• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.472-484
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• 2019

본 논문에서는 심층신경망을 이용한 시간 영역 음향 이벤트 검출 알고리즘을 제시한다. 본 시스템에서는 주파수 영역으로 변환되지 않은 시간 영역의 음향 데이터를 심층신경망의 입력으로 사용한다. 전반적인 구조는 CRNN 구조를 사용하였으며, GLU, ResNet, Squeeze-and-excitation 블럭을 적용하였다. 그리고 여러 계층에서 추출된 특징을 함께 고려하는 구조를 제안하였다. 또한 본 연구에서는 강한 라벨이 있는 훈련 데이터를 확보하는 것이 현실적으로 어렵다는 전제 아래에서 약한 라벨이 있는 훈련 데이터 약간 그리고 다수의 라벨이 없는 훈련 데이터를 활용하여 훈련을 수행하였다. 적은 수의 훈련 데이터를 효과적으로 사용하기 위해 타임 스트레칭, 피치 변화, 동적 영역 압축, 블럭 혼합 등의 데이터 증강 방법을 적용하였다. 라벨이 없는 데이터에는 의사 라벨을 붙여 부족한 훈련 데이터를 보완하였다. 본 논문에서 제안한 신경망과 데이터 증강 방법을 사용하는 경우, 종래의 방식으로 CRNN 구조의 신경망을 훈련하여 사용하는 경우보다, 음향 이벤트 검출 성능이 약 6 % (f-score 기준)가 개선되었다.

• 공업화학
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• 제22권6호
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• pp.679-684
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• 2011

고상(solid state) 반응과 용융(melt state) 반응을 이용하여 장쇄분지(long chain branch, LCB)를 가지는 분지화된 폴리프로필렌(branched polypropylene, LCB-PP)을 제조하였다. 분지제(branching agent)로는 divinylbenzene (DVB), 1,4-benzenediol (RES), furfuryl sulphide (FS)가, LCB-PP/실리케이트 복합체를 제조하기 위해서는 층상 실리케이트가 사용되었다. LCB-PP의 화학구조, 열적특성, 유변학적 특성을 적외선 분광기(FT-IR), 시차주사열용량분석기(DSC, TGA), 그리고 동적유변측정기(ARES)를 이용하여 분석하였다. LCB-PP의 화학구조는 $3100cm^{-1}$에서 나타나는 분지제의 =C-H 신축진동을 이용하여 확인하였다. DSC와 TGA의 결과로부터 고상반응보다 용융반응이 LCB-PP 제조에 보다 효과적이었고, 유변학적 특성을 통하여 추가 확인되었다. 분지제 중에서는 FS가 가장 효과적이었다. LCB-PP의 경우 낮은 전단속도 영역에서 점도와 shear thinning tendency가 증가하였고, G'-G" plot으로부터 탄성특성의 증가와 LCB의 도입에 의한 용융상태의 불균일성(heterogeneousness)을 확인할 수 있었다. LCB-PP/실리케이트 복합체의 실리케이트 함량에 따른 유변학적 특성을 관찰하였다. 실리케이트의 함량이 5 wt%인 경우 면찰 담화(shear thinning)와 G'-G" plot에서의 기울기 변화가 가장 크게 나타났다.