• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권6호
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• pp.261-268
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• 2015

음성채팅시스템에서 사용자의 음성 질의는 자동음성인식기를 통하여 텍스트 질의로 변환된다. 만약 자동음성인식기의 1순위 결과가 틀린다면 이 오류는 그대로 음성채팅시스템에 전파된다. 자동음성인식기의 1순위 정밀도를 향상시키기 위하여 본 논문에서는 RankSVM을 이용하여 자동음성인식기의 n개 결과를 재순위화하는 후처리 모델을 제안한다. 채팅시스템을 학습하기 위해서는 대용량의 채팅 문장들이 필요하다. 만약 새로운 채팅 문장들이 학습데이터에 자주 추가되지 않는다면 채팅시스템의 응답은 금방 진부해질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 SVM을 이용하여 TV와 영화 시나리오로부터 채팅 문장들을 자동으로 선택하는 데이터 수집 모델을 제안한다. 실험에서 제안된 후처리 모델은 후처리를 하지 않은 모델보다 정확률에서 4.4%, 재현율에서 6.4% 더 좋은 결과를 보였다. 그리고 제안된 데이터 수집 모델은 98.95%의 높은 정확률과 57.14%의 재현율을 보였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권9호
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• pp.885-892
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• 2015

본 연구에서는 서울메트로 2 호선 상왕십리역에서 발생한 전동열차 충돌사고에 대하여 사고재현 시뮬레이션을 수행하고 사고 발생 시 피해를 최소화할 수 있는 개선방안을 제시한다. 사고재현을 위해 상용 충돌해석 소프트웨어인 LS-DYNA를 사용하여 1 차원 및 3 차원 시뮬레이션을 수행하였다. 1 차원 시뮬레이션을 통해 각 차량 연결기의 하중, 변위, 충격흡수 에너지 및 차량의 가속도를 분석하여 사고 시 충돌안전도를 평가하였으며, 3 차원 시뮬레이션을 통해 차량의 변형 및 타고오름 현상을 분석하였다. 또한 사고 전동차의 충돌안전도 향상을 위한 개선방안들을 제시하고, 그 중 선두차량에 고용량 완충장치를 적용하는 방안에 대하여 1 차원 시뮬레이션을 통해 충돌안전도의 개선 여부를 확인하였다.

• 대한물리의학회지
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• 제8권3호
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• pp.407-415
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• 2013

PURPOSE: This study is to examine the effects of different types of tasks on gait functions of chronic stroke patients when different types of dual tasks were applied while the patients were implementing practical and continuous circuit tasks using their upper and lower extremities circulating many workbenches. METHODS: Forty-four chronic stroke patients were divided into a dual motor circuit task training group, a dual cognitive circuit task training group and a simple task training group. Before training, all the patients were identically encouraged to receive conservative physical therapy for 30 minutes by a physical therapist were thereafter made to train for 30 minutes, five times a week for a total of eight weeks with individual additional tasks. The dual motor circuit task training consisted of continuous circuit training motor tasks and additional motor tasks and the dual cognitive circuit task training consisted of tasks combining the same circuit training motor tasks and additional cognitive tasks. The simple task training consisted of natural walks on a flat terrain to the front, rear and lateral sides of the terrain. Changes in functional gait abilities made through the training were evaluated using GAITRite. SPSS Win 12.0 was used for the data analysis. RESULTS: As for the gait variables that showed significant differences in comparison between the groups over the training period, the dual motor circuit task training group showed more significant differences than the dual cognitive circuit task training group and the simple task training group at 4 weeks and 8 weeks of training(p<.05). CONCLUSION: Therefore, it could be seen that the practical and continuous dual circuit task training was more effective than simple task training on gait. In comparison between the types of dual tasks, the dual motor circuit task training group showed more effects than the dual cognitive circuit task training group.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권2호
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• pp.157-165
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• 2002

본 논문에서는 PD 제어기와 신경회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 속도제어 시스템을 구현하고자 한다. PD 제어기는 초기의 제어를 담당하며 신경회로망의 초기 학습을 담당한다. 또한, 신경회로망은 비선형 매핑능력과 학습능력이 탁월하기 때문에 제어기로 많이 사용되며 특히 전향경로 신경망은 구조가 매우 간단하기 때문에 본 논문에서는 이를 이용하여 유도전동기의 속도제어 시스템에 구현하였다. 신경회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 엔코더를 이용하여 측정한 모터의 실제 속도와 제어입력 전류를 이용하였고, 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존에 널리 사용되었던 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 PD 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 하이브리드 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 속도제어가 가능함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.219-223
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• 2020

딥 러닝 기반 객체 탐지 및 영상처리 분야에서 모델의 인식률과 정확도를 보장하기 위해 다량의 데이터 확보는 필수적이다. 본 논문에서는 학습데이터가 적은 경우에도 인공지능 모델의 높은 성능을 도출하기 위해 전이학습 기반 객체탐지 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 객체탐지를 위해 사전 학습된 Resnet-50 네트워크와 YOLO(You Only Look Once) 네트워크를 결합한 전이학습 네트워크를 구성하였다. 구성된 전이학습 네트워크는 Leeds Sports Pose 데이터셋의 일부를 활용하여 이미지에서 가장 넓은 영역을 차지하고 있는 사람을 탐지하는 네트워크로 학습을 진행하였다. 실험결과는 탐지율 84%, 탐지 정확도 97%를 기록하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.314-323
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• 2016

직류 전철변전소의 가선전압은 전동차들의 회생제동 및 역행가속패턴에 따라 급격히 상승 또는 하강하는 특성을 갖는다. 가선전압 순시 변동폭을 최소로 유지함으로써, 전철변전소와 전동차들의 에너지 효율을 개선시키기 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문은 직류전철 변전소의 가선전압의 급격한 변동특성을 모델링하고 선형인공 신경망 알고리즘을 이용한 가선전압 회로모델의 파라메터 추정 방법을 제안하며, 최소자승법을 이용한 추정방법과의 비교를 통해 이 방법의 타당성을 입증한다. 가선전압 및 피더전류들의 누적 측정값을 사용하여 일괄처리 최소자승법으로 RC 병렬회로의 파라메터들을 추정한 결과를 제시하며, 실시간 가선전압 및 피더전류 측정값을 이용하여 오차역 전파방식으로 학습되는 선형인공신경망 기법 추정 결과를 분석한다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.9-16
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• 2017

열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬 수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행 후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이 확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1699-1709
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• 2015

고속열차와 같은 이동체는 높은 도플러 주파수 천이가 발생하고, 이에 따라 높은 캐리어 주파수 옵셋이 생겨서 이를 보상하지 않으면 통신 성능의 열화를 가져온다. OFDMA 방식의 다중 단말 접속 방식에서 기지국이 상향링크 주파수 옵셋을 보상하기 위해서 복잡한 하드웨어가 필요하다. 본 논문은 기지국의 부담을 줄이고, 간단하게 주파수 옵셋 추정 및 보상을 하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 주파수 옵셋 보상을 위해 하드웨어로 단말은 추가로 곱셈기 하나만 필요하여, 기지국 직접 보상에 비해서 많은 하드웨어를 감소시킬 수 있다. 제안한 방법은 밀리미터 통신 기반 고속철도 통신 시스템 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 방법이 5G 이동통신의 요구사항인 500 km/h 속도의 높은 도플러 주파수 천이 상황에서도 효과적으로 동작함을 확인 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권3호
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• pp.213-220
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• 2018

본 연구에서는 레일이음매를 배제할 수 없는 각관형 레일을 사용하는 PRT궤도구조를 대상으로 레일이음매 설치위치 및 간격을 최적화함으로써 레일이음매부의 충격 및 승차감 저하 현상을 최소화 하고자 수치해석 및 현장측정을 통해 열차주행 시 PRT 차량의 실 열차속도를 고려한 궤도 구조의 일반부 및 레일이음매부의 동적거동을 파악하여 레일이음매의 적정간격을 산정하였다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.14-18
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• 2016

The power generation system using cold energy, which evolves in a large amount during the vaporization process of the liquefied natural gas, was designed in favor of the Rankine cycle with a mixed refrigerant as the working fluid. In this study it is intended to identify the allowable limits of the working fluid composition in respect of equipment safety in the Rankine cycle-type power generation system driven by the cold energy. The thermodynamic properties of the working fluid, which is a hydrocarbon mixture, were calculated with the Peng-Robinson model. In the steady state simulation of the power generation system by using a commercial tool Aspen HYSYS, the feed conditions of LNG Test Bed Train No.1 along with some necessary assumptions were incorporated. The results indicated that deterioration of the mechanical performance of the equipment as well as its safety would be brought about if contents of $C_2H_6$ and $C_3H_8$ in the mixture become, respectively, too high or too low.