• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.610-620
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• 2022

음향 벡터센서는 한 위치에서 음향압력 뿐만 아니라 입자속도 및 가속도와 같은 벡터량을 동시에 수신할 수 있기 때문에 수중음향 통신 시스템의 단일입력다중출력 수신기로써 사용가능하다. 한편, 단일 벡터센서로 수신되는 벡터 신호는 송·수신기 간 방위각과 다중경로 각 요소의 전파각도에 따라 서로 다른 채널 특성을 갖기 때문에 다른 통신성능을 야기한다. 본 논문에서는 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템의 성능 향상을 위한 채널 파라미터 기반 가중 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해 Korea Reverberation Experiment(KOREX-17) 중에 수행된 통신실험 데이터를 사용하였다. 음향 송신기는 수신기로부터 멀어지면서 통신신호를 전송했으며 단일 벡터 수신기는 음향압력 신호와 x, y, 및 z 가속도 신호를 측정했다. 수신된 가속도 신호는 압력등가 입자속도 신호로 변환되어 음향압력 신호와 함께 다중채널 통신 시스템의 입력값으로 사용되었다. 통신 복조를 위해 시변 채널에 강인한 블록기반 시역전 기법이 활용되었으며, 통신 결과로부터 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템에 대한 채널 파라미터 기반 가중 방법의 유효성이 입증되었다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.508-519
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• 2021

본 연구에서는 발파 시 사람과 주변 환경에 영향을 끼치는 발파진동(peak particle velocity, PPV)을 예측하는 모델을 개발하였다. PPV를 예측하기 위해 kNN(k-nearest neighbors), CART(classification and regression tree), SVR(support vector regression), PSO(particle swarm optimization)-SVR 알고리즘을 이용한 4가지 머신러닝 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 경상남도 창원시에 있는 욕망산을 연구지역으로 선정하고 1048개의 발파 데이터를 획득하였다. 발파 데이터는 천공장, 저항선, 공간격, 최대지발장약량, 비장약량, 총공수, 에멀전비율, 이격거리, PPV로 구성되었다. 훈련된 모델들의 성능을 평가하기 위한 지표 값으로 MAE(mean absolute error), MSE(mean squared error), RMSE(root mean squared error)를 사용하였다. 평가결과 PSO-SVR 모델이 MAE, MSE, RMSE가 각각 0.0348, 0.0021, 0.0458으로 가장 우수한 예측 성능을 나타냈다. 마지막으로 개발된 머신러닝 모델을 이용하여 주변 환경에 영향을 끼치는 정도를 예측하는 방법을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제5권2호
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• pp.1-10
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• 2006

본 논문에서는 강인한 음성인식 기술의 하나인 모델 파라미터 변환 기법 중 Carnegie Mellon University(1996)에서 Moreno가 제안한 최신 VTS(Vector Taylor Series) 알고리즘을 이용하여 주어진 잡음 환경에서 실험하였다. 이러한 VTS 알고리즘의 성능평가를 위해서 기존의 잡음 처리 방법 중 CMN(Cepstral Mean Normalization) 기법을 도입하였으며, 데시벨별로 설정한 백색 잡음과 거리잡음을 환경잡음으로 주어졌을 때의 인식률을 비교하였다. 또한 기존 Moreno가 제안한 실험환경의 인식 결과와 본 논문에서의 실험결과를 비교 분석하였다. 인식 알고리즘으로는 실시간 구현이 가능한 이산HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다.

• 지역연구
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• 제33권3호
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• pp.3-19
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• 2017

본 연구의 목적은 지역의 산업다양성이 지역의 경기변동에 어떤 영향을 주는지를 분석하는 데 있다. 지역의 경기변동은 고용시장과 생산활동의 측면에서 측정하였고 2005년 1월부터 2016년 2월을 분석기간으로 설정하였다. 우리나라의 주요 항만도시를 대상으로 선정하였고 지역의 특성을 통제하기 위하여 패널 벡터오차수정모형의 그룹평균 추정량과 통합그룹평균 추정량을 사용하였다. 산업의 구성이 다양한 지역에서는 단기적으로 실업률의 변동의 폭이 작았지만, 제조업 생산지수의 변동성은 장기적인 경우에만 낮게 나타났다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2000년도 추계학술대회논문집B
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• pp.633-638
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• 2000

Ultrasonic applications for the enhancement of turbulence flow by using the PIV measurement were carried out according to the angle of the ultrasonic oscillator, materials of the reflector and each section when ultrasonic is reflected several times. Angles of the ultrasonic oscillator such as $30^{\circ},\;45^{\circ},\;60^{\circ},\;90^{\circ},\;120^{\circ},\;135^{\circ}$ and $150^{\circ}$ were selected, and turbulent intensities were compared at Reynolds No. 2,000 and 4,000. Materials of the reflector such as wood, acryl, iron and glass were selected, and time mean velocity vector and turbulent intensity were compared at Reynolds No. 4,000. The zone which was observed was selected from first section to fourth section when ultrasonic was reflected several times. Every data such as time mean velocity vector and time mean turbulent intensity which was obtained by PIV measurement was examined, compared and discussed at Reynolds No. 2,000 and 4,000 to know the degree of turbulence enhancement in each case.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권2호
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• pp.225-234
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• 1999

We consider the following semi-parametric non-linear mixed effect regression model : y\ulcorner=f($\chi$\ulcorner;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$\ulcorner)+$\sigma$$\varepsilon$\ulcorner,i=1,…,n,y*=f($\chi$;$\beta$)+$\sigma$$\mu$($\chi$) where y'=(y\ulcorner,…,y\ulcorner) is a vector of n observations, y* is an unobserved new random variable of interest, f($\chi$;$\beta$) represents fixed effect of known functional form containing unknown parameter vector $\beta$\ulcorner=($\beta$$_1$,…,$\beta$\ulcorner), $\mu$($\chi$) is a random function of mean zero and the known covariance function r(.,.), $\varepsilon$'=($\varepsilon$$_1$,…,$\varepsilon$\ulcorner) is the set of uncorrelated measurement errors with zero mean and unit variance and $\sigma$ is an unknown dispersion(scale) parameter. On the basis of finite-sample, small-dispersion asymptotic framework, we derive an absolute lower bound for the asymptotic mean squared errors of prediction(AMSEP) of the regular-consistent non-linear predictors of the new random variable of interest y*. Then we construct an optimal predictor of y* which attains the lower bound irrespective of types of distributions of random effect $\mu$(.) and measurement errors $\varepsilon$.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.585-588
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• 2019

Predictions of Energy Consumption for Industries gain an important place in energy management and control system, as there are dynamic and seasonal changes in the demand and supply of energy. This paper presents and discusses the predictive models for energy consumption of the steel industry. Data used includes lagging and leading current reactive power, lagging and leading current power factor, carbon dioxide (tCO2) emission and load type. In the test set, four statistical models are trained and evaluated: (a) Linear regression (LR), (b) Support Vector Machine with radial kernel (SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) random forest (RF). Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) are used to measure the prediction efficiency of regression designs. When using all the predictors, the best model RF can provide RMSE value 7.33 in the test set.

• 방송공학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.728-737
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• 2015

스티칭 기법은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들간의 정합 과정을 통해 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 128 차원의 정보를 가지고 있고, 특징점의 개수가 증가 할수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 고속 파노라마 생성을 위한 특징점 추출 및 정합 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구하고 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제7권3호
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• pp.131-138
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• 2015

In this paper, we propose L1-norm regularization for state vector adaptation of subspace Gaussian mixture model (SGMM). When you design a speaker adaptation system with GMM-HMM acoustic model, MAP is the most typical technique to be considered. However, in MAP adaptation procedure, large number of parameters should be updated simultaneously. We can adopt sparse adaptation such as L1-norm regularization or sparse MAP to cope with that, but the performance of sparse adaptation is not good as MAP adaptation. However, SGMM does not suffer a lot from sparse adaptation as GMM-HMM because each Gaussian mean vector in SGMM is defined as a weighted sum of basis vectors, which is much robust to the fluctuation of parameters. Since there are only a few adaptation techniques appropriate for SGMM, our proposed method could be powerful especially when the number of adaptation data is limited. Experimental results show that error reduction rate of the proposed method is better than the result of MAP adaptation of SGMM, even with small adaptation data.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제25권6호
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• pp.1195-1202
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• 2001

The flow characteristics in a bifurcated duct are investigated experimentally. Physical properties such as mean velocity vectors, mean x-y stress distributions, mean vorticity and total pressure distributions are Obtained for three different Reynolds numbers(578, 620, 688) Using PIV measurements and CFD analysis. Also, three different rates of discharge Q=26.11 l/min, Q=28.11 $\ell$/min, Q=31.17 $\ell$/min) were selected foy experimental conditions. The results of this study would be useful to the engineer in designing the flow systems for heating, ventilation, air conditioning and wastewater purification plants.