• 말소리와 음성과학
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• 제3권4호
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• pp.63-70
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• 2011

Recent studies on English $L^*$ (low pitch accent) have revealed the difference of changes in acoustic manifestation between utterances produced by Koreans and those produced by native speakers of English. However, not much effort has been made to compare $L^*$ focused constituents and non-focused constituents. At the same time, most previous works on focus realization are lacking in terms of normalization of acoustic measurement. Therefore, this research is dedicated to comparing the $L^*$ focused items and non-focused items realized by Koreans and Americans and to examining the realization of English $L^*$ produced by the two language groups with improved normalization of the acoustic features (F0, intensity and duration). Within-group analysis comparing focused words and non-focused words showed both Americans and Koreans prolonged the $L^*$ focused syllables but the effect size of syllable lengthening made by Koreans was far less than that made by Americans. Furthermore, significant F0 lowering was found in Americans but not in Koreans. However, the effect of intensity change caused by $L^*$ focus was not significant within each group. The effect of focused words was tested between the two groups revealing that Koreans implemented English $L^*$ focus with higher F0, lower intensity and shorter duration than Americans. In the instances in which a significant Group x Focus Location (initial, middle and final of a sentence) interaction was found, further analysis testing the effect of Group on each Focus Location was conducted. The testing showed that the Koreans produced shorter syllables at initial and middle of a sentence and higher F0 at initial of a sentence than Americans. Implications for the intonation training were also discussed.

• 에너지공학
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• 제14권2호
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• pp.140-146
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• 2005

이 연구에서는 전과정평가 방법을 토대로 국내 가동중인 대표적 발전기술들의 글로벌 환경성을 평가하였다. 전과정평가 방법론은 환경영향을 평가하는데 있어 유용성이 뛰어난 도구이다. 대표적 발전원들은 국내 전력공급의 $90\%$ 정도를 차지하고 있는 원자력, 유연탄, LNC 발전소로 하였고, 여기에 더하여 재생 에너지원 중 대표 격인 풍력발전 기술로 하였다. 환경영향 평가는 지구 지역, 부지의 환경에 영향을 미치는 8개의 영향범주를 설정한 후, 발전원별 환경영향을 평가하기 위해 특성화 영향 지표를 계산하였고, 영향범주간 상대적 중요성을 비교하기 위해 정규화 영향 지표도 평가되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권12호
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• pp.671-676
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• 2016

최근 금융과 기술이 결합된 핀테크 기술이 각광받고 있고 모바일 기기에서 바이오 정보를 이용한 간편 결제를 이용하는 사람들이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기존의 지문, 홍채, 정맥 인식과 같은 생체인식 시스템과 달리 별도의 센서 추가 없이 스마트폰의 후면 카메라로 촬영된 엄지손가락 후면 영상을 이용한 새로운 비접촉식 바이오인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 엄지손가락의 길이, 너비, 주름 정보를 특징으로 사용한다. 이를 위해 가이드라인에 맞춘 엄지손가락 영상을 촬영하고, 조명 정규화, 피부색 영역 검출, 크기 정규화 및 정렬 과정을 거친 후 상관계수 계산을 통해 유사도를 측정한다. 인식 정확도 측정을 위해 동일인 매칭 및 타인 매칭을 진행하였으며, 오거부율이 1.55%일 때, 1.68%의 오수락율의 결과를 얻었다. 타인 매칭 결과에 대한 분포가 정규분포에 가깝게 나타나 보안성 측면에서 더욱 중요한 오수락율이 적다는 장점을 가진다. 오거부율이 15% 수준일 때 오수락율을 0%까지 낮출 수 있어 보안성을 우선시 하는 금융시장에서 본인 확인 목적의 바이오인식 방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권4호
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• pp.1-7
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• 2004

본 논문은 3차원 얼굴 영상을 이용한 얼굴 인식에 있어서, 정규화 과정에 사용될 얼굴의 특징 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 3차원 얼굴 영상은 조명의 변화에 상관없이 얼굴의 특징 분석이 가능하고, 이를 이용한 얼굴 인식이 가능하다. 그러나 입력된 형상의 자세에 따라 회전, 기울어진 정도, 그리고 좌우로 움직인 정도가 다르다. 이런 특성을 고려하지 않고 추출된 특징들은 잘못된 인식 결과를 초래할 수 있다. 이런 이유로 입력에서의 오류들을 바로잡는 정규화 과정이 필요하다. 정규화 과정에서는 얼굴의 기하학적인 특징인 눈, 코, 입 등을 이용하는 것이 일반적이다. 이들 중, 코는 3차원 얼굴 영상에서 두드러진 특징이 될 수 있다. 본 연구에서는 코의 실제 형상과 유사한 긴 추출 마스크를 사용하여 입력된 영상으로부터 코를 추출하는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.525-538
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• 2020

A practical animal face classification system that classifies animals in image and video data is considered as a pivotal topic in machine learning. In this research, we are proposing a novel method of fully connected dual Deep Convolutional Neural Network (DCNN), which extracts and analyzes image features on a large scale. With the inclusion of the state of the art Batch Normalization layer and Exponential Linear Unit (ELU) layer, our proposed DCNN has gained the capability of analyzing a large amount of dataset as well as extracting more features than before. For this research, we have built our dataset containing ten thousand animal faces of ten animal classes and a dual DCNN. The significance of our network is that it has four sets of convolutional functions that work laterally with each other. We used a relatively small amount of batch size and a large number of iteration to mitigate overfitting during the training session. We have also used image augmentation to vary the shapes of the training images for the better learning process. The results demonstrate that, with an accuracy rate of 92.0%, the proposed DCNN outruns its counterparts while causing less computing costs.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.247-258
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• 2003

얼굴인식 기술 분야에 있어서 Principal component analysis (PCA)기반 알고리즘은 많은 관련 알고리즘의 기초가 되고 있다. PCA는 매우 통계적인 접근이며 얼굴인식 분야에 응용하기 위해서는 많은 설계 결정요인 (design derision)을 필요로 한다. 본 논문에서는 일반적인 modular PCA알고리즘을 소개하면서 design decision을 얻는다. 얼굴인식 알고리즘 평가에 대한 표준 접근 방법인 September 1996 FERET evaluation protocol을 활용하여 각 모듈에 대한 서로 다른 구현방법을 실험하고 평가한다. 실험조건으로는 (1) 조도의 정규화 과정 을 변화 (2) JPEG과 wavelet compression 알고리즘 사용에 대한 성능효과를 분석 (3) 표현방법에서 eigenvectors의 수를 조절 (4) 분류과정에서 유사도 측정방법을 변경하는 등이다. 본 논문에서는 standard September 1996 FERET의 대용량 gallery image set에 대해 적용해 본 결과에 대해 정리하며, 100개의 무작위로 발생된 image set에 대해서도 알고리즘의 성능 변화를 평가한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권12호
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• pp.2109-2115
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• 2001

Miniaturized specimen technology is useful to characterize the mechanical behavior when it is difficult to sample the material enough for the test. In this study, two kinds of miniaturized Charpy impact specimens(i.e., miniaturized specimen with side groove and without side groove) of aged 1Cr- lMo-0.25V steel were prepared and tested. The relationship between the extent of degradation in terms of ductile brittle transition temperature(DBTT) and the fracture stress of 1Cr-1Mo-0.25V steel was established. The fracture stress obtained from miniaturized specimen without side groove turned out to be linearly related with the DBTT of standard specimen. Therefore the fracture toughness of aged turbine rotor steel might be evaluated by the fracture stress. In addition, the correlation between DBTT of standard specimen and that of miniaturized specimen was investigated. As the results of normalizing DBTT by maximum elastic tensile stress, the normalized DBTT of miniaturized specimen without side groove allows one to estimate that of standard specimen.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.226-228
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• 2021

구글사에서 출시된 ML Kit API의 Pose detection를 사용한 영상기반 낙상 알고리즘을 제안한다. Pose detection 알고리듬을 사용하여 추출된 신체의 33개의 3차원 특징점을 활용하여 낙상을 인식한다. 추출된 특징점을 분석하여 낙상을 인식하는 알고리듬은 k-NN을 사용한다. 영상의 크기와 영상내의 인체의 크기에 영향을 받지 않도록 정규화과정을 거치며 특징점들의 상대적인 움직임을 분석하여 낙상을 인식한다. 본 실험을 위해 사용한 13개의 테스트 영상중 13개의 영상에서 낙상을 인식하여 100%의 성공률을 보였다.

• Journal of Pharmaceutical Investigation
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• 제26권1호
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• pp.33-41
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• 1996

In order to study the effect of phenobarbital(PB) on the hepatic transport of diltiazem(DTZ), $Ca^{2+}$ channel blocker, we used isolated hepatocytes of rat which was intraperitoneally pretreated with phenobarbital sodium(75 mg/kg) for four days once a day. For the isolation of rat liver cells, a modification of the two step procedure of Seglen was used. DTZ was dissolved in incubation buffer to the final DTZ concentrations of 200, 400, 600, 800 and 1000 ng/ml in order to elucidate the uptake characteristics of DTZ by hepatocytes. Reactions were stopped at 10, 20, 30, 45, 60, 90, 120 and 300 sec. The initial velocity was determined by disappearance of diltiazem in the hepatocyte suspension. On the other hand, to determine the effect of PB on the in vitro hepatic intrinsic clearance of DTZ we obtained the metabolism rates of DTZ in the control and the PB-pretreated rat hepatocyte at various time intervals. According to pretreatment with PB, the size of hepatocyte and the amount of protein per $10^6$ cells were significantly (p<0.01) increased from $26.92{\pm}0.1364\;m$ to $35.31{\pm}1.00\;m$ and from $468{\pm}6.5\;{\mu}g/10^6$ cells to $628.8{\pm}12.1{\mu}g/10^6$ cells, respectively. In the case or hepatic uptake of diltiazem, $K_m$ was not different in the normalization by cell numbers and increased from $2.90\;{\mu}M\;to\;13.89\;{\mu}M$ in the normalization by protein amount. $V_max$ was increased regardless of normalization by protein amount and cell numbers, from $1.21\;{\mu}mole/min \;{\cdot}\;mg\;protein\;to\;3.96\;{\mu}mole/min\;{\cdot}\;mg\;protein\;and\;from\;2.38\;{\mu}mole/min\;{\cdot}\;10^6\;cells\;to\;2.83\;{\mu}mole/min\;{\cdot}\;10^6\;cells$, respectively. The in vitro hepatic intrinsic clearance of DTZ was significantly (p<0.01) increased from $0.640{\pm}0.038\;ml/mim\;{\cdot}\;10^6\;cells\;to\;2.385{\pm}0.212\;ml/min\;{\cdot}\;10^6\;cells$ due to PB-pretreatment. These results suggest that the uptake of DTZ by hepatocyte is extremely fast and PB enhances the hepatic intrinsic metabolic clearance of DTZ.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.14-20
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• 2018

The purpose of training a convolutional neural network (CNN) is to obtain weight factors that give high classification accuracies. The initial values of hyper-parameters affect the training results, and it is important to train a CNN with a suitable hyper-parameter set of a learning rate, a batch size, the initialization of weight factors, and an optimizer. We investigate the effects of a single hyper-parameter while others are fixed in order to obtain a hyper-parameter set that gives higher classification accuracies and requires shorter training time using a proposed VGG-like CNN for training since the VGG is widely used. The CNN is trained for four datasets of CIFAR10, CIFAR100, GTSRB and DSDL-DB. The effects of the normalization and the data transformation for datasets are also investigated, and a training scheme using merged datasets is proposed.