• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1272-1280
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• 2013

본 논문에서는 실시간으로 위험한 소리를 인식하고 그 방향을 파악하여 이를 통해 PTZ Camera가 위험한 소리 방향으로 회전하여 해당 지역 영상을 획득하여 전송할 수 있도록 지원하는 소리 감시 시스템을 제안한다. 제안 소리 감시 시스템은 적응 혼합 가우시안 모델(AGMM)을 사용하여 일상적인 배경 소리와는 비정상적인 소리를 전경 소리로 검출하고, AGMM 모델로 미리 학습된 전경 소리들 중의 하나로 분류한다. 분류된 소리가 위험한 소리에 속하는 경우, Dual delay-line 방법에 기반을 둔 음원 방향 추정 기법을 사용하여 그 방향을 파악한다. 최종적으로 방향 정보를 사용하여 PTZ 카메라를 조절하여 그 방향 지역의 해당 영상을 획득하고 전송될 수 있도록 지원한다. 제안하는 소리 감시 시스템은 전경 위험 소리들을 안정적으로 검출하고, 79%의 정확도로 위험소리들을 분류하고, 작은 오차범위 이내 음원 방향 추정 성능을 나타냄을 실험결과를 통해 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.1-9
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• 2023

최근 MS Office 파일 내에 악성 스크립트 등이 은닉된 멀웨어 파일이 발견되고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기법을 적용하여 악성 디지털 파일을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. MS Office 파일 내 OLE VBA 매크로 기능을 악용하여 악성 스크립트를 검출하거나, OOXML 구조 분석을 통해 CDH/LFH/ECDH 내부 필드 값에 악성 스크립트를 탐지하고, OOXML 구조에서 참조되지 않는 비정상적인 CDH/LFH 정보를 추가한 경우 이를 검출할 수 있는 메커니즘을 제시하였다. 그리고 VirusTotal 악성 스크립트 판별 기능을 이용하여 MS Office 파일에 대한 악의적 손상 여부 자동 판별하는 기능을 이용하여 머신러닝 기반 통합 소프트웨어를 설계 및 구현하였다. 실험 결과 파일 손상 여부를 자동 판별할 수 있으며 최적의 머신러닝 모델을 이용하여 임의의 MS Office 파일에 대해 향상된 검출 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제24권1호
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• pp.77-83
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• 2009

본 연구에서는 장뇌삼 엽차의 활용 가능성을 확인하기 위하여 장뇌삼 잎의 성분분석 및 장뇌삼 엽차의 항산화효과를 비교하였으며, 고지방식이를 공급한 흰쥐에게 장뇌산삼 엽차를 7주간 공급한 후 혈청의 지방대사에 미치는 영향을 검토하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 장뇌삼 잎의 수분은 19.14%, 조회분은 6.64%, 조지방은 0.82%, 조단백질은 11.03%, 조섬유는 11.47%, 탄수화물은 62.37%를 나타내었고, 무기질 중에서는 칼륨이 2,111.38mg/100 g으로 가장 높은 함량을 나타내었다. 장뇌삼 잎에서는 카페인이 검출되지 않았으며, 1,170.48 mg/100 g의 탄닌이 함유되어 있으며, 조렉틴 함량은 5,540 mg/100 g으로 분석되었다. 전자공여능으로 측정한 항산화활성은 장뇌삼 엽차 추출물의 농도에 비례하여 증가하는 경향을 보였으며 특히 장뇌삼 엽차를 500 ppm로 처리 하였을 때에는 45% 이상의 높은 전자공여능을 나타내었다. 아질산염 소거능으로 측정한 항산화활성은 pH 3.0 보다 pH 6.0에서 높게 나타났으며, pH 6.0에서 250, 500, 1,000 ppm 농도로 처리했을 때 각각 23.47, 32.84, 51.41%를 나타내었다. 고지방식이를 7주간 급여하며 장뇌삼 엽차를 병행 투여하였을 때 식이섭취량은 고지방식이 급여 대조군과 장뇌삼 엽차를 병행 투여한 실험군 모두가 정상군에 비해 감소하였으며, 고지방식이 급여 대조군에 비해 장뇌삼 엽차 급여군은 약 6.4% 감소하였다. 체중 100 g당 간의 무게는 $3.11{\pm}0.29\;g$인 정상군에 비해 $4.82{\pm}0.08\;g$인 고지방 급여 대조군에서 유의적으로 증가하였으며, 장뇌삼 엽차 병행급여군도 고지방식이 급여 대조군과 유사한 경향을 나타내었다. 혈액 중 총 지방함량은 정상군에 비해 고지방식이 급여 대조군에서 66.2% 증가하였으며 장뇌삼 엽차 급여 시 고지방식이 급여 대조군에 비해 8.0% 감소를 나타내었으나 유의적이지는 않았다. 혈액 중 총콜레스테롤 함량은 정상군에 비해 고지방식이 급여 대조군에서 66.6% 증가하였으며, 장뇌삼 엽차 공급 시고지방식이 급여 대조군에 비해 감소하는 경향이었다. 혈액 중 중성지질 함량은 정상군에 비해 고지방식이 급여 대조군에서 172.5% 증가를 나타내었고, 장뇌삼 엽차 공급군은 고지방식이 급여 대조군에 비해 7.3% 감소하였다. 혈액 중 HDL-콜레스테롤 함량은 정상군에 비해 고지방식이 급여로 36.4%의 유의한 감소를 나타내었으며, 장뇌삼 엽차를 병행급여하였을 경우 정상군과 유사한 수준이었다. 이상의 결과에서 장뇌삼엽차의 항산화활성 및 지질대사 개선효과 등을 통해 장뇌삼엽차의 개발 및 산업화에 대한 기초자료를 얻었으며 추가 실험을 통한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.104-111
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• 2012

본 논문에서는 향상된 최소값 제어 재귀 평균 기법 (improved minima controlled recursive averaging, IMCRA) 알고리즘의 잡음 전력 추정성능을 향상 시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 IMCRA은 주파수 특성이 빠르게 변화하는 비정상적인 환경과 낮은 SNR을 갖는 상황에서 잡음 전력 추정에 직접적으로 영향을 미치는 음성 검출기의 성능이 강인하지 못한 단점이 있다. 본 연구에서는 강인한 음성 검출 성능을 위해서 기존 IMCRA의 음성 검출기에 전역 음성 부재 확률을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가는 음성의 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)와 composite measure를 통한 음질을 평가하였다. 실험 결과 다양한 잡음 환경 (car, white, babble)에서 전역 음성 부재 확률을 적용한 IMCRA의 음성 향상 기법이 향상된 결과를 보여주었다. 특히, 비정상잡음 환경인 babble 5dB에서 PESQ 0.026, composite measure 0.029의 향상된 음질을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.945-951
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• 2007

잡음의 제거는 음성을 인터페이스로 하는 기기들에 필수적이라고 할 수 있다. 실질적으로 통화 품질이나 음성 인식률은 음성 입력부의 주변에서 들어오는 원치 않는 가산성 잡음에 의해서 크게 열화된다. 본 논문에서는 기본적으로 두 개의 마이크로폰을 이용한 잡음제거 방법을 제안한다. 마이크를 여러 개 사용했을 때의 장점은 방향 정보를 이용할 수 있다는 것인데 이는 사람 목소리, 음악 소리 등의 비정상성 잡음을 제거하는 데에 유용하다. 제안된 잡음제거 알고리즘은 위너필터에 기반 한다고 볼 수 있다. 위너필터에 의한 잡음제거를 위해서는 검출하고자 하는 음성과 제거하고자 하는 잡음의 주파수 응답이 동시에 추정 가능해야 한다. 이를 위해서 주파수 영역에서 스펙트럼 분류를 시행하여 위너필터 기반의 잡음제거에 필요한 정보를 얻는다. 제안된 알고리즘을 이용한 성능은 잘 알려진 프로스트 (Frost) 알고리즘 및 적응 모드 컨트롤러를 갖는 generalized sidelobe canceller (GSC)와 비교하였다. 성능의 지표로는 객관적 음질 평가의 방법 중에서 널리 쓰이고 있는 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 및 음성 인식률이 사용되었다.

• 생명과학회지
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• 제34권6호
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• pp.365-376
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• 2024

이 연구는 여러 종류의 암세포주(A-549, AGS, HCT-116, MDA-MB-231 및 U 87-MG)와 정상세포주(MRC-5 및 MSC)에 RNA를 DNA로 전환시킬 수 있는 역전사 효소의 억제 처리 후 세포의 성장에 미치는 영향을 비교 조사하였다. 각 세포주에 efavirenz (EFA) 역전사 효소 억제제를 1주일 동안 처리하였을 때, 세포 성장의 반억제농도(IC₅₀) 값은 암세포주보다 정상세포주에서 더 높은 값을 나타냈다. 결정된 IC₅₀ 값에 따라 15 µM 농도로 EFA를 1주일 동안 처리하였을 때, 역전사 효소 및 말단소립 복원 효소의 활성은 EFA 처리군에서 비처리군에 비하여 유의적으로(p<0.05) 감소하였다. 그러나, 역전사 효소 및 말단소립 복원효소의 활성은 정상세포주에서는 검출되지 않았다. 15 µM EFA를 처리한 후, 암세포주와 정상세포주에서 세포성장율을 비교하였을 때, EFA 처리는 모든 세포의 성장을 억제하였는데, 정상세포주보다 암세포주에서 세포의 성장율이 현저하게(p<0.05) 감소하였다. 또한, 역전사 효소의 억제가 세포의 노화 및 사멸에 미치는 영향을 분석하기 위해 노화 관련 ß-galactosidase 효소의 활성을 분석하였을 때, EFA 처리가 노화관련 효소 활성이 점점 증가하는 것으로 보아, EFA 역전사 효소의 처리는 세포 노화 및 세포 사멸을 유도하는 것을 알 수 있었다. 이상의 결과를 바탕으로, 역전사 효소의 억제는 정상세포보다는 암세포의 성장을 더 억제하는 것을 알 수 있었지만, 항암치료 등에서 응용되기 위해서는 세포에서 역전사 효소의 기능과 역할에 대해서는 좀 더 심도있는 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2725-2736
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• 1998

본 논문은 WRLS-VFF-VT 알고리듬을 이용한 새로운 피치 검색 방법론을 제안하도록 한다. 제안된 알고리듬에서는 VFF(가변 망각 인자)를 사용하여 유성음에서의 주 여기 펄스 시점과 관련된 성문 폐쇄 점을 확인한다. 또한 본 논문은 VFF 기반 알고리듬과 함께 기존의 EGG 와 LP-Error 방법을 이용한 피치 검색 알고리듬에서 가변 한계 값을 이용 수정된 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬들은 주기와 주기 근간에서 강인한 피치 측정 능력과 준 주기 및 비 주기성 음성 신호에서도 우수한 피치 검색 기능을 가지고 있음을 알 수 있다. 제안된 알고리듬의 우수성을 입증하기 위해 실제 사람의 자연스러운 음성 및 사람의 비정상 상태 음성에서 준 주기 및 비 주기성 음성 진동 패턴을 확인하고 검출하는 성능 측정을 통하여 표준 SIFT 알고리듬과 비교 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2037-2042
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• 2017

스마트 공장은 미리 입력된 프로그램에 의해 생산시설이 수동적으로 움직이는 공장 자동화 작업 방식과는 달리, 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정하여야 한다. 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정이라 함은, 이를테면 제조 현장에서 설비의 노후, 문제 발생 예측, 제품의 불량 검출 등과 같은 이상 징후가 발생할 시 이를 조기에 발견한 후 스스로 문제를 해결하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 제조 현장의 제조 공정 이상 징후 감지를 위해 대기행렬을 이용한 제조 공정 모델링을 제시하고 해당 모델링에서 이상 징후를 기계학습 기술 중 하나인 SVM을 이용하여 이를 감지하도록 한다. 해당 대기행렬을 M/D/1을 사용하였으며, ${\mu}$, ${\lambda}$, ${\rho}$를 기반으로 컨베이어 벨트 제조 시스템을 모델링하였다. SVM을 이용하여 ${\rho}$의 변화량을 통해 이상 징후를 감지했다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.555-561
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• 2012

Empirical Mode Decomposition(EMD)을 통한 Hilbert Huang Transform(HHT)은 시간-주파수 영역분석 방법 중 하나로 기존의 다른 분석 방법에 비해 비선형, 비정상 신호를 해석 가능하다는 등 여러가지 이점이 있다. 그러나 인접한 주파수를 분별하기 힘들고 잡음에 취약하다는 결점이 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 HHT와 정상신호 분석에 효과적인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 비교하여 각 방법의 장 단점을 분석하고 Rijke 튜브 실험에서 얻은 열음향학적 불안정 데이터에 적용하여 잡음에 취약한 점을 보완한 Improved HHT와 비교한다. 그 결과, EMD를 이용한 Original HHT보다 EEMD를 이용한 Improved HHT가 잡음의 영향을 적게 받아 보다 정확한 신호분석이 가능하다는 것을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.31-38
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• 2022

본 논문은 전문가 독립적 비지도 신경망 학습 기반 다변량 시계열 데이터 분석 모델인 MSCRED(Multi-Scale Convolutional Recurrent Encoder-Decoder)의 실제 현장에서의 적용과 Auto-encoder 기반인 MSCRED 모델의 한계인, 학습 데이터가 오염되지 않아야 된다는 점을 극복하기 위한 학습 데이터 샘플링 기법인 Subset Sampling Validation을 제시한다. 라벨 분류가 되어있는 발전소 장비의 진동 데이터를 이용하여 1) 학습 데이터에 비정상 데이터가 섞여 있는 상황을 재현하고, 이를 학습한 경우 2) 1과 같은 상황에서 Subset Sampling Validation 기법을 통해 학습 데이터에서 비정상 데이터를 제거한 경우의 Anomaly Score를 비교하여 MSCRED와 Subset Sampling Validation 기법을 유효성을 평가한다. 이를 통해 본 논문은 전문가 독립적이며 오류 데이터에 강한 이상 진단 프레임워크를 제시해, 다양한 다변량 시계열 데이터 분야에서의 간결하고 정확한 해결 방법을 제시한다.