잔류 합성 곱 신경망 기반의 코골이 식별 방식

신승수,김형국,Shin, Seung-Su,Kim, Hyoung-Gook 한국음향학회 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.5

코골이는 전형적인 수면장애 증상이며 수면 무호흡증을 유발하기 때문에 코골이의 발생을 확인하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 효율적인 코골이 식별 알고리즘으로 잔류 합성 곱 신경망을 제안한다. 잔류 학습과 합성곱 신경망을 결합한 구조인 잔류 합성 곱 신경망은 기존의 신경망보다 데이터에 존재하는 특징을 효과적으로 추출하여 코골이 식별 정확도를 향상한다. 실험 결과는 제안한 코골이 식별 알고리즘의 성능이 기존 방식보다 더 우수하다는 것을 보여준다. Snoring is a typical symptom of sleep disorder and it is important to identify the occurrence of snoring because it causes sleep apnea. In this paper, we proposes a residual convolutional neural network as an efficient snoring identification algorithm. Residual convolutional neural network, which is a structure combining residual learning and convolutional neural network, effectively extracts features existing in data more than conventional neural network and improves the accuracy of snoring identification. Experimental results show that the performance of the proposed snoring algorithm is superior to that of the conventional methods.

음성 신호와 심층 잔류 순환 신경망을 이용한 파킨슨병 진단

신승수,김지연,구본미,김형국,Shin, Seung-Su,Kim, Gee Yeun,Koo, Bon Mi,Kim, Hyoung-Gook 한국음향학회 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.3

노년기 3대 질환 중 하나인 파킨슨병은 환자의 70 % 이상이 음성 장애를 앓고 있으며 최근 음성 신호를 통한 파킨슨병의 진단 방법들이 고안되고 있다. 본 논문에서는 음성 특징을 이용한 심층 잔류 순환 신경망 기반의 파킨슨병 진단 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 파킨슨병 진단을 위한 음성 특징을 선택하고 이를 심층 잔류 순환 신경망에 적용하여 파킨슨병 환자를 식별한다. 제안하는 심층 잔류 순환 신경망은 심층 순환 신경망에 잔류 학습 방식을 결합한 알고리즘으로 파킨슨병 진단에서 기존의 식별 알고리즘보다 더 높은 인식률을 보인다. Parkinson's disease, one of the three major diseases in old age, has more than 70 % of patients with speech disorders, and recently, diagnostic methods of Parkinson's disease through speech signals have been devised. In this paper, we propose a method of diagnosis of Parkinson's disease based on deep residual gated recurrent neural network using speech features. In the proposed method, the speech features for diagnosing Parkinson's disease are selected and applied to the deep residual gated recurrent neural network to classify Parkinson's disease patients. The proposed deep residual gated recurrent neural network, an algorithm combining residual learning with deep gated recurrent neural network, has a higher recognition rate than the traditional method in Parkinson's disease diagnosis.

문화마케팅 유형요소 5S를 적용한 기업 아이덴티티 공간연출에 관한 연구 -기업 사옥 로비공간을 중심으로-

신승수 ( Seung Su Shin ),이정교 ( Jung Kyo Lee ) 한국공간디자인학회 2013 한국공간디자인학회논문집 Vol.8 No.4

(연구배경 및 목적)최근 소비자 인식이 높아지면서 기업은 자사의 문화를 창조함으로써 소비자와 자율적인 커뮤니케이션을 통해 소비자 니즈를 충족시키려 노력하고 있다. 기업 사옥 로비공간의 특성이 기업을 대표하며 기업 이미지를 상징하는 곳으로 발달하면서 기업의 문화마케팅 유형요소 적용의 필요성이 더 중요시되었다. 본 연구의 목적은 문화마케팅 유형요소가 적용된 현 기업 사옥 로비공간 연출의 사례연구를 통해 향후 기획될 기업 사옥 로비공간의 기초적 자료로 활용되는 것을 목적으로 한다.(연구범위)본 연구는 문화마케팅 유형요소 5S를 고찰하고 로비공간에 나타난 기업 아이덴티티와의 상관성을 파악한 분석틀을 이용해 국내 기업 사옥 로비공간의 연출 사례를 분석한 후 그 결과를 정량화하였다.(결과)연구결과 문화마케팅 유형요소 5S가 로비공간 내에 균등하게 적용되어야 기업 아이 덴티티 표출의 효과가 극대화되고 이것은 소비자와 기업 상호간에 긍정적인 교감을 유도해 기업의 이미지 제고에 큰 영향력을 끼치게 된다는 결론을 도출했고, 현 기업 사옥 로비공간의 문화마케팅 유형요소 5S 적용이 부분적으로 치중된 문제점도 알 수 있었다. (Background and Purpose)Consumers understand that production has increased and that corporations are expending lavish efforts to satisfy consumers needs and wants through autonomous communication in the form of a created culture. The application of corporate marketing to spatial design has become more important, as lobby design for corporate office buildings is intended to represent an organization`s products and symbolize the enterprise`s image. The objectives of this study include an analysis of basic data regarding the lobby areas of current corporate office buildings into identify the tangible elements of cultural marketing. (Research)In this study, 5S methodology utilized in cultural marketing was explored, and an analysis of various domestic building designs was conducted. An analysis framework for expressions of company identity through lobby spaces, along with quantification of results was used. (Result) Findings indicate that application of the 5S methodology to lobby space design must be equitable to maximize its effect for a company; accordingly, we can conclude that company`s image can be influenced greatly by positive rapport between consumers and businesses. Moreover, cultural marketing for current corporate lobby design is focused only partially on issues to be resolved.

청각장애인을 위한 사운드 이벤트 검출 기반 홈 모니터링 시스템

김지연,신승수,김형국,Kim, Gee Yeun,Shin, Seung-Su,Kim, Hyoung-Gook 한국음향학회 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.4

본 논문에서는 청각장애인을 위해 양방향 게이트 순환 신경망을 이용한 사운드 이벤트 검출 기반의 홈 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 우선적으로 효과적인 사운드 이벤트 검출을 위해 패킷손실 은닉을 이용하여 무선 센서 네트워크로 인해 손실된 신호를 복원하고, 멀티채널 상호 상관관계 계수를 이용하여 신뢰할 수 있는 채널을 선택한다. 선택된 채널의 사운드는 이벤트 검출을 위해 두 개의 오디오 채널을 사용하는 양방향 게이트 순환신경망에 적용된다. 검출된 사운드 이벤트는 텍스트로 변환되며, 이와 함께 하모닉/퍼커시브 음원 분리 방식을 통해 햅틱 신호로 변환되어 청각장애인에게 제공된다. 실험결과는 제안한 사운드 검출기반의 성능이 기존 방식보다 더 우수하다는 것과 음원 분리 방식을 통해 사운드를 세밀한 햅틱 신호로 표현할 수 있음을 보인다. In this paper, we propose a home monitoring system using sound event detection based on a bidirectional gated recurrent neural network for the hard-of-hearing. First, in the proposed system, packet loss concealment is used to recover a lost signal captured through wireless sensor networks, and reliable channels are selected using multi-channel cross correlation coefficient for effective sound event detection. The detected sound event is converted into the text and haptic signal through a harmonic/percussive sound source separation method to be provided to hearing impaired people. Experimental results show that the performance of the proposed sound event detection method is superior to the conventional methods and the sound can be expressed into detailed haptic signal using the source separation.

3차원 쉐어렛 변환과 심층 잔류 신경망을 이용한 무참조 스포츠 비디오 화질 평가

이기용,신승수,김형국,Lee, Gi Yong,Shin, Seung-Su,Kim, Hyoung-Gook 한국멀티미디어학회 2020 멀티미디어학회논문지 Vol.23 No.12

In this paper, we propose a method for no-reference quality assessment of sports videos using 3D shearlet transform and deep residual neural networks. In the proposed method, 3D shearlet transform-based spatiotemporal features are extracted from the overlapped video blocks and applied to logistic regression concatenated with a deep residual neural network based on a conditional video block-wise constraint to learn the spatiotemporal correlation and predict the quality score. Our evaluation reveals that the proposed method predicts the video quality with higher accuracy than the conventional no-reference video quality assessment methods.

MonteCarlo 코드를 이용한 PWR 일차 계통 선원항 평가에 관한 연구

송종순,이상헌,신승수,Song, Jong Soon,Lee, Sang Heon,Shin, Seung Su 한국방사성폐기물학회 2018 방사성폐기물학회지 Vol.16 No.3

The decommissioning of nuclear power plants is generally executed in five steps, including preparation, decontamination, cutting/demolition, waste disposal and environmental restoration. So, for efficient decommissioning of nuclear power plants, worker safety, effects compared to cost, minimization of waste, possibility of reuse, etc., shall be considered. Worker safety and measurement technology shall be secured to exert optimal efficiency of nuclear power plant decommissioning work, for which accurate measurement technology for systems and devices is necessary. Typical In-Situ methods for decommissioning of nuclear plants are CZT, Gamma Camera and ISOCS. This study used ISOCS, which can be applied during the decommissioning of a nuclear power plant site without collecting representative samples, to take measurements of the S/G Water Chamber. To validate the measurement values, Microshield and the GEANT4 code was used as the actual method were used for modeling, respectively. The comparison showed a difference of $1.0{\times}10^1Bq$, which indicates that it will be possible to reduce errors due to the influence of radiation in the natural environment and the precision of modeling. Based on the research results of this paper, accuracy and reliability of measurement values will be analyzed and the applicability of the direct measurement method during the decommissioning of NPPs will be assessed.

난청인을 위한 사운드 이벤트 검출 웨어러블 디바이스 구현

길민규(Min-Kyu Gil),신승수(Seung-Su Shin),조종인(Jong-In Cho),김지연(Gee-Yeun Kim),김형국(Hyoung-Gook Kim) 한국정보기술학회 2018 Proceedings of KIIT Conference Vol.2018 No.6

궤적 클러스터링 기법을 이용한 클러스터 그룹 헤드 선정

김진수(Kim, Jin-Su),신승수(Shin, Seung-Soo) 한국산학기술학회 2011 한국산학기술학회논문지 Vol.12 No.12

무선 센서 네트워크의 클러스터링 시스템에서 클러스터 헤드가 기지국으로부터 멀리 떨어져있어 다중홉으로 통신하는 경우, 센싱된 데이터는 중간 클러스터 헤드를 통해 기지국으로 전송한다. 기지국에 가까이 있는 헤드 노드 가 먼 노드보다 더 많은 패킷을 중계할 필요가 있기 때문에 핫 스팟 문제가 생긴다. 이런 문제로 기지국 가까이에 있 는 클러스터 헤드는 에너지가 쉽게 고갈되고 이로 인해 네트워크의 수명을 단축시킨다. 본 논문에서는 궤적 클러스터링 기법을 이용한 클러스터 그룹 헤드 선정 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서 클러스 터 헤드 및 그룹 헤드의 선정은 궤적 클러스터링 기법 및 적합도 함수를 이용함으로써 에너지 효율을 높인다. 또한 핫 스팟 문제는 여러 계층을 클러스터 그룹으로 지정하고 그에 대한 적합도 함수를 이용하여 에너지 소모의 균형을 맞춤으로써 해결한다. 실험을 통해 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다. Multi-hop communication in clustering system is the technique that forms the cluster to aggregate the sensing data and transmit them to base station through midway cluster head. Cluster head around base station send more packet than that of far from base station. Because of this hot spot problem occurs and cluster head around base station increases energy consumption. In this paper, I propose a cluster group head selection using trajectory clustering technique(CHST). CHST select cluster head and group head using trajectory clustering technique and fitness function and it increases the energy efficiency. Hot spot problem can be solved by selection of cluster group with multi layer and balanced energy consumption using it's fitness function. I also show that proposed CHST is better than previous clustering method at the point of network energy efficiency.

단채널 EEG를 이용한 LSTM 기반의 감정 분류

김민수(Min Soo Kim),신승수(Seung-Su Shin),김형국(Hyoung-Gook Kim) 한국정보기술학회 2020 Proceedings of KIIT Conference Vol.2020 No.10

효율적인 센서 네트워크 보안을 위한 확률적인 필터링 기법

김진수(Kim, Jin-Su),신승수(Shin, Seung-Soo) 한국산학기술학회 2012 한국산학기술학회논문지 Vol.13 No.1

위조된 보고서 공격은 무선 센서 네트워크에서 이벤트가 발생한 위치에 대한 송신 응답과 같은 거짓 경보를 야기하는 것뿐만 아니라 제한된 량의 에너지를 고갈시킨다. 본 논문에서는 위조된 보고서를 필터링하기 위해 확률적 인 보안 필터링 기법(PFSS: Probabilistic Filtering method for Sensor network Security)을 제안한다. 제안 내용은 클러 스터 헤드와 기지국과의 거리를 이용하여 기지국까지의 중간 클러스터 헤드가 검증 노드인지를 확률적으로 선택하여 보안 검증에 필요한 에너지를 줄이고, 보안 처리에 따른 핫 스팟 문제를 완화시킨다. 제안된 기법의 성능은 수식 분 석과 실험을 통하여 분석하였으며, 이를 통하여 제안된 기법이 기존의 보안 검증 처리에 비해 효율적임을 알 수 있다. The fabricated report attack will not only cause false alarms that waste real-world response efforts such as sending response teams to the event location, but also drains the finite amount of energy in a wireless sensor network. In this paper, we propose a probabilistic filtering method for sensor network security (PFSS) to deal with filtering for the fabricated report. On the basis of filtering scheme, PFSS combines cluster-based organization and probabilistic verification node assignment using distance of from cluster head to base station for energy efficiency and hot spot problem. Through both analysis and simulation, we demonstrate that PFSS could achieve efficient protection against fabricated report attack while maintaining a sufficiently high filtering power.