Measurement of the mechanical properties of Pyeongyeong chime stone : Korean percussion instrument

Thesis(masters) --서울대학교 대학원 :전기. 컴퓨터공학부,2008.2Maste

Polyphonic Music Transcription and Monaural Sound Separation

This dissertation introduces an automatic polyphonic music transcription algorithm and a sound source separation algorithm for one-channel music signals based on non-negative matrix factorization (NMF). NMF is frequently used for data minimization, feature extraction, and data classification of various signals such as neural, image, text, and acoustic signals because of its fast and accurate performance when compared with those of other adaptive algorithms. In this thesis, NMF is used for musical signal processing, and further, a modified matrix factorization method that accurately reflects the characteristics of a musical signal is proposed. Subsequent to NMF, a post-processing algorithm that is appropriate to the musical signal is also proposed for better performance in music transcription and source separation. Automatic polyphonic music transcription is the process of the analysis of a musical signal to extract the pitch component (the fundamental frequency), onset time, and time duration for a given music score. For polyphonic music transcription, NMF with harmonicity and temporal continuity constraints is proposed for more accuracy in musical signal separation. The fundamental frequency estimation and onset detection algorithms are also proposed for enhanced transcription performance. Monaural musical sound separation is the process of separating each instrumental sound from a sound mixture of several instrumental sounds. In general, most sound separation algorithms use the difference of the received sound from more than two microphones. However, in this thesis, we propose sound separation of a signal obtained from one microphone, thereby placing no restriction of the number of the microphones that can be used. The sound separation algorithm with NMF consists of the separation stage (the decomposition of the sound mixture into several frequencies) and the clustering stage (the clustering of the separated frequencies that are part of the same instrumental sound track). In this thesis, the effective timbre features for clustering are proposed to enhance the overall source separation performance. Simulation experiments of polyphonic music transcription and monaural sound separation are carried out using our proposed algorithm and conventional algorithms, and it is observed that our proposed algorithm provides a better performance.본 논문은 비음수 행렬 분해 방식에 기반한 자동 다성 악보 전사 알고리즘과 단일 채널 음악 신호 분리 알고리즘을 소개한다. 비음수 행렬 분해 방식은 다양한 적응 알고리즘들 중에서 빠르고 성능이 좋은 장점 때문에 신경 신호, 영상 신호, 문자 신호, 음향 신호 등 다양한 신호들의 데이터 최소화, 특성 추출, 분류에 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 음악 신호 처리에 비음수 행렬 분해 방식을 사용하였고, 음악 신호의 특징을 반영한 수정된 행렬 분해 모델을 제안하였다. 또한, 비음수 행렬 분해 이후, 음악 신호 처리에 적합한 후처리 프로세스를 제안함으로써 악보 전사 및 음원 분리의 성능을 높이고자 하였다. 자동 다성 악보 전사란, 음악 신호를 분석하여 음고에 해당하는 기본 진동 주파수와 해당 음의 시작 시간과 지속 시간에 대한 정보를 추출하여 악보화 하는 작업을 일컫는다. 본 논문에서는 다성 악보 전사를 위하여 음악 신호 분리에 적합한, 배음 성분과 시간적 연속성을 고려한 비음수 행렬 분해 방식을 제안하였다. 뿐만 아니라 기본 진동 주파수 예측 알고리즘과 음의 시작 시간 탐지 알고리즘도 함께 제안함으로써 전반적인 악보 전사의 성능을 향상시키고자 하였다. 단일 채널 음악 음원 분리란, 여러 악기 소리가 섞여 있는 음원으로부터 각각의 악기 소리를 분리하는 것이다. 대부분의 음원 분리 알고리즘들은 두 개 이상의 마이크에 수신된 소리의 차이를 이용하는 방식이다. 그러나 본 논문에서는 녹음 마이크 개수에 대한 제약이 없는, 하나의 마이크에 수신된 음원을 분류하고자 하였다. 비음수 행렬 분해 방식을 이용한 음원 분리 알고리즘은 여러 악기 소리를 여러 개의 주파수로 분리 하는 단계와 분리된 음들을 같은 악기 소리끼리 묶기 단계로 이루어진다. 본 논문에서는 분리된 악기 소리들로부터 묶기의 성능 향상에 효과적인 음색 특성들을 제안하였고, 제안한 음색 특성들을 이용하여 전반적인 음원 분리 알고리즘의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안한 알고리즘과 기존의 알고리즘을 이용하여 다성 악보 전사 및 단일 채널 음원 분리 성능 실험을 실시하였고, 제안한 방식의 성능이 향상됨을 확인하였다.Docto

그래프 신경망 기반 지식 그래프 완성을 통한 약물 상호작용 예측

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 컴퓨터공학부, 2021. 2. 문봉기.Previous studies reported various computational drug representation methods for predicting drug-drug interactions to avoid side effects induced by taking multiple drugs together. Proteins as targets, enzymes, transporters and carriers cause interactions and thus are used as a feature for the drug representation. However, previous drug representation methods do not extract enough information to predict drug interactions and are limited only to detect interactions between two drugs but not a quantification of interactions. This paper presents a novel Drug Graph Completion (DGC) for (1) an improved drug representation and (2) a prediction of quantifying drug interactions. DGC is the model well-suitable for predicting an increase or decrease (quantification) of drug interactions by reflecting drug-protein relations. This model consists of Graph Neural Network (GNN) and Knowledge Graph Completion (KGC) act as encoder-decoder, respectively. First, Graph Attention Network, one of GNN, generates drug vectors by assigning different importance between neighbor nodes such that a node affecting interactions receives a higher attention value. Second, the Knowledge Graph Completion (KGC) method, one of the link prediction models, is applied to quantify drug interactions increasing or decreasing. KGC predicts by calculating the validity of triple, consisting of two drug vectors and a vector representing an amount of their interaction. Experimental results demonstrate significant predictive accuracy improvement compared to previous drug-drug interaction prediction methods and the KGC and GNN model. In addition, the validation results show that our model successfully predicts the quantification of drug interactions.약물 상호작용 예측을 위해 여러 계산론적 방법이 제시되어 왔다. 타겟, 효소, 수송체, 운반체 등으로 분류되는 단백질은 상호작용의 원인이 되며 여러 계산론적 방법론에서 약물을 표현하기 위한 피쳐로 활용된다. 그러나, 기존의 약물 표현 방식은 충분한 정보를 포함하기에 한계가 있으며 두 약물간의 상호작용 발생 유무만을 판별할 뿐, 상호작용의 종류는 판별하지 못한다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위한 새로운 약물 표현 방식과 약물 상호작용 발생 정도까지 함께 예측하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 각각이 인코더-디코더 역할을 하는 그래프 신경망과 지식 그래프 완성으로 이루어진 프레임워크이다. 먼저 그래프 신경망 중 하나인 그래프 어텐션 네트워크는 약물을 벡터로 나타내는 역할을 하는데, 이때 상호작용에 영향을 미치는 노드에 더 큰 어텐션 값을 부여하는 방식으로 동작한다. 다음으로 지식 그래프 완성 방법은 두 약물과 하나의 관계 벡터로 이루어진 트리플의 정당성을 계산함으로써 두 약물이 증가 혹은도 감소 방향으로 상호작용이 발생하는지 예측이 가능하게한다. 실험 결과를 통해 기존의 약물 상호작용 연구와 지식 그래프 완성 모델에 비해 제안하는 모델이 높은 정확도를 얻는 것을 보였다. 또한 모델이 예측한 새로운 약물쌍을 검증함으로써 상호작용 예측 시에 증가, 감소도 함께 예측이 가능한 모델이라는 것을 보이는 데 성공하였다.Abstract i Contents ii List of Tables iv List of Figures v 1 Introduction 1 2 Materials 5 2.1 Overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 Graph Construction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2.1 Drug-CYP Interaction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.2.2 Supporting Information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 3 Methods 9 3.1 Graph Attention Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3.2 GAT with Relation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.2.1 Entity and Relation Embedding . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.2.2 Traning Encoder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.3 Knowledge Graph Completion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.3.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.3.2 ConvKB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 4 Experiments and Results 15 4.1 Dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.2 Method comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.2.1 DDI Baselines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.2.2 KGC Baselines . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4.3 Encoder comparison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4.4 Case Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 5 Conclusion 23 A Appendix 31 A.1 Node and Relation Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 A.2 Ablation Study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 A.3 The association of PPI and drug interactions . . . . . . . . . . . . . . 35 A.4 Performance on Other Databases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 A.5 Parameter Sensitivity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 A.6 Result Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 Abstract (In Korean) 40 Acknowledgements 41Maste

Aerodynamic experimental study of helicopter hover considering several tail rotor types and rotational directions

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 항공우주공학과, 2017.2,[vii, 64 p. :]항공기의 안정적인 운용을 위한 가장 중요한 요소가 항공기 안정성이다. 소형이며 비교적 지상과 가까운 고도에서 운용되는 헬리콥터는 항공 안정성이 특히 중요시 된다. 현재 각종 사고보고서를 통해 헬리콥터의 각종 사고가 알려지고 있다. 본 연구에서는 헬리콥터의 안정성에서 특히 끼치는 영향이 많은 꼬리 로터에 의한 헬리콥터의 공력을 헬리콥터 축소 모델을 이용한 호버 실험을 통해 검증한다. 본 연구에서는 축소된 헬리콥터 모델을 사용하여 꼬리 로터의 타입과 회전 방향에 대해 실험하고 그 차이를 살펴 본다. 이번 실험을 통해 우리는 고립된 주 로터 케이스와 꼬리 로터 케이스 그리고 주 로터와 꼬리 로터가 함께 도는 케이스를 각각 시험한다. 전체 축소 헬리콥터 모델에 작용하는 추력과 토크를 측정 및 비교를 통해 푸셔 타입 꼬리 로터의 경우 트랙터 타입에 비해 로터 간의 간섭효과의 영향이 크다는 사실을 확인 할 수 있었다. 수직 꼬리 날개의 존재는 주로 트랙터 타입 꼬리 로터의 추력을 감소시키는 영향을 보인다. 또한 로터의 회전 방향에 대해서 상단 후(Top Aft) 방향으로 회전하는 로터의 경우 상단 전(Top Forward) 방향 로터에 비해 효율성이 좋은 것을 알 수 있었다. 또한 모델 헬리콥터의 트림 컨디션을 통해 각 타입의 꼬리 로터의 영향과 주-꼬리 로터 간섭 효과를 알 수 있었다. 각 헬리콥터 꼬리 로터의 타입에 따른 경향성은 미래 헬리콥터 디자인에 가이드라인이 될 수 있다.한국과학기술원 :항공우주공학과

A Study on the Configuration and Initial Performance Evaluation of Small-Scaled High-Temperature Arc-Jet Wind Tunnel Test Facility

본 연구에서는 열 보호 시스템 성능 평가를 위한 소형 고온 아크-제트 풍동 장비(30 kW급)를 구축하였고 성능 평가를 위해 유동 특성 측정 및 분석을 수행하였다. 구축된 소형 아크-제트 장비는 휼스형(Huels-type)아크 발생기를 이용하였고, 노즐 출구 직경 28 mm의 초음속 노즐로 구축되었다. 본 장비의 유동 특성 측정 실험은 시험 기체인 질소의 질량유량 1.03 g/s, 공급 전류 85 A 조건 하에 수행되었으며, 아크 기둥의 압력과 직경 10 mm의 원기둥 형상의 피토관과 가든 게이지를 이용하여 피토 압력과 정체점 열유속을 측정하였다. 본 유동 특성 측정 실험에서 아크 기둥 압력, 피토 압력과 열유속은 각각 32.6 kPa, 4.39 kPa, 1.99 MW/m²로 측정되었다. 본 측정 데이터로부터 예측된 질량평균 엔탈피와 중심부 엔탈피는 각각 3.22 MJ/kg과 10.9 MJ/kg로 나타났으며, 노즐 출구 유동은 250 Pa, 920 K의 정압력과 온도를 갖는 마하 3.7 유동으로 예측되었다. 본 소형 장비의 성능 예측 결과를 해외 대형 아크-제트 풍동 장비들의 운용 범위와 비교를 통해 본 장비를 이용하여 대형 장비의 시험 가능 영역의 일부를 모사할 수 있음을 확인하였다.