• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.723-730
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• 2013

본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.149-160
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• 1997

본 연구에서는 퍼지사상화(fuzzy mapping)와 FLVQ(fuzzy learning vector quantization)에 의한 사상된(mapped)코드북을 사용하는 화자적용 음성합성 알고리즘 을 제안하고, 기존의 음성합성결과와 비교한다. 입력화자와 기준화자의 코드북은 FLVQ 방법으로 작성한다. 사상된 코드북은 퍼지 히스토그램을 작성하여 이들을 선형 결합함으로써 얻어지는 퍼지 사상화에 의하여 작성된다. 대응 코드벡터의 퍼지 히스 토그램은 동일 입력벡터에 대해 선택된 입력화자의 코드벡터와 기준화자의 코드벡터 사이의 DTW(dynamic time warping)을 행하여 대응하는 코드벡터들의 소속값 (membership value)을 누적하여 얻는다. 음성합성시에는 사상된 코드북을 사용하여 입력화자의 음성을 퍼지벡터 양자화한 다음, FCM(fuzzy c means) 합성규칙을 사용하 여 사상된 코드북내의 코드벡터가 아닌 새로운 하나의 합성벡터를 얻게 되어 좀 더 입력화자에 적응된 합성음을 얻게 된다. 이 기술의 성능평가는 성별이 서로 다른 화 자를 입력화자 및 기준화자로 선정하여 입력화자의 음성에 가까운 정도로 평가하였으 며 그 결과 기존의 음성합성보다 입력화자에 더 적용된 합성음을 얻었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제6권3호
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• pp.133-142
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• 1997

본 연구는 권취식 창개폐기의 설계 및 개발에 필요한 자료를 제시하고자 수행되었다. 기존의 단순 이론모델식으로는 정확한 권취토크를 예측할 수 없기 전문에 모형시험과 현장시험을 통하여 새로운 권취식 창개폐장치의 소요토크 모델식을 개발하였다. 본 연구에서의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 권취식 창개폐장치에 있어서 권취토크는 곡부 권취면의 경사각을 따라 증가하는 경향을 나타내고 있으며, 경사각이 90$^{\circ}$인 수직면에서 최대를 나타냈고 수편면에서 최소값을 나타냈다. 2. 온실의 길이에 따른 소요토크는 권취하중의 증가와 축파이프의 변형의 영향으로 지수함수적으로 늘어나는 경향을 나타냈다. 3. 권취식 창개폐장치의 소요토크 계산의 이론식은 T ＝ W.(r＋a).sin$\theta$＋W.Cr.cos$\theta$로 나타낼 수 있으며, 여기서 축파이프의 권취반경 r과 축변형보정계수 $\alpha$를 더한 (r＋$\alpha$)는 축파이프의 최대변형값인 $\delta$에 지수함수적으로 비례하는 경향이 나타났다. 4. 권취반경 r과 축변형보정계수 $\alpha$의 합인 (r＋$\alpha$)은 22.2mm 파이프에 0.1mm 비닐로 피복을 했을 때 (r＋$\alpha$)＝2.10338$\times$$10^{0.00779{\delta}}$ 로 구할 수 있으며, 25.4mm 파이프에서는 (r＋a)＝2.58063$\times$$10^{(0.00452{\delta})}$로 구할 수 있다. 5. 권취식 창개폐장치의 소요토크에서 천창 등 곡부의 개폐시 고려되어야 할 굴름저항 보정계수는 피복재의 상태에 따라 다소 다를 수 있으나 0.7~0.8 정도의 값을 적용시키면 될 것으로 판단되었다. 6. 실제 권취식 창개폐를 사용하는 온실에서 권취축 파이프의 허용 변형정도를 최대 40cm 이하로 하는 것이 타당할 것으로 판단되며, 이때의 예상소요토크는 110m 온실인 경우 25.4mm 파이프를 축파이프로 사용한 경우 344kg.cm이며, 22.2mm 파이프의 경우 287kg.cm 정도이므로 새롭게 개발된 차동링기어 유성치 차감속기도 적당할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제42권4호
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• pp.407-419
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• 2014

잣나무, 리기다소나무, 낙엽송, 백합나무 등 수종과 두께가 다른 평단판 및 단판롤(롤 형태의 단판)을 고정형 마이크로파로 가열하여 가열 전후 형상, 표면 함수율, 함수중량 변화와 표면 열분포를 분석한 결과는 다음과 같다. 평단판의 경우 마이크로파 가열에 따른 품질상태는 비교적 양호한 것으로 나타났지만, 약간의 뒤틀림이 발생하였으며, 이는 비균일 건조응력에 따른 변형과 고정형 마이크로파 장비의 특성상 단판 형태로 가열 시 국부적인 조사가 이루어진 영향이 컸기 때문으로 판단된다. 단판롤 형태의 마이크로파 가열 특성은 가열 후 품질 모두 양호하였으며, 특히 평단판에서 나타난 뒤틀림 등의 결함은 없는 것으로 나타났다. 또한 열분포 및 확산 등이 매우 안정적으로 이루어진 것으로 판단되며, 이러한 열분포는 표면 함수율 분포 및 함수중량 감소에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 단판롤 형태는 수종 및 두께에 따라 출력과 조사시간 등 충분한 시험이 실시된다면, 고정형 장비에서도 충분한 건조효율을 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제49권2호
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• pp.200-220
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• 2014

본 연구는 불분명하게 이해되는 경동성 요곡운동의 개념적 정의를 재검토하고, 현재까지 학계에서 통용되는 일반적 수준의 진술들을 비판적으로 검토하고 있다. 경동성 요곡운동의 재정의, 시간설정, 운동의 속성 그리고 발생요인과 과정에 대한 새로운 모델 제시가 주요 내용이다. '신생대 제3기 경동성 요곡운동'으로 흔히 일컬어지는 한반도 신기지반운동은 최소한 신제3기(23 Ma) 이후 진행된 동해안 지역의 융기-서해안 지역의 침강 패턴의 조륙운동으로 구체화시킬 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 융기-침강의 지역적 경계는 한반도에 국한된 것이 아니라 중국 동북부 지역과 러시아 남부 지역에 걸쳐 광역적으로 분포한다. 이러한 융기-침강운동의 발생동력은 가설적으로 서태평양 섭입대의 활동과 관련한 맨틀 대류의 결과물로 설명하는 것이 가장 합리적이며, 판 경계 응력에 대응한 단층활동은 제4기 이후 한반도의 지역적 융기를 가속화시킨 것으로 볼 수 있다. 한반도 서해안의 현생 융기운동과 같이 여전히 남아있는 논쟁적인 부분들에 대한 보다 정교한 논의들은 현장에서부터 그 실체를 확인하는 작업이 선결되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.