중 MFCC-CMS를 이용하고, 잡음 처리 방법으로 SNR 정규화와 스펙트럼 차감법을 결합하여 실험한 경우 최고 93.62%의 인식 성능을 보였으며, 89.93%의 인식률을 갖는 기존 방법보다 3.69%의 인식 성능 향상을 가져왔다. 제안된 잡음 처리 방법은 자동차 안에서의 SNR이 5dB이하에서 좋은 인식 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.337-346
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• 2010

기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 준분포형 연속 모형인 SWAT을 이용하여 소양강 유역(2,694.4 $km^2$)의 기후, 식생활력도, 토지이용 변화에 따른 수문요소 변화 값을 정량화하여 기후변화에 따른 수문요소의 영향을 분석하였다. 1997-2006년의 일 댐유입량을 이용하여 모형을 보정한 결과 Nash-Sutcliffe 모형 효율이 0.45-0.91로 나타났다. 기후변화 자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 GCM 모형 중 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM, HadCM3의 결과 값을 입력하였으며, 이때 배출 시나리오는 A2, A1B와 B1을 사용하였다. 각 모형에 20C3M(20th Century Climate Coupled Model) 값과 과거 30년(1977-2006)의 값을 비교하여 오차 수정을 한 후 2000년(base line)을 기준으로 각 기간별 Change Factor Method로 다운스케일링을 실시하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 기간으로 나누어 분석하였다. 미래 온도의 경우 연도별로는 $2.0{\sim}6.3^{\circ}C$ 증가하였으며, 계절적으로도 HadCM3를 제외한 전 기간에 증가하였다. 연강수량은 $-20.4{\sim}32.3%$ 변화하였으며, 가을의 강수량 감소와 겨울과 봄 강수량 증가가 모든 모형에서 나타났다. 미래 토지이용과 식생 활력도 예측에는 CA-Markov 방법과 MODIS LAI와 온도와의 회귀식을 사용하였다. 이에 따른 연중 수문요소 예측 결과, 증발산량은 최대 30.1% 증가하였으며, 토양수분과 지하수 함양량은 최대 32.4%, 55.4% 감소하는 것으로 예측되었다. 댐 유입량의 경우는 모형별 차이가 크며, $-38.6{\sim}29.5%$의 변화 범위를 보였다. 계절적으로는 모든 시나리오에서 가을의 댐 유입량, 토양수분, 지하수 함양량 감소를 보였으며, 온도와 강수량이 감소하는 일부기간을 제외하고는 증발산량은 모두 증가하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.33-50
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• 2009

본 연구에서는 SLURP 장기 수문모형을 이용하여 미래기후와 예측된 토지이용자료 및 식생의 활력도를 고려한 상태에서 하천유역의 수문요소에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 상류유역($260.4\;km^2$)을 대상유역으로 선정하여 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 모형의 보정 및 검정 결과 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.79에서 0.60의 범위로 $R^2$는 0.77에서 0.60의 범위로 나타났다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 A2, A1B, B1 기후변화시나리오 의 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM 모델의 결과 값을 이용하였다. 먼저 과거 30년 기후자료(1977-2006, baseline)를 바탕으로 각 모델별 20C3M(20th Century Climate Coupled Model)의 모의 결과 값을 이용하여 강수와 온도를 보정 한 뒤 Change Factor Method로 downscaling 하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 세 기간으로 나누어 분석하였다. 불확실성을 줄이고자 개선된 CA-Markov기법으로 미래 토지이용을 예측하였으며, 월별 NDVI와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보를 추정하였다. 모형의 적용결과, 미래 유출량은 MIROC3.2 hires는 A1B(2080s) 시나리오에서 연 유출량이 21.4% 증가, ECHAM5-OM은 A1B(2050s) 시나리오에서 8.9% 증가하였다. 증발산량은 MIROC3.2 hires가 3%, ECHAM5-OM은 16% 증가하였다. 미래 토양수분량은 현재에 비해 약 1% 정도 증가하였다.