• Explosives and Blasting
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• v.38 no.3
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• pp.15-29
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• 2020

In this paper the Hoek-Brown (HB) failure criterion is integrated into the Holmquist-Johnson-Cook (HJC) concrete material model to reflect the inherent characteristics of field rock masses in LS-DYNA blast modeling. This is intended to emphasize the distinctive characteristics of field rock masses that usually have many geological discontinuities. The replacement is made only for the static strength part of the HJC material model by using a statistical curve fitting technique, and its procedure is described in detail. An example is also given to illustrate the use of the obtained HJC material model. Computation is performed for a plane strain model of a single-hole blasting on a field limestone by using the combination of the fluid-structure interaction (FSI) technique and the multi-material arbitrary Lagrangian Eulerian (MMALE) method in LS-DYNA.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.7
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• pp.209-214
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• 2013

Improve the recognition performance of speech recognition systems as a method for recognizing human listening skills were incorporated into the system. In noisy environments by separating the speech signal and noise, select the desired speech signal. but In terms of practical performance of speech recognition systems are factors. According to recognized environmental changes due to noise speech detection is not accurate and learning model does not match. In this paper, to improve the speech recognition feature extraction using gamma tone and learning model using acoustic model was proposed. The proposed method the feature extraction using auditory scene analysis for human auditory perception was reflected In the process of learning models for recognition. For performance evaluation in noisy environments, -10dB, -5dB noise in the signal was performed to remove 3.12dB, 2.04dB SNR improvement in performance was confirmed.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.183-186
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• 2002

최근 음성인식의 인식 단위로서 문맥의존 음향 모델이 널리 사용되고 있다. 이는 음소의 음향학적 특징, 즉 선행 및 후행음소에 의한 중심 음소의 변이음 모델이 문맥독립 모델보다 좀 더 정확하게 모델링 될 수 있기 때문이다. 하지만 강건한 문맥의존 음향 모델을 작성하기 위해서는 모델 파라미터의 병합(tying)과 미지의 문맥(unseen context)의 처리를 위한 좀더 정교한 해결 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이점을 고려하여 음향학적 특징과 언어학적 특징을 결합하여 상태 분할을 수행할 수 있도록 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥 방향 상태 분할에 음소결정트리를 접목한 HM-Net(Hidden Markov Network) 구조 결정법을 도입하였다. 또한 HM-Net은 연속적인 상태 분할에 의해 한국어에서 많이 발생하는 변이음들을 효과적으로 모델링 할 수 있다는 점을 고려하여 본 연구실에서 기존에 사용하던 48 유사음소 단위에서 문맥의존 음향 모델 작성에 불필요한 변이음을 제거하여 39 유사음소 단위를 재 정의하였다. 도입한 방법과 새로 정의한 유사음소 단위의 유효성을 확인하기 위해 고립 단어, 4연속 숫자음, 연속 음성인식에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 모든 실험에서 재 정의한 39 유사음소 단위가 문맥종속형 HM-Net 음향모델을 이용한 한국어 음성인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 연속 음성인식 실험의 경우, 기존의 48 유사음소 단위보다 평균 $15.08\%$의 인식률 향상이 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.208-220
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• 2015

This study analyze Online class's current condition in Smart era. And suggest better operation model based on Internet Architecture. This study focuses the condition of e-learning operation model in University online class. Especially, 'Time Check Idea' that using for attendance on e-learning class has some side effects. So this study would applied 'Qualitative Check Idea Concept' on e-learning class. Question Based System, QBS is example model. QBS is leading a Learner's participation in e-class by Making Quiz. These quizs are shared with other students and refer to studing contents. Practically operating Qualitative Concept model QBS on university e-class, we can seek for the effectiveness of Qualitative e-learning model QBS.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.426-429
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• 2004

지식 정보화 사회의 도래와 함께 사람에게 친숙한 시스템의 개발에 관한 관심이 고조되고 있다. 아울러 인간 게놈 프로젝트를 통한 사람의 유전학적 특징을 분석하는 분야의 연구가 활성화되고 있다. 본 논문에서는 사람의 유전자 거동 특성이 가진 여러 가지의 다양한 특성이 새로운 지능 알고리즘의 구현을 위한 기본 원리로 사용될 수 있음을 제시한다. 이를 위하여 유전자 동조에 널리 사용되고 있는 불리언 네트워크 모델을 포함하여 생물학과 제어공학의 접목에 관하여 설명한다. 또한 불리언 네트워크를 기반으로 발표된 SORE (Self Organization and Regulating Engine) 시스템의 다양한 특징들이 자동제어 분야에 적용될 수 있음을 보인다. 본 논문의 범위는 구체적인 적용 예를 제시하는 정도는 아니며, 단지 그 가능성에 관해서만 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.280-282
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• 2020

최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1166-1174
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• 2019

This paper propose and experiment advanced PersonNet, a human identification model, with advanced performance. We apply the inception layer to extract feature points, and increase the existing 32 feature points to 154. Also, we modify the CND method used by PersonNet to mitigate asymmetry, and apply weights to the feature map of pedestrian images in three parts, thereby making the features more distinct. Three databases were used for performance evaluation : CUHK01, CUHK03 and Market-1501. The experiment results showed 27-31% improvement in performance.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.9 no.4
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• pp.663-700
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• 2000

한강은 서울 지역을 관통하고 있다는 점에서 수도권의 수자원 이용과 폐수 수용체로서의 한강의 역할이 실로 막대하다. 이런 맥락에서 한강에서의 수질오염문제는 주요한 사회경제적 문제 중의 하나로 부각되고 있다. 한강 수질 악화를 방지하기 위한 관리 방안이 이미 시행중에 있으나 여전히 한강 수질 오염은 문제로 남아 있는 실정이다. 이를 감안하여 보다 나은 관리책에 대한 요구에 부응하기 위하여 본 논문은 기존의 수질기준을 최소비용으로 달성하는 비용 효과적인 방식을 시스템 최적화 분석 기법에 접목하는 모델을 구축하고 있다. 이 모델은 우리 나라에 두드러진 수문학적 특징, 즉 자정능력상의 계절적 차이가 지역적 특성과 오염 처리 기술상의 다양함, 그리고 기존의 법적 제도적 특정들과 어떻게 연결되어 얼마나 처리 비용상의 절약을 유도해 낼 수 있는지에 관한 정책정보를 제공해 줄 수 있게 고안되었다. 연구의 결과치에 의하면, 표적 지천상의 지역적 안배와 처리 공정상의 기술-비용적 차이를 고려하고 비갈수기에 처리시설을 신축적으로 운영할 경우 한강 수계에서 BOD 부하량 삭감비용은 상당한 정도( 예로, 1992년 물가수준에서 매일 3,000만 원 이상) 절감 가능한 것으로 나타나고 있다.