• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1140-1146
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• 2018

최근 인간의 감정을 인식하는 연구 중 딥러닝 모델을 사용하여 복합적인 생체 신호를 분석하는 방법론이 대두되고 있다. 이때 학습하고자 하는 데이터의 종류에 따른 평가 방법 및 신뢰성은 감정 분류의 정확성에 있어 중요한 요소이다. 생체 신호의 경우 데이터의 신뢰성이 잡음 비율에 따라 결정되므로 잡음 검출 방법이 우수할수록 신뢰도가 올라가며, 감정을 정의하는 방법론에 따라 그에 맞는 적절한 감정 평가 방법이 수반될 때보다 정확하게 감정을 분류할 수 있다. 본 논문에서는 Valence와 Arousal로 라벨링 된 멀티모달 생체 신호 데이터에 대해 데이터의 신뢰성을 검증하기 위한 웨이블릿 기반의 잡음 임곗값 설정 알고리듬 및 감정 평가 시 데이터 신뢰도와 Valence-Arousal 값에 따른 가중치를 부여하여 감정 인식률을 향상하는 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환을 이용해 신호의 웨이블릿 성분을 추출 후, 해당 성분의 왜도와 첨도를 구하여 햄펄 식별자를 통해 계산된 임곗값으로 잡음을 검출한 후, 원신호에 대한 잡음 비율을 고려하여 데이터의 신뢰성을 평가하고 가중치로 환산한다. 더불어 감정 데이터 분류 시 Valence-Arousal 평면의 중앙값과의 유클리디언 거리를 가중치로 환산하고, 감정 인식률에 대한 종합 평가 시 두 요소를 반영한다. ASCERTAIN 데이터셋을 활용하여 나타난 감정 인식률 개선 정도를 통해 제안된 알고리듬의 성능을 검증한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 1996년도 제10회 학술발표회 논문개요집
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• pp.157-157
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• 1996

• East Asian mathematical journal
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• 제11권2호
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• pp.271-278
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• 1995

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 1998년도 IUMRS-ICEM ABSTRACT BOOK
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• pp.81.2-81
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• 1998

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제22권1호
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• pp.103-106
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• 2001

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제15권8호
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• pp.694-697
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• 1994

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제34권7호
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• pp.2171-2175
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• 2013

The electronic structure and elastic properties of the 4d transition metal carbides MC (M = Y, Zr, Nb, Rh) were studied by means of extended H$\ddot{u}$ckel tight-binding band electronic structure calculations. As the valence electron population of M increases, the bulk modulus of the MC compounds in the rocksalt structure does not increase monotonically. The dominant covalent bonding in these compounds is found to be M-C bonding, which mainly arises from the interaction between M 4d and C 2p orbitals. The bonding characteristics between M and C atoms affecting the variation of the bulk modulus can be understood on the basis of their electronic structure. The increasing bulk modulus from YC to NbC is associated with stronger interactions between M 4d and C 2p orbitals and the successive filling of M 4d-C 2p bonding states. The decreased bulk modulus for RhC is related to the partial occupation of Rh-C antibonding states.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.137-139
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• 2019

본 논문은 다양한 음성 특징과 텍스트를 이용한 멀티 모드 순환신경망 네트워크를 사용하여 음성을 통한 범주형(categorical) 분류 방법과 Arousal-Valence(AV) 도메인에서의 분류방법을 통해 감정인식 결과를 제시한다. 본 연구에서는 음성 특징으로는 MFCC, Energy, Velocity, Acceleration, Prosody 및 Mel Spectrogram 등의 다양한 특징들의 조합을 이용하였고 이에 해당하는 텍스트 정보를 순환신경망 기반 네트워크를 통해 융합하여 범주형 분류 방법과 과 AV 도메인에서의 분류 방법을 이용해 감정을 이산적으로 분류하였다. 실험 결과, 음성 특징의 조합으로 MFCC Energy, Velocity, Acceleration 각 13 차원과 35 차원의 Prosody 의 조합을 사용하였을 때 범주형 분류 방법에서는 75%로 다른 특징 조합들 보다 높은 결과를 보였고 AV 도메인 에서도 같은 음성 특징의 조합이 Arousal 55.3%, Valence 53.1%로 각각 가장 높은 결과를 보였다.

• 한국물환경학회지
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• 제29권2호
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• pp.176-183
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• 2013

The variation of the stable region of arsenic compounds in aqueous environment with temperature has been investigated by constructing the Pourbaix diagram of arsenic at different temperatures. The standard potential corresponding to the boundary between arsenic compounds with different charge valence was estimated to be decreased with temperature, which means the stability of arsenic compound with +5 charge valence increases. The distribution diagram of the most highly oxidized arsenic compound showed that arsenic acid is formed at higher pH and arsenate is generated at lower pH as temperature rises. The aquatic toxicity due to arsenic compounds was considered to be decreased with temperature in the neutral pH condition based on the $LD_T$ value defined in this study.

• 한국세라믹학회지
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• 제38권4호
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• pp.360-364
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• 2001

고상반응법(solid-state reaction)으로 산화물 초전도체 Bi$_{2+x}$ Sr$_{1.8}$ $CaCu_2$$O_{8+\delta}$(-0.2$\leq$x$\leq$0.2)을 제조하여 조성변화에 따른 산소량과 Bi 이온의 하전가(valence)가 구조변조의 주기에 미치는 영향을 조사하였다. 2212상의 단일상 고용한계는 -0.1$\leq$x$\leq$0.1 영역이었다. 이 영역에서 x의 증가에 따라 격자상수 c는 감소를 보이며, 온셋 임계온도 Tc$^{on}$ 과 산소량은 증가하는 경향을 보였다. 또한, Bi 이온의 하전기와 구조변조의 주기는 단일상 고용한계 영역 내에서 x의 증가에 따라 감소하는 경향을 보이고 있다. 구조변조의 주기는 산소량이 증가함에 따라 감소하고 Bi 이온의 하전가 증가에 따라 증가함을 보였다. 즉, 산소의 절대량과 Bi 이온의 하전가에 따라 구조변조의 주기가 변화하는 것을 알 수 있었다.