• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.69-77
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• 2021

본 논문은 사용자가 입력한 PDF 악보를 사용자가 원하는 조(chord)의 MIDI 파일로 제공하는 앱의 개발을 다룬다. 이 앱은 사용자가 PDF 악보 파일과 바꾸고자 하는 조를 입력하면 조 변환을 위해 PDF 파일을 PNG 파일로 변환한다. 이를 영상 처리 알고리즘을 통해 악보의 음계를 인식하여 구분하고, 딥러닝을 통해 악보 음표의 박자를 인식하여 구분한다. 이를 통해 사용자가 원하는 조와 기존 악보의 MIDI 파일을 제공한다. 개발한 영상 처리 알고리즘과 딥러닝은 2, 4, 8, 16분 음표, 2, 4, 8, 16분 쉼표, 잇단 음표, 화음 음표가 인식 가능하다. 실험결과 악보의 음표 인식률 100%, 딥러닝 모델을 통한 박자 인식률은 90% 이상인 것을 확인하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.9-16
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• 2023

The natural language on social network platforms has a certain front-to-back dependency in structure, and the direct conversion of Chinese text into a vector makes the dimensionality very high, thereby resulting in the low accuracy of existing text classification methods. To this end, this study establishes a deep learning model that combines a big data ultra-deep convolutional neural network (UDCNN) and long short-term memory network (LSTM). The deep structure of UDCNN is used to extract the features of text vector classification. The LSTM stores historical information to extract the context dependency of long texts, and word embedding is introduced to convert the text into low-dimensional vectors. Experiments are conducted on the social network platforms Sogou corpus and the University HowNet Chinese corpus. The research results show that compared with CNN + rand, LSTM, and other models, the neural network deep learning hybrid model can effectively improve the accuracy of text classification.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.165-170
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• 2020

스파이킹 신경망은 기존 신경망과 다른 메커니즘으로 동작한다. 기존 신경망은 신경망을 구성하는 뉴런으로 들어오는 입력 값에 대해 생물학적 메커니즘을 고려하지 않은 활성화 함수를 거쳐 다음 뉴런으로 출력 값을 전달한다. 뿐만 아니라 VGGNet, ResNet, SSD, YOLO와 같은 심층 구조를 사용한 좋은 성과들이 있었다. 반면 스파이킹 신경망은 기존 활성화함수 보다 실제 뉴런의 생물학적 메커니즘과 유사하게 동작하는 방식이지만 스파이킹 뉴런을 사용한 심층구조에 대한 연구는 기존 뉴런을 사용한 심층 신경망과 비교해 활발히 진행되지 않았다. 본 논문은 기존 뉴런으로 만들어진 심층 신경망 모델을 변환 툴에 로드하여 기존 뉴런을 스파이킹 뉴런으로 대체하여 스파이킹 심층 신경망으로 변환하는 방법에 대해 제안한다.

• 한국환경교육학회지:환경교육
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• 제14권1호
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• pp.92-106
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• 2001

The main goal of this paper is to suggest a new path to new ecological paradigm in social environmental education. The old paradigm of environmental education consists of two elements. The first element is emphasis on the seriousness and urgency of environmental problems while the second one is the presentation of concrete action programs as solutions of environmental problems. The missing point of this paradigm is the internal process of meaning construction of actors. Any kind of social action must be based on the meaning which the actors gives to their own action. Becoming an environmentally conscious actor, therefore, actor himself needs to interpret the world from the new perspective. In this paper, we call the change of worldview in the deepest sense 'conversion'. Ecological conversion means shift from anthropocentrism to ecocentrism. In the following sections, main characteristics of ecological world view are specified and some examples of ecological confessions which reveal ecological world view are presented. In this last section, 7 ways of lifestyle change which can facilitate ecological conversion are suggested: 1) trying to be alone for a while everyday; 2) making peaceful state of mind; 3) sharpening the 'green sensitivity'; 4) creating slow way of life; 5) choosing voluntary simplicity; 6)raising spirituality; 7) practicing sharing and caring. Social environmental education in the new ecological paradigm could be considered as a starting point towards a civilizational shift from the dominant materialist civilization to the post-material ecological civilization.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.492-496
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• 2001

Due to their better photosensitivity in X-ray, the amorphous selenium based photoreceptor is widely used on the X-ray conversion materials. It was possible to control the charge carrier transport of amorphous selenium by suitably alloying a-Se with other elements(e,g. As, Cl). In this paper, We investigated dopants(As, Cl) composition rate to improve dark resistivity and transport properties of charge carrier in amorphous selenium using by direct X-ray conversion material. Alloying a-Se with As inhibits the recrystallization of a-Se but introduces undesirable deep hole traps. then doping with Cl(in the ppm range) compensates for the deep hole traps. We investigated their composition rate in various doping conditions and then obtained optimum dopant composition rate. The result was Se-As 0.3%-Cl 30 ppm and X-ray Sensitivity was 0.57 pc/pixel$.$mR at 137 $\mu\textrm{m}$ x 137 $\mu\textrm{m}$ Pixel area.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1103-1108
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• 2023

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 감쇠하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환(DWT: Discrete Wavelet Transform) 후 기존의 적응필터를 대신 FNN(: Full-connected Neural Network) 심층학습 알고리즘을 이용하여 잡음감쇠 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 웨이블릿 변환한 다음 1024-1024-512-neuron FNN 딥러닝 모델을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 잡음을 제거한다. 이는 시간영역 음성신호를 잡음특성이 잘 표현되도록 시간-주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대해 순수 음성신호의 변환 파라미터를 이용한 지도학습을 통하여 잡음환경에서 효과적으로 음성을 예측한다. 본 연구에서 제안한 잡음감쇠시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 적응필터를 사용하는 경우보다 30%, STFT(: Short-Time Fourier Transform) 변환을 사용하는 경우보다는 20%의 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 개선효과를 얻을 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제23권2호
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• pp.81-99
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• 2019

Recently, deep learning methods have shown great potential in various tasks that involve handling large amounts of digital data. In the field of MR imaging research, deep learning methods are also rapidly being applied in a wide range of areas to complement or replace traditional model-based methods. Deep learning methods have shown remarkable improvements in several MR image processing areas such as image reconstruction, image quality improvement, parameter mapping, image contrast conversion, and image segmentation. With the current rapid development of deep learning technologies, the importance of the role of deep learning in MR imaging research appears to be growing. In this article, we introduce the basic concepts of deep learning and review recent studies on various MR image processing applications.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2444-2463
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• 2020

Significant detection of video can more rationally allocate computing resources and reduce the amount of computation to improve accuracy. Deep learning can extract the edge features of the image, providing technical support for video saliency. This paper proposes a new detection method. We combine the Convolutional Neural Network (CNN) and the Deep Bidirectional LSTM Network (DB-LSTM) to learn the spatio-temporal features by exploring the object motion information and object motion information to generate video. A continuous frame of significant images. We also analyzed the sample database and found that human attention and significant conversion are time-dependent, so we also considered the significance detection of video cross-frame. Finally, experiments show that our method is superior to other advanced methods.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제15권1호
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• pp.9-18
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• 2012

우리나라의 연간 전력 소비량은 세계적으로 상위권에 속해 있으며, 전력을 생산하는 방법으로는 화력발전의 비중이 높아 $CO_2$의 배출량도 세계 10위이다. 이에 정부는 온실가스 감축을 위해 신재생에너지 기술 확보 및 실용화에 주안을 두고 있으며, 에너지 공급의 탈 화석화를 실현하기 위한 국가에너지기본계획을 수립하고 추진 중이다. 신재생 에너지의 하나인 해양심층수 열에너지의 자원화 기술은 저탄소 녹색성장을 위한 해양자원의 다각적 이용을 위한 핵심기술로서 자원 확보와 환경개선을 위해 국내 외에서 새롭게 주목을 받고 있다. 해양심층수 에너지의 해양온도차 발전과 냉난방 이용을 대상으로 다음과 같이 연구개발의 경제성 타당성을 분석하였다. 첫째, 1MW급 온도차발전 플랜트에서 해양심층수 및 발전소 온배수를 이용하여 전기를 생산할 경우 경제성은 미흡하나 연구개발을 통해 상용화 규모로 개발하면 전기의 생산 뿐 아니라 식수 및 탄소배출권 등을 고려할 때 경제성이 커질 수 있을 것으로 판단된다. 둘째, 1,000RT급을 대상으로 해양심층수의 냉난방 이용은 경제성은 양호한편이며 특히 탄소배출권을 고려한다면 충분한 경제성을 확보 가능하다. 이를 해양온도차 발전, 담수화, 농수산 이용 등과 연계하여 이용하면 경제적 파급효과가 커질 것으로 판단되어, 조기 실용화 및 보급 확산을 위한 연구개발이 필요하다.

• 환경위생공학
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• 제15권4호
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• pp.44-51
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• 2000

The reactivity of a range of volatile organic compounds with differing functional groups observed over 0.5% $Pt/{\gamma}-Al_2O_3$ catalyst. In general, the reactivity pattern observed was alcohols > aromatics > ketones > cycloalkane > alkanes. The deep conversion was increased as reaction temperature was increased. A correlation was found between the reactivity of the individual and the strength of the weakest C-Hbond in structure. The conversion of volatile organic compounds increases in order methanol > benzene > cyclohexane > MEK > n-hexane. That is the effect of differences in total dissociation energy. An apparent zeroth-order kinetics with respect to inlet concentration have been observed. A simple multicomponent model based on two-stage redox model made reasonably good predictions of conversion over the range of parameters studied. thus, the catalytic process was suggested as the new VOCs control technology.