• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.181-191
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• 2016

이 연구의 목적은 8주간 동일한 운동량(일일 400kcal)으로 강도별 유산소성운동과 복합운동이 인슐린저항성과 심혈관질환 위험요인, 시간적 효율성에 어떠한 영향을 미치는 지를 구명하고자 한다. 2014년6월부터 2014년8월까지 40세 이상의 체지방률 30%이상인 여성 32명을 대상으로 하였으며, 유산소운동집단은 VO2max 50%(MAE, n=8)과 VO2max 80%(VAE, n=8)으로, 복합운동집단은 VO2max 50%+저항성운동(MARE, n=8)과 VO2max 80%+저항성운동(VARE, n=8)으로 각각 무선배정 하였다. 이 연구의 결과에서, 체지방률은 운동 후 모든 집단에서 유의한 감소를 보였으며, 인슐린저항성은 복합운동 두 집단에서 운동 후 유의하게 감소하였다(p<.05 & p<.01). CRP는 운동 후 낮아지는 경향을 보였지만 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았으며 IL-6 또한 모든 집단에서 낮아지는 경향을 보였으나 VAE집단에서만 유의하게 낮아진 것으로 나타났다(p<.05). TNF-${\alpha}$의 농도의 변화에서는 MAE집단에서는 8주 후, 유의하게 감소되었지만(p<.05), VARE집단에서는 오히려 유의하게 증가되었다(p<.05). 운동시간의 변화에서는 모든 시기에서 낮은 강도의 운동집단보다는 높은 강도의 운동집단에서 유의하게 운동시간이 짧은 것으로 나타났다(p<.001). 이러한 결과는 체지방률은 운동의 강도와 형태에 관계없이 영향을 받는 것으로 나타났으며 CRP는 운동의 강도와 형태에 별다른 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 인슐린저항성과 TNF-${\alpha}$의 농도는 운동의 형태에 따라 어느 정도 영향을 받는 것으로 생각되며 IL-6와 TNF-${\alpha}$, 운동시간은 운동 강도에 영향을 받는 것으로 나타났고 특히 운동시간의 변화에서는 보다 큰 영향을 미치는 것으로 사료된다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2018년도 정기학술대회 발표논문집
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• pp.167-167
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• 2018

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1251-1258
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• 2019

Intelligent tutoring system enables users to effectively learn by utilizing various artificial intelligence techniques. For instance, it can recommend a proper curriculum or learning method to individual users based on their learning history. To do this effectively, user's characteristics need to be analyzed and classified based on various aspects such as interest, learning ability, and personality. Even though data labeled by the characteristics are required for more accurate classification, it is not easy to acquire enough amount of labeled data due to the labeling cost. On the other hand, unlabeled data should not need labeling process to make a large number of unlabeled data be collected and utilized. In this paper, we propose a semi-supervised learning method based on feedback variational auto-encoder(FVAE), which uses both labeled data and unlabeled data. FVAE is a variation of variational auto-encoder(VAE), where a multi-layer perceptron is added for giving feedback. Using unlabeled data, we train FVAE and fetch the encoder of FVAE. And then, we extract features from labeled data by using the encoder and train classifiers with the extracted features. In the experiments, we proved that FVAE-based semi-supervised learning was superior to VAE-based method in terms with accuracy and F1 score.

• 접착 및 계면
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• 제12권1호
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• pp.1-10
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• 2011

자동화된 반응 열량계를 이용하여 중합비율을 관찰하면서 blockiness가 다른 PVOH를 이용하여 VAE 에멀젼을 합성하였다. 입자 분포도를 관찰 결과 단량체와 물과 비율에 따른 일정한 그라프트율은 없었다. 초기 단량체-물의 비율이 낮은 곳에서 겔 효과가 관찰되었다. 또한 입자 분포는 넓고 이중 피크가 관찰되었다. 지속적으로 제한적으로 응징집되면서 입자성장이 이루어지는 것이 관찰되었다. 이것은 제한적인 응집현상과 사슬이 PVOH로 그라프팅되어 발생한 결과로 판단된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1-13
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• 2020

본 논문에서는 원전 비상 상황 발생 시 다수의 신호 오류가 발생했을 때 어떤 신호에 오류가 발생했는지를 추정하는 신호 오류 식별 (Fault identification) 방법론을 개발하였다. 변분 오토인 코더 (Variational autoencoder; VAE) 기반 모델은 기존의 이상 탐지 방법론과 같이 정상 신호 데이터만을 이용하여 훈련이 진행되며, 이후 각 신호에 대한 복원 오차 (Reconstruction error)와 복원 오차를 입력의 특정 부분으로 미분한 값을 이용하여 어떤 부분에 오류가 포함되어 있는지를 예측한다. 데이터 취득을 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 일련의 실험으로부터 제시한 신호 오류 식별 방법이 적절한 오차 범위 내에서 오류가 발생한 신호를 특정할 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2927-2941
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• 2022

The primary task of machine fault diagnosis is to judge whether the current state is normal or damaged, so it is a typical binary classification problem with mutual exclusion. Mutually exclusive events and out-of-domain detection have one thing in common: there are two types of data and no intersection. We proposed a fusion model method to improve the accuracy of machine fault diagnosis, which is based on the mutual exclusivity of events and the commonality of out-of-distribution detection, and finally generalized to all binary classification problems. It is reported that the performance of a convolutional neural network (CNN) will decrease as the recognition type increases, so the variational auto-encoder (VAE) is used as the primary model. Two VAE models are used to train the machine's normal and fault sound data. Two reconstruction probabilities will be obtained during the test. The smaller value is transformed into a correction value of another value according to the mutually exclusive characteristics. Finally, the classification result is obtained according to the fusion algorithm. Filtering normal data features from fault data features is proposed, which shields the interference and makes the fault features more prominent. We confirm that good performance improvements have been achieved in the machine fault detection data set, and the results are better than most mainstream models.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.142-146
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• 2023

We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.197-205
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• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• KIEAE Journal
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• 제10권5호
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• pp.131-137
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• 2010

The building industry must aim at high-durability and sustainability. A holistic life cycle based approach is recommended to reduce the environmental load. In recent years, technical innovations in the construction industry have advanced to a great extent, and caused the active research and development of high-performance and multifunctional construction materials. Nowadays, various polymer powders have been commercialized to manufacture construction materials in the form of prepackaged-type products, which have rapidly been developed for lack of skilled workmen in construction sites. Recently, terpolymer powders of improved quality have been developed and commercialized as cement modifiers. And, hydrocalumite is a material that can adsorb the chloride ions (Cl-) causing the corrosion of reinforcing bars and liberate the nitrite ions (NO2-) inhibiting the corrosion in reinforced concrete, and can provide a self-corrosion inhibition function to the reinforced concrete. The purpose of this study is to ascertain the self-corrosion inhibition function of polymer-modified mortars using redispersible powders with hydrocalumite. Polymer-modified mortars using VA/E/MMA and VAE redispersible powders are prepared with various calumite contents and polymer-binder ratios, and tested for chloride ion penetration depth, corrosion inhibition. As a result, regardless of the polymer-binder ratio, the replacement of ordinary portland cement with hydrocalumite has a marked effect on the corrosion-inhibiting property of the polymer-modified mortars. Anti-corrosion effect of polymer-modified mortars using VA/E/MMA terpolymer powder with hydrocalumite is higher than that of VAE copolymer powder.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.9-18
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• 2023

코로나19의 심화로 인해 고강도 사회적 거리두기가 장기화되고 많은 사회적 문제를 나았다. 특히 비대면 체계로 인해 물리적, 심리적 고립이 발생하였고 많은 피해가 발생하였다. 코로나로 인한 여러 사회적 문제들은 코로나19로 피해를 입은 모든 사람들에게 심한 스트레스로 작용하여 결국엔 우울증 등의 정신건강을 위협하는 요소로 작용되었다. 정신질환을 겪는 사람들은 늘어나는 반면 실제로 정신건강 서비스 이용률은 저조한 상황이기 때문에 정신건강 문제를 겪고 있는 사람들을 위한 시스템 구축이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 우울증 대상자와 일반인 대상자로부터 스마트폰을 이용한 센서 정보를 바탕으로 우울증 탐지 및 위급상황 탐지모델을 구축하였다. 우울증 탐지와 위급상황 탐지를 위해 VAE, DAGMM, ECOD, COPOD, LGBM 알고리즘을 이용하였다. 연구 결과로 우울증 탐지 모델은 F1 score 0.93, 위급상황 탐지 모델은 F1 score 0.99의 성능의 모델을 구축하였다.