• 한국항공우주학회지
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• 제47권10호
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• pp.720-727
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• 2019

하이브리드 로켓 연소의 저주파수 연소불안정은 고체연료의 열적지연(Thermal Lag)과 경계층 유동 변화에 의한 열전달 진동의 공진에 의해 발생한다. 본 연구는 연료 표면 근처의 경계층 유동의 교란이 어떤 물리적 과정에 의해 발생하여 연소불안정으로 발달하는지를 실험적으로 확인하였다. 특히 산화제의 스월 분사는 연소 안정화에 매우 큰 기여를 하므로 스월 강도를 증가시키며 경계층의 변화와 연소불안정의 발생과정을 연구하였다. 경계층 섭동을 확인하기 위하여 연소 유동장을 가시화하였고 이미지에 대한 POD(Proper Orthogonal Decomposition) 분석을 시도하였다. 스월 강도가 증가할수록 500Hz 대역 고주파수 p', q'의 결합이 약해지며 열적지연과 유사한 주파수 특성을 갖는 Rayleigh Index의 섭동 발생도 약해져 경계층 진동의 발생이 점차 감소하는 것을 관찰하였다. 따라서 고주파수 p', q'의 주기적인 결합에 의한 축 방향 경계층 진동이 나타나면 열적지연 주파수와 공진에 의한 연소불안정이 발생함을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.75-83
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• 2019

직접 볼륨 렌더링은 의료영상과 같은 3차원 볼륨 데이터의 가시화에 널리 사용되는 방법이다. 본 논문은 직접 볼륨 렌더링의 깊이 인식을 향상시키기 위해 피사계 심도 효과를 볼륨 광선투사법에 적용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인간의 지각 모델을 기반으로 카메라 모델을 적용하며 지터드 렌즈 샘플링을 사용하여 제한된 개수의 광선으로 사실적인 이미지를 획득할 수 있다. 또한, 전처리 과정 없이 GPU 파이프라인 안에서 피사계 심도를 바로 계산하여 볼륨 데이터의 대화식 탐색이 가능하다. 의료영상을 포함한 여러 데이터에 적용한 실험에서 기존 방법보다 2.6~4배 빠른 시간에 피사계 심도 효과를 표현하여 깊이 인식에 보다 도움을 주는 영상을 생성하는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.409-414
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• 2007

소노루미네센스를 이용한 음향가시화법에 관한 연구가 많이 수행되었음에도 불구히필 그 응용사례를 찾기 힘든 것은 소노루미네센스 현상이 임계음압 이상에서만 나타난다는 단점 때문이다. 최근 개발된 고감도 디지털 카메라는 큰 메모리 용량과 높은 해상도를 이용하여 육안으로 관측하기 힘든 미약한 빛의 영상에 대해서도 그 디지털 데이터를 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 방사음압에 대한 소노루미네센스 현상의 발광 강도 변화를 조사하여 이 결과로부터 방사음압에 따른 강도변화를 선형화시키는 역함수의 형태를 구하였다 이 역함수의 형태로부터 매칭함수의 형태를 예측할 수 있었고 이를 소노루미네센스 현상으로부터 얻어진 디지털 영상데이터에 적용한 결과 영상데이터의 히스토그램의 분포를 적절히 제어하여 비교적 약한 음향강도에 의해 생성되는 소노루미네센스의 영상을 개선시킬 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1009-1014
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• 2009

메타적(meta的) 사고는 어떤 범위나 경계를 넘어서는 사고를 통해서 대상을 바라보고 그 본질 이상의 의미로 확장하여 바라보는 것을 말한다. 이는 대상과의 소통에 있어서 새로운 것을 접할 때 경험하게 된다. 디지털 미디어에서 컴퓨터 스크린을 통한 경험은 사용자의 사고를 계속 변화하게 하고 사고의 확장을 돕는다. 컴퓨터 스크린의 해상도 발달은 인간을 스크린 안의 디지털 가상환경(virtual environment)으로 몰입시키며 실재와 착각 할 만큼 확장된 경험을 제공하였다. 이 같이 실재와 같은 경험을 느끼도록 하여 스크린으로 몰입(immersion)을 유도하는 가상현실에 관한 연구는 여러 분야에서 활발하게 진행하고 있다. 컴퓨터 스크린으로의 몰입과 촉각적 상호작용의 연구는 가상현실에 한 걸음 다가가고 있으며, 디지털 가상공간에서 인간의 경험이 투명(transparency)하고자 하는 노력과 연구는 끊임없이 이루어지고 있다. 그러나 컴퓨터 스크린에서 얻는 경험은 아직 시각적 수용에 의존하는 가상의 체험이기에 현실의 것과는 차이가 있으며 표현에 있어서 그 한계가 있다. 최근 가상현실(VR)에 관한 디지털 기술 발달과 디지털 미디어를 통해서 얻는 경험에 관한 고찰이 분명 화제이긴 하지만 이것은 스크린을 통한 시각에 의존한 경험이다. 디지털 미디어에서 투명하고자 하는 경험은 실존하는 것이 아님으로 가상의 경험보다는 실재 사물과의 상호작용을 통한 경험의 확장에 관하여 연구하였다. 이러한 시례는 미디어아트를 통해서도 찾아볼 수 있는데, 이는 수용자에게 적극적 참여를 유도하고 상호작용과정에서 얻는 놀라움(delight)과 유희로 새로운 의미를 알게 된다. 디지털 미디어에서 시각 표현은 기술로 재현된 이미지의 과잉(excess)으로 인한 단순한 볼거리로만 제공되지 말아야 한다. 또한 시각적으로 표현된 인터페이스는 기능의 의미만을 찾는 것이 아니라 고정된 사고의 틀을 벗어나야만 한다. 디지털 미디어 환경에서 디자이너는 본질의 의미를 넘어 메타적 사고로 접근하고 인간의 욕구를 찾아내어 경험을 가시화 하려는 노력이 필요하다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권7호
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• pp.603-610
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• 2016

본 논문에서는 석탄으로부터 생성된 합성천연가스(SNG)의 다양한 연료 조성에 대한 배기가스 배출 특성 및 희석제에 대한 NOx배출 저감에 대해 기술하였다. 예혼합거리가 짧은 부분 예혼합 가스터빈 연소기에서 SNG 연료조성에서의 수소 비율과 입열량, 당량비를 조절해 가며 연소특성을 관찰하였다. 수소 비율에 따른 NOx 배출지수는 유사하게 나타났고, 화염가시화를 통해 화염의 특성을 파악할 수 있었다. CO 배출의 경우 당량비 1 구간에서 특이점이 나타났으며, 이를 화염의 자발광 이미지와 자발광 강도를 통하여 원인을 파악할 수 있었다. 또한 높은 NOx 배출을 저감하기 위하여 질소($N_2$)와 이산화탄소($CO_2$) 희석제를 사용하여 희석제 공급량에 대한 저감 효과를 파악하였다. 이로부터 희석제의 비열과 열용량이 연소로부터 발생한 연소열을 흡수하여 열화에 의한 NOx 배출을 저감하는 효과를 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.47-62
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• 2016

본 연구는 한반도 해역 해양지질 및 지구물리 자료의 통합 DB시스템을 2009년부터 2013년까지 구축하였으며, 현재까지 시스템 운영 및 정보업데이트를 수행하고 있다. 해양수산부 연구사업에서 생산한 해저퇴적물의 입도분석자료, 층별 단면도, X-ray 영상, 중금속 분석자료, 유기탄소 분석자료와 함께 지구물리탐사 결과인 천부탄성파, 심부탄성파, 자력, 중력 자료를 수집하였다. 더불어, 국내 국 공립기관이 보유하고 있는 기존 자료와 미국, 일본의 한반도 해역 자료도 추가로 수집하였다. 자료포맷은 텍스트 파일, 엑셀 파일, PDF 파일, 이미지 파일, SEG-Y 이진파일 등으로 다양하였으며, 원본자료는 Archive DB에 원형 그대로 저장하여 향후의 재가공과 재분석에 대비하였다. 또한, 수집 자료의 비교분석을 목적으로 GIS 기반 데이터베이스와 검색시스템도 개발하였다. 모든 자료를 ArcGIS 툴을 이용하여 shape 파일로 변환하였으며, 오라클과 ArcGIS를 이용하여 GIS DB를 구축하였다. 클라이언트/서버 방식의 GIS 어플리케이션 개발을 통해 자료검색과 과학 자료 표출기능을 구현하였으며, 가시화를 위해 ChartFX 프로그램과 새로 개발한 전용 프로그램을 이용하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권1호
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• pp.1-12
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• 2021

본 논문은 복합재 패널에서 압전 작동기를 사용하여 탄성파를 생성하고, 손상에서의 반사된 신호를 압전 감지기에서 탐지하여 손상위치를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 손상이 없는 신호와 손상이 있는 신호를 비교하여 손상신호를 추정하는 진단적 접근방법을 사용하였다. 신호 상관관계를 이용하여 탄성파의 군속도를 계산하고 압전기 위치정보를 이용하여 손상정보를 추출하였다. 하지만 탄성파의 비선형 특성으로 인해, 손상정보는 다양한 신호의 조합으로 구성되기 때문에, 손상위치를 명확히 구별하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 손상에서 반사된 신호정보를 신호 도달거리의 면적으로 변환해서 손상의 중심위치를 찾는 누적함수 특성벡터 알고리즘(CSFV, cumulative summation feature vector)을 새롭게 제안하고, 특성벡터를 손상지수와의 곱으로 표현하는 가시화 기법을 적용하였다. 또한 복합재 패널에서 실험검증을 수행하고, 기존의 알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 정확도 높게 손상위치를 검출할 수 있음을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권4호
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• pp.150-158
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• 2021

Intracranial hemorrhage (ICH) refers to acute bleeding inside the intracranial vault. Not only does this devastating disease record a very high mortality rate, but it can also cause serious chronic impairment of sensory, motor, and cognitive functions. Therefore, a prompt and professional diagnosis of the disease is highly critical. Noninvasive brain imaging data are essential for clinicians to efficiently diagnose the locus of brain lesion, volume of bleeding, and subsequent cortical damage, and to take clinical interventions. In particular, computed tomography (CT) images are used most often for the diagnosis of ICH. In order to diagnose ICH through CT images, not only medical specialists with a sufficient number of diagnosis experiences are required, but even when this condition is met, there are many cases where bleeding cannot be successfully detected due to factors such as low signal ratio and artifacts of the image itself. In addition, discrepancies between interpretations or even misinterpretations might exist causing critical clinical consequences. To resolve these clinical problems, we developed a diagnostic model predicting intracranial bleeding and its subtypes (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, subdural, and epidural) by applying deep learning algorithms to CT images. We also constructed a visualization tool highlighting important regions in a CT image for predicting ICH. Specifically, 1) 27,758 CT brain images from RSNA were pre-processed to minimize the computational load. 2) Three different CNN-based models (ResNet, EfficientNet-B2, and EfficientNet-B7) were trained based on a training image data set. 3) Diagnosis performance of each of the three models was evaluated based on an independent test image data set: As a result of the model comparison, EfficientNet-B7's performance (classification accuracy = 91%) was a way greater than the other models. 4) Finally, based on the result of EfficientNet-B7, we visualized the lesions of internal bleeding using the Grad-CAM. Our research suggests that artificial intelligence-based diagnostic systems can help diagnose and treat brain diseases resolving various problems in clinical situations.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권5호
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• pp.333-338
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• 2022

쉐도우그래프(Shadowgraph) 기법을 통해 케로신의 대체 물질인 데칸/메틸사이클로헥산 혼합연료를 사용하는 단일 제트(jet)를 초임계 환경으로 분사하여 제트의 거동을 가시화하였다. T_r = 0.484인 연료 제트의 분사 차압 ∆P는 0.5 MPa로 일정하게 유지하였고 혼합연료의 임계점 이상에서 실험을 진행하였으며 챔버 내부 환산온도 T_r(=T/T_c)를 1.00~1.23, 환산압력 P_r(=P/P_c)을 1.00, 1.38로 변화하여 실험결과를 분석하였다. 초임계 환경으로 분사되는 제트의 밀도감소 지표로써 후처리 된 제트 이미지의 밝기 강도를 챔버 내부 온도와 압력을 변화시켜 관찰하였다. 챔버 내부 온도가 상승할 때 제트의 밝기 강도 감소 폭이 커지는 것을 확인하였으며, 동일 온도일 때 챔버 내부 압력이 높을 경우 제트의 밝기 강도 감소가 지연되는 것을 확인하였다. 챔버 내부 압력이 높을 경우 연료의 유사 임계온도(pseudocritical temperature)가 증가하고 연료 제트의 밀도감소에 필요한 온도가 상승하여 밝기 강도 변화가 지연되는 근거로 판단하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권8호
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• pp.367-376
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• 2007

본 논문은 dynamic voltage scaling (DVS)를 지원하는 휴대장치를 대상으로 하여 응용프로그램 특성에 따라 실행 중에 전력관리 기법이 다르게 적용되는 적응형 전력관리 기법에 대하여 소개한다. 본 논문의 전력관리 기법은 멀티태스킹 시스템에서 실행되는 soft real-time 프로그램의 memory subsystem 과 프로세서의 실행 시간(run time) 및 유휴 시간(idle time)을 고려하여 프로그램 실행 중에 최적의 DVS가 적용될 수 있도록 하여 전력을 관리한다. 세부적인 전력 및 실행시간 프로파일 정보를 이용할 수 있도록 adaptive power manager(APM)를 개발하여 운영체제에 연동시켰고, Post-pass 최적화기는 APM을 위한 적응형 API를 프로그램의 실행이미지에 삽입하여 실행 중 DVS가 적용되는 코드영역을 표시한다. APM은 프로그램 실행 중에 cache miss 수 등을 측정하는 CPU의 pertormance counter들을 관찰한다. Performance counter들의 값을 바탕으로 CPU와 memory 중심의 코드 영역을 구분하여 프로세서의 유휴 시간에 대한 분석을 수행하고, 표시된 코드영역들에 대한 최적정 전압과 동작 클락을 결정하여 시스템에 반영한다. 제안하는 기법의 효과를 보이기 위하여 Intel의 XScale 프로세서 상에서 동작하는 Windows CE에 본 기법을 구현하였고, 실험을 통하여 본 논문에서 제시하는 기법이 영상이나 음성 데이타를 해독하는 프로그램과 같이 정기적으로 비슷한 일을 수행하는 프로그램에서 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 본 기법으로 유휴시간에 프로세서를 저전력모드로 바꾸는 기존의 고전적인 전력 관리 기법보다 전체 시스템 전력 소모를 9% 더 절약할 수 있었다. 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.a var. sieboldii 3. Pinus densiflora, Q. aliena, Q. acutissima, P. thunbergii, Q. acuta 4. Carpinus laxiflora, Camellia japonicas. C. tschonoskii community의 5개 그룹으로 나타났다. 하류의 부착돌말류는 상대적으로 양호한 수질을 가지고 있는 정점 1에서 다양한 생물상을, 탄천의 영향을 받는 정점 2는 상대적으로 수질이 악화되어 호오염성 종들이 높은 분포를 나타내고 있었다. 또한 부착돌말류 중 Cymbella minuta는 다른 부착돌말류에 비해 강한 오염지표성을 나타내고 있었다.p=0.000, $4.76{\pm}3.31$ vs $1.29{\pm}0.92$, p=0.000). 골전이 병소의 발생부위는 척추골이 가장 많았으며, 골반골, 늑골, 두개골, 흉골, 견갑골, 대퇴골, 쇄골, 상완골 순서였다. 두개골 전이병소에 SUVmax가 가장 높은 값을 나타내었으며, 늑골의 SUVrel가 가장 높은 값을 나타내었다. 경화성 골전이 병소가 다른 형태의 골전이