• 대한화학회지
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• 제36권3호
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• pp.360-365
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• 1992

고체 시료의 상전이 현상을 연구하기 위하여 온도 가변용 광음향 cell과 dewar를 제작하였고, 이 장치를 이용하여 wood's metal의 상전이 온도를 측정하였다. 실험 결과는 융점으로 알려진 343 K와 잘 일치하고, 잠열(latent heat)이 존재하는 1차 상전이임을 나타냈으며 supercooling 현상이 존재한다는 것을 알았다. 고체-액체 상전이와 같은 1차 상전이의 경우 잠열이 존재하며 이러한 잠열은 시료의 온도를 올리며 측정할 경우 상전이 온도 부근에서 광음향 신호의 급작스런 감소를 발생시킨다. 그러나 온도를 내릴 경우 광음향 신호에는 아무런 영향을 미치지 못하므로 광음향 측정은 상전이의 차수를 결정할 수도 있음을 물론, 고체의 상전이 현상 연구에 유용한 방법임을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.583-586
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• 2004

고밀도의 저장기록장치 채널의 주요 신호검출 오류의 원인은 천이 지터잡음이다. 이러한 채널환경에서 최적의 신호검출기 구현을 위해서는 고도의 복잡도가 요구되는데 이는 지터잡음이 신호와 상관관계가 있고 잡음간에도 상관관계가 존재하기 때문이다. 본 논문에서는 계산량과 하드웨어 복잡도 관점에서 효율적인 두 가지 종류의 신호검출기에 대해서 설명한다. 이는 전통적인 비터비 복호기의 가지값을 변화시킨 형태이며 같은 이진데이터 값의 반복을 제한하는 부호와 함께 결합하여 일반적인 PR 채널에 적용된다 기존의 비터비 알고리즘의 복잡도와 비교하면 비터비 트렐리스에서 각각의 가지값을 계산할 때 추가적으로 하나의 곱셈기 혹은 덧셈기의 증가가 요구된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제33권2호
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• pp.145-155
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• 2001

This simulation first allows us to define a transition zone from a bubble to jet mode of the argon out-flow and hereinafter to define a similar area for water-steam leak in the KALIMER SG (Korea Advanced Liquid Metal Reactor Steam Generator) using a water mock-up system, taking into account the KALIMER leak classification and tube bundle design, as a simulation of a real water-steam into sodium leak. in accordance with leak conditions in the KALIMER SG, the transition from bubbling to jetting is studied by means of turbulence regime simulation for argon out-flow through a very small orifice, which has the equivalent diameter of about 0.253 mm. finally the noise generation mechanism is explained from the existing experimental data. We also confirmed the possibility of micro-leak detection from the information of the bubbling mode through simulations and the experiment in this study.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.33-45
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• 2015

Currently, Internet is used an essential tool in the business area. Despite this importance, there is a risk of network attacks attempting collection of fraudulence, private information, and cyber terrorism. Firewalls and IDS(Intrusion Detection System) are tools against those attacks. IDS is used to determine whether a network data is a network attack. IDS analyzes the network data using various techniques including expert system, data mining, and state transition analysis. This paper tries to compare the performance of two data mining models in detecting network attacks. They are decision tree (C4.5), and neural network (FANN model). I trained and tested these models with data and measured the effectiveness in terms of detection accuracy, detection rate, and false alarm rate. This paper tries to find out which model is effective in intrusion detection. In the analysis, I used KDD Cup 99 data which is a benchmark data in intrusion detection research. I used an open source Weka software for C4.5 model, and C++ code available for FANN model.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.703-711
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• 2016

침입탐지시스템은 네트워크 데이터 분석을 통해 네트워크 침입을 탐지하는 역할을 수행하고 침입탐지를 위해 높은 수치의 정확도와 탐지율, 그리고 낮은 수치의 오경보율이 요구된다. 또한 네트워크 데이터 분석을 위해서는 전문가 시스템, 데이터 마이닝, 상태전이 분석(state transition analysis) 등 다양한 기법이 이용된다. 본 연구의 목적은 데이터 마이닝을 이용한 네트워크 침입탐지기법인 두 기법의 탐지효과를 비교하는데 있다. 첫번째 기법은 기계학습 알고리즘인 SVM이고 두번째 알고리즘은 인공 신경망 모형 중의 하나인 FANN이다. 두 기법의 탐지효과를 비교하기 위해 침입 탐지에 많이 쓰이는 KDD Cup 99 훈련 및 테스트 데이터를 이용하여 탐지의 정확도, 탐지율, 오경보율을 계산하고 비교하였다. 정상적인 데이터를 침입으로 간주하는 오경보율의 경우 SVM보다 FANN이 약간 많은 오경보율을 보이나, 탐지의 정확도 및 침입을 찾아내는 탐지율에서 FANN은 SVM보다 월등한 탐지효과를 보여준다. 정상적인 데이터를 침입으로 간주했을 때의 위험보다는 실제 침입을 정상적인 데이터로 인식할 때의 위험도가 훨씬 큰 것을 감안하면 FANN이 SVM보다 침입탐지에 훨씬 효과적임을 보이고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.763-767
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• 2008

유 무성음의 음원을 이용한 음성부호화 시스템에서는 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하는 경우 음질의 왜곡을 수반할 수 있다. 따라서 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하지 않도록 하기 위해서 무성자음을 탐색 및 검출을 포함하는 천이구간을 제안하였다. 본 연구는 최소 자승법과 주파수 대역 분할법을 사용함으로써 TS 근사합성의 새로운 방식을 제시하였다 결과적으로 이 방식은 0.547kHz이하와 2.813kHz 이상에서의 주파수 정보를 이용함으로써 TS내에서 고품질의 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 중요한 것은 최대 오류신호는 TS내에 저 왜곡 근사 합성파형이 생길 수 있다는 것이다. 이 방식은 유성음/묵음/TS의 새로운 음성부호화, 음성해석 및 음성합성에 적용할 수 있으리라 생각한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.3670-3676
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• 2011

셀 애니메이션은 배경이 하나의 셀로 표현되고, 장면이 변화될 경우에는 배경이 변경되기 때문에 장면전환시 비교적 큰 변화가 일어난다. 그리고 실제로 카메라를 이용하여 촬영한 영상과는 달리 사람이 직접 그리다 보니 사용된 색상의 종류 또한 그렇게 많지 않다. 본 논문에서는 애니메이션의 이러한 특성을 최대한 반영하고 보다 효과적으로 셀 애니메이션의 장면전환을 검출하기 위해서 색상과 블록 단위의 히스토그램을 단계적으로 활용하는 새로운 애니메이션의 장면전환 검출 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 연속적으로 입력되는 애니메이션 영상을 받아들인 후 먼저 칼라공간을 HSI 공간으로 변형하고, 두 영상 사이의 색상 값의 차연산을 수행하여 인접한 영상이 장면전환 후보인지를 1차적으로 판단한다. 만일, 인접한 영상이 장면전환 후보군으로 판단되면 부 영역별로 색상 히스토그램을 작성하고, 여기에 가중치를 적용하여 장면전환이 발생했는지의 유무를 최종적으로 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 애니메이션의 장면전환 검출 방법이 기존의 장면전환 검출 방법에 비해 보다 우수하다는 것을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.413-418
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• 2009

유 무성음의 음원을 이용한 음성부호화 시스템에서는 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하는 경우에 음질왜곡을 일으킬 수 있다. 따라서 프레임 내에 유성자음과 무성자음이 공존하지 않도록 하기 방법으로써 무성자음을 탐색하고 검출을 포함하는 천이 구간을 제안하였다. 본 연구는 최소 자승법과 주파수 대 역 분할법을 사용함으로써 TS 근사합성의 새로운 방식을 제시하였으며 결과적으로 이는 0.547KHz이하와 2.813kHz 이상에서의 주파수 정보를 이용함으로써 TS내에서 고품질의 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 보다 중요한 것은 최대 오류신호는 TS 내에 저 왜곡 근사 합성파형이 생길 수 있다는 것이다. 이 방식은 유성음/묵음/TS의 새로운 음성부호화, 음성해석 및 음성 합성에 적용할 수 있으리라 생각한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.427-436
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• 2016

일반적으로 QRS간격은 시작점을 기준으로 끝점까지의 간격을 말하지만 그 기준이 모호하고 Q와 S의 검출이 정확하지 않아 부정맥 분류 성능을 저하시키는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 심전도신호 중 가장 큰 피크인 R파를 정확히 검출한 후 이를 기준으로 위상 변이 추적 기법을 적용하여 Q와 S의 시작점과 끝점을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 전처리 과정을 통해 잡음이 제거된 정확한 R파를 검출한다. 이후 심전도신호의 미분값을 통해 QRS패턴을 분류하고, R파를 기준으로 위상이 변화되는 방향과 횟수를 추적함으로써 Q, S의 시작점과 끝점을 추출하는 방법이다. 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스 48개의 레코드를 대상으로 R파 검출율은 99.60%의 성능을 나타내었고, 위상 변이 추적 기법의 경우 조기심실수축(PVC)이 30개 이상 포함된 MIT-BIH 10개의 레코드를 대상으로 조기심실수축 분류율을 각각 비교 분석한 결과 94.12%로 우수하게 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.784-788
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• 2008

In this research, we propose a remote speech input unit, a new method of user-friendly speech input in speech recognition system. We focused the user friendliness on hands-free and microphone independence in speech recognition applications. Our module adopts two algorithms, the automatic speech detection and speech enhancement based on the microphone array-based beamforming method. In the performance evaluation of speech detection, within-200msec accuracy with respect to the manually detected positions is about 97percent under the noise environments of 25dB of the SNR. The microphone array-based speech enhancement using the delay-and-sum beamforming algorithm shows about 6dB of maximum SNR gain over a single microphone and more than 12% of error reduction rate in speech recognition.