• 한국음향학회지
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• 제41권1호
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• pp.30-37
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• 2022

본 논문은 주파수 영역에서 심층 신경망 기반 음성 향상 모델 학습을 위하여 학습 대상과 네트워크 구조에 따라 두 가지 관점에서 성능을 비교 평가한다. 이때, 학습 대상으로는 스펙트럼 매핑과 Time-Frequency(T-F) 마스킹 기법을 사용하였고 네트워크 구조는 실수 네트워크와 복소 네트워크를 사용하였다. 음성 향상 모델의 성능은 데이터 셋 규모에 따라 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)와 Short-Time Objective Intelligibility(STOI) 두 가지 객관적 평가지표를 통해 평가하였다. 실험 결과, 네트워크의 종류와 데이터 셋 종류에 따라 적정한 훈련 데이터의 크기가 다르다는 것을 확인하였다. 또한, 데이터의 크기와 학습 대상에 따라 복소 네트워크보다 실수 네트워크가 비교적 높은 성능을 보이기 때문에 총 파라미터의 수를 고려한다면 경우에 따라 실수 네트워크를 사용하는 것이 보다 현실적인 해결책일 수 있다는 것을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권11호
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• pp.1135-1140
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• 2012

마스크를 이용하여 니켈 시드층의 형성 후 실버 도금을 통해 태양전지 상부전극을 형성하는 2 단계 전극형성 공정이 태양전지의 고효율화 방안으로 제안되었다. 본 연구에서는, 자외선 경화형 혹은 상변화 잉크를 고비용의 인쇄공정을 통해 마스크를 형성하는 방법을 대신하여, 코팅과 레이저의 복합공정을 통해 마스크를 형성하는 방법에 대해 제안하도록 한다. 마스크를 형성하는 물질로서 저비용의 저융점 왁스 혹은 플루오르카본 용액을 태양전지 웨이퍼 상에 코팅 후 레이저로 선택적으로 제거하여 전극패턴을 형성하였으며, 플루오르카본 용액 코팅이 왁스 코팅보다 패턴 균일도 측면에서 우수할 뿐만 아니라 통계적으로 0.16% 태양전지 효율증대를 유발한다는 점이 발견되었다.