• 한국통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.490-500
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• 1988

천연가스나 기름의 매장 위치를 탐사할 목적으로 탄성파를 이용한 3차원 데이터를 수집, 처리, 해석해야하는 필요성이 요즈음 높아가고 있다. 본 논문은 이러한 목적으로 수집된 3차원 탄성파 데이터를 해석하고 영상화시키는 한가지 기법에 대한 연구 결과이며 3차원 탄성파 데이터 해석에 유용하게 사용되리라 생각된다. 3차원적 지하 구조물의 영상화는 2차원 영상을 스테레오쌍으로 만들어 겹쳐 봄으로써 구현 가능하다. 2차원 영상은 시각의 위치로부터 각점의 데이터 값을 프로젝션 함으로써 얻을 수 있으며 필요한 부분만 선택 처리 가능하다. 부분적인 선택 프로젝션은 외부에 나타나지 않은 구조라도 조사 분석할 수 있다. 이러한 방법을 이용한 2차원 영상의 실물화로 그들의 실재 위치를 밝힐 수 있다. 탄성파 신호는 양의 수로 크기가 주어져 있으나 포락선 함수를 구하여 프로젝션 함으로써 보다 저확한 깊이감을 얻을 수 있음을 보였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 추계학술대회
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• pp.63-66
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• 1997

With the advent of high speed digital signal processing chips, new digital techniques have been introduced to the hearing instrument. This advanced hearing instrument circuitry has led to the need or and the development of new fitting approach. A number of different fitting approaches have been developed over the past few years, yet there has been little agreement on which approach is the "best" or most appropriate to use. However, when we develop not only new hearing aid, but also its fitting method, the intensive subject-based clinical tests are necessarily accompanied. In this paper, we present an objective method to evaluate and predict the performance of hearing aids without the help of such subject-based tests. In the hearing impairment simulation (HIS) algorithm, a sensorineural hearing impairment model is established from auditory test data of the impaired subject being simulated. Also, in the hearing impairment simulation system the abnormal loudness relationships created by recruitment was transposed to the normal dynamic span of hearing. The nonlinear behavior of the loudness recruitment is defined using hearing loss unctions generated from the measurements. The recruitment simulation is validated by an experiment with two impaired listeners, who compared processed speech in the normal ear with unprocessed speech in the impaired ear. To assess the performance, the HIS algorithm was implemented in real-time using a floating-point DSP.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제43권5호
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• pp.397-404
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• 2020

Coronavirus disease(COVID-19) is highly infectious disease that directly affects the lungs. To observe the clinical findings from these lungs, the Chest Radiography(CXR) can be used in a fast manner. However, the diagnostic performance via CXR needs to be improved, since the identifying these findings are highly time-consuming and prone to human error. Therefore, Artificial Intelligence(AI) based tool may be useful to aid the diagnosis of COVID-19 via CXR. In this study, we explored various Deep learning(DL) approach to classify COVID-19, other viral pneumonia and normal. For the original dataset and lung-segmented dataset, the pre-trained AlexNet, SqueezeNet, ResNet18, DenseNet201 were transfer-trained and validated for 3 class - COVID-19, viral pneumonia, normal. In the results, AlexNet showed the highest mean accuracy of 99.15±2.69% and fastest training time of 1.61±0.56 min among 4 pre-trained neural networks. In this study, we demonstrated the performance of 4 pre-trained neural networks in COVID-19 diagnosis with CXR images. Further, we plotted the class activation map(CAM) of each network and demonstrated that the lung-segmentation pre-processing improve the performance of COVID-19 classifier with CXR images by excluding background features.

• Elastomers and Composites
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• 제48권2호
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• pp.114-124
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• 2013

글리세라이드의 지방산 사슬길이 및 구조적 차이에 따른 영향을 평가하기 위하여 팜오일에서 추출된 글리세롤과 palmitic acid, stearic acid등 사슬길이가 $C_{12}{\sim}C_{18}$인 지방산을 이용하여, mono, di, tri등 다양한 글리세라이드 구조를 가진 신규 분산제를 합성하였고, 이를 실리카 충진배합물에 적용하여 기존의 금속염 분산제와 비교평가 하였다. 실험결과, 글리세라이드 분산제는 기존의 금속염 지방산 분산제 대비 혼합고무 내 윤활효과가 낮아서 혼합고무의 점도는 높으나, 실리카 분산이 크게 향상됨을 확인하였다. 이는 기계적 물성과 마모성능, Payne effect로 확인되었다. 또한 글리세라이드의 지방산 사슬길이가 길수록, 글리세롤에 중합된 지방산 수가 적을수록(tri- < di-< mono-glyceride)혼합고무 내 실리카 분산특성은 향상되었다.

• 항공우주기술
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• 제5권2호
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• pp.16-26
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• 2006

위성항법시스템(GNSS)을 민간항공 분야에 활용하기 위해서는 국제민간항공기구가 정한 비행단계별 정확성(Accuracy), 무결성(integrity), 연속성(continuity), 가용성(availability) 요 구조건을 만족시켜야 한다. 본 논문에서는 GBAS, GRAS 등 지상기반 위성항법보강시스템 개발에 활용될 수 있는 CNSS 원격 무결성 감시시스템을 제안하고 개발결과에 대해 기술한다. GPS 수신기와 안테나로 구성된 위성신호 수신장치는 RS-232 to TC/IP 프로토콜 변환장치를 통해 데이터 처리 및 분석을 수행하는 신호처리장치의 Host PC에 연결되도록 설계되었다. 이는 GPS 수신기의 설치 위치 제한을 극복하고 수신기와 안테나 간의 물리적 거리를 줄일 수 있어 GPS 수신 신호의 열화를 방지할 수 있는 방법이다. GPS 데이터를 수신하여 처리하는 신호처리장치는 실시간 운용 및 후처리 운용이 가능하며 GBAS CAT-I급의 무결성 알고리즘과 차분보정 정보 생성을 지원하는 개발 환경을 제공한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권3호
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• pp.55-63
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• 2020

음성 변환은 다양한 음성 처리 응용에 적용될 수 있으며, 음성 인식을 위한 학습 데이터 증강에도 중요한 역할을 할 수 있다. 기존의 방법은 음성 합성을 이용하여 음성 변환을 수행하는 구조를 사용하여 멜 필터뱅크가 중요한 파라미터로 활용된다. 멜 필터뱅크는 뉴럴 네트워크 학습의 편리성 및 빠른 연산 속도를 제공하지만, 자연스러운 음성파형을 생성하기 위해서는 보코더를 필요로 한다. 또한, 이 방법은 음성 인식을 위한 다양한 데이터를 얻는데 효과적이지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 원형 스펙트럼을 사용하여 음성 신호 자체의 변환을 시도하였고, 어텐션 메커니즘으로 스펙트럼 성분 사이의 관계를 효율적으로 찾아내어 변환을 위한 자질을 학습할 수 있는 transformer 네트워크 기반 딥러닝 구조를 제안하였다. 영어 숫자로 구성된 TIDIGITS 데이터를 사용하여 개별 숫자 변환 모델을 학습하였고, 연속 숫자 음성 변환 디코더를 통한 결과를 평가하였다. 30명의 청취 평가자를 모집하여 변환된 음성의 자연성과 유사성에 대해 평가를 진행하였고, 자연성 3.52±0.22 및 유사성 3.89±0.19 품질의 성능을 얻었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권1호
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• pp.167-172
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• 2002

최근 전자상거래에서 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자에게 더욱 능률적이고 효과적인 경매시스템으로 발전시키고자 하는 연구 및 개발이 주목을 받고 있다. 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템에 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산하고 예측하여 최대한의 이익을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템에 대한 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대하여 필터링하여 이미 학습되고 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매상품에 대한 입찰 히스토리로부터 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산한다. 본 논문은 이를 통하여 해당 상품에 대하여 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 이익을 남길 수 있는지에 대한 정보를 메일로 푸쉬하여 주는 시스템을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권12호
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• pp.165-170
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• 2005

본 논문은 임펄스 전파 채널 측정에 있어서, 사용된 초광대역 (Ultra Wideband) 안테나가 시간 및 주파수 영역에서 임펄스 전파 채널에 미치는 영향을 기술하고자 한다. 임펄스 전파 채널에서의 초광대역 안테나의 영향을 해석하기 위해, 우선 초광대역 안테나의 임펄스 응답을 구하였고, 이를 이용하여 초광대역 안테나의 영향이 배제된 임펄스 전파 채널 해석 방법을 제시하였다. 이론적 증명을 위해, 임펄스 전파 채널 측정을 위한 변형된 초광대역 코니컬 모노폴 안테나를 설계, 제작하였고 무반향 반사실에서의 전달 특성을 측정하여 초광대역 안테나의 임펄스 응답을 도출하였다. 또한, 임펄스 전파 채널 상에서의 초광대역 안테나에 대한 영향을 해석하기 위해, 무반향 반사실에서 다중경로 환경을 만들어 주파수 영역에서 벡터 회로망 분석기를 사용하여 전달 특성을 측정하였다. 주파수 영역에서 측정된 데이터는 신호 처리 과정을 거쳐 시간 영역의 신호로 변환하였다. 측정된 결과로부터, 안테나의 특성이 임펄스 전파 채널에 영향을 미침을 확인하였다. 또한, 초광대역 안테나의 임펄스 응답을 사용하여 순수하게 다중경로 채널에 의한 임펄스 응답을 구하였다.

• 농업과학연구
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• 제32권1호
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• pp.81-94
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• 2005

This study is aimed at giving the basic information for individual farm households to make decisions for optimizing their farm sizes and for the government to implement farm size optimization policies through the identification of combinations among rice production factors in plain areas like Cheolwon district and the suggestion of the optimal farm sizes of individual farmers based on the scale of economy calculated. The data of agricultural production costs of 50 rice farmers in the plain area which is located in Dongsong-eup Cholwon district, Kangwon province were used in the analysis. The 'translog' cost function among various methods which is a flexible function type was adopted to calculate the scale of economy in rice production. Seemingly unrelated regression(SUR) method was used in forecasting functions and processing other statistics by SHAZAM which is one of the computer aid program for quantitative econometric analysis. In conclusion, the long-run average cost(LAC) curve showed 'U-shape' which was different from 'L-type' one which was shown in the previous studies by others. The lowest point of the LAC was 9.764ha and the concerned production cost amounted to 633 Won/kg. Based on these results, it have to be suggested that around 10 ha of paddy is the target size for policy assistances to save costs under the present level of farming practices and technology. The above results show that the rice production costs could be saved up to 10ha in Cheolwon plain area which is a typical paddy field. However, land use, land condition, land ownership and manager's ability which may affect scale of economy should be considered. Furthermore, reasonable management will have to be realized by means of labor saving technology and cost saving management skill like enlargement of farm size of rice.

• 전기학회논문지
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• 제66권12호
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• pp.1772-1781
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• 2017

In this study, the design methodology for alleviating the overfitting problem of Polynomial Neural Networks(PNN) is realized with the aid of two kinds techniques such as L2 regularization and Sum of Squared Coefficients (SSC). The PNN is widely used as a kind of mathematical modeling methods such as the identification of linear system by input/output data and the regression analysis modeling method for prediction problem. PNN is an algorithm that obtains preferred network structure by generating consecutive layers as well as nodes by using a multivariate polynomial subexpression. It has much fewer nodes and more flexible adaptability than existing neural network algorithms. However, such algorithms lead to overfitting problems due to noise sensitivity as well as excessive trainning while generation of successive network layers. To alleviate such overfitting problem and also effectively design its ensuing deep network structure, two techniques are introduced. That is we use the two techniques of both SSC(Sum of Squared Coefficients) and $L_2$ regularization for consecutive generation of each layer's nodes as well as each layer in order to construct the deep PNN structure. The technique of $L_2$ regularization is used for the minimum coefficient estimation by adding penalty term to cost function. $L_2$ regularization is a kind of representative methods of reducing the influence of noise by flattening the solution space and also lessening coefficient size. The technique for the SSC is implemented for the minimization of Sum of Squared Coefficients of polynomial instead of using the square of errors. In the sequel, the overfitting problem of the deep PNN structure is stabilized by the proposed method. This study leads to the possibility of deep network structure design as well as big data processing and also the superiority of the network performance through experiments is shown.