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민동진,조준형 한국공업화학회 2002 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2002 No.0
최근 신소재 개발의 흐름 속에서 특수한 안료의 개발과 기존 특수 안료의 특징을 개선하는 등 국내외적으로 신소재 안료개발이 활발히 이루어지고 있다. 특히 기존안료의 특성을 개선시키기 위해 복합안료 제조 등 신기술이 개발되고 있으며 제지산업에 있어서 특수지의 수요가 증대되고 있다. 이에 따라 기존의 특수 안료인 형광 안료에 야광안료들을 일정 비율로 혼합하여 원지 위에 도포하여 사용하고 있다. 현재 야광안료는 제품의 단가가 높고 여러 가지 취약점이 있는 것으로 알려져 있다. 이러한 취약점들을 보완하고 개선하기 위해서 산업적으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구 중의 한 부분으로 본 연구에서는 특수 안료인 야광안료의 대량생산에 따른 생산비용을 절감하기 위해 Hybridization system으로 모입자인 야광 안료에 자입자인 형광안료를 일정비율로 배합하여 표면 개질하였다. 표면개질시 발생하는 표면흡착에너지를 수학적 이론식에 기초하여 측정하였으며 표면개질시료의 제타전위를 측정하여 정전기적 변화를 분석하였다. 표면개질된 야광안료를 종이위에 도포하여 야광지를 제조하였으며 야광지의 휘도를 측정하였다.
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제지용 도공안료의 표면개질에 의한 도공지 물성과 인쇄적성에 관한 연구(Ⅱ)
민동진,이희명,조준형,이용규,김용식 한국공업화학회 2004 공업화학 Vol.15 No.1
도공지의 품질향상을 위하여 도공용 무기안료의 제법개선, 도공액 특성 변화, 도공안료의 설계, 도공지 제조의 조업성 등 다양한 측면에서의 연구들이 진행되고 있다. 본 연구는 표면개질한 도공안료와 혼합처리한 도공안료를 용하여 도공지의 물성 및 인쇄적성을 비교하였다. 도공액 배합 시도공액의 유동특성과 인쇄특성에 영향을 줄 수 있는 여러 인자들을 일정하게 고정하였고 도공안료의 표면개질 유무에 따른 인쇄특성 변화를 조사하였다. 도공지의 표면은 SEM으로 측정하여 표면개질 효율을 조사하였다. 도공액의 물성뿐만 아니라 도공지의 물성 및 인쇄적성에 대한 비교ㆍ평가를 실시하였다. 또한 배합조건을 달리하여 인쇄적성의 효율성을 평가하였다. To improve the quality of coating paper, many areas, such as the manufacturing process of inorganic pigment for the coating, the property change of coating color. the surface design of coating pigment and the productivity of coated paper, were studied. In this study the physical properties and printability of coated paper were compared with the coating pigment to modify the surface of large particle and the coating pigment to mix together the large and small particles. After the coating color was mixed under the same conditions in order that the coating color has the same rheological property printability, the printability change caused by the surface modification of coating color was investigated. With the surface SEM of coated paper. the efficiency of the surface modification of coating pigment was investigated. The physical property and printability of coating paper, in addition to the physical properties of coating color. were compared and evaluated. Also. the efficiency of printability was evaluated, changing the mixing condition
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시간 및 주파수 영역 특징 기반 양방향 LSTM 모델을 이용한 음성감정인식 기법
민동진,김덕환 한국차세대컴퓨팅학회 2023 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.19 No.6
현재 음성에서 감정 상태를 이해하기 위해 강조, 음높이 변화 및 맥락과 같은 감정적 특징을 인식하는 다양한 음성감정인식(Speech Emotion Recognition)연구가 활성화 되고 있다. 본 논문은 음성 데이터에서 감정적 단서를 찾기 위해 시간 영역과 주파수 영역의 다양한 특징을 추출하고 강조, 음높이 변화를 통해 감정을 인식하는 신경망 모델을 개발하고자 한다. 부족한 데이터 셋으로 인한 과대적합을 예방하기 위해 컴퓨터 비전 분야에서 활용되는 데이터 증강 기법을 적용하였다. 또한 음성 데이터의 전처리를 수행하고 시간 영역에서 제로 크로싱 비율 (ZCR)과 RMS (Root mean square) 에너지 특징을 추출하였고 주파수 영역에서 멜 주파수 켑스트랄 계수 (MFCCs), 주파수 대역폭(Spectral Bandwidth), 주파수 중심 (Spectral Centroid), 주파수 롤오프의 최대, 최소 값(Spectral Rolloff Max and Min) 같은 스펙트럴 특징을 추출하였다. 과거와 미래의 정보를 저장할 수 있어 불연속적인 음성 데이터의 과거와 미래의 정보를 효과적으로 학습할 수 있는 양방향 LSTM 신경망 모델을 제안하였으며, 8가지 감정표현(중립, 차분함, 행복, 슬픔, 분노, 두려움, 혐오, 놀람)이 포함되어 있는 RAVDESS와 7가지 감정표현(중립, 행복, 슬픔, 분노, 두려움, 혐오, 놀람)이 포함되어 있는 TESS 데이터 셋에 대하여 각각 99.21%, 98.24%의 정확도를 확인하였다. 향후 연구에서는 음성 감정 인식 분야의 주요 어려움 중 하나인 적은 데이터 셋 문제를 메타러닝 기법을 활용하여 해결할 계획이다. Currently, various studies are actively underway to understand emotional states in speech, recognizing emotional features such as emphasis, pitch changes, and context. This paper aims to develop a neural network model that extracts various features from the time and frequency domains in speech data and recognizes emotions through emphasis and pitch changes. To prevent underfitting and overfitting due to limited datasets, data augmentation techniques commonly used in computer vision were applied. Additionally, preprocessing of the speech data was performed and the time domain features such as Zero Crossing Rate (ZCR) and Root Mean Square (RMS) energy were extracted. Similarly, the frequency domain spectral features such as Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs), Spectral Bandwidth, Spectral Centroid, and Spectral Rolloff Max and Min were extracted. To effectively handle discontinuous speech data by storing past and future information, a bidirectional LSTM model was proposed. On the RAVDESS dataset, which includes eight types of emotional expressions (neutral, calm, happy, sad, angry, fearful, disgusted, surprised), and the TESS dataset, which includes seven types of emotional expressions (neutral, happy, sad, angry, fearful, disgusted, surprised), we confirmed accuracies of 99.21% and 98.24%, respectively. In future research, we plan to address one of the major challenges in the field of speech emotion recognition, the scarcity of datasets, by utilizing meta-learning techniques.
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Ag 나노입자의 분무기상건조법에 의한 기능성 제지용 안료 제조 및 특성
민동진,조준형 한국공업화학회 2004 응용화학 Vol.8 No.1
In this paper the functional Ag composite pigment was prepared by dry impact-blending method and spray vapor-drying method, using inorganic materials used for paper coating and filler such as talc and clay. Spray vapor-drying method is used for making new functional nano material by surface modification and composition. Core particle and Ag liquid were susceptible to be composited by impact force resulting from very high-speed air circulation. Ag composite-pigment formed was tested with powder physics tester and resulted in improvement of fluidity. It also resulted in excellent antibiotic property. Since design of nano particle pigment and application to a field of paper can be come true, it is thought that complementaion in terms of both principle and application is possible, and that R&D for the production of various functional paper products can be activated.
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음성언어 감정 인식을 위한 시계열 특징추출 및 다양한 순환신경망 모델의 성능비교
민동진,원종호,강동현,김덕환 한국차세대컴퓨팅학회 2022 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 Vol.2022 No.05
인간의 주 의사 소통 방법인 목소리를 통한 음성 언어는 단순한 언어 정보의 전달만이 아니라 음성의 억양과 높낮이 그리고 주변 환경 등 여러가지 특징을 통해 감정 정보를 함께 전달하게 된다. 현재 많은 연구들이 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 음성언어기반의 감정을 시스템이 파악하는데 초점을 맞추고 있으며, 음성의 다양한 주파수 특성을 추출하여 신경망모델을 개발하고 있다. 본 논문은 시간에 따른 감정 변화를 정확하게 인식하기 위해, 시간 영역에서 시계열 데이터 전처리와 3 가지 음성 신호 기반의 자연어 특징 추출을 진행한다. 제안하는 데이터 전처리, 특징 추출 방법은 주파수 영역의 특징으로만 비교하는 학습 방식보다 시간에 따라 변화하는 자연어 및 복잡한 감정인식에 유리하다. 2개의 공개 데이터 셋을 이용하여 시계열 특징을 입력으로 하는 순환 신경망 모델 알고리즘들을 개발하고 이들의 성능을 비교하였다.
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