• 멤브레인
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• 제18권4호
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• pp.294-305
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• 2008

본 연구는 공정모사를 통해서 막모듈 배열 및 연결과 막모듈 내에서 공급 잔류액의 온도 변화가 투과증발 공정에 끼치는 영향을 관찰하였으며 이를 위해서 기본 막모듈이 직렬 혹은 병렬로 연결되어 있는 모듈들의 조합을 통한 투과탈수공정을 예측할 수 있는 모델식들을 확립하였다. 에탄올/물 혼합물을 모델 혼합물로 사용하였고 모델식들에 포함되어 있는 투과 파라메타들을 직접 실험에 의해 구하여 사용함으로써 모사의 현실성을 높였다. 모사를 통해서 모듈의 배열방식, 모듈 단의 갯수와 단사이의 공급액의 재가열등의 중요성을 검토하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제19권2호
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• pp.55-64
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• 2015

본 연구에서는 75톤급 추진기관 시험설비 화염유도로 설계안에 대한 열적 안전성 및 연소가스의 안전한 배출을 평가하기 위하여 3차원 화염냉각해석을 수행하였다. 화염과 냉각수 간의 열전달 및 상변화 과정을 모사하기 위하여 Mixture 다상모델을 적용하였으며, 단일 화학종 비반응 플룸모델을 이용한 화염냉각해석을 수행하였다. 본 해석결과를 통하여 냉각수 유량에 따른 화염유도로 벽면에서의 최고 온도값을 예측하였으며, 또한 콘크리트 내화온도에 해당하는 최소 냉각수 유량을 도출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권6호
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• pp.465-478
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• 2003

이 논문은 다중시기 원격탐사 화상의 무감독 변화탐지를 위해 자동으로 임계치를 결정하는 두가지 방법을 제안하였다. 두 방법 모두 3성분 가우시안 혼합 확률 모델의 파라미터 추정과 베이지안 최소 오차 이론을 이용한 임계치 결정의 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 방법은 Bruzzone and Prieto (2000)의 방법을 확장 적용한 것으로, 혼합 확률 모델의 파라미터 추정에 기대최대화 기법을 적용한다. 두 번째 제안 방법은 연속적으로 임계치 결정과 혼합 확률 모델의 파라미터 추정을 수행한다. 모의 화상과 KOMPSAT-1 EOC 화상에 적용한 결과, 제안한 두 기법 모두 효율적으로 모델 파라미터를 추정할 수 있었으며, 최소 오차를 보이는 임계치에 근사한 값을 추출할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.51-55
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• 2019

본 논문에서는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 위해 특징 보상 이득을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 변분모델 생성 기법을 채용한 병렬 결합된 가우스 혼합 모델(Parallel Combined Gaussian Mixture Model, PCGMM) 기반의 특징 보상 기법으로부터 계산할 수 있는 특징 보상 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 불일치 환경 음성 인식 시스템 적용 환경에서 본 논문에서 제안하는 기법이 실험 결과에서 기존의 전처리 기법 및 이전 연구에서 제안된 특징 보상 기반의 음성 향상 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다. 또한 잡음 모델 선택 기법을 적용함으로써 음성 인식 성능을 유사한 수준으로 유지하면서 계산량을 대폭적으로 감축할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.8-14
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• 2002

본 논문에서는 Gaussian mixture model을 이용한 실시간 문맥독립화자식별시스템을 구현하여 인식실험을 수행하였으며, 인식시스템의 성능을 향상시키기 위하여 화자검증시스템에서 좋은 결과를 보인 유사도 정규화(Likelihood normalization)방법을 적용하여 인식실험을 하였다. 시스템은 크게 전처리단과 화자모델생성단, 화자식별단으로 나누어진다. 전처리단에서는 화자의 발성변화를 고려하여 CMN(Cepstral mean normalization)과 Silence removal 방법을 적용하였다. 화자모델생성단에서는, 화자발성의 음향학적 특징을 잘 표현할 수 있는 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 화자모델을 작성하였으며, GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법을 사용하였다. 화자식별단에서는 학습된 데이터와 테스트용 데이터로부터 ML(Maximum likelihood)을 이용하여 유사도를 계산하였으며, 이 과정에서 유사도 정규화를 적용한 경우에는 프레임단위로 유사도를 계산하게 된다. 계산된 유사도는 스코어(S$_{C}$)로 표현하였고, 가장 높은 스코어를 가지는 화자가 인식화자로 결정된다. 화자인식에서 발성의 종류로는 문맥독립 문장을 사용하였다. 인식실험을 위해서는 ETRI445 DB와 KLE452 DB를 사용하였으며, 특징파라미터로서는 켑스트럼계수 및 회귀계수값만을 사용하였다. 인식실험에서는 등록화자의 수를 달리하여 일반적인 화자식별방법과 프레임단위유사도정규화방법으로 각각 인식실험을 하였다. 인식실험결과, 프레임단위유사도정규화방법이 인식화자수가 많아지는 경우에 일반적인 방법보다 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국약용작물학회지
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• 제16권4호
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• pp.225-230
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• 2008

흰양삼, 황기, 감초, 구기자, 뽕나무잎, 갈근, 하고초, 오갈피,오미자, 황금, 산약, 황정, 작약, 생지를 1 : 0.7 : 0.4 : 0.7 : 0.4 :0.7 : 1.1 : 0.9 : 0.4 : 0.4 : 0.7 : 0.7 : 0.9 : 0.9의 비율로 함유한 한약재 조성물의 혈당 및 지질대사 개선효과를 제2형 당뇨동물 모델인 db/db 마우스에 있어서 조사하였다. In vitro에서 한약 재조성물 메탄올 추출물의 ${\alpha}$-glucosidase 저해활성을 측정한 결과, 경구 혈당강하제로 사용중인 아카보스 (20.7%)에 비해 높은 저해활성 (25.2%)을 나타내었다. 4주령의 수컷 db/db 마우스 (C57BL/KsJ, n = 14)를 1주간의 적응기간이 지난 후 2군으로 나누어 대조군에게는 AIN-93G diet를 기본으로 한 basal diet를, 실험군에게는 동결건조된 한약재조성물 가루를 식이의 10% 수준으로 함유한 식이를 6주간 제공하였다. 한약 재조성물의 섭취는 실험동물의 체중 및 식이 섭취량에 유의적인 영향을 주지 않았으나 공복 혈당 (442.5 ${\pm}$ 36.0mg/dL)을 대조군 (489.8 ${\pm}$ 34.6mg/dL)에 비해 유의적으로 감소시켰다 (p < 0.05). 또한 한약재조성물 섭취군의 혈장 콜레스테롤 (159.2 ${\pm}$ 18.4mg/dL) 농도는 대조군 (185.4 ${\pm}$ 13.7mg/dL)에 비해 유의적으로 감소하였으며 (p < 0.05), 혈장 중성지방 농도는 한약재 조성물 섭취군 (99.4 ${\pm}$ 15.0mg/dL)이 대조군 (108.8 ${\pm}$11.0mg/dL)에 비해 낮아지는 경향을 나타내었다. 따라서 한약 재조성물의 섭취는 당뇨동물모델에 있어서 혈당 및 혈장 콜레스테롤 농도를 감소시켜, 당뇨병 개선 및 당뇨합병증 예방에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.183-190
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• 2000

본 연구에서는 피에조콘 시험의 유한요소해석을 점탄소성 bounding surface 구성모델과 large displacement large deformation 개념을 이용하여 수행하였다. 이에 따라 구성모델, 가상일의 방정식 및 관련 유한요소 식 등을 Updated Lagrangian reference frame에서 formulation 하였으며 지반의 거동은 theory of mixtures를 통하여 설명하였다. Theory of mixtures 역시 Updated Lagrangian reference frame에서 formulation하였다. 구성모델 중 점성 부분이 전체 formulation 과정에 중요한 영향을 미친다는 사실이 고찰되었다. 유한요소 해석의 결과는 실내에서 실시한 대형 모델시험의 결과와 비교, 분석하였다. Formulation 과정은 'I' 결과는 'II'에서 설명된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.253-256
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• 2002

한국어 숫자는 단음절로 이루어져 있고, 연속적으로 발음할 때 조음현상에 의해 발음이 심하게 변하고, 숫자간의 경계를 규정하기가 어려워진다. 특히 잡음환경에서는 한국어의 무성음인 자음구간의 주파수 특징이 많이 왜곡되어 성능이 저하된다. 본 논문에서는 전화망에서의 고성능 연속숫자음 인식기 개발을 위하여 그 첫 단계로서 다양한 조건에서 MFCC 특징계수를 구하는 방법들과 문맥독립 및 문맥종속 HMM의 상태수 및 각 상태에서의 mixture 수 변화에 대한 성능을 분석해본다. 음향모델로는 문맥독립 모델인 음소와 문맥종속 모델인 triphone 모델을 모두 평가하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.424-431
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• 2020

본 논문은 사용자 위치를 인식하여 공을 자동으로 서브하는 테니스 훈련용의 로봇 개발을 목적으로 한다. 로봇 기술을 스포츠 분야에 활용하는 경우, 야외 환경 및 스포츠 경기 방식의 특수성에 기인하여 시각, 음성과 같은 모달리티 인식에 다양한 문제점이 존재한다. 영상 정보를 이용하여 경기장 내의 사용자 가로 및 깊이 방향의 위치를 인식하는 과정에서, 네트 주위에서의 사용자 자세 변화에 따른 위치 오차 감소를 위해 가우시안 혼합 모델 및 칼만 필터를 적용하고, 이에 따라 해당 위치로 공을 서브하는 기능을 구현하고자 한다. 이를 위해 팬 틸트 기반의 움직임이 가능한 로봇 구동부 및 공압 제어 기반의 공을 발사하는 기능을 구현하고, 이를 다계층의 소프트웨어 구조로 구성하였다. 최종적으로 실험을 통한 추적 기능 및 훈련용 장치의 실효성 및 보완점을 논하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권1호
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• pp.64-68
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• 2020

가우스 혼합 모델-은닉 마코프 모델(Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model, GMM-HMM)을 이용하는 전통적인 음성인식 시스템에서는, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 특징 정규화 방식이 잡음 환경에서 짧은 발화의 인식 성능을 향상시키는데 효과적이었다. 본 논문에서는 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)을 이용하는 최신의 음성인식 시스템에서도 이 방식의 유용성이 있는지 검토한다. AURORA 2 DB에 대한 실험 결과, 특히 훈련 및 테스트 환경 사이의 불일치가 클 때에, 극점 필터링 기반의 켑스트럼 평균 분산 정규화 방식이 극점 필터링을 사용하지 않는 방식에 비해 매우 짧은 발화의 인식 성능을 개선시킴을 보여 준다.