• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.600-605
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• 2020

본 논문에서는 청각 장애인을 위한 소리 감지 홈 모니터링을 위해 다채널 다중 스케일 신경망을 사용한 사운드 이벤트 검출 방식을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 홈 내의 여러 무선 마이크 센서들로부터 높은 신호 품질을 갖는 두 개의 채널을 선택하고, 그 신호들로부터 도착신호 지연시간, 피치 범위, 그리고 다중 스케일 합성 곱 신경망을 로그멜 스펙트로그램에 적용하여 추출한 특징들을 양방향 게이트 순환 신경망 기반의 분류기에 적용함으로써 사운드 이벤트 검출의 성능을 더욱 향상시킨다. 검출된 사운드 이벤트 결과는 선택된 채널의 센서 위치와 함께 텍스트로 변환되어 청각 장애인에게 제공된다. 실험결과는 제안한 시스템의 사운드 이벤트 검출 방식이 기존 방식보다 우수하며 청각 장애인에게 효과적으로 사운드 정보를 전달할 수 있음을 보인다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권10호
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• pp.69-77
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• 2012

최근 국내 터널들이 노후화됨에 따라 배수공 막힘현상이 가장 큰 문제점 중 하나로 보수대책 공법이 필요한 실정이다. 현재는 유지 관리용 Robot이나 Water Jet Cleaning공법 등으로 배수공 내 생성된 스케일을 제거하고 있지만 비용이 비싸고 주기적인 관리를 필요로 하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 터널 배수공 내의 스케일을 SEM-EDS와 XRD로 분석하였고, 침전물은 탄산칼슘($CaCO_3$)성분의 스케일로 calcite로 확인되었다. 침전물 생성 억제 및 제거를 위해 퀀텀스틱 신기술을 사용하여 개방형 배수시험, 순환식 폐쇄수조시험을 실시하였다. 무게측정분석, 육안분석, 경도변화분석을 통하여 요소기술로 인한 스케일 생성량이 확연히 줄었음을 확인하였다. 결과적으로 퀀텀스틱이 배수공 내 침전물 생성을 방지하는데 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.147-153
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• 2017

텍스쳐를 효과적으로 표현하는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 과정이다. 효과적인 텍스쳐 표현을 통해 텍스쳐 분류나 텍스쳐 분할 등의 처리 성능을 향상시킬 수 있다. 가버 필터는 텍스쳐 표현을 위해 오랫동안 사용된 다해상도 스케일 기반의 방법이다. 가버 필터는 텍스쳐 분류나 분할에 높은 성능을 제공한다. 그러나 처리 과정의 연산량으로 인해 처리 시간이 매우 많이 소요되어 실제 응용에서는 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 가버 필터와 유사하게 다해상도 스케일 기반으로 텍스쳐를 표현할 수 있는 새로운 특징 표현 방법을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 공간에서 방향과 스케일을 기반으로 다해상도 스케일 기반으로 텍스쳐를 표현한다. 2가지 실험 영상 집합에 대해 분류 실험을 수행하여 제안한 특징의 유용성을 확인하였다. 가버 필터와 유사한 분류 성능을 제공하면서 처리 속도는 가버 필터의 5%이하로 줄일 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1075-1076
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• 2012

• 한국기계가공학회지
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• 제17권6호
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• pp.1-6
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• 2018

Recently nano meter size pattern (sub-micro scale) can be machined mechanically using a diamond tool. Many studies have found a 'size effect' which referred to a specific cutting energy increase with the decrease in the uncut chip thickness at micro scale machining. A new analysis method was suggested in order to observe 'size effect' in nano scale machining and to verify the cause of the 'size effect' in this study. The diamond tool was indented to a vertical depth of 1,000nm depth in order to simplify the stress state and the normal force was measured continuously. The tip rounding was measured quantitatively by AFM. Based on the measurements and theoretical analysis, it was verified that the main cause of the 'size effect' in nano scale machining is geometrically necessary dislocations, one of the intrinsic material characteristics. st before tool failure.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1326-1329
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• 2015

최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 공업화학전망
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• 제22권4호
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• pp.13-19
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• 2019

최근 가공할만한 성능의 슈퍼컴퓨터에 머신 러닝 기법을 연동한 인공 지능형 소재 정보학이 과학 기술 및 산업계에 새로운 연구개발 패러다임으로 급속히 확산되고 있다. 본 기고문에서는 이 기법의 성공에 핵심적 요소인 정확한 데이터베이스 구축을 위해 제일원리 전산을 적용하는 것과 이를 기반으로 소재를 구성하는 원소 간 인공 신경망 포텐셜을 만드는 방법을 소개하고자 한다. 이 연구 방법론은 나노 스케일 신소재 개발에 적용할 경우, 양자역학 수준의 정밀도로 순수 제일원리 전산 대비 100배 이상의 빠른 결과를 도출할 가능성이 있음을 예시한다. 이는 향후 다양한 산업계에 막대한 파급효과를 가져올 것으로 예상된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-33
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• 2016

포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권6호
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• pp.1-7
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• 2004

본 논문에서는 2차원 양자 역학적 모델링 및 시뮬레이션(quantum mechanical modeling and simulation)으로써, 자기정렬 이중게이츠 구조(self-aligned double-gate structure)인 FinFET에 관하여 결합된 푸아송-슈뢰딩거 방정식(coupled Poisson and Schrodinger equations)를 셀프-컨시스턴트(self-consistent)한 방법으로 해석하는 수치적 모델을 제안한다. 시뮬레이션은 게이트 길이(Lg)를 10에서 80nm까지, 실리콘 핀 두께($T_{fin}$)를 10에서 40nm까지 변화시켜가며 시행되었다. 시뮬레이션의 검증을 위한 전류-전압 특성을 실험 결과값과 비교하였으며, 문턱 전압 이하 기울기(subthreshold swing), 문턱 전압 롤-오프(thresholdvoltage roll-off), 그리고 드레인 유기 장벽 감소(drain induced barrier lowering, DIBL)과 같은 파라미터를 추출함으로써 단채널 효과를 줄이기 위한 소자 최적화를 시행하였다. 또한, 고전적 방법과 양자 역학적 방법의 시뮬레이션 결과를 비교함으로써,양자 역학적 해석의 필요성을 확인하였다. 본 연구를 통해서, FinFET과 같은 구조가 단채널 효과를 줄이는데 이상적이며, 나노-스케일 소자 구조를 해석함에 있어 양자 역학적 시뮬레이션이 필수적임을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.285-290
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• 2016

본 연구는 뇌졸중 환자의 상지 재활에 사용되는 컴퓨터-인간 연동을 이용한 가상현실 기반 훈련 프로그램 중재의 효과를 알아보고자 하였다. 2015년 2월까지 Medline 데이터베이스에서 뇌졸중 환자의 상지 재활을 위한 가상 현실 중재를 다루는 무작위 대조군 임상 연구들을 검색하였다. PEDro 스케일이 연구의 질을 사정하기 위해 사용되었다. 선정된 8개의 연구가 분석되어졌다. PEDro 스케일은 5 부터 8/10까지 다양했다. 모든 연구들은 가상현실 기반 훈련 그룹에서 상지 기능 회복에 유의한 결과를 보였다. 본 연구는 뇌졸중 환자의 상지 회복을 위해 사용되는 가상 현실 기반 훈련 프로그램의 적용이 다양하고 예측할 수 없는 실행으로 구성된 과제 지향적이고 점진적인 학습을 제공함을 통해 특히 배움에 효과가 있음을 보여주었다. 본 연구에서는 가상현실 훈련 프로그램을 뇌졸중 환자의 상지 기능 재활에 탁월한 학습 효과를 기대할 수 있으며 과제-지향과 등급화된 학습을 제공하는데 효과적이다.