• 한국통신학회논문지
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• 제35권4C호
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• pp.343-349
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• 2010

이 논문은 NLMS (normalized least mean square) 적응 필터 기반의 실시간 반향 제거기에 관해서 연구한다. 동시통화 구간에서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시켜 통화 품질 개선하고, 음향 반향 제거기의 적응 연산 제어하여 소모 전력을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 NLMS 적응 필터의 수렴 상태를 검사를 통해 추정된 반향 경로를 저장하고 적응필터의 동작 여부를 선택한다. 또한 동시통화가 검출 될 경우에 동시통화 검출기가 놓친 동시통화 시간을 고려하여 저장된 반향 경로를 선택적으로 사용한다. 제안한 방법을 이용할 경우에 간단한 동시통화 검출기를 사용하여 동시통화 구간에서 반향 제거 성능이 향상할 수 있고, 연산을 줄여서 전력 소모를 줄일 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.334-336
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• 2012

EEG 신호에 대한 연구는 의학, 신경과학, 심리학, 컴퓨터과학, 전자 공학 등 여러 학문 분야에서 많은 연구가 진행되고 있다. EEG 신호는 추출하는데 있어서 필연적으로 각종 Artifact와 분석대상이 아닌 신호가 혼재되어 분석 결과의 부정확성을 가지고 있어 EEG 신호의 활용이 주목받은지 오래되었지만 충분히 활용되지 못하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각종 필터링 연산 등을 통하여 잡음을 제거하고 혼재된 신호를 분류해 내고 있지만, 잡음제거나 신호분류에 사용되는 방법이 고정된 수식을 이용하는 방법이기 때문에 유연한 측정 및 분류를 할 수 없는 것이 현실이다. 본 논문에서 제안하는 매개변수 선택형 시스템은 정제되지 않은 EEG 신호에서 잡파를 제거하고 정제된 신호에서 분석에 필요한 특징을 추출하는데 있어 사용자에게 착용된 EEG 신호 측정기기에서 전극채널, 신호발생영역 및 주파수 대역 등의 매개변수를 선택하고 필요에 따라 매개변수에 가중치를 부여함으로써, 측정의 정확성을 높이고 EEG 신호의 활용에 신뢰도를 향상 시킬 수 있다.

• 멤브레인
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• 제6권1호
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• pp.53-57
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• 1996

본 연구는 독성이 매우 강하여 체내에 미량이 흡수되어도 큰 영향을 미치며, 난분해성 물질로서 재래식 방법으로는 잘 제거가 되지 않고 있는 염소계 유기화학물들인 트리클로로에틸렌(TCE)과 퍼클로로에틸렌(PCE)의 효과적인 분리 제거를 위하여 고분자 복합막을 이용한 투과증발법을 적용하여 검토하여 보았다. 고분자 복합막은 염소계 유기화합물에 대한 선택층으로써 폴리이소부틸렌(PIB), 기계적 강도를 높이기 위하여 지지층으로써 부직포위에 코팅된 다공성 폴리에테르술폰으로 구성되었다. 용해도 파라미터차($\Delta{ps}$)를 구한 결과, TCE 및 PCE에 대한 용해도 파라미터차가 물과의 용해도 파라미터차에 비해 훨씬 작음을 알 수 있으며, 이를 통해 폴리이소부틸렌은 염소계 유기화합물에 대한 복합막의 선택층 소재로 사용하기에 적합함을 알 수 있다. 투과증발법을 이용하여 TCE 및 PCE의 분리를 실시한 결과, 폴리이소부틸렌 복합막의 경우 TCE 및 PCE의 선택적 분리에 적합함을 알 수 있으며, TCE 보다 PCE의 선택적 제거에 더 적합함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.38-41
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• 2007

데이타 마이닝을 위하여 수집된 대용량의 데이타를 여과 없이 기계학습에 적용하는 것은 많은 시간과 비용이 요구될 뿐만 아니라 저장 공간면에서도 비효율적이다. 선별적 샘플링은 이러한 상황에서 매우 효율적으로 적용할 수 있도록 원본 데이타의 특성을 가능한 반영하여 새로운 훈련 데이타를 생성하는 방법이다. 본 연구에서는 신경망의 하나인 SOM을 적용한 선별적 샘플링을 수행하는데 있어서 여러 가지 선택 문제를 효과적으로 해결하기 위한 실험을 수행한다. 실험 결과로는 두 가지 결과를 얻었다. 1) 충분한 맵 사이즈를 선택해야 학습 데이타의 함축적인 특성을 잘 반영한다, 2) 선택적 샘플링을 위한 유닛선택 방법에서는 의미없는 유닛을 제거함으로서 분류 성능향상을 얻을 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제15권3호
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• pp.259-264
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• 1994

혈액으로부터 헤파린을 선택적으로 제거하기 위하여 cellulose 기질에 양이온 고분자인 poly(allylamine)(PALA)을 새로운 방법으로 고정화하여 헤파린 제거제를 제조한 다음 in vitro 헤파린 용액내에서 흡착실험을 행하여, 미처리 cellulose control과의 흡착능을 비교하였다. 제조된 헤파린 제거제와 미처리 cellulose의 표면적은 각각 1.36 및 $2.56m^2$/g로 개질처리된 경우의 표면적이 약 1/2로 감소하였다. 또한 제조된 헤파린 제거제에 흡착된 헤파린의 양은 개질 방법에 따라 0.16~$0.03{\mu} g$/$cm^2$로 미처리 celluose($0.03{\mu} g$/$cm^2$)보다 월등히 우수한 헤파린 흡착능을 나타내었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.238-241
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• 1998

성문파 신호로부터 음원변수들을 추출하는 방법과 그 전 단계에서 역 필터링 방법에 의해 구한 미분성문파 신호로부터 고주파 잡음을 제거하기 위해 음원구간에 따라 필터의 대역폭을 달리함으로서 음원변수 추출과정에서 저역통과 필터에 의해 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위한 선택적 저역통과 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 음원모델중 하나인 LF-model 펄스를 합성하여 필터링 함으로서 그 성능을 비교, 평가하였다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2006년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.162-165
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• 2006

유해성 유기물질로 오염된 토양의 복원을 위한 토양세척공정에서 계면활성제를 선택적으로 재이용하기 위해 활성탄을 이용한 흡착 칼럼의 성능을 평가하였다. 계면활성제로는 Triton X-100을 소수성 유해 유기물질로는 다환방향족 탄화수소의 하나인 phenanthrene를 사용하여 그 성능을 평가하였다. 계면활성제의 흡착은 phenartthrene에 비해 빠른 흡착 특성을 보였으며 phenanthrene은 계면활성제의 포화흡착상태에서도 지속적으로 흡착이 이루어졌다. 이는 계면활성제의 흡착이 종료된 이후에도 유해성 유기물질의 지속적인 흡착을 기대할 수 있어 계면활성제의 지속적인 재이용과 활성탄 사용시간의 증대를 가져올 수 있음을 의미한다. 이와 같은 활성탄 칼럼에서의 유해성 유기물질의 우수한 선택적 흡착 결과는 기본적으로 소수성 정도의 차이와 size exclusion에 의한 기작뿐만 아니라 활성탄에 흡착된 계면활성제에 의한 다환방향족 탄화수소의 추가적인 흡착이 일어나 전체적인 성능이 향상되는 것에 기인한다.

• 청정기술
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• 제29권4호
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• pp.313-320
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• 2023

대표적인 비암모니아성 선택적 촉매환원반응기인 H₂-SCR의 활용성을 높이기 위하여 Ce를 조촉매로 활용한 PtNi/CeO₂-W-TiO₂의 촉매 분말을 합성하고 다공성 금속 구조(porous metal structure, PMS)에 코팅하여 선택적 촉매 환원에 의한 NOx 제거 특성을 평가하였다. CeO₂를 조촉매로 사용한 H₂-SCR은 CeO₂를 사용하지 않은 경우에 비해 더 높은 NOx 제거 효율을 나타내었으며, CeO₂ 담지율 10 wt%에서는 반응온도 90℃에서 가장 높은 제거효율을 보였다. 한편, 촉매구조체인 PMS의 촉매 코팅량이 증가함에 따라 NOx 제거효율은 90℃ 이하에서는 향상되었으나, 120℃ 이상에서는 감소하는 경향을 보였고 공간속도를 4,000 h^-1에서 20,000 h^-1로 변경한 경우, 120℃이상의 온도에서 NOx 제거 효율이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2019

영상 잡음 제거 알고리즘은 잡음으로 오염된 영상으로부터 잡음이 제거된 깨끗한 영상을 추정하여 복원하는 연구이다. 기존의 모델 기반 방법의 영상 잡음 제거 알고리즘은 영상을 복원하는 과정에서 최적화 문제를 풀어야 한다는 단점과 매개변수를 직접 선택을 해주어야 한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 학습기반 방법의 영상 잡음 제거 연구를 소개한다. 먼저, 신경망의 구축을 위하여 신경망의 구성 요소는 Instance Normalization 과 컨볼루션 신경망을 이용한 모델을 제안하였고, 여러 연구 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 구조를 전체적인 구조로 차용하였다. 신경망의 학습을 위하여 DnCNN 에서 제안한 잡음을 학습하는 잔여 학습 기법을 채택하였고, 기존의 영상 잡음 제거 알고리즘의 단점인 결과 영상이 흐릿해지는 현상을 보완하기 위하여 생성적 적대 신경망 학습 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 신경망을 이용한 잡음 제거 영상의 결과가 기존의 연구 방법들 보다 인지적인 측면에서 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.209-210
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• 1999

오존 precursor인 NOx의 배출기준은 점차 강화되고 있고 NOx의 처리기술로는 선택적 촉매환원법 (Selective Catalytic Reduction; SCR)이 가장 널리 사용되고 있다. 국내 SCR 적용공정의 경우, 100% 수입에 의존하고 있어 support 촉매의 국산화가 절실히 요구되고있다. 이에 본 연구에서는 support로 섬유형 세라믹 필터를 사용하여 CuO, V$_2$O$_{5}$ 촉매를 담지시켜 NOx의 제거실험을 수행하였다.(중략)