합성곱 신경망 기반 환경잡음에 강인한 교통 소음 분류 모델

이재준,김완수,이교구,Lee, Jaejun,Kim, Wansoo,Lee, Kyogu 한국음향학회 2018 韓國音響學會誌 Vol.37 No.6

도시 유동인구가 증가함에 따라 도시 환경 소음에 관한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 교통상황에서 발생하는 이상 소음을 최근 환경 소음 분류 연구에서 높은 성능을 보이는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 분류한다. 구체적으로는 타이어 제동 마찰음, 자동차 충돌음, 자동차 경적음, 정상 소음 네 개의 클래스에 대하여 합성곱 신경망을 이용하여 분류한다. 또한, 실제 교통 상황에서의 환경잡음에 강인한 분류 성능을 갖기 위해 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음을 설정하였고 이를 활용하여 분류 모델을 설계하였으며 3 dB SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 88 % 이상의 분류 성능을 가진다. 제시한 교통 소음에 대하여 기존 선행연구 대비 높은 분류 성능을 보이고, 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음에 강인한 교통 소음 분류 모델을 제안한다. As urban population increases, research on urban environmental noise is getting more attention. In this study, we classify the abnormal noise occurring in traffic situation by using a deep learning algorithm which shows high performance in recent environmental noise classification studies. Specifically, we classify the four classes of tire skidding sounds, car crash sounds, car horn sounds, and normal sounds using convolutional neural networks. In addition, we add three environmental noises, including rain, wind and crowd noises, to our training data so that the classification model is more robust in real traffic situation with environmental noises. Experimental results show that the proposed traffic sound classification model achieves better performance than the existing algorithms, particularly under harsh conditions with environmental noises.

수입관리에서 회귀모형 기반 수요 복원 방법

이재준,이우주,김정환,Lee, JaeJune,Lee, Woojoo,Kim, Junghwan 한국통계학회 2015 응용통계연구 Vol.28 No.3

정확한 수요예측은 수입관리(RM)에서 중요한 요소이다. 기 출발편 예약 데이터는 미래 출발편의 수요를 예측하는데 이용되는데, 이 중 일부 데이터에는 예약 요청이 거부된 경우가 포함된다. 거부된 예약 요청은 통계학적 관점에서 중도절단된 것으로 해석될 수 있으며, 이러한 중도절단된 수요를 복원하는 것은 미래 출발편의 참수요 예측을 위해 중요한 사안이다. 현재까지 여러 복원방법들이 소개되었으며, Expectation Maximization 방법이 가장 우수하다고 알려져있다. 본 연구에서는 중도절단된 자료를 복원할 수 있는 회귀모형 기반의 새로운 수요복원 방법을 제시하였다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 새로운 방법의 성능을 RM에서 대표적으로 사용되는 두 가지 복원방법들과 비교하였다. Accurate demand forecasting is a crucial component in revenue management(RM). The booking data of departed flights is used to forecast the demand for future departing flights; however, some booking requests that were denied were omitted in the departed flights data. Denied booking requests can be interpreted as censored in statistics. Thus, unconstraining demand is an important issue to forecast the true demands of future flights. Several unconstraining methods have been introduced and a method based on expectation maximization is considered superior. In this study, we propose a new unconstraining method based on a regression model that can entertain such censored data. Through a simulation study, the performance of the proposed method was evaluated with two representative unconstraining methods widely used in RM.

열에너지 저장용 용융염 캡슐의 열 신뢰성 평가: 표면개질제의 영향

이재준(Jaejun Lee),조병남(Byeongnam Jo) 대한기계학회 2020 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2020 No.7

48V 마일드 하이브리드 차량의 통합 열관리 시스템 영향 분석

이재준(Jaejune Lee),전지환(Jeehwan Jeon),김태우(Taewoo Kim),성원준(Wonjune Sung),박성진(Sungjin Park) 한국자동차공학회 2020 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2020 No.7

위치 정보를 이용한 PCGN(Proximity Car Group Network) 동적 관리 알고리즘

이재준(Jaejun Lee),유민수(Minsoo Ryu) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.11

SOM을 이용한 등록상표에 대한 내용기반 이미지 검색

이재준 ( Jaejun Lee ),신민기 ( Minki Shin ),백우진 ( Woojin Paik ),신문선 ( Moonsun Shin ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.1

산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서는 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 필요하다. 본 논문에서는 상표이미지검색에 있어 가시적인 특성(visual feature)을 그레이 히스토그램을 통해서 상표이미지의 특성값을 추출하여 이를 입력패턴으로 SOM(Self-Organizing Map)알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 제안한다.

대규모 단백질 서열 데이터베이스를 대상으로 하는 효과적인 후보 단백질 선정 알고리즘

이재준(Jaejun Lee),박희진(Heejin Park),백은옥(Eunok Paek) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2B

프로테오믹스는 단백질의 기능을 분석하고, 성질을 파악하는 학문분야이다. 단백질 동정은 단백질을 구성하는 아미노산 서열을 확인하는 과정이다. 단백질 동정은 단백질 합성 후 변이의 경우의 수와 단백질 서열 데이터베이스 크기를 고려해야 하는데 모든 변이의 경우를 고려하고, 대규모 단백질 서열 데이터베이스를 사용할 경우, 매우 많은 수행시간이 필요하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 대규모 단백질 서열 데이터베이스로부터 효율적으로 후보 단백질을 선정하는 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘의 성능을 기존 알고리즘과 비교 분석한다.

비경제활동 여성의 비형식 평생교육 참여가 핵심역량에 미치는 효과

이재준(Lee, JaeJun),함 은 혜(Ham, Eun Hye) 한국성인교육학회 2018 Andragogy Today : International Journal of Adult & Vol.21 No.3

이 연구는 비경제활동 여성의 비형식 평생교육 참여에 영향을 미치는 요인을 탐색하고, 이를 고려하여 핵심역량에 대한 평생교육 참여 효과를 추정하기 위하여 수행되었다. PIAAC 2013의 한국 표집 중 비경제활동 여성 1,252명의 자료를 로지스틱 회귀분석과 성향점수매칭 방법을 활용하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 비경제활동 여성의 학력, 자녀의 나이, 임금노동 및 봉사활동 경험, 내적 학습동기와 컴퓨터 활용 경험이 비형식 평생교육의 참여를 유의하게 예측하였다. 둘째, 비경제활동 여성의 비형식 평생교육 참여는 여성의 언어역량과 문제해결 역량에 효과가 있는 반면, 수리역량에는 효과가 없었다. 셋째, 비경제활동 여성의 임금노동 경험은 문제해결역량을 유의하게 예측하였으며, 봉사활동 경험과 내적 학습동기는 언어 및 수리역량과 관련이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 1) 비경제활동 여성의 평생학습 참여에 있어 학교교육에 따른 차이가 여전히 존재하여 이를 감소하기 위한 정책적 노력이 필요하고, 2) 육아와 가사라는 비임금노동의 가치를 인정하는 가운데 학습단절을 보완하기 위한 방안을 고민할 필요가 있으며, 3) 컴퓨터 활용을 통한 정보 접근성을 고려한 지원의 필요성이 있음을 논의하였고, 4) 문제해결역량에 대한 교육의 제한적 효과에 대한 확인과 함께 역량의 측면에서 실천 경험의 중요성을 확인하였다. This study aims to investigate whether economically inactive women’s participation in nonformal lifelong learning enhanced their core competencies such as literacy, numeracy and problem solving skills, after controlling selection bias. Data from 1,252 economically inactive women identified from PIAAC 2013 were analyzed applying logistic regression and propensity score matching. Main findings are as follow: First, in addition to their educational background and kids’ ages, economically inactive women’s wage working and volunteering experiences, computer experience and intrinsic motivation predicted the probability of participating in nonformal lifelong education. Second, participation in nonformal lifelong education positively affected their literacy and problem-solving skills, but had nothing to do with numeracy. Third, women’s wage working experience was significantly predicted their problem solving skill, while their intrinsic learning motivation and volunteering experience were associated with literacy and numeracy. These findings suggest that educational background as well as computer accessibility are important for economically inactive women to participate in lifelong learning, and thus political supports need to be designed to address differential educational background and computer accessibility. Also, their burden of unpaid work at home such as child care as well as working experience need to be valued and also supported to supplement the discontinuity in learning.

TICOM 환경하에서 DSP를 위한 COURSEWARE 개발

이재준(Jaejun Lee),류승석(Seungseok Ryu),김상욱(Sangug Kim),정연모(Yunmo Chung),김영수(Youngsoo Kim) 대한전자공학회 1994 대한전자공학회 학술대회 Vol.1994 No.7

한국형발사체 추진제공급시스템 충전모드 해석

이재준(Jaejun Lee),박상민(Sangmin Park),강선일(Sunil Kang),오화영(Hwayoung Oh),정은상(Eun Sang Jung) 한국추진공학회 2015 한국추진공학회 학술대회논문집 Vol.2015 No.11

한국형 발사체 (KSLV-II)는 1.5톤급 실용위성을 지구저궤도(600~800 km)에 진입시키기 위한 300톤급 3단형 발사체다. 추진제 공급시스템은 이러한 3단형 발사체에 산화제와 kerosene을 공급해주는 시스템이다. 발사체의 추진제 탱크를 안정적으로 충전하기 위해 충전탱크용량과 충전시나리오에 따라 충전유량을 결정하였다. 다음으로 1D 열유동 해석프로그램을 이용하여 산화제 공급시스템과 kerosene 공급시스템을 모델링 하였다. 해석 모델을 통해 1D steady state 해석을 수행하였고 각 시스템에서의 충전모드에 따른 밸브용량과 및 orifice 사이즈를 계산하였다. 이를 이용하여 1D transient 해석을 수행하였다. 그 결과 두 시스템에서 충전이 진행됨에 따라 탱크의 수두가 상승하여 충전유량이 감소하는 것으로 나타났다. 최종적으로 해석을 통해 제안된 충전시스템 모델이 요구되는 충전조건을 만족하는 것을 확인하였다. Korean Space Launch Vehicle (KSLV-II) with three-stage launch system makes a working satellite of 1.5 tons to enter the Low-Earth orbit (600-800 km). The Propellant Supply System charges liquid oxidizing agents and kerosene to a fuel tank of the launch vehicle. It is necessary to define the charging flow rate of the fuel tank for stabilities of the launch system. First, the Propellant Supply System was modeled with 1D flow analysis program. The control valve capacity and orifice size were calculated as the 1D steady state analysis simulation. Second, the 1D transient analysis simulation was performed using previous results. As propellants were charging at the each fuel tank, increased fuel tank level makes the charge flow rate decreased. Consequently, the proposed analysis model satisfied the required design charging conditions.