• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.701-702
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• 2008

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1990년도 광학 및 양자전자학 워크샵
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• pp.45-58
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• 1990

회전 편광자 영의 Spectroscople Ellipsometer를 제작하였다. 각 부품의 미소결함에 의한 오차를 추정하고 이들 각 부품의 미소결함이 Ellipsometric 상수들에 미치는 영향을 보정하여 정확도를 향상시키는 관련표현들을 유도하였다. Straight through operation에 대한 성능 평가 결과 파장 대역 400nm-600nm 내에서 tan$\psi$ 와 cos$\Delta$ 의 편차는 0.2% 내외로 만족할 만한 것으로 판단되었다. 광학 박막을 중심으로 Spectroscopic Ellipsomter를 사용한 연구에 대하여 실험예를 중심으로 논의하였다.

• 소음진동
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• 제9권2호
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• pp.393-400
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• 1999

Defect frequencies of rolling element bearings are experimentally investigated utilizing the two-sided directional spectra of the complex-valued vibration signals measured from the outer ring of defective bearings. The directional spectra make it possible to discern backward and forward defect frequencies. The experimental results show that the directional zoom spectrum is superior to the conventional spectrum in identification of bearing defect frequencies, in particular the inner race defect frequencies.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.331-332
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• 2011

본 논문에서는 Markov random field (MRF) 프레임워크와 영상의 기울기(gradient) 정보를 이용한 필드영상의 공간적 디인터레이싱(deinterlacing) 알고리즘을 제안한다. 기존의 디인터레이싱 결과를 보면 때때로 에지 부분의 연결이 정밀하지 못하여 눈에 거슬리는 재깅(jagging) 현상 등의 결함이 나타나기도 하는데, 제안하는 알고리즘은 이러한 현상을 줄이고자 영상의 기울기 도메인(gradient domain)에서 디인터레이싱을 수행한다. 즉, 제안하는 방식은 필드 영상으로부터 기울기 영상을 얻고 이를 보간한 후 필드영상과 복원된 기울기 영상을 토대로 원본 영상을 복원한다. 이 과정에서 각각의 픽셀마다 기울기 영상의 보간을 위한 에지 방향의 추정이 필요한데, 이 과정에서는 MRF 모델을 기반으로 에너지 함수를 설계하고 최적화시킴으로써 보다 강건한 추정결과를 얻도록 하였다. 프레임 영상 복원은 기울기 영상과 필드 영상 정보를 사전 정보로 하여 선형 방정식을 세우고 푸는 과정으로 이루어진다. 실험한 결과, 제안된 방법의 결과가 기존 방법에 비하여 눈에 띄는 결함을 줄이고 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.149-152
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• 2010

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 인도시기에 관한 모형은 무한 고장 수에 의존하는 비동질적인 포아송 과정을 적용하였다. 이러한 포아송 과정은 소프트웨어의 결함을 제거하거나 수정 작업 중에도 새로운 결함이 발생될 가능성을 반영하는 모형이다. 적용모형은 여러 수명 분포들을 적합시키는데 효율적인 특성을 가진 콤페르쯔, 파레토, 로그-로지스틱 모형과 같은 로그형 특성분포를 이용하였다. 따라서 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 방출시간이 최적 소프트웨어 방출 정책이 된다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하고 모수추정 방법은 최우추정법을 이용하여 최적 방출시기를 추정하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제17권3호
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• pp.162-173
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• 1997

최근 산업 발전에 따라 철강 제품의 수요 증가와 함께 품질의 고급화에 대한 요구도 점차 증가하고 있는데, 이러한 수요자의 요구에 부응하기 위해 철강업계는 냉연 강판 표면결함검출기(surface defect detector; SDD)를 도입 운용하고 있다. 그러나 현재 국내 철강 제조업체들이 보유하고 있는 상용 SDD는 결함의 검출에는 매우 효율적이지만 결함의 분류에는 아직 만족할만한 성능을 보여주지 못하고 있다. 그 이유는 SDD가 결함 분류를 위해 채택한 분류표분류기(classification table; CT)는 시험 표본의 모든 특징값들이 분류표의 범위 내에 있을 때만 결함의 분류를 정확히 수행하기 때문에 결함 분류 정확도가 낮을 뿐 아니라, 분류 법칙의 설정을 작업자의 수작업에 의존하고 있어 현장 적용을 더욱 어렵게 하고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서 학습 표본으로부터 확률밀도함수를 추정하고 여기에서 분류 법칙을 자동적으로 결정하는 방법을 제시하였고, 강화분류표분류기(enhanced classification table; ECT)와 확률신경회로망분류기(probabilistic neural network; PNN)를 새롭게 제안하여 이들 분류기를 실제적인 문제에 적용하였다. 그 결과 ECT와 PNN 모두 결함 분류 성능을 획기적으로 높일 수 있는 좋은 방법이며, 특히 PNN은 아주 구별하기 어려운 결함도 구별해내는 능력이 있을 뿐 아니라, 병렬 처리 능력을 가지고 있기 때문에 다량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 경우에 적용할 수 있는 매우 효율적인 분류기임을 확인하였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 2001년도 춘계학술발표회요약집
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• pp.351.2-351
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• 2001

• 콘크리트학회지
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• 제19권1호
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• pp.28-33
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• 2007

• 복합신소재구조학회지
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• 제6권3호
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• pp.17-23
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• 2015

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.2345-2352
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• 1998

최근에 개발되어 성공적으로 적용되고 있는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 모수는 최우추정법으로 추정하기가 쉽지 않으므로주로 최소자승법으로 추정하고 있다. 본 논문에서는 먼저 기존의 최소자승법에서 사용된 최소화 기준을 비교한 다음, 새로 발견되는 결함수의 분산이 일정하지 않음을 고려한 가중최소자승법을 제안한다. 그리고 두 개의 실제 자료를 분석하여 가중최소자승법이 적합함을 보인다. 마지막으로 임의의 테스팅 시점에서 추가 시험에 의해 발견된 새로운 결함수를 예측하는 방법을 제안한다. 이 예측 방법은 테스팅을 중단하는 시점을 결정할 때 이용될 수 있을 것이다.