• 한국음향학회지
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• 제38권5호
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• pp.593-600
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• 2019

화자 간 음색의 유사성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락 시킬 수 있는 요인이다. 본 논문은 화자 인증 시스템의 일반화 성능을 향상시키기 위해, 심층신경망에 멀티태스크 러닝 기법을 적용시켜 발화자의 화자 정보와 나이 정보를 함께 학습 시키는 기법을 제안한다. 멀티태스크 러닝 기법은 은닉층들이 하나의 태스크에 과적합 되지 않도록 하여 심층신경망의 일반화 성능을 향상시킨다고 알려져 있다. 하지만 심층신경망을 멀티태스크 러닝 기법으로 학습시키는 과정에서, 나이 정보에 대한 학습이 효율적으로 수행되지 않는 것을 실험적으로 확인하였다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해, 본 논문에서는 심층신경망의 학습 과정 중 화자 식별과 나이 추정 목적 함수의 가중치를 동적으로 변경 하는 기법을 제안한다. 동일 오류율을 기준으로 RSR2015 평가 데이터세트에 대해 화자 인증 성능을 평가한 결과 나이 정보를 활용하지 않은 화자 인증 시스템의 경우 6.91 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템의 경우 6.77 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템에 가중치 변경 기법을 적용한 경우 4.73 %의 오류율을 확인하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.523-535
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• 2014

현 내진기준의 근간인 역량설계법(capacity design)에 의할 때, 중심가새골조의 내진설계는 기둥 및 보부재는 탄성부재로, 가새부재는 반복적인 인장과 압축을 통해 지진에너지를 소산하는 비탄성 부재로 설계되어야 한다. 가새부재는 에너지를 소산하는 과정에서 기둥부재에 추가적인 축력을 유입시키므로, 이 추가 축력을 고려하여 기둥부재를 탄성설계해야 한다. 현행 기준은 중심가새골조의 기둥부재 설계시 전층의 가새가 동시에 인장항복 및 좌굴하는 가장 보수적인 상황을 가정하여 기둥의 축력을 산정하거나 특별지진하중에 대해 기둥을 설계하는 방법을 제안하고 있다. 그러나 전층의 가새가 동시에 좌굴할 가능성은 희박하며, 특별지진하중에는 시스템 초과강도라는 경험적이고 우회적인 요소가 도입되었다는 한계가 있다. 이와 같은 문제점을 극복하기 위한 몇몇 선행 관련 연구들 역시 가새의 좌굴을 명시적으로 고려하지 못하였을 뿐더러 역학적 근거도 희박하다. 최근에 행해진 연구 중에서 역 V형 중심 가새골조를 대상으로, 기존의 기둥축력 산정법이 가지는 한계를 극복할 수 있는 새로운 기둥축력 산정법이 제안된 바가 있다. 하지만 역 V형 중심 가새골조와 X형 중심 가새골조의 하중전달 메커니즘은 상이하기 때문에 이 축력산정법을 X형 가새골조에 그대로 적용할 수는 없다. 따라서 본 연구에서는 X형 중심가새골조만의 역학적 특성을 고려한 네 가지의 기둥축력 산정법을 제안하였다. 특히 모달질량을 가중치로 고려하여 고차모드의 영향을 반영할 수 있는 새로운 방안을 제시하였다. 방대한 지진데이터를 입력으로 한 비선형 동적해석을 수행하여 제시된 방안의 타당성을 평가하였다.

• 유변학
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• 제11권2호
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• pp.112-121
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• 1999

현가장치의 기능은 노면으로부터의 진동이나 충격을 차체와 격리시키며 주행시 차량의 안전성을 확보하는데 있다. 고정된 스프링과 댐퍼의 특성으로는 두 가지 차량 주행특성을 나타내는 차체 가속도와 타이어 동적력을 최소화할 수 없으므로 가변형 댐퍼를 이용한 반능동식 현가장치로서 승차감과 주행 안정성을 동시에 고려하여 성능 지수를 설계하는 LQ(Linear Quadratic)제어 이론을 적용하는 연구가 진행되고 있다. LQ 제어 성능지수의 가중함수는 주파수와 시간에 관계없이 상수로 고정되기 때문에 각 요소에 대한 비중이 모든 상황에서 동일하나 승차감이나 주행 안정성의 평가기준이 모든 주파수에서 동일하지 않으므로 본 연구에서는 자기유변댐퍼를 장착한 1/4차의 반능동형 현가장치를 구성하고 LQ 제어의 문제점을 해결하는 Frequency shaped 최적 제어를 이용하여 특정 주파수 범위에서 차량의 승차감과 주행 안정성을 향상시킨다. Frequency shaped 최적 제어는 가중치가 주파수의 함수인 성능 지수를 통해 제어 규칙을 구하는데, 가중함수의 설계기준을 인간이 가장 민감하게 느끼는 4~8Hz의 주파수에서는 승차감에 두고 차축 고유 진동수 부근에는 주행안전성에 둔다. 모사실험과 실험 결과로부터 Frequency shaped 최적 제어기를 장착한 반능동형 현가장치가 승차감과 주행 안정성을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.183-190
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• 2012

본 연구는 연구논문 및 저자 프로파일을 기반으로 상호 협력이 가능한 전문가 검색 시스템을 구축한다. 제안한 방법론은 다음과 같다. 첫째, 입력 키워드와 가장 연관성 높은 키워드를 검색하기 위한 가중치 부여 기법을 제안하고, 둘째, 이 기법을 통해 전문가를 효율적으로 검색하는 방안을 제안한다. 우선적으로 논문에서 키워드와 저자 프로파일을 추출하고, 이를 통하여 전문가를 검색할 수 있도록 한다. 이것은 소셜 네트워크의 여러 분야에서 활용할 수 있다. 이러한 정보는 여러 시스템에 분산되어 있다. 이렇게 분산된 데이터를 통합하기 위한 기술로 멀티 온토롤지를 이용하는 기법을 제안한다. 멀티 온톨로지는 메타 온톨로지, 인스턴스 온톨로지, 로케이션 온톨로지와 연관관계 온톨로지로 구성되고, 연관관계 온톨로지는 동적으로 키워드 연관관계 분석을 통해 구축된다. 이 멀티 온톨로지를 이용하여 전문가 망을 제공하고, 이것은 키워드의 연관관계 추적을 통한 전문가 검색이 가능하도록 한다. 이를 통하여 전문가들의 연구물을 확인할 수 있도록 제공함으로써 세부 전문분야를 확인할 수 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.209-219
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• 2004

본 논문에서는 핵심어 검출 시스템을 실시간 적용이 가능한 하드웨어로 구현하기 위해 연산량이 적고 구조가 간단한 단일 끝점 DTW 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반적 DTW가 양쪽 끝점을 요구하는데 비하여 단지 한쪽 끝점만 필요하므로 이용하기에 편리하며, 국부 검색의 연속이 전역 경로를 이루게 되므로 매우 적은 연산량을 가진다. 그리고, 제안한 단일 끝점 DTW가 보다 나은 성능을 지니도록 하기 위해 새로운 경사 가중치와 거리 측정법을 가지도록 하였다. 이외에도, 단일 끝점 DTW는 특징벡터 정규화를 적용하여 특징벡터 각각의 차원에서 데이터들이 같은 표준편차를 가지게 하며 모든 프레임이 같은 에너지를 가지도록 정규화 되었다 또한, 주어진 학습 패턴들에 클러스터링을 적용한 후, 각 클러스터 내에서 평균을 계산하여 구한 패턴을 해당 핵심어를 대표하는 여러 개의 기준패턴으로 삼았다. 이러한 기준패턴들과 입력 음성의 특징벡터가 이미 정해진 문턱값 보다 작은 거리 내에 있을 때 핵심어는 검출된다. 제안된 알고리즘을 고립단어 음성인식과 핵심어 검출 실험에 적용하여 다른 방법을 이용한 결과보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.992-1005
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• 2014

상호참조해결은 문서 내에서 선행하는 명사구와 현재 등장한 명사구 간에 같은 개체를 의미하는 지를 결정하는 문제로 정보 추출, 문서분류 및 요약, 질의응답 등에 적용된다. 본 논문은 상호참조해결의 규칙기반 방법 중 가장 성능이 좋은 Stanford의 다 단계 시브(Multi-pass Sieve) 시스템을 한국어에 적용한다. 본 논문에서는 모든 명사구를 멘션(mention)으로 다루고 있으며, Stanford의 다 단계 시브 시스템과는 달리 멘션 추출을 위해 의존 구문 트리를 이용하고, 동적으로 한국어 약어 리스트를 구축한다. 또한 한국어 대명사를 참조하는데 있어 중심화 이론 중 중심의 전이적인 특성을 적용하여 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과 F1 값은 MUC 59.0%, B3 59.5%, Ceafe 63.5%, CoNLL(평균) 60.7%의 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.287-293
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• 2013

인지무선통신(Cognitive radio, CR)은 사용하지 않는 대역을 동적으로 활용할 수 있는 통신 방식이다. 여기서 CR 사용자는 주사용자와 동일한 스펙트럼을 공유하면서 주사용자에 대한 간섭을 최대한 배제해야한다. 일반적으로 각 CR 사용자는 자신이 속한 지역을 센싱하는 것으로 스펙트럼 사용 가능 여부를 판단한다. 하지만 CR 사용자가 다중 경로 페이딩이나 섀도잉와 같은 불확실한 무선 환경에 있을 경우 신호를 정확하게 감지하지 못할 확률이 높아진다. 이때 협력 센싱 기법을 활용할 경우 이러한 무선환경을 극복할 수 있게 된다. 본 연구에서는 협력 센싱 판정을 위해 연판정 기법을 활용할 때 주어진 시스템 요구치를 만족하면서 detection 확률을 향상시킬 수 있는 협력 노드 선택 알고리즘을 제안하였다. 여기서 SNR이 상대적으로 높은 협력 노드에 가중치를 주는 maximum ratio combining(MRC) 방식으로 최적의 협력 노드를 찾았다. 실험 결과, 제안한 알고리즘으로 시스템 요구치에 부합하는 최적의 센싱 노드를 선택할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권2호
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• pp.183-194
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• 2002

이기종 워크스테이션 클러스터링은 응용 프로그램의 병렬 처리에 유용하며 비용 측면에서 효과적이다. 이기종 워크스테이션 클러스터링 환경에서 총작업반환시간을 최소화하기 위해서는 부하 균형 시스템이 필요하다. 기존의 부하 균형 방식은 각 워크스테이션의 처리능력에 가중치를 미리 부여하여 작업을 분배하는 정적방식이거나, 각 워크스테이션의 상대적 처리능력을 얻기 위해서 성능 테스트 프로그램을 수행하는 동적 방식이 있다. 수행되는 응용 프로그램과는 관계없는 성능 테스트 프로그램은 계산시간을 소비하고 총작업반환시간을 지연시킨다. 이 논문은 상대적 부하 색인에 기초한 효과적 작업 분배 방식과 작업 이주 방식을 제안하였으며 이기종 워크스테이션 클러스터 환경에서 부하 균형 시스스템을 설계 구현하였다. 이 논문에서 제안한 방식의 총작업반환시간을 실험을 통하여 부하 균형을 하지 않은 라운드 로빈 방식의 총작업반환시간과 성능 테스트 프로그램에 의한 부하 균형 방식의 총작업반환시간과 비교하였다. 실험 결과는 비교한 방식보다 제안 방식의 결과가 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권2호
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• pp.219-232
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• 2005

산업정보사회가 발달함에 따라 다양한 형태의 비디오 데이터들이 여러 분야에서 대량으로 생성되고 있다. 이에 따라 이들의 가공을 통해 비디오에 나타난 의미 정보를 추출하려는 다양한 접근들이 시도되고 있으며, 근래 들어 데이터 마이닝 기법을 응용한 특성정보 프로파일 생성 방법에 대한 관심이 증대되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 시공간적으로 방대한 비디오 데이터의 특징으로 인해 해당 분야에 대한 연구가 소극적으로 진행되어왔다. 본 논문에서는 유사한 의미를 나타내는 비디오 데이터 집합에서 의미있는 지식을 추출하는 특성정보 프로파일 생성 기법을 제안한다. 더불어, 특성정보 프로파일 생성과정의 효율적인 수행을 위해서 다양한 추가 고려 사항을 제시한다. 전체 특성 정보들 중에서 주요 정보에만 집중함으로써 데이터 양을 감소시키는 방법, 잡음 요소를 제거하고 관심영역을 설정하여 데이터 양을 감소시키는 방법 및 동적인 영역에 가중치를 부여하여 추출된 정보의 정확도를 향상시키는 방법 등이 포함된다. 끝으로, 실험용 비디오 데이터에 대하여 논문에서 제안된 다양한 압축 방법을 적용하여 클러스터링을 수행하고 이를 통해 구해진 특성 정보 프로파일과 원본 비디오 데이터의 특성정보와 비교하여 본 논문에서 제시한 다양한 압축 알고리즘을 검증한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.92-103
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• 2010

본 논문에서는 Dynamic Space Time Warping(DSTW) 알고리즘을 이용하여 손동작을 다양한 배경에서도 정확하게 인식할 수 있는 방법을 제안한다. DSTW 알고리즘을 이용한 기존의 손동작 인식 방법은 질의 영상의 매 프레임마다 검출된 다수의 손 후보 영역과 모델 영상을 시간 축 상으로 비교하는 방법이다. 그러나 DSTW 알고리즘을 이용한 기존의 손동작 인식 방법은 손을 포함하지 않은 후보 영역들(배경, 팔꿈치 등)에 의해 오 인식될 수 있는 경로를 생성하며, 그 결과로 사용자가 의도하지 않은 손동작으로 인식된다. 이러한 단점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 손 후보 영역의 불변 모멘트를 이용하여 질감정보를 추출한 후 후보 영역들 사이의 유사도를 비교한다. 제안한 방법을 통해 계산된 유사도는 모델 영상과 질의 영상의 매칭 비용에 가중치로 적용된다. 실험 결과를 통해 제안한 방법은 다양한 배경에서도 사용자의 손동작을 정확하게 인식하였으며 기존의 방법에 비해 약 13%의 인식률이 향상한 것을 확인하였다.