• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2991-3007
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• 2022

Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권6호
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• pp.149-156
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• 2008

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1767-1772
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• 2006

컴퓨터-생성 (Computer-generated, CG)집적영상시스템은 사용자들이 컴퓨터 그래픽을 이용해서 미리 만들어진 기초영상들을 렌즈 어레이를 통해 보게 되면 3차원 입체영상을 느낄 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 시스템이다. 이 때 CG집적영상시스템에 컴퓨터를 이용하여 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑 (Image Mapping)이 라고 하는데, 뷰포인트 벡터 렌더링 (Viewpoint Vector Rendering, VVR) 이 미지 매핑 방식은 표현하는 대상의 크기나 시스템에서 사용하는 렌즈 어레이 기초렌즈의 개수에 영향을 받지 않아 실시 간 처리에 보다 유리하다. 본 논문에서는 실시간 3차원 그래픽 응용 프로그램에 보다 적합한 CG 집적영상시스템을 구축하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하여 렌더 링 성능을 향상시킨 VVR 집적영상시스템 프레임워크(Framework)를 소개한다. 그리고 일반적인 기존의 VVR 구현 방법과 GPU를 이용하는 새로운 방식의 성능을 비교 분석하며, 상당한 성능 향상이 이루어졌음을 보여 준다.

• 한국식물병리학회지
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• 제10권3호
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• pp.228-234
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• 1994

Genomic RNA was extracted from Cy strain of odontoglossum ringspot tobamovirus (ORSV-Cy) isolated from infected leaves of tobacco cv. Samsun. Size of the genomic RNA was about 6.6 kb in length. The genomic RNA was fractionated using Sephadex G-50 column chromatography into 2 fractions. They were polyadenylated at their 3'-end using E. coli poly(A) polymerase. Polyadenylated viral RNA was recovered by oligo (dT) primer adapter containing NotI restriction site and Moloney murine leukemia virus SuperScript reverse transcriptase (RNase H-). Second-strand cDNA was synthesized by using E. coli DNA ligase, E. coli DNA polymerase I and E. coli RNase H. Recombinant plasmids containing cDNAs for ORSV-Cy RNA ranged from about 800 bp to 3,000 bp. Among the selected 238 recombinants, pORCY-124 clone was the largest one covering 3'-terminal half of the viral RNA. This clone contained two restriction sites for EcoRI and XbaI and one site for AccI, AvaI, BglII, BstXI, HindIII, PstI, and TthIII 1. respectively. The clone contained partial viral replicase, a full-length movement protein and a complete coat protein genes followed by a 3' untranslated region of 414 nucleotides based on restriction mapping and nucleotide sequencing analyses. Clones pORCY-028, -068, -072, -187 and -224 were overlapped with the pORCY-124. Clones pORCY-014 and -095 covered 5' half upstream from the middle region of the viral RNA, which was estimated based on restriction mapping and partial sequence analysis. Constructed cDNA library covered more than 90% of the viral genome.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.491-494
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• 2016

본 논문에서는 준등각 맵핑 기반 전자기파 투명화 구조의 산란 단면적(Scattering Cross Section: SCS)을 최소화 시키는 설계 방법을 제시한다. 준등각 맵핑에 기반하여 설계한 전자기파 투명화 구조를 사각형 형태로 잘라낸 뒤 경계면 밖의 굴절률과 내부의 1미만인 굴절률을 자유 공간으로 근사하는 방법을 사용함으로써 구현하기 어려운 굴절률 문제를 해결하였다. 사각형 형태의 크기는 시뮬레이션을 통해 전자기파 투명화 구조를 적용한 마름모형 금속 물체의 산란 단면적이 최소가 되도록 최적화하였다. 설계된 자유 공간형 전자기파 투명화 구조를 3D 프린터를 이용하여 제작, 산란파 저감 특성을 전자기장 스캐너를 이용하여 실험적으로 검증하였다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제24권1호
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• pp.93-108
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• 2007

Background: School is a primary health education setting for children and the continuous support should be provided to renew school health education curriculum correspondent to socio-cultural changes in Korean society. Objectives: This study was conducted to identify the principals' and teachers' needs of health education topics for their students and to analyze their conceptual map for health education curriculum in Korean elementary school. Methods: The sample size of the first survey was 179 and that of the second survey was 691 of elementary school principals and teachers from stratified sampling over Korea. The self-administered mailing survey was conducted to o identify the factor structure of the health education topics and to analyze the conceptual properties with exploratory factor analysis and multidimensional scaling analysis in SPSS 12.0. Results: A total of 21 health education topics were collected from the first survey and 31 topics were, comprehensively, generated for the second survey. The five factors were determined: 'life health promotion behavior,' 'drug control and mental health,' 'bulling and aggression prevention,' 'safety perception and injury prevention,' and 'sex education and sexual harassment.' The educational need scores were the highest in 'safety perception and injury prevention.' The two-dimensional cooperates were generated for the 31 health education topics and the two dimensional properties which divided the conceptual space were 'health-safety' for one and 'public/environmental-individual/personal' for the other. Conclusions: Health education curriculum and textbook should be developed considering teachers' needs and conditions for health education in school fields. The field-based health education programs or textbook would make more possible problem-solving health education for children in real school fields.

• 대한지리학회지
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• 제51권3호
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• pp.367-380
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• 2016

본 연구에서는 우리나라에서 발생한 저체중아 출생 집계 자료를 공간적으로 지도화하기 위한 기법들을 검토 비교하고, 이를 기반으로 우리나라의 LBW 지도를 작성하였다. 표준화사망률이나 조사망률 등은 역학 분야에서 지속적으로 광범위하게 사용되고 있는 지표이다. 그러나 이러한 표준화사망률은 집계 단위의 샘플 수에 영향을 많이 받는다는 단점을 가지고 있다. 이에, 본 연구에서는 베이지언 기법을 활용하여 샘플 수에 따른 통계적 변동성을 감소시키고자 하였다. 이를 위해 경험적 베이지언 기법과 풀 베이지언 기법을 모두 활용하였고, 결과적으로 유사한 통계량을 산출한 것을 확인할 수 있었다. 반면, SMR 기반의 통계량은 높은 분산을 가지고 있음을 확인하였다. 연구의 결과에 따른 통계 지도는 우리나라 저체중아 출생의 높은 위험도를 가지는 지역들을 파악할 수 있도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.236-239
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• 2021

AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.

• 로봇학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.190-197
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• 2018

Geomagnetic field signals have potential for use in underwater navigation and geophysical surveys. To map underwater geomagnetic fields, we propose a method that exploits an autonomous surface vehicle. In our system, a magnetometer is rigidly attached to the vehicle and not towed by a cable, minimizing the system's size and complexity but requiring a dedicated calibration procedure due to magnetic distortion caused by the vehicle. Conventional 2D methods can be employed for the calibration by assuming the horizontal movement of the magnetometer, whereas the proposed 3D approach can correct for horizontal misalignment of the sensor. Our method does not require a supporting crane system to rotate the vehicle, and calibrates and maps simultaneously by exploiting data obtained from field operation. The proposed method has been verified experimentally in inland waters, generating a magnetic field map of the test area that is of much higher resolution than the public magnetic field data.