• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1440-1447
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• 2019

현재 아이들의 자폐스펙트럼장애 유병률이 한층 더 높게 보고되고 있으며 다양한 형태의 장애 징후를 보이고 있다. 특히 이들은 사회적 의사소통 영역에서 의사소통장애로 인한 대화에 어려움을 겪고 있으며 이를 훈련을 통해 개선 시킬 필요가 대두된다. 이를 위해 본 연구에서는 사전 연구를 통해 설계된 로봇에 장착된 마이크를 통해 음성 정보를 취득하고 이러한 정보를 이용하여 지능적인 동작을 만드는 방식을 제안한다. 음성 정보를 로봇 동작으로 분류하기 위해 인공신경망을 이용하였으며 여러 신경망 기법중 합성곱 방식을 기본으로 한 순환신경망을 결합하여 정확도를 향상시키려고 하였다. 입력 음성 데이터의 전처리는 MFCC를 이용하여 분석하였으며 여러 데이터 정규화 및 인공신경망 최적화 기법을 활용하여 로봇의 동작을 추정하였다. 아울러 설계된 인공신경망은 기존에 사용한 구조 및 사람이 개입하여 분석하는 방법과의 정확도 비교 실험을 진행하여 분석 결과가 높은 정확도를 나타냈다. 향후 보다 높은 정확도를 가질 수 있는 로봇 동작을 설계하여 실제의 자폐아 치료 및 교육 환경에서 적용할 수 있기 위하여 다양한 형태의 데이터를 수집하고 효율적으로 전처리하는 방식에 대한 연구가 요구된다.

• 자원리싸이클링
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• 제26권1호
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• pp.69-77
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• 2017

폐소형가전의 재활용 공정에서 발생하는 플라스틱류 중 검정색 플라스틱의 경우 재질 선별이 어려워 혼합물의 형태로 저급 재활용 되고 있다. 본 연구에서는 검정색 플라스틱의 재질별 선별을 위하여 비중선별, 정전선별, 근적외선 선별 및 IR/Raman 분광법 등 기존 선별 기술의 검토를 통하여, 현장 적용에 대한 문제점 및 제한사항을 확인하였다. 검정색 플라스틱의 재질선별에 대한 기술적 한계를 극복하기 위하여 레이저유도붕괴분광법(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 검정색 플라스틱의 각 재질별 LIBS 스펙트럼을 분석하였으며, 정규화 과정을 수행한 후 차원축소 알고리즘인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 수행하였다. 또한, 검정색 플라스틱의 각 재질별 LIBS 스펙트럼 분석 및 주성분 분석을 통하여 향후 재질별 인식 및 선별 기술의 현장적용을 위해서는 추가적으로 해결해야 할 문제점을 확인하였다. 검정색 플라스틱의 재질별 인식의 정확성 및 선별효율의 향상을 위하여 지능형 알고리즘 분야의 연구를 통하여 효율이 우수한 분류기를 설계하고 분류기의 성능 및 신뢰도 향상을 위한 연구가 추가적으로 진행되어야 할 것으로 사료된다.

• 유기물자원화
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• 제23권3호
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• pp.85-92
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• 2015

기후변화 문제와 관련하여 탄소 격리와 토양 유기물의 중요성에 대한 관심이 증가하고 있다. 토양 탄소 격리를 산정하기 위해서는 물 추출 토양 유기탄소(WESOC)와 토양 호흡에 의해 이산화탄소로 배출되는 탄소량과 같은 토양 유기탄소를 분석하는 것이 중요하다. 이러한 성분의 분석에는 시간이 많이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 분석시간이 짧게 소요되는 중적외선분광분석법으로 물 추출 유기탄소와 토양 호흡에 의한 이산화탄소량을 분석할 수 있는 가능성을 알아보았다. 토양을 $100^{\circ}C$와 $350^{\circ}C$ 건조오븐에서 처리하고 중적외선분광계로 분석하여 WESOC와 30일, 60일, 90일, 120일 간 토양호흡에 의해 발생하는 이산화탄소량과의 상관을 분석하였다. 물 추출 토양 유기탄소에 대한 예측 모델에서는 표준 일반 변수화(SNV) 전처리를 통해 0.6937의 결정 계수를 보였고 30일간의 토양 호흡 발생 이산화탄소 예측 모델에서는 $350^{\circ}C$ 건조 토양에 대해 1차 도함수 전처리를 통해 0.8933의 결정 계수를 보여 중적외선분광분석법을 사용하여 토양 중 유기탄소의 분획별 정량에 사용할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.226-234
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• 2007

본 논문은 환경 노이즈를 원천적으로 차단하는 성대 마이크를 이용한 명령어 인식기를 개발한다. 성대마이크는 환경 노이즈의 효과를 최소화하는 장점이 있다. 그러나 고주파의 부재와 부분적인 포먼트 정보 손실 때문에, 성대마이크를 이용해서 개발된 ASR시스템은 표준마이크를 이용한 시스템에 비해 낮은 성능을 보인다. 이러한 문제 때문에 ASR시스템 개발에 성대마이크를 이용한 경우는 표준 마이크로 낮은 성능을 보인다. 이러한 문제 때문에 ASR시스템 개발에 성대마이크를 이용한 경우는 표준 마이크로부터 입력되는 정보 보안하는데 주로 사용된다. 본 논문은 한국어의 음운적 특정과 신호 분석을 통해 성대마이크만을 사용한 높은 성능의 ASR 시스템을 개발 할 수 있음을 보인다. 주파수 대역내 에너지 합을 이용하는 MFCC 알고리즘이 갖는 성대신호 분석의 문제점을 제시하고, 성대신호를 대상으로 보다 높은 성능을 갖는 특정추출 알고리즘의 조건을 제시한다. 이러한 조건은 (1) 민감한 band-pass filter와 (2) 유/무성음 분리를 위해 사용하는 특정벡터의 사용이다 실험 결과 제안된 조건을 만족하는 ZCPA 알고리즘을 적용한 경우가 MFCC를 적용한 경우보다 약 16%정도의 높은 성능을 보인다. 그러고 CMS와 RASTA와 같은 channel normalization 알고리즘을 적용한 경우 약 2%의 성능 향상이 있다.

• 비파괴검사학회지
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• 제36권1호
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• pp.35-44
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• 2016

본 연구에서는 발아여부를 고속 대량으로 측정 가능한 초분광 영상 시스템 기반의 비파괴 선별기술을 개발하고자 하였다. 수박의 건전종자 96립과 퇴화종자 96립을 초분광 단파적외선 시스템을 이용하여 측정하였으며, 종자발아검증은 국제종자검정협회(ISTA)규정에 맞추어 5~14일 동안 $25^{\circ}C$에서 BP(between paper)법을 이용하여 실시하였다. 스펙트럼 데이터는 초분광 영상 시스템을 이용하여 데이터를 획득하였으며, 종자 판별모델 개발에는 PLS-DA(partial least square - discriminant analysis)를 적용하였다. PLS-DA분석법을 이용한 종자의 발아여부 판별 결과는 mean normalization을 이용하여 데이터 전처리를 이용할 경우가 가장 우수했으며, calibration의 경우 94.7%의 분류 정확도를 보였으며, validation의 경우 84.2%의 분류 정확도를 나타내어 평균적으로 90.8%의 정확도를 보였다. 이러한 결과는 종자가 퇴화하면서 야기되는 구성성분물질의 차이로 인한 것으로 사료되며, 두 그룹의 분류에 주요한 영향을 끼친 요인의 파악 및 적용을 통해 종자선별기의 개발이 가능함을 보였다.