알칼리 촉진제 성능 측정의 새로운 전환점: 도입 방식의 단순화를 통한 탐구

윤원중,이지연,김재훈 한국청정기술학회 2024 청정기술 Vol.30 No.1

본 연구에서는 이산화탄소를 기반으로한 피셔-트롭시 반응에 사용되는 철계 촉매에 알칼리 금속인 Na를 함침 및 물리적혼합 방식으로 도입하여 각각의 성능을 비교하였다. 제조된 촉매는 3.5 MPa, 330 oC, H2/CO2 = 3의 가스 조성비에서 공간속도 4,000 mL h-1 gcat-1 조건으로 반응성을 평가하였다. 두 가지 촉매를 비교한 결과 Na를 함침한 경우 Na가 촉매 전체에 균일하게 분산되어 있지만 물리적 방법으로 혼합한 촉매는 상대적으로 표면에 위치하였다. 또한 Na를 함침한 촉매가 더 높은 액체 탄화수소(C5+) 수율과 낮은 CO 선택도를 보였다. 결론적으로 촉매 내의 Na 분포가 반응에 미치는 영향을 파악하였으며 도입 방식을 통해 이를 조절할 수 있음을 확인하였다. In this study, an alkali metal Na was introduced into iron-based catalysts used in the carbon dioxide-based Fischer- Tropsch process by wet impregnation and physical mixing methods to compare their performance. The as-prepared catalysts were evaluated for reactivity at 3.5 MPa, 330 oC, feed ratio of H2/CO2 = 3 with a space velocity of 4,000 mL h-1 gcat-1. Comparing the two catalysts, it was found that Na was uniformly distributed throughout the catalyst when wet-impregnated, but Na for physically mixed catalyst was relatively located on the surface of the catalyst. In addition, the wet-impregnated catalyst showed higher liquid hydrocarbon (C5+) yield and lower CO selectivity. In conclusion, the effect of Na distribution in the catalyst on the reaction was identified and can be controlled by the introduction method.

내용기반 오디오 장르 분류를 위한 신호 처리 연구

윤원중,이강규,박규식 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.41 No.6

본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window를 이동시켜 가며 Spectral Centroid, Rolloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 등의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특징 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최적의 특징 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54차의 특징벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS(Sequential Forward Selection)방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특징 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%∼20% 정도의 성능 향상을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외하고는 약 80%대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다. In this paper, we propose a content-based audio genre classification algorithm that automatically classifies the query audio into five genres such as Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech using digital sign processing approach. From the 20 seconds query audio file, the audio signal is segmented into 23ms frame with non-overlapped hamming window and 54 dimensional feature vectors, including Spectral Centroid, Rolloff, Flux, LPC, MFCC, is extracted from each query audio. For the classification algorithm, k-NN, Gaussian, GMM classifier is used. In order to choose optimum features from the 54 dimension feature vectors, SFS(Sequential Forward Selection) method is applied to draw 10 dimension optimum features and these are used for the genre classification algorithm. From the experimental result, we can verify the superior performance of the proposed method that provides near 90% success rate for the genre classification which means 10%∼20% improvements over the previous methods. For the case of actual user system environment, feature vector is extracted from the random interval of the query audio and it shows overall 80% success rate except extreme cases of beginning and ending portion of the query audio file.

Multi-Feature Clustering을 이용한 강인한 내용 기반 음악 장르 분류 시스템에 관한 연구

윤원중,이강규,박규식,Yoon Won-Jung,Lee Kang-Kyu,Park Kyu-Sik 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.3

In this paper, we propose a new robust content-based musical genre classification algorithm using multi-feature clustering(MFC) method. In contrast to previous works, this paper focuses on two practical issues of the system dependency problem on different input query patterns(or portions) and input query lengths which causes serious uncertainty of the system performance. In order to solve these problems, a new approach called multi-feature clustering(MFC) based on k-means clustering is proposed. To verify the performance of the proposed method, several excerpts with variable duration were extracted from every other position in a queried music file. Effectiveness of the system with MFC and without MFC is compared in terms of the classification accuracy. It is demonstrated that the use of MFC significantly improves the system stability of musical genre classification performance with higher accuracy rate. 본 논문에서는 multi-feature clustering(MFC) 방법을 이용한 강인한 내용 기반 음악 장르 분류 알고리즘을 제안한다. 기존 연구와 비교하여 본 논문에서는 입력 질의 패턴(또는 구간)과 입력 질의 길이의 변화에 따라 나타나는 불안정한 시스템 성능을 개선하는데 노력하였고, k-means clustering 기법에 기반한 multi-feature clustering(MFC)이라는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 질의 음악 파일의 서로 다른 여러 구간에서 질의 길이를 다변화하여 음악 특징 계수를 추출하였고, MFC 방법을 사용한 시스템과 MFC 방법을 사용하지 않은 시스템에 대한 장르 분류 성공률을 비교하여 제안 알고리즘의 성능을 비교${\cdot}$분석하였다. 모의실험 결과 MFC 방법을 사용한 시스템의 장르 분류 성공률이 높게 나타났고, 시스템의 안정성 역시 높게 나타났다.

음악 정보검색 시스템을 위한 효율적인 특징 벡터 추출에 관한 연구

윤원중,이강규,박규식 한국음향학회 2004 韓國音響學會誌 Vol.23 No.7

본 논문에서는 Classic, Hiphop, Jazz, Rock 4개의 장르로 곡을 구분하여 각 장르별 60곡씩 총 240곡의 음악 DB를 대상으로 예제 질의 (QBE) 방식의 음악 정보 검색 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 입력 질의로부터 spectral centroid, rolloff, flux등 STFT기반의 특징들과 MFCC, LPC, Beat 정보 등의 총 60차의 특징 벡터들을 추출한후 Euclidean 유사도를 측정해서 DB내의 해당 음악을 검색한다. 실제 검색에 사용되는 특징 벡터는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용하여 10차 특징 벡터로 최적화 되며 검색 실험결과 평균 84% Hit Rate 와 0.63 MRR의 성공률을 보이고 있어 기존의 연구 결과보다 약 10%이상의 성능 향상을 보였다. 한편 본 논문에서는 실제 시스템 사용 환경을 고려하여 임의 질의 구간과 임의 질의 길이에 대한 시스템 성능 평가를 수행하였으며 실험 결과 이러한 임의성에 기인한 검색 성능의 불안정성을 지적하였다. In this Paper, we propose a content-based music information retrieval (MIR) system base on the query-by-example (QBE) method. The proposed system is implemented to retrieve queried music from a dataset where 60 music samples were collected for each of the four genres in Classical, Hiphop. Jazz. and Reck. resulting in 240 music files in database. From each query music signal, the system extracts 60 dimensional feature vectors including spectral centroid. rolloff. flux base on STFT and also the LPC. MFCC and Beat information. and retrieves queried music from a trained database set using Euclidean distance measure. In order to choose optimum features from the 60 dimension feature vectors, SFS method is applied to draw 10 dimension optimum features and these are used for the Proposed system. From the experimental result. we can verify the superior performance of the proposed system that provides success rate of 84% in Hit Rate and 0.63 in MRR which means near 10% improvements over the previous methods. Additional experiments regarding system Performance to random query Patterns (or portions) and query lengths have been investigated and a serious instability problem of system Performance is Pointed out.

초저음파를 이용한 탄도미사일 발사위치 추정에 관한 연구

윤원중,전영수,이덕기,이종호,양조환,박규식,Yoon, Won-Jung,Jeon, Young-Soo,Lee, Duk Kee,Lee, Jong Ho,Yang, Jo-Hwan,Park, Kyu-Sik 한국음향학회 2016 韓國音響學會誌 Vol.35 No.6

In this paper, we developed a new method estimating the location of ballistic missile launching using infrasound signals. Infrasound signal generated from the North Korea's ballistic missile launch was used as source data and its signal was recorded at KMA (Korea Meteorological Administration) infrasound stations located at Cheorwon and Yanggu. Time-frequency analysis, TDOA (Time Delay of Arrival) method and spherical trigonometry were applied for data processing of signal recorded and occurrence location detection. We could confirm the outstanding performance of the algorithm estimating source location which was only 3 km apart from the actual launching site. 본 논문에서는 초저음파 신호를 이용하여 탄도미사일 발사위치를 추정하는 새로운 방법을 개발하였다. 양구와 철원에 설치된 기상청의 초저음파 관측망을 이용하여, 북한의 탄도미사일 발사시 발생한 초저음파 신호를 분석하였다. 신호의 탐지 및 발생위치 추정을 위하여 시간-주파수 분석, 도달 지연시간 측정 방법 및 구 삼각공식 등을 적용하였으며, 발사원점과 약 3 km 정도 차이가 나는 곳을 발사지점으로 추정하여 개발된 알고리즘의 정확도를 확인할 수 있었다.

내용기반 오디오 장르 분류를 위한 신호 처리 연구

윤원중,박규식,이강규 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.41 No.06

In this paper, we propose a content-based audio genre classification algorithm that automatically classifies the query audio into five genres such as Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech using digital signal processing approach. From the 20 seconds query audio file, the audio signal is segmented into 23ms frame with non-overlapped hamming window and 54 dimensional feature vectors, including Spectral Centroid, Rolloff, Flux, LPC, MFCC, is extracted from each query audio. For the classification algorithm, k-NN, Gaussian, GMM classifier is used. In order to choose optimum features from the 54 dimension feature vectors, SFS(Sequential Forward Selection) method is applied to draw 10 dimension optimum features and these are used for the genre classification algorithm. From the experimental result, we can verify the superior performance of the proposed method that provides near 90% success rate for the genre classification which means 10%∼20% improvements over the previous methods. For the case of actual user system environment, feature vector is extracted from the random interval of the query audio and it shows overall 80% success rate except extreme cases of beginning and ending portion of the query audio file. 본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window를 이동시켜가며 Spectral Centroid, Rolloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 등의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특징 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최적의 특징 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54차의 특징벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS(Sequential Forward Selection)방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특징 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%∼20% 정도의 성능 향상을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외하고는 약 80%대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다.

기계설비에 따른 문제

윤원중,Yun, Won-Jung 한국화재보험협회 1976 防災와 保險 Vol.6 No.-

나를 이끌어준 선배

윤원중 샘터사 2003 월간 샘터 Vol.34 No.9

전문용역업체의 육성.활용 긴요

윤원중,Yun, Won-Jung 한국화재보험협회 1988 防災와 保險 Vol.37 No.-

연속류 충진 관형 반응기에서의 괴상 중합 공정에 의한 메틸메타아크릴레이트 중합

윤원중,유재훈 한국화학공학회 1999 Korean Chemical Engineering Research(HWAHAK KONGHA Vol.37 No.6

반응기내에 정적믹서를 정착하여 반경방향 혼합을 유도함으로써 유체의 흐름을 plug flow형태와 유사하게 가질 수 있는 충진 관형 반응기에서 메틸메타아크릴레이트의 자유라디칼 중합에 대하여 연구하였다. 충진 관형 반응기의 성능이 모사실험에 의해서 조사되었다. 반응 초기의 전이상태와 정상상태가 모사실험에 의해서 모두 조사되었다. 모사실험결과 CSTR 반응기보다 모노머 전환율이 높은 60% 정도까지 사용 가능함을 보여주고 있다. 또한 충진 관형 반응기의 관내경이 최적 크기는 2.54 cm이다. 모사실험결과는 충진 관형 반응기가 메틸메타아크릴레이트의 중합을 위한 연속 중합 반응기로 사용 가능함을 보여주고 있다. 그러므로 본 연구에서 충진 관형 반응기를 이용한 메틸메타아크릴레이트의 연속 중합 공정이 상업적으로 이용 가능한 새로운 공정임을 보여주고 있다. Free radical polymerization of methylmethacrylate was studied using filled tubular reactor with some axial dispersion effect, such as a near plug flow pattern, due to intensive radical mixing induced by static mixers. It was of interest to investigate how the performance of the filled tubular reactor has been investigated by model simulations. Both start-up transient and steady state behaviors of reactor were investigated through model simulations. The model simulation results in continuous filled tubular reactor could obtain the monomer conversion of 0.6, which was higher than in CSTR. And, the optimalinside diameter of filled tubular reactor was 2.54 cm. The model simulation results suggested that the filled tubular reactor could be potentially a good continuous reactor for the polymerization of methylmethacrylate. In this study, the filled tubular reactor was potentially a very important new industrial polymerization technology.