• 한국음향학회지
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• 제22권6호
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• pp.457-462
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• 2003

본 논문에서는 GMM (Gaussian Mixture Model)에 기반한 문맥독립 화자식별 시스템의 식별성능 향상과 실시간 처리를 위한 계산량 감소를 위하여 화자 프루닝 (Speaker Pruning) 방법을 제안한다. 기존의 화자식별 방법인 최대유사도(Maximum Likelihood) 방법과 가중모델순위 (Weighting Model Rank) 방법, 수정된 가중모델순위 (Modified WMR) 방법 등은 입력 음성 전체와 모든 화자모델들과의 유사도를 프레임 단위로 계산하여 가장 큰 누적 유사도를 가지는 화자를 식별화자로 결정하는 방법으로써, 입력 프레임 및 등록 화자수가 늘어남에 따라 계산량 및 식별시간이 늘어나는 단점이 있었다. 이러한 단점을 해결하기 위하여, 제안방법은 입력음성 프레임의 일부분만을 이용하여 화자모델들과의 프레임 유사도를 계산한 후 계산된 유사도를 이용하여 등록화자의 상위 일부분의 화자만을 선택하고, 선택된 화자들에서만 유사도 계산을 수행함으로서 계산량 및 식별시간을 줄이는 방법이다. 또한, 화자 프루닝을 적용할 경우 화자수가 가변 되더라도 수정된 가중모델 순위방법을 적용할 수 있어 식별성능을 높일 수 있다. 식별실험결과, 제안방법을 적용한 경우 기존의 최대 유사도 방법이나 가중모델순위 방법보다 최대 65%의 계산량 및 식별시간을 감소시킬 수 있었으며, 약 2%의 향상된 식별결과를 나타내어, 본 논문에서 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.261-270
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• 2017

바르지 못한 앉은 자세는 다양한 질병과 신체 변형을 유발한다. 하지만 오랜 시간동안 바른 앉은 자세를 유지하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 이유 때문에 그동안 자동으로 바른 앉은 자세를 유도하기 위한 다양한 시스템이 제안되어왔다. 이전에 제안되었던 앉은 자세 판별 및 바른 앉은 자세 유도 시스템은 영상 처리를 이용한 방법, 의자에 압력센서를 달아 측정하는 방법, IMU(Internal Measurement Unit)를 이용한 방법이 있었다. 이 중 IMU를 이용한 측정 방법은 하드웨어 구성이 간단하고, 공간, 광량 등의 환경적 제한이 적어 측정에 있어서 용이한 이점이 있었다. 본 논문에서는 하나의 IMU를 이용하여 적은 데이터로 효율적으로 앉은 자세를 분류하는 방법을 연구하였다. 특징추출 기법을 이용하여 데이터 분류에 기여도가 낮은 데이터를 제거하였으며, 머신러닝 기법을 이용하여 앉은 자세 분류에 적합한 센서 위치를 찾고, 여러 개의 머신러닝 모델 중 가장 분류 정확도가 높은 머신러닝 모델을 선정하였다. 특징추출 기법은 PCA(Principal Component Analysis)를 사용하였고, 머신러닝 모델은 SVM(Support Vector Machine), KNN(K Nearest Neighbor), K-means (K-means Algorithm) GMM (Gaussian Mixture Model), and HMM (Hidden Marcov Model)모델을 사용하였다. 연구결과 데이터 분류율이 높게나온 뒷목이 적합한 센서 위치가 되었으며, 센서 데이터 중 Yaw데이터는 분류 기여도가 가장 낮은 데이터임을 PCA 특징추출 기법을 이용하여 확인하고, 제거하여도 분류율에 영향이 매우 작음을 확인하였다. 적합 머신러닝 모델은 SVM, KNN 모델로 다른 모델에 비하여 분류율이 높게 나오는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제38권6호
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• pp.703-709
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• 2019

본 논문에서는 구개인두부전증(VeloPharyngeal Insufficiency, VPI) 환자의 음성을 효과적으로 인식하기 위해 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN), 장단기 모델(Long Short Term Memory, LSTM) 구조 신경망을 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)과 결합한 하이브리드 구조의 음성 인식 시스템을 구축하고 모델 적응 기법을 적용하여, 기존 Gaussian Mixture Model(GMM-HMM), 완전 연결형 Deep Neural Network(DNN-HMM) 기반의 음성 인식 시스템과 성능을 비교한다. 정상인 화자가 PBW452단어를 발화한 데이터를 이용하여 초기 모델을 학습하고 정상인 화자의 VPI 모의 음성을 이용하여 화자 적응의 사전 모델을 생성한 후에 VPI 환자들의 음성으로 추가 적응 학습을 진행한다. VPI환자의 화자 적응 시에 CNN-HMM 기반 모델에서는 일부층만 적응 학습하고, LSTM-HMM 기반 모델의 경우에는 드롭 아웃 규제기법을 적용하여 성능을 관찰한 결과 기존 완전 연결형 DNN-HMM 인식기보다 3.68 % 향상된 음성 인식 성능을 나타낸다. 이러한 결과는 본 논문에서 제안하는 LSTM-HMM 기반의 하이브리드 음성 인식 기법이 많은 데이터를 확보하기 어려운 VPI 환자 음성에 대해 보다 향상된 인식률의 음성 인식 시스템을 구축하는데 효과적임을 입증한다.

• 한국가스학회지
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• 제19권2호
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• pp.37-44
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• 2015

본 연구에서는 CBM의 1차 생산뿐 아니라 $CO_2$나 $N_2$ 주입을 통한 ECBM, 혹은 지중저장을 목적으로 석탄층에 $CO_2$를 주입할 때 발생할 수 있는 암체의 부피변화 영향을 고려하여 기존의 Langmuir 흡착 관계식을 개선하였다. 본 모델의 검증을 위해 $CO_2$나 $CH_4$, $N_2$의 단일성분 흡착실험 데이터에 기존 Langmuir 모델값과 본 모델의 결과값을 비교하였다. 그 결과, 기존 모델에서는 흡착용량이 큰 석탄일수록, 흡착친화도가 큰 가스일수록 실험값과 모델값 사이의 오차가 커지는 경향이 나타났지만 본 모델에서는 모든 조건에서 실험결과를 잘 묘사하였고 본 모델을 통해 예측한 부피변형률 역시 실험값과 유사함을 확인하였다. 이렇게 개선된 단일성분 흡착모델을 혼합가스의 흡착모델인 IAS 모델에 적용하여 부피변화가 고려된 IAS모델로 개선하였다. 그 결과 혼합가스에 대한 흡착거동 역시 기존 모델에 비해 정확도를 높였고 이는 Hall 등(1994)이 수행한 혼합가스의 흡착실험결과와의 매칭을 통해 확인하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제42권1호
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• pp.109-114
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• 2010

결명자(Cassia obtusifolia) 및 포공영(Taraxacum platycarpum), 유근피(Ulmus macrocarpa)로 제조된 생약재 추출혼합물이 in vitro와 in vivo상에서 아토피 피부염에 미치는 영향을 실험하였다. HMC-1 cell을 이용하여 비만세포의 $\beta$-hexosaminidase 방출량을 측정한 결과, 단일 추출물보다 추출복합물이 탈과립을 억제하는 효과가 우수한 것으로 측정되었다. 그리고 HMC-1 cell에서 PMA와 A23187로 자극하였을 때 생성되는 염증성 cytokine의 분비에서도 추출혼합물의 저해 효과가 가장 높게 나타났다. 아토피 질환모델인 NC/Nga 마우스를 사용하여 생약재 추출혼합물의 아토피 저감효과를 측정한 결과, 진드기 추출물에 의해 발진된 마우스의 귀두께 및 조직학적인 부종 관찰을 통해 생약재 추출혼합물 농도가 증가함에 따라 대조군에 비해 귀 두께 및 부종의 감소가 관찰되었다. 또한 마우스의 혈중 IgE 농도와 이와 관련된 cytokine의 농도를 측정한 결과, 생약재 추출혼합물 투여농도가 증가함에 따라 IgE의 농도가 유의적으로 감소하였고, IgE의 과발현을 유도하는 IL-4의 분비 억제 및 IFN-$\gamma$의 분비가 증가되는 것으로 나타나 생약재 혼합추출물의 섭취가 아토피 피부염 증세 완화 효과에 도움이 되리라 사료된다.

• 에너지공학
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• 제2권1호
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• pp.54-67
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• 1993

CC1$_4$/CH$_4$/공기로 이루어진 예혼합 화염에 대한 2종류의 난류반응 모델을 Dow 케미칼사의 3차원 로타리 킬른 소각로에 적용하여 그 타당성을 확인하였다. 첫번째 난류반응 모델은 반응률이 반응물질의 난류혼합 속도에 지배된다는 fast chemistry 모델(모델 1)이고, 두번째 모델은 비평형 난류반응 모델(모델 2)로서 열량이 낮고 화염 억제 작용이 있는 산업폐기물인, CC1$_4$존재에 따른 반응감속을 연소속도 자료에 의해 고려한 모델이다. 수치해석의 결과에 의하면 CC1$_4$의 화염억제 작용을 적절히 고려한 두번째 비평형 난류반응 모델은 Dow 케미칼사 로타리 킬른의 출구에서 실험적으로 나타나는 농도 성층화 현상을 정성적으로 규명할 수 있었으며, CC1$_4$/CH$_4$몰비 변화에 따른 연소반응 지연 양상도 확인할 수 있었다. 기타 두 모델에 대한 비교 및 유동의 결과를 자세히 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.184-189
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• 2013

본 논문에서는 인터넷 및 인터넷 저장 공간에 제한없이 유통되고 있는 유해동영상을 필터링하기 위해 유해동영상에 포함된 특정 소리를 이용한 유해 동영상 필터링 시스템을 제안한다. 이를 위하여 소리의 특성을 잘 표현할 수 있는 Gaussian Mixture Model을 이용하였으며, 필터링 대상 데이터와 소리모델과의 유사도를 계산하기위해 프레임단위 유사도 추정을 이용하였다. 또, 실시간 처리를 위하여 비교대상 데이터의 수를 줄임으로서 실시간 처리가 가능한 프루닝 방법을 적용하였으며, 고정도의 구별 성능을 위하여 기존 화자식별에서 우수한 성능을 보였던 MWMR 방법을 적용하였다. 식별실험결과, 일반 영상과 유해 영상의 기준인 전체프레임 대비 유사도 높은 프레임의 비를 50%로 설정한 경우, 판별 오류율은 6.06%였으며, 프레임 비의 기준이 60%인 경우, 오류율은 3.03%를 나타내어 소리를 이용한 유해동영상 필터링 시스템이 효과적으로 일반영상과 유해영상을 구별할 수 있는 것을 확인하였다.

• 대한화학회지
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• 제37권6호
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• pp.562-569
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• 1993

Dimethyldodecylamine Oxide(DDAO)의 미셀화에 대한 pH 효과와 n-프로판올 효과를 조사하기위하여 유사상태분리모델(pseudophase separation model)을 이용하였다. DDAO는 양성자화된 양이온 계면활성제와 비산성화된 중성 계면활성제 두 종류로 존재할 수 있으며, 이들은 열역학적으로 이성분 혼합메셀을 형성할 수 있다. 각 성분의 조성은 용액의 pH에 따라 달라지며, 각 종류 계면활성제들의 활동도, 미셀상태의 조성, 단량체상태의 조성 및 pH에 따른 임계미셀농도를 유사상태분리이론을 이용하여 실험적인 DDAO의 적정곡선으로부터 계산하였다. 임계미셀농도와 DDAO의 산-염기 해리평형상수($K_a$)는 미셀상태의 조성에 따라 변하였으며, 이들은 pH가 5인 지점에서 최소점 현상을 보이고 있다. 그리고 n-프로판올을 첨가하므로써 DDAO의 임계미셀농도는 감소하였으며, n-프로판올의 농도가 증가할수록 임계미셀농도는 더욱 감소하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권3호
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• pp.50-55
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• 2015

본 논문에서는 야간 영상 감시(night-time video surveillance)에 특화된 GMM(Gausssian mixture model)기반의 배경 모델링(background modeling)을 이용한 배경 차분(background subtraction)방법을 제안한다. 야간 영상에서는 낮 영상에 비해 배경과 객체의 구분이 뚜렷하지 않아 매우 흡사한 픽셀 값들을 이용하여 배경을 분리해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 전처리 단계에서 조정된 범위의 히스토그램 스트레칭을 이용하여 입력 픽셀 값을 배경 모델링에 이로운 픽셀 값으로 변경해준다. 조정된 픽셀 값을 이용하여 가장 이상적인 배경을 찾기 위해 픽셀 단위로 GMM기반의 배경 모델링 방법을 적용한다. GMM을 기반으로 한 배경모델링 방법에서는 새로운 픽셀 값이 입력되었을 때 어떤 가우시안에도 속하지 않는다면 가장 낮은 가중치를 가진 가우시안 분포를 제거함으로써 이전의 축적된 배경의 정보를 무시하는 결과를 낳게 된다. 따라서 본 논문에서는 낮은 가중치의 가우시안을 제거하는 대신 기존 가우시안의 평균과 입력된 픽셀 값의 차를 이용하여 새로운 평균에 적용함으로써 기존의 쌓여진 정보를 고려한다. 실험결과 제안된 배경 모델링 방법이 기존 방법의 이점을 유지하면서 야간 영상 감지에 특화된 배경 차분 결과를 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.888-896
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• 2023

항공기 착륙 시에는 정해진 절차에 따라 접근이 이루어진 다음, 활주로 중심선과 정렬하여 착륙하게 된다. 하지만 공항의 상황, 주변 항공기의 상황, 또는 관제사의 지시 등에 따라 빈번한 레이더 벡터링이 일어나기 때문에, 교통 흐름을 파악하거나, 비행 안전성을 파악하기 위해서는 항공기의 접근 패턴을 인지할 필요가 있다. 또한 최종 접근 시 활주로 중심선과 정렬하는 과정에서 과이탈이 발생하는 경우가 있는 데, 이는 이후 불안정 접근 등과 같이 보다 위험한 상황을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용하여 접근 구간에서의 항공기 궤적들의 패턴을 추출하였다. GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 김해공항 접근 항공기 궤적에 대한 클러스터링을 진행하였으며, 2019년 1년간 김해공항으로 착륙한 항공기의 데이터를 이용하였다. 클러스터 별 centroid 값을 이용하여, 총 86개의 접근 궤적 패턴을 추출하였다. 그 후 각 클러스터 내 항공기 중 최종 접근시 과이탈하는 항공기를 탐지하여 확률 분포를 계산하였다.