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박진욱,홍정표,Park, Jinuk,Hong, Jungpyo 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회논문지 Vol.26 No.5
In this paper, a determinant-based two-channel noise reduction method which utilizes speech presence probability (SPP) is proposed. The proposed method improves noise reduction performance from the conventional determinant-based two-channel noise reduction method in [7] by applying SPP to the Wiener filter gain. Consequently, the proposed method adaptively controls the amount of noise reduction depending on the SPP. For performance evaluation, the segmental signal-to-noise ratio (SNR), the perceptual evaluation of speech quality, the short time objective intelligibility, and the log spectral distance were measured in the simulated noisy environments considered various types of noise, reverberation, SNR, and the direction and number of noise sources. The experimental results presented that determinant-based methods outperform phase difference-based methods in most cases. In particular, the proposed method achieved the best noise reduction performance maintaining minimum speech distortion.
인공 신경망 모형을 이용한 한국프로야구 관중 수요 예측
박진욱 ( Jinuk Park ),박상현 ( Sanghyun Park ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 분석에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial Neural Network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 인공신경망의 가장 기본적인 종류인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)의 초모수(Hyperparameter) 선정에 그리드 탐색(Grid Search)을 적용하여 최적의 모형을 찾고자 하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 8월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였고, 예측력 검증을 위해 2015년 9월 관중 수를 예측하여 실제 관측값과 비교하였다. 그 결과, 그리드 탐색법에서 최적 모형이라고 판단한 모형의 예측력은, 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 기준으로 평균 27.14% 였다. 또한, 앙상블 기법에서 착안하여 오차율이 낮은 모형 5개의 예측값 평균의 MAPE는 평균 28.58% 였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 14%, 13.6% 높은 예측력을 보이고 있다.
젖은 노면에서 타이어마모를 고려한 ESC 강인성 분석에 관한 연구
박진욱(Jinuk Park),조태근(Taekeun Cho),권재준(Jaejoon Kwon),홍태욱(Teawook Hong),박기홍(Kihong Park) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2011 No.11
In most research and development level for vehicle stability improvement, ESC performance evaluation has been conducted assuming a steady road friction. However, under a wet road condition, the tire performance differs greatly depending on the tread wear, vehicle velocity and water depth. For that reason, this research developed a tire force gain based on tread wear under a wet road condition. A vehicle stability test has been conducted on a HILS system, which includes a CarSim vehicle model with the tire force gain developed in the research and a commercial ESC. Through the HILS, a comparative analysis of existing constant road friction coefficient and the newly developed tire force gain has been carried out, focused on their different influences on the ESC performance.
박진욱(Jinuk Park),이우람(Uram Lee),이재성(Jaesung Lee) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2022 No.6
In a fuel cell system, air containing moisture. This air can freeze inside the Air-cut off valve. This makes it difficult to start the system in cold areas. In this paper, we propose a method of crushing ice using vibration.
객체 인식 모델을 활용한 적재 불량 화물차 탐지 시스템
정우진,박진욱,박용주,Jung, Woojin,Park, Jinuk,Park, Yongju 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회논문지 Vol.26 No.12
Recently, the increasing number of overloaded vehicles on the road poses a risk to traffic safety, such as falling objects, road damage, and chain collisions due to the abnormal weight distribution, and can cause great damage once an accident occurs. therefore we propose to build an object detection-based AI model to identify overloaded vehicles that cause such social problems. In addition, we present a simple yet effective method to construct an object detection model for the large-scale vehicle images. In particular, we utilize the large-scale of vehicle image sets provided by open AI-Hub, which include the overloaded vehicles. We inspected the specific features of sizes of vehicles and types of image sources, and pre-processed these images to train a deep learning-based object detection model. Also, we propose an integrated system for tracking the detected vehicles. Finally, we demonstrated that the detection performance of the overloaded vehicle was improved by about 23% compared to the one using raw data.
암반지반에서 말뚝으로 보강된 풍력발전 기초의 말뚝 근입깊이에 따른 수평저항력 거동
강기천,김동주,박진욱,어현준,박혜정,김지성,Kang, Gichun,Kim, Dongju,Park, Jinuk,Euo, Hyunjun,Park, Hyejeong,Kim, Jiseong 한국지반신소재학회 2022 한국지반신소재학회 논문집 Vol.21 No.2
This study conducted to obtain the lateral resistance of a wind power foundation reinforced with piles through an model experiment. In particular, the lateral resistance of the foundation was compared with the existing gravity-type wind power foundation by integrating the pile, the wind power generator foundation, and the rocky ground. In addition, changes in the lateral resistance and bending moment of the pile were analyzed by embeded depths of the pile. As a result, it was found that the lateral resistance increased with the depth of embedment of the piles. In particular, the pile's resistance increase ratio was 2.11 times greater in the case where the pile embedded up to the rock layer than the case where the pile was embedded into the riprap. It was found that the location of the maximum bending moment occurred at the interface between the wind turbine foundation and the riprap layer when the pile embeded to the rock layer. Through this, as the lateral resistance of the wind power foundation reinforced with piles is greater than that of the existing gravity-type wind power foundation, it is understood that it can be a more advantageous construction method in terms of safety.
SMERT: 감성 분석 및 감정 탐지를 위한 단일 입출력 멀티 모달 BERT
김경훈(Kyeonghun Kim),박진욱(Jinuk Park),이지은(Jieun Lee),박상현(Sanghyun Park) 한국정보과학회 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.10
감성 분석은 텍스트로부터 주관적인 의견 및 성향을 분석하고, 감정 탐지는 ‘행복’, ‘슬픔’과 같이 텍스트에서 나타나는 감정을 검출하는 연구다. 멀티 모달 데이터는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 데이터가 함께 나타나는 것을 의미한다. 관련 선행 연구에서 순환 신경망 모형 혹은 교차 트랜스포머를 사용한다. 하지만 순환 신경망 모형은 장기 의존성 문제를 가지며, 교차 트랜스포머는 모달리티별 특성을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 멀티 모달 데이터가 하나의 네트워크로 학습되는 단일 입출력 트랜스포머 기반 모형 SMERT를 제안한다. SMERT는 모달리티 결합 표현형을 얻어 이를 감성 분석 및 감정 탐지에 활용한다. 또한, BERT의 훈련 태스크를 멀티 모달 데이터에 활용하기 위해 개량하여 사용한다. 제안하는 모델의 검증을 위해 CMU-MOSEI 데이터셋과 여러 평가 지표를 이용하고, 모달리티 조합별 비교실험과 예시를 통해 모델의 우수성을 검증하였다. Sentiment Analysis is defined as a task that analyzes subjective opinion or propensity and, Emotion Detection is the task that finds emotions such as ‘happy’ or ‘sad’ from text data. Multimodal data refers to the appearance of image and voice data in addition to text data. In prior research, RNN or cross-transformer models were used, however, RNN models have long-term dependency problems. Also, since cross-transformer models could not capture the attribute of modalities, they got worse results. To solve those problems, we propose SMERT based on a single-stream transformer ran on a single network. SMERT can get joint representation for Sentiment Analysis and Emotion Detection. Besides, we use BERT tasks which are improved to utilize for multimodal data. To present the proposed model, we verify the superiority of SMERT through a comparative experiment on the combination of modalities using the CMU-MOSEI dataset and various evaluation metrics.
이미지 캡션 생성을 위한 다중 관점을 가진 자가 교열 트랜스포머
이지은(Jieun Lee),박진욱(Jinuk Park),박상현(Sanghyun Park) 한국정보과학회 2021 정보과학회논문지 Vol.48 No.3
이미지 캡션 생성이란 주어진 이미지로부터 객체 요소를 파악하여 장면을 설명하는 자연어를 자동으로 서술하는 연구이다. 선행 연구에서는 주로 단일 특징 추출기를 통해 이미지에서 정보를 포착한 후, 순환 신경망 기반의 디코더를 통해 캡션을 생성한다. 하지만 단일 특징 추출기를 사용하기 때문에 다중관점의 이미지 정보를 사용할 수 없고, 순환 신경망 기반의 장기 의존성 문제를 가지는 디코더를 사용한다. 이를 해결하기 위해서 본 연구는 복수의 특징 추출기를 사용하는 다중 관점 인코더를 통해 다양한 각도의 이미지 정보를 가공하여 전달한다. 또한, 순환 신경망의 한계를 보완하기 위해서, 트랜스포머 모델 기반의 디코더 레이어에 추가적인 멀티-헤드 주의 기제 기법을 통해 생성된 문장을 재구축하여 문장의 완성도를 높이는 자가 교열 트랜스포머를 제안한다. 제안하는 모델의 검증을 위해 MSCOCO 데이터셋을 이용하여 다양한 비교실험으로 정량적, 정성적 평가를 통해 제안한 방법론의 우수성을 검증하였다. Image captioning is a task of automatically describing a scene by identifying an object element from a given image. In prior research, information has mainly been captured from the image using a single feature extractor, and captions have then been generated by a recurrent neural network-based decoder. However, multi-view image information is not available with this method because of the use of a single feature extractor, and the use of a recurrent neural network-based decoder causes a long-term dependency problem. To address these issues, the proposed model employs a multi-view encoder using a couple of feature extractors that provide processed image information from various view. In addition, to supplement the limits of the recurrent neural network, we propose a self-revising transformer that increases the completeness of sentences by revising the generated sentences by focusing additional multi-head attention in the transformer-based decoder layer. To present the proposed model, we verify its superiority through quantitative and qualitative evaluations with various comparative experiments using MSCOCO datasets.