• Review Article

    A survey on parallel training algorithms for deep neural networks

    심층 신경망 병렬 학습 방법 연구 동향

    Dongsuk Yook, Hyowon Lee, and In-Chul Yoo

    육동석, 이효원, 유인철

    Since a large amount of training data is typically needed to train Deep Neural Networks (DNNs), a parallel training approach is required ...

    심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 모델을 대량의 학습 데이터로 학습시키기 위해서는 많은 시간이 소요되기 때문에 병렬 학습 방법이 필요하다. DNN의 학습에는 ...

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    Since a large amount of training data is typically needed to train Deep Neural Networks (DNNs), a parallel training approach is required to train the DNNs. The Stochastic Gradient Descent (SGD) algorithm is one of the most widely used methods to train the DNNs. However, since the SGD is an inherently sequential process, it requires some sort of approximation schemes to parallelize the SGD algorithm. In this paper, we review various efforts on parallelizing the SGD algorithm, and analyze the computational overhead, communication overhead, and the effects of the approximations.


    심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 모델을 대량의 학습 데이터로 학습시키기 위해서는 많은 시간이 소요되기 때문에 병렬 학습 방법이 필요하다. DNN의 학습에는 일반적으로 Stochastic Gradient Descent(SGD) 방법이 사용되는데, SGD는 근본적으로 순차적인 처리가 필요하므로 병렬화하기 위해서는 다양한 근사(approximation) 방법을 적용하게 된다. 본 논문에서는 기존의 DNN 병렬 학습 알고리즘들을 소개하고 연산량, 통신량, 근사 방법 등을 분석한다.

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    November 2020
  • Research Article

    Development of high performance and low noise axial-flow fan for cooling machine room of refrigerator using airfoil-cascade analysis and surface ridge shape

    익렬 분석 및 표면 돌기 형상을 이용한 냉장고 기계실 냉각용 고성능/저소음 축류팬 개발

    Jinho Choi, Seo-Yoon Ryu, Cheolung Cheong, Tae-hoon Kim, and Junhyo Koo

    최진호, 유서윤, 정철웅, 김태훈, 구준효

    This study aims to improve the flow and noise performances of an axial-flow fan for cooling the machine room in a refrigerator ...

    본 연구의 목표는 냉장고 기계실 냉각용 축류팬을 대상으로 익렬 분석법과 표면 돌기 형상을 이용하여 유량과 소음 성능을 향상시키는 것이다. 먼저 기존 팬 ...

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    This study aims to improve the flow and noise performances of an axial-flow fan for cooling the machine room in a refrigerator by using airfoil-cascade analysis and surface ridge shape. First, the experimental evaluations using a fan performance tester and an anechoic chamber are performed to analyze the flow and noise performances of the existing fan system. Then, the corresponding flow and noise performances are numerically assessed using the Computational Fluid Dynamics (CFD) techniques and the Ffowcs-Williams and Hawkings (FW-H) equation, and the validity of numerical results are confirmed through their comparisons with the experimental results. The analysis for the flow of a cascade of airfoils constructed from the existing fan blades is performed, and the pitch angles for the maximum lift-to-drag ratio are determined. The improved flow performance of the new fan applied with the optimum pitch angles is confirmed. Then, the fan blades with surface ridges on their pressure sides are devised, and the reduction of aerodynamic noise of the ridged fan is numerically confirmed. Finally, the prototype of the final fan model is manufactured, and improvements in the flow and noise performances of the prototype are experimentally confirmed.


    본 연구의 목표는 냉장고 기계실 냉각용 축류팬을 대상으로 익렬 분석법과 표면 돌기 형상을 이용하여 유량과 소음 성능을 향상시키는 것이다. 먼저 기존 팬 시스템의 유동 및 소음 성능을 팬 성능 시험기와 무향실에서 실험적으로 평가하였다. 다음으로 전산유체역학과 Ffowcs-Williams and Hawkings(FW-H) 방정식을 연계한 수치해석을 이용하여 유량과 소음 성능을 예측하였으며 실험 결과와의 비교를 통해 그 유효성을 검증하였다. 검증된 수치해석기법을 기반으로 유량 성능을 향상시키기 위하여 기존 팬으로부터 추출된 익형들로 구성한 2차원 익렬의 유동 성능 분석을 수행하고 양항비를 최대화할 수 있는 피치각을 도출하였다. 최적 피치각이 적용된 축류팬의 수치해석을 실시하여 향상된 유량 성능을 확인하였다. 향상된 유량 성능을 바탕으로 추가적인 소음 성능을 개선하기 위해 표면 돌기 형상을 팬 압력면에 적용한 팬 날개를 도출하였으며 수치적으로 유동 소음의 저감을 확인하였다. 마지막으로 유량 및 소음 성능 개선 축류팬을 제작하여 검증 실험을 통해 유량 및 소음 성능이 향상됨을 확인하였다.

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    November 2020
  • Research Article

    Aerodynamic noise reduction of fan motor unit of cordless vacuum cleaner by optimal designing of splitter blades for impeller

    임펠라 스플리터 날개 최적 설계를 통한 무선진공청소기 팬 모터 단품의 공력 소음 저감

    Kunwoo Kim, Seo-Yoon Ryu, Cheolung Cheong, Seongjin Seo, Cheolmin Jang, and Hanshin Seol

    김건우, 유서윤, 정철웅, 서성진, 장철민, 설한신

    In this study, noise radiated from a high-speed fan-motor unit for a cordless vacuum cleaner is reduced by designing splitter blades on ...

    본 논문에서는 무선진공청소기용 팬 모터 단품으로부터 방사되는 공력소음을 저감하기 위하여 팬 모터 단품 내부의 기존 임펠라에 스플리터 날개를 설계하였다. 우선, 팬 모터 ...

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    In this study, noise radiated from a high-speed fan-motor unit for a cordless vacuum cleaner is reduced by designing splitter blades on the existing impeller. First of all, in order to investigate the flow field through a fan-motor unit, especially impeller, the unsteady incompressible Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) equations are numerically solved by using computational fluid dynamic technique. With predicted flow field results as input, the Ffowcs Williams-Hawkings (FW-H) integral equation is solved to predict aerodynamic noise radiated from the impeller. The validity of the numerical methods is confirmed by comparing the predicted sound pressure spectrum with the measured one. Further analysis of the predicted flow field shows that the strong vortex is formed between the impeller blades. As the vortex induces the loss of the flow field and acts as an aerodynamic noise source, supplementary splitter blades are designed to the existing impeller to suppress the identified vortex. The length and position of splitter are selected as design factors and the effect of each design factor on aerodynamic noise is numerically analyzed by using the Taguchi method. From this results, the optimum location and length of splitter for minimum radiated noise is determined. The finally selected design shows lower noise than the existing one.


    본 논문에서는 무선진공청소기용 팬 모터 단품으로부터 방사되는 공력소음을 저감하기 위하여 팬 모터 단품 내부의 기존 임펠라에 스플리터 날개를 설계하였다. 우선, 팬 모터 단품, 특히 임펠라의 유동장을 분석하기 위하여 전산유체역학 기법을 사용하여 비정상, 비압축성 Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식을 수치적으로 해석하였다. 예측한 유동장 결과를 입력값으로 Ffowcs Williams-Hawkings(FW-H) 적분 방정식을 풀어 임펠라로부터 방사되는 소음을 수치적으로 예측하였다. 예측한 음압스펙트럼과 측정값의 비교를 통하여 수치해석방법의 유효성을 검증하였다. 예측한 유동장 결과에 대한 추가 분석을 통하여 임펠라 날개 사이에서 강한 와류가 형성되는 것을 확인하였다. 와류는 유동에는 손실로 소음에는 소음원으로 작용하기 때문에 기존 임펠라에 스플리터 형상을 추가 설계하여 와류를 억제하고자 하였다. 스플리터의 길이와 위치를 설계 인자로 선정하였으며, 다구찌 기법을 사용하여 각각의 설계 인자가 공력소음에 미치는 영향도를 살펴보았다. 이 결과로부터 최소소음을 나타내는 스플리터의 최적 위치와 길이를 결정하였다. 최종 선정된 설계안에 대한 추가 해석을 통하여 소음성능이 개선됨을 확인 하였다.

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    November 2020
  • Research Article

    Size estimation of Sperm Whale in the East Sea of Korea using click signals

    동해에서 발견된 향고래의 클릭 신호를 이용한 전장 추정

    Young Geul Yoon, Kang-Hoon Choi, Dong-Gyun Han, Hawsun Sohn, and Jee Woong Choi

    윤영글, 최강훈, 한동균, 손호선, 최지웅

    A total length of sperm whales can be estimated by measuring the Inter-Pulse Interval(IPI) of their clicks composed by multiple pulses ...

    향고래 전장은 향고래가 발생시키는 클릭의 다중 펄스 구조로 인한 펄스 간 간격(Inter-Pulse Interval, IPI)을 이용하여 추정할 수 있다. IPI는 고래 ...

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    A total length of sperm whales can be estimated by measuring the Inter-Pulse Interval(IPI) of their clicks composed by multiple pulses. The IPI is caused by the two-way travel time of the sound transmission in the spermaceti within the whale head. Therefore, the IPI can be used to measure the whale’s total length based on allometric relationships between head and body length. In this paper, the click signals recorded in the East Sea, Korea in 2017 were analyzed to estimate the size of sperm whales. The size of sperm whales calculated by the relationship between IPI and body length was 9.9 m to 10.9 m, which is corresponding to the size of an adult female or a juvenile male sperm whale. This non-lethal acoustic method has been demonstrated to accurately estimate the sperm whale size, and can provide useful information for domestic sperm whale monitoring.


    향고래 전장은 향고래가 발생시키는 클릭의 다중 펄스 구조로 인한 펄스 간 간격(Inter-Pulse Interval, IPI)을 이용하여 추정할 수 있다. IPI는 고래 머리 내부의 경랍에서 왕복 이동시간에 의한 시간지연으로 인해 발생하며, 향고래의 전장과 두장의 비례관계를 이용하여 향고래의 전장을 추정한다. 본 연구에서는 2017년 동해, 포항 앞바다에서 발견된 향고래의 크기를 추정하기 위해 현장에서 측정한 클릭 신호를 분석하였다. IPI와 향고래 크기의 관계식에 의해 계산된 향고래의 전장은 성체 암컷 또는 유년기 수컷의 크기인 9.9 m ~ 10.9 m로 추정되었다. 이 방법은 향고래에게 치명적이지 않으며 크기 추정에 대한 정확성이 검증되었으므로, 국내 향고래 모니터링에 유용한 정보를 제공할 수 있다.

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    November 2020
  • Research Article

    Optimal depth for dipping sonar system using optimization algorithm

    최적화 알고리즘을 적용한 디핑소나 최적심도 산출

    Sangkyum An

    안상겸

    To overcome the disadvantage of hull mounted sonar, many countries operate dipping sonar system for helicopter. Although limited in performance, this system ...

    수상함용 선체부착형소나의 한계를 극복하기 위해서 해상작전헬기용 디핑소나를 많은 나라에서 운용중이다. 디핑소나는 탐지거리가 짧지만 수상함의 생존성을 보장하고, 해양환경에 따라 심도를 조절하여 탐지성능을 향상시킬 ...

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    To overcome the disadvantage of hull mounted sonar, many countries operate dipping sonar system for helicopter. Although limited in performance, this system has the advantage of ensuring the survivability of the surface ship and improving the detection performance by adjusting the depth according to the ocean environment. In this paper, a method to calculate the optimal depth of the dipping sonar for helicopters is proposed by applying an optimization algorithm. In addition, in order to evaluate the performance of the sonar, the Sonar Performance Function (SPF) is defined to consider the ocean environment, the depth of the target and the depth of the dipping sonar. In order to reduce the calculation time, the optimal depth is calculated by applying Simulated Annealing (SA), one of the optimization algorithms. For the verification of accuracy, the optimal depth calculated by applying the optimization technique is compared with the calculation of the SPF. This paper also provides the results of calculation of optimal depth for ocean environment in the East sea.


    수상함용 선체부착형소나의 한계를 극복하기 위해서 해상작전헬기용 디핑소나를 많은 나라에서 운용중이다. 디핑소나는 탐지거리가 짧지만 수상함의 생존성을 보장하고, 해양환경에 따라 심도를 조절하여 탐지성능을 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘을 적용하여 해상작전헬기용 디핑소나의 최적심도를 산출하는 방법을 제안하였다. 또한, 소나의 성능을 평가하기 위해 해양환경, 표적의 심도, 디핑소나의 심도를 고려하도록 소나성능함수를 정의하였다 . 계산시간 단축을 위해 최적화 알고리즘중 하나인 Simulated Annealing(SA)를 적용하여 최적심도를 산출하였다. 알고리즘의 정확도 검증을 위하여 최적화 기법을 적용하여 산출한 최적심도를 목적함수 계산 결과와 비교하였다. 또한, 우리나라 동해해역에서 해양환경에 따른 최적심도를 산출하였다.

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    November 2020
  • Research Article

    A study on the improvement of robust automatic initiated tracking on narrowband target

    협대역표적 추적자동개시의 견실성 향상에 대한 연구

    Seong-Weon Kim, Hyeon-Deok Cho, and Taek-Ik Kwon

    김성원, 조현덕, 권택익

    In this paper, the method is discussed such that the robustness of automatic initiated narrowband target tracking is improved in passive sonar ...

    본 논문은 수상 및 수중 표적에 대한 수동소나 협대역추적의 자동초기화 견실성을 향상시키는 기법을 다루었다. 수동소나에서 탐지데이터를 활용하여 표적으로서 자동 판별 및 추적하는 ...

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    In this paper, the method is discussed such that the robustness of automatic initiated narrowband target tracking is improved in passive sonar. In the case of automatic tracking initiation as target in passive sonar, due to a number of clutter, the clutter is initiated as target and tracked which prohibits the operation capability. The associated probability and information entropy of measurements, extracted from detection data, is calculated to keep going on automatic target initiation and tracking of true target, but reduce the automatic initiation and tracking of clutter. If the association probability and information entropy of the extracted measurements is satisfied for the predefined conditions, the procedure of automatic initiation begins. Using sea-trial data, simulations are executed and the results from the proposed method indicate that it keeps the automatic target initiation and tracking of true target and suppresses the automatic target initiation and tracking of clutters in contrary to the conventional method.


    본 논문은 수상 및 수중 표적에 대한 수동소나 협대역추적의 자동초기화 견실성을 향상시키는 기법을 다루었다. 수동소나에서 탐지데이터를 활용하여 표적으로서 자동 판별 및 추적하는 경우에 탐지데이터 내 다수의 클러터에 의하여 클러터가 표적으로 판별 및 추적되며, 이는 운용자의 관심표적에 대한 인지를 방해한다. 수동소나에서 관심표적에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 유지하면서 클러터에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 감소하기 위하여 탐지 데이터 측정치의 연계 확률과 신호준위에 대한 정보 엔트로피를 산출한다. 탐지 데이터에서 추출한 측정치의 연계 확률과 정보 엔트로피가 사전 설정 조건을 만족하면 자동초기화 절차를 실시한다. 해상실험 데이터를 활용하여 시뮬레이션을 실시하였고, 기존 적용 기법에 대비하여 실표적에 대한 자동 추적은 유지하면서 클러터를 자동 추적하는 경향이 감소하였다.

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    November 2020
  • Research Article

    Own-ship noise cancelling method for towed line array sonars using a beam-formed reference signal

    기준 빔 신호를 이용한 예인선배열 소나의 자함 소음 제거 기법

    Dan-Bi Lee

    이단비

    This paper proposes a noise cancelling algorithm to remove own-ship noise for a towed array sonar. Extra beamforming is performed using partial ...

    본 논문에서는 예인선배열에 수신되는 자함 소음을 제거하기 위한 소음 제거 기법을 제안한다. 자함 위치에 강인한 소음 기준 신호를 얻기 위하여 선배열의 일부 ...

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    This paper proposes a noise cancelling algorithm to remove own-ship noise for a towed array sonar. Extra beamforming is performed using partial channels of the acoustic array to get a reference beam signal robust to the noise bearing. Frequency domain Adaptive Noise Cancelling (ANC) is applied based on Normalized Least Mean Square (NLMS) algorithm using the reference beam. The bearing of own-ship noise is estimated from the coherence between the reference beam and input beam signals. Own-ship noise level is calculated using a beampattern of the noise with estimated steering angle, which prevents loss of a target signal by determining whether to update a filter so that removed signal level does not exceed the estimated noise level. Simulation results show the proposed algorithm maintains its performance when the own-ship gets out off its bearing 40 % more than the conventional algorithm’s limit and detects the target even when the frequency of the target signal is same with the frequency of the own-ship signal.


    본 논문에서는 예인선배열에 수신되는 자함 소음을 제거하기 위한 소음 제거 기법을 제안한다. 자함 위치에 강인한 소음 기준 신호를 얻기 위하여 선배열의 일부 음향센서로 별도의 조향 빔을 형성한다. 이를 활용하여 Normalized Least Mean Square(NLMS) 적응 필터 기반의 주파수 영역 소음 제거 기법을 적용하였다. 생성한 기준 신호와 입력 신호의 상관도를 이용하여 자함 소음 발생 방위를 산출하였으며, 해당 소음 방위로 입사된 소음의 빔패턴을 산출하였다. 소음 빔패턴을 이용해 자함 소음 준위를 추정하여 제거된 소음 성분이 추정 소음 준위를 초과하지 않도록 필터 갱신 여부를 결정함으로써 소음 제거 과정에서 표적신호가 소실되지 않도록 하였다. 모의신호를 이용한 실험을 통하여 동일한 방향에서 자함 기준 신호를 획득할 때 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 자함 방위가 약 40 % 벗어나더라도 자함 소음 제거 성능이 유지됨을 확인하였으며, 자함 소음과 표적 소음의 주파수가 동일하게 수신될 경우에도 기존 기법과 달리 표적 신호를 탐지 가능함을 확인하였다.

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    November 2020
  • Research Article

    Vibration characteristics of an ultrasonic waveguide for cooling

    냉각용 초음파 웨이브가이드의 진동 특성

    Hyunse Kim and Euisu Lim

    김현세, 임의수

    Ultrasound has been widely used in various industrial fields. One of challenging application areas is cooling microelectronics. Ultrasonic cooling systems can work ...

    초음파는 다양한 산업 분야에서 널리 사용이 되고 있다. 그 중에 도전적인 분야로 전자부품의 냉각이 있다. 초음파 냉각 기술은 작동 유체로, 기존의 지구온난화를 ...

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    Ultrasound has been widely used in various industrial fields. One of challenging application areas is cooling microelectronics. Ultrasonic cooling systems can work with air, argon (Ar) and nitrogen (N2) instead of conventional refrigerant such as freon gas, which can cause global warming. Furthermore, ultrasonic systems do not have moving parts, thus high durability can be obtained. So it is necessary to develop ultrasonic cooling systems due to environmental issues and durability points. In this paper, the design and fabrication processes are explained. When designing the system, a feasibility test was performed with a prototype cooler. Based on the result, finite element analysis with ANSYS software was performed. The predicted anti-resonance frequency for a piezoelectric actuator was 34.8 kHz, which was in good agreement with the experimental result of 34.6 kHz with 0.6% error. In addition, the predicted anti-resonance frequency for the ultrasonic waveguide was 39.4 kHz, which also agreed well with the experimental value of 39.8 kHz with 1.0% error. Based on these results, the developed ultrasonic waveguide might be applicable in microchip cooling.


    초음파는 다양한 산업 분야에서 널리 사용이 되고 있다. 그 중에 도전적인 분야로 전자부품의 냉각이 있다. 초음파 냉각 기술은 작동 유체로, 기존의 지구온난화를 유발하는 프레온 가스 대신에 Ar(아르곤), N2(질소) 등의 기체로 대체가 가능하다. 또한 움직이는 부품이 없어 높은 내구성을 가질 수 있다. 그러므로 이러한 환경 문제와 내구성 관점에서 초음파 냉각 장치의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 설계와 제작 공정에 대하여 설명하고 있다. 이 시스템을 설계할 때, 냉각기 시제품을 이용하여 유효성 테스트를 수행하였다. 이 결과를 바탕으로, ANSYS 프로그램을 사용한 유한요소해석을 수행하였다. 반공진 주파수는 34.8 kHz로 예측이 되었으며, 이는 실험치인 34.6 kHz과 0.6 %의 오차로 잘 일치하였다. 또한 초음파 웨이브가이드의 반공진 주파수는 39.4 kHz로 예측이 되었고, 역시 실험치인 39.8 kHz과 1.0 %의 오차로 잘 일치함을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 볼 때, 개발된 초음파 웨이브가이드는 마이크로칩의 냉각에 활용 될 수 있을 것으로 보인다.

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    November 2020
  • Research Article

    Thermal distribution change in polyvinyl alcohol gel caused by focused ultrasound

    폴리비닐알코올 젤의 집속초음파에 의한 온도분포 변화

    김정순, 김무준

    Jungsoon Kim and Moojoon Kim

    In order to obtain basic information for using polyvinyl alcohol (PVA) gel as a tissue mimicking phantom for temperature visualization, the temperature ...

    폴리비닐알코올(polyvinyl alcohol, PVA)젤을 온도가시화용 생체모의매질로 사용하기 위한 기초적인 정보를 얻기 위하여, PVA의 농도를 바꾸어가며 집속초음파에 의한 온도변화 특성을 조사하였다. 기본적인 ...

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    In order to obtain basic information for using polyvinyl alcohol (PVA) gel as a tissue mimicking phantom for temperature visualization, the temperature change characteristics due to the focused ultrasound were examined for different concentration of PVA. To obtain the basic acoustic characteristics, the speed of sound, the attenuation coefficient, and the density depending on the PVA concentration were measured, and the thermodynamic characteristics, such as thermal conductivity and heat capacity, were measured. The range of temperature rising in the vicinity of the focal point due to the focused ultrasound was observed using a thermochromic film that changes color at 30 degree or more, and the discolored area was obtained by image processing of the recorded image. As the concentration of PVA increases in the given range of 2 wt% ~ 16 wt%, the area that rises above 30 degree inside the gel increases linearly. It is confirmed that the discolored area increases as the power applied to the focused ultrasonic transducer increases. These results showed good agreement with the simulation results using the finite element method.


    폴리비닐알코올(polyvinyl alcohol, PVA)젤을 온도가시화용 생체모의매질로 사용하기 위한 기초적인 정보를 얻기 위하여, PVA의 농도를 바꾸어가며 집속초음파에 의한 온도변화 특성을 조사하였다. 기본적인 음향 특성을 조사하기 위하여 PVA농도에 따른 음속, 감쇠계수, 밀도 등이 측정되었고 열역학적 특성인 열전도도, 열용량이 측정되었다. 30 °C 이상에서 변색되는 시온필름을 사용하여 집속초음파에 의해 상승되는 초점부근의 온도 변화의 범위를 관찰하였으며 기록된 이미지의 화상처리를 통하여 변색범위의 면적을 도출하였다. PVA의 농도가 2 wt% ~16 wt%의 범위에서 증가할수록 젤 내부에서 30 °C 이상으로 상승하는 영역은 선형적으로 증가함을 보였고 집속초음파 트랜스듀서에 인가하는 파워가 증가할수록 변색영역이 증가함을 확인하였다. 이들 결과는 유한요소법을 사용한 시뮬레이션 결과와도 좋은 일치를 보였다.

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    November 2020
  • Research Article

    A study on threshold detection algorithm for adaptive transmission in underwater acoustic communication

    수중 음향 통신에서 적응형 전송을 위한 임계값 검출 알고리즘

    Ji-Won Jung and In-Soo Kim

    정지원, 김인수

    The adaptive transmission techniques are efficient method for underwater acoustic communication to improve the system efficiency by varying transmission parameters according to ...

    적응형 전송 기법은 수중 음향 채널의 상태에 따라 전송 파라미터를 변경하여 전송 및 성능을 향상 시키는 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 적응형 전송 ...

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    The adaptive transmission techniques are efficient method for underwater acoustic communication to improve the system efficiency by varying transmission parameters according to channel conditions. In this paper, we construct four transmission modes with different data rates using the convolutional codes, which is freely set to size of information bits. On the receiver side, one critical component of adaptive system is to find which mode has best performance. In this paper, we proposed threshold detection algorithm to decide appropriate mode and applied turbo equalization method based on BCJR decoder in order to improve performance. We analyzed the performance of four modes based on threshold detection algorithm through the lake experiment.


    적응형 전송 기법은 수중 음향 채널의 상태에 따라 전송 파라미터를 변경하여 전송 및 성능을 향상 시키는 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 적응형 전송 기법에서 전송 모드를 결정하기 위한 네 가지 모드와 이의 모드를 검출하기 위한 세 가지 임계값 검출 알고리즘을 제안한다. 송신기에서 정보비트의 크기를 자유롭게 설정하기 위하여 컴볼루션 부호를 사용하였으며, 수신기에서는 성능을 향상시키기 위하여 BCJR 복호 기반 터보등화기법을 적용하였다. 또한 수중 실험을 통해 각 모드에서 성능을 만족하는 임계값 간의 관계를 분석하였다.

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    November 2020
  • Research Article

    Earthquake events classification using convolutional recurrent neural network

    합성곱 순환 신경망 구조를 이용한 지진 이벤트 분류 기법

    Bonhwa Ku, Gwantae Kim, Su Jang, and Hanseok Ko

    구본화, 김관태, 장수, 고한석

    This paper proposes a Convolutional Recurrent Neural Net (CRNN) structure that can simultaneously reflect both static and dynamic characteristics of seismic waveforms ...

    본 논문은 다양한 지진 이벤트 분류를 위해 지진 데이터의 정적인 특성과 동적인 특성을 동시에 반영할 수 있는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent ...

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    This paper proposes a Convolutional Recurrent Neural Net (CRNN) structure that can simultaneously reflect both static and dynamic characteristics of seismic waveforms for various earthquake events classification. Addressing various earthquake events, including not only micro-earthquakes and artificial-earthquakes but also macro-earthquakes, requires both effective feature extraction and a classifier that can discriminate seismic waveform under noisy environment. First, we extract the static characteristics of seismic waveform through an attention-based convolution layer. Then, the extracted feature-map is sequentially injected as input to a multi- input single-output Long Short-Term Memory (LSTM) network structure to extract the dynamic characteristic for various seismic event classifications. Subsequently, we perform earthquake events classification through two fully connected layers and softmax function. Representative experimental results using domestic and foreign earthquake database show that the proposed model provides an effective structure for various earthquake events classification.


    본 논문은 다양한 지진 이벤트 분류를 위해 지진 데이터의 정적인 특성과 동적인 특성을 동시에 반영할 수 있는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent Neural Net, CRNN) 구조를 제안한다. 중규모 지진뿐만 아니라 미소 지진, 인공 지진을 포함한 지진 이벤트 분류 문제를 해결하려면 효과적인 특징 추출 및 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주의 기반 합성곱 레이어를 통해 지진 데이터의 정적 특성을 추출 하게 된다. 추출된 특징은 다중 입력 단일 출력 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크 구조에 순차적으로 입력되어 다양한 지진 이벤트 분류를 위한 동적 특성을 추출하게 되며 완전 연결 레이어와 소프트맥스 함수를 통해 지진 이벤트 분류를 수행한다. 국내외 지진을 이용한 모의 실험 결과 제안된 모델은 다양한 지진 이벤트 분류에 효과적인 모습을 보여 주었다.

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    November 2020
  • Research Article

    Sound event detection based on multi-channel multi-scale neural networks for home monitoring system used by the hard-of-hearing

    청각 장애인용 홈 모니터링 시스템을 위한 다채널 다중 스케일 신경망 기반의 사운드 이벤트 검출

    Gi Yong Lee and Hyoung-Gook Kim

    이기용, 김형국

    In this paper, we propose a sound event detection method using a multi-channel multi-scale neural networks for sound sensing home monitoring for ...

    본 논문에서는 청각 장애인을 위한 소리 감지 홈 모니터링을 위해 다채널 다중 스케일 신경망을 사용한 사운드 이벤트 검출 방식을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 ...

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    In this paper, we propose a sound event detection method using a multi-channel multi-scale neural networks for sound sensing home monitoring for the hearing impaired. In the proposed system, two channels with high signal quality are selected from several wireless microphone sensors in home. The three features (time difference of arrival, pitch range, and outputs obtained by applying multi-scale convolutional neural network to log mel spectrogram) extracted from the sensor signals are applied to a classifier based on a bidirectional gated recurrent neural network to further improve the performance of sound event detection. The detected sound event result is converted into text along with the sensor position of the selected channel and provided to the hearing impaired. The experimental results show that the sound event detection method of the proposed system is superior to the existing method and can effectively deliver sound information to the hearing impaired.


    본 논문에서는 청각 장애인을 위한 소리 감지 홈 모니터링을 위해 다채널 다중 스케일 신경망을 사용한 사운드 이벤트 검출 방식을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 홈 내의 여러 무선 마이크 센서들로부터 높은 신호 품질을 갖는 두 개의 채널을 선택하고, 그 신호들로부터 도착신호 지연시간, 피치 범위, 그리고 다중 스케일 합성 곱 신경망을 로그 멜 스펙트로그램에 적용하여 추출한 특징들을 양방향 게이트 순환 신경망 기반의 분류기에 적용함으로써 사운드 이벤트 검출의 성능을 더욱 향상시킨다. 검출된 사운드 이벤트 결과는 선택된 채널의 센서 위치와 함께 텍스트로 변환되어 청각 장애인에게 제공된다. 실험결과는 제안한 시스템의 사운드 이벤트 검출 방식이 기존 방식보다 우수하며 청각 장애인에게 효과적으로 사운드 정보를 전달할 수 있음을 보인다.

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    November 2020
  • Research Article

    Analysis of the influence of ship traffic and marine weather information on underwater ambient noise using public data

    공공데이터를 활용한 선박 통행량 및 해양기상정보의 수중 주변소음에 대한 영향성 분석

    김용국, 국영민, 김동관, 김규철, 윤상기, 최창호, 김홍국

    Yong Guk Kim, Young Min Kook, Dong Gwan Kim, Kyucheol Kim, Sang Ki Youn, Chang-Ho Choi, and Hong Kook Kim

    In this paper, we analyze the influences of ship traffic and marine weather information on underwater ambient noise. Ambient noise is an ...

    본 논문에서는 수중 주변소음 생성에 주요한 영향을 끼치는 선박 통행량 및 해양기상정보와 수중 주변소음간 영향성을 분석한다. 주변소음은 수중 소나 시스템의 탐지 성능에 ...

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    In this paper, we analyze the influences of ship traffic and marine weather information on underwater ambient noise. Ambient noise is an important environmental factor that greatly affects the detection performance of underwater sonar systems. In order to implement an automated system such as prediction of detection performance using artificial intelligence technology, which has been recently studied, it is necessary to obtain and analyze major data related to these. The main sources of ambient noise have various causes. In the case of sonar systems operating in offshore seas, the detection performance is greatly affected by the noise caused by ship traffic and marine weather. Therefore, in this paper, the impact of each data was analyzed using the measurement results of ambient noise obtained in coastal area of the East Sea of Korea, and public data of nearby ship traffic and ocean weather information. As a result, it was observed that the underwater ambient noise was highly correlated with the change of the ship's traffic volume, and that marine environment factors such as wind speed, wave height, and rainfall had an effect on a specific frequency band.


    본 논문에서는 수중 주변소음 생성에 주요한 영향을 끼치는 선박 통행량 및 해양기상정보와 수중 주변소음간 영향성을 분석한다. 주변소음은 수중 소나 시스템의 탐지 성능에 큰 영향을 끼치는 중요한 환경 요소이다. 최근에 많은 연구가 진행 중인 인공지능 기술을 이용한 탐지성능 예측 등 자동화 시스템 구현을 위하여 이와 관련된 주요 데이터 확보 및 분석이 필요하다. 주변소음의 주요 발생원은 다양한 원인이 있는데, 연근해에서 운용되는 소나 시스템의 경우 탐지 성능에 있어서 선박 통행에 의한 소음 및 해양 기상에 의해 발생하는 소음의 영향을 크게 받는다. 따라서 본 논문에서는 대한민국 동해 연안에서 획득한 주변소음 측정 결과와 인근 선박 통행량 및 해양기상정보 공공데이터를 이용하여 각 데이터의 영향성을 분석하였다. 분석 결과 수중 주변 소음은 선박의 통행량의 변화에 따라 높은 연관성을 보였으며, 풍속과 파고, 강우 등 해양환경 요소에 있어서도 특정 주파수 대역에 영향성이 있음을 관찰하였다.

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    November 2020
  • Research Article

    Multi-site based earthquake event classification using graph convolution networks

    그래프 합성곱 신경망을 이용한 다중 관측소 기반 지진 이벤트 분류

    Gwantae Kim, Bonhwa Ku, and Hanseok Ko

    김관태, 구본화, 고한석

    In this paper, we propose a multi-site based earthquake event classification method using graph convolution networks. In the traditional earthquake event classification ...

    본 논문은 다중 관측소에서 측정된 지진 신호를 이용한 그래프 합성곱 신경망 기반 지진 이벤트 분류 방법을 제안한다. 기존의 딥러닝 기반 지진 이벤트 ...

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    In this paper, we propose a multi-site based earthquake event classification method using graph convolution networks. In the traditional earthquake event classification methods using deep learning, they used single-site observation to estimate seismic event class. However, to achieve robust and accurate earthquake event classification on the seismic observation network, the method using the information from the multi-site observations is needed, instead of using only single-site data. Firstly, our proposed model employs convolution neural networks to extract informative embedding features from the single-site observation. Secondly, graph convolution networks are used to integrate the features from several stations. To evaluate our model, we explore the model structure and the number of stations for ablation study. Finally, our multi-site based model outperforms up to 10 % accuracy and event recall rate compared to single-site based model.


    본 논문은 다중 관측소에서 측정된 지진 신호를 이용한 그래프 합성곱 신경망 기반 지진 이벤트 분류 방법을 제안한다. 기존의 딥러닝 기반 지진 이벤트 분류 방법은 대부분 단일 관측소에서 측정된 신호로부터 지진 이벤트를 분류한다. 지진 관측망에는 수많은 지진 관측소가 존재하며 하나의 관측소만 사용하는 방법보다 여러 관측소의 정보를 동시에 활용하는 방법이 지진 이벤트 분류 성능 향상을 이끌 수 있다. 본 논문에서는 단일 관측소에서 측정된 지진 신호들에 합성곱 신경망을 적용해 임베딩 특징을 추출한 후 그래프 합성곱 신경망을 이용해 단일 관측소들 사이의 정보를 융합하는 다중 관측소 기반 지진 이벤트 분류 구조를 제안한다. 관측소의 개수 변화 등 다양한 실험을 통해 제안한 모델의 성능 검증을 수행하였으며 실험 결과 제안하는 모델이 단일 관측소 기반 분류 모델보다 약 10 % 이상의 정확도와 이벤트 재현율 성능 향상을 보여주었다.

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    November 2020
  • Research Article

    Chord-based stepwise Korean Trot music generation technique using RNN-GAN

    RNN-GAN을 이용한 코드 기반의 단계적 트로트 음악 생성 기법

    Seo-Rim Hwang and Young-Cheol Park

    황서림, 박영철

    This paper proposes a music generation technique that automatically generates trot music using a Generative Adversarial Network (GAN) model composed of a ...

    본 논문은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)으로 구성된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN) 모델을 사용하여 자동으로 트로트 음악을 ...

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    This paper proposes a music generation technique that automatically generates trot music using a Generative Adversarial Network (GAN) model composed of a Recurrent Neural Network (RNN). The proposed method uses a method of creating a chord as a skeleton of the music, creating a melody and bass in stages based on the chord progression made, and attaching it to the corresponding chord to complete the structured piece. Also, a new chorus chord progression is created from the verse chord progression by applying the characteristics of a trot song that repeats the structure divided into an individual section, such as intro, verse, and chorus. And it extends the length of the created trot. The quality of the generated music was specified using subjective evaluation and objective evaluation methods. It was confirmed that the generated music has similar characteristics to the existing trot.


    본 논문은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)으로 구성된 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN) 모델을 사용하여 자동으로 트로트 음악을 생성하는 음악생성 기법을 제안한다. 제안된 방법은 음악의 뼈대를 담당하는 코드를 만들고, 만들어진 코드 열을 기반으로 멜로디와 베이스(bass)를 단계적으로 생성한 뒤, 해당 코드에 붙임으로써 구조화된 음악을 완성하는 방법을 사용한다. 또한 인트로나 벌스, 코러스 등과 같이 일정 구간으로 나뉘어 구조가 반복되는 트로트 가요의 특징을 적용하여 벌스의 코드 진행으로부터 새로운 코러스 코드 진행을 만들어내고, 다시 해당 코드로부터 멜로디와 베이스를 단계적으로 생성하여 초기에 만들어진 트로트의 길이를 확장한다. 주관적 평가와 객관적 평가방법을 사용하여 생성된 음악의 품질을 측정하였으며, 기존의 트로트가 갖고 있는 음악적 특성과 유사한 음악을 생성함으로 확인하였다.

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    November 2020