http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
오원근 한국지식정보기술학회 2021 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.16 No.6
Sound classification is a computer technology that involves learning to classify sounds and to predict the category of that sound. Recently, the machine learning based approach is being actively conducted for improving recognition accuracy. In this approach, a deep neural network is trained using a sound dataset, and then the actual sound is applied to identify the sound category. In the identification stage, the recognition accuracy of the machine learning is degraded due to the ambient noise. In other words, unlike the experimental environment, various sounds are input into the microphone along with the target sound. Since these ambient sounds are not trained, they could lower the classification performance. However, there are only a few research results on the relation between the noise and the recognition performance despite of the practical importance. In this paper, we study the performance degradation of sound classification in the space where the music is playing with considering the music genre and the volume level. For this, we use CNN, UrbanSound8K dataset consisting of 10 kinds of environmental sounds, and GTZAN data set containing 10 kinds of music genres. First, CNN is trained to recognize the sounds of UrbanSound8K, and then five songs for each genre were selected from GTZAN and mixed to the UrbanSound8K so that the signal-to-noise ratio are -20dB, 0dB, 5dB, 10dB, and 20dB. Then we test the accuracy with the mixed sound input and compare with the noise-free target sound. As a result, there is 2.8% to 22% difference in the recognition accuracy by music genre and sound level. The result show that the SNR should be 20dB or more in order for music not to have a significant effect on the recognition accuracy.
오원근 한국전자통신학회 2016 한국전자통신학회 논문지 Vol.11 No.2
This paper presents a fault detection and data processing algorithm for acoustic sensor systems using the multiple sensor algorithm that has originally developed for the wireless sensor nodes. The multiple sensor algorithm can increase the reliability of the sensor systems by utilizing and comparing the measurements of the multiple sensors. In the acoustic sensor system, the equivalent sound level() is used to detect the faulty sensor. The experiment was conducted to demonstrate the feasibility of the multiple acoustic sensor algorithm, and the results show that the algorithm can detect the faulty sensor and validate the data. 본 논문에서는 음향 센서 시스템에서 다중 센서를 이용한 실시간 고장 진단 및 데이터 처리 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다. 다중 센서 알고리즘은 하나의 물리량 계측을 위해 여러 개의 센서를 동시에 사용하는 방식을 사용하며 효율적으로 센서의 고장을 감지하여 신뢰성 있는 데이터를 출력할 수 있는 방법이다. 이를 음향 센서 시스템에 적용하기 위해 등가 소음레벨 Leq를 이용한 실시간 고장 진단 및 오류 데이터 처리 알고리즘을 제안하고, 이를 검증하기 위한 실험 장치와 프로그램을 제작하고 실험하였다. 그 결과 다중 센서 알고리즘은 음향 센서 시스템에도 잘 적용되어 일부 센서의 고장 시에도 정확한 데이터 처리가 가능함을 보였다.
국소화된 최급강하법을 이용한 순환 신경망의 온라인 학습
오원근 順天大學校 1997 論文集 Vol.16 No.1
In this paper, a general purpose recurrent neural network (RNN) training algorithm using variational methods is proposed. In this algorithm, the training is regarded as an optimal problem. Then using the variational methods, we obtain optimal weights which are given by a two-point boundary-value problem(2PBVP). Finally, the localized steepest descent algorithm is derived so that of-line training is possible. This method is intended to be used on the learning complex dynamic mappings between time-varing input-output data. Therefore it is useful for RNN applications to nonlinear systems, signal processing, and chaotic signal analysis. The simulation results for a nonlinear plant identification are illustrated.
물리 전공이 아닌 중등학교 과학교사들의 빛과 파동 개념
오원근,김재우 한국물리학회 2006 새물리 Vol.52 No.6
This study investigated secondary school science teachers' concepts about light and waves. The subjects were 65 teachers who teach science in Chungbuk Province of Korea. There majors were biology, chemistry, or earth science; none majored in physics. To find out their scientific concepts, we used questionnaires developed by Song et al, [9], and the results for the teachers were compared with those for students. The results showed few misconceptions about vision, propagation of light, diffraction, refraction, and the color of shadows and some misconceptions about color, scattering of light, images formed by lenses or mirrors, and shock waves. The results also showed difficulty in finding factors that affect the velocity and the wavelength of a wave traveling along a string and in differentiating between the frequency and the amplitude of sound in the Doppler effect. 본 연구는 물리를 전공하지 않은 중·고등학교 과학교사들이 가진 빛과파동에 대한 개념을 조사하여 교사들의 오개념 유형을 분석하고, 그결과를 학생들의 오개념 유형과 비교하는 것이다. 연구 대상은 충북지역에 근무하고 있는 물리 비전공 과학교사 65명이며, 검사도구는우리나라 학생들의 물리 오개념 유형을 조사하기 위하여 개발된 파동개념 검사 문항을 사용하였다. 조사 결과, 과학교사들은 시각이형성되는 과정, 빛의 직진, 회절, 반사, 그림자의 색에 대해서는학생들과는 달리 거의 오개념을 보이지 않았다. 그러나 색, 빛의 산란, 렌즈나 거울에서 상이 맺히는 원리, 충격파에 대해서는 조사 대상의절반 정도가 학생들과 유사한 오개념을 보였으며, 도플러 효과에서소리의 높낮이를 진동수와 연관시키거나, 매질의 변화에 따른 파동의속도와 파장의 변화에 대해서는 교사들도 오개념이 많음을 알 수있었다.
오원근 한국물리학회 2020 새물리 Vol.70 No.8
In line with the recent increase in social interest in the 4th Industrial Revolution, the demand for various types of IT-based education, such as AI and robots, is also increasing in the science classes of schools. The physics subject in secondary school has already been revised from the 2009 National Curriculum so that this IT-based modern science and technology can be meaningfully fused in line with the development of modern physics. However, foundations for such convergent education in teacher education or re-education in schools, are still insufficient. In this study, an IT convergence-based physics education training course developed for teacher re-education was conducted, and based on the results, the teacher’s perception on how IT convergence-based physics education is applicable was investigated. The results are reported based on the positive and the negative responses from teachers. 최근 4차 산업혁명에 대한 사회적 관심이 증대되는 추세에 맞추어 일선 학교 현장에서도 AI, 로봇 등다양한 IT 기반의 교육에 대한 요구가 확대되고 있다. 중등학교의 물리 교과는 이미 2009 국가교육과정부터교육과정을 현대적 물리학 발전에 맞추어 이러한 IT기반의 현대적 과학 기술이 의미있게 융합되도록개정한 바 있다. 그러나 일선 학교에서는 여전히 이러한 융합적 교육을 위한 기반이나, 교사 교육 또는재교육이 충분하지 못한 실정이다. 본 연구에서는 교사 재교육을 위하여 개발된 IT융합 기반의 물리교육연수과정을 실시하고, 그 결과를 바탕으로 일선 학교에서 얼마나 IT융합 기반 물리교육이 적용가능한가에대한 연수 참여교사의 인식을 조사하여 분석하였다. 이러한 결과는 교사의 긍정적 반응과 부정적 반응으로구분하여 제시한다.