• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.206-208
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• 2000

본 논문은 칼라 정보와 움직임 정보를 이용한 객체 분할 기법의 설계에 대하여 소개한다. 객체 분할 알고리즘은 L*u*v 공간의 칼라 특성과 움직임 특성을 결합하여 설계하였다. 즉 공간 분할은 mean shift 칼라 클러스터링 알고리즘(color clustering algorithm)을 사용하여 중심 칼라 영역에 따라 동일한 칼라 지역으로 통합한다. 시간 분할은 움직임 검출을 위하여 affine six parameter 움직임 모델과 optical flow equation를 이용하여 움직임이 발생한 부분을 검출한다. 다음에 공간 분할과 시간 분할에 따라 결과를 통합하고 MAD(mean absolute difference)를 사용하여 객체를 추출하는 알고리즘을 설계하였다.

• 건축구조
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• v.13 no.3
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• pp.106-107
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• 2006

달걀낙하시험시 사용되었던 안정한 형태에서 아이디어를 얻어 구조물의 형상을 결정하게 되었다. 사이트의 가장 큰 특징인 수변공간을 유지하는 동시에 활용하는 방안으로 띄운 구조를 적용하였다. 리조트 시설인 공간의 특성에 따라 대공간구조를 사용하여 긴 스팬을 최대한 이용하는 반면 지반에 전달되는 연직하중을 최소한으로 하고자 하였다. 이 구조물은 서울이라는 거대한 도심의 중심에 위치하는 휴식공간인 동시에 랜드마크가 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.51-56
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• 2007

본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 기반으로 실내 공간 위치정보를 표현하는 위치모델을 제안한다. 실내 공간은 실외공간과 마찬가지로 유클리디언 공간, 네트워크 공간, 기호 공간의 성격을 동시에 가지고 있다. 그러나 현재 실외공간을 대상으로 하는 위치서비스의 경우, 도로 혹은 평면 공간처럼 어느 한 공간을 가정하고 위치 서비스를 제공하는 반면, 실내공간에서의 위치서비스는 이 세 가지 공간을 동시에 고려해야하는 차이점이 있다. 이 논문은 세 가지 공간의 특성을 소개한 후, 각각의 공간을 위해 현재 사용되는 공간 위치모델을 간략히 소개한다. 이를 바탕으로, 실내 위치모델을 위한 요구사항을 정리하고, 세 가지 공간모델을 통합하는 실내 위치 모델을 제안한다. 특히 본 연구에서 제안하는 모델은 실내 공간들 간의 접근성 표현할 수 있으며, 현재 사용되고 있는 공간모델에 실내 위치모델을 위한 모델요소를 추가하는 형태로 설계되었으므로, 현재 개발된 지리정보 시스템들과의 호환성을 지원한다는 점에서 의의가 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2085-2093
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• 2000

본 논문에서는 초음파 영상의 대한 내용기반 검색을 위한 초음파 영상의 특징 추출방법과 추출된 특징들을 이용한 검색 방법에 대해 제안한다. 내용기반 초음파 영상 검색을 위한 특징들로 공간영역에서 히스토그램과 웨이브릿 변환후 각 부대역에서 통계적 특성을 추출한다. 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특성은 질의 영상과 유사한 영상의 특성 벡터 거리가 평균 특성 벡터 거리보다 작다는 특성을 가진다. 이러한 특성을 이용하여 일차 검색을 수행하여 그 결과를 공간영역의 히스토그램을 이용한 이차 검색을 위한 후보로 사용함으로써 이차 검색의 대상이 줄어들게 된다. 히스토그램을 이용한 검색은 대상이 많을수록 오류를 범할 가능성이 높아짐으로 검색대상을 줄인다는 것은 매우 중요한 일이다. 또한 히스토그램을 사용함으로써 영상내 의학적 객체의 이동이나 회전에 무관하게 검색을 수행할 수 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.12
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• pp.943-956
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• 2007

Among various statistics, the spatial correlation function, that is "correlogram", is frequently used to evaluate or design the rain gauge network and to model the rainfall field. The spatial correlation structure of rainfall has the significant variation due to many factors. Thus, the variation of spatial correlation structure of rainfall causes serious problems when deciding the spatial correlation function of rainfall within the basin. In this study, the spatial rainfall structure was modeled using bivariate mixed distributions to derive monthly spatial correlograms, based on Gaussian and lognormal distributions. This study derived the correlograms using hourly data of 28 rain gauge stations in the Keum river basin. From the results, we concluded as following; (1) Among three cases (Case A, Case B, Case C) considered, the Case A(+,+) seems to be the most relevant as it is not distorted much by zero measurements. (2) The spatial correlograms based on the lognormal distribution, which is theoretically as well as practically adequate, is better than that based on the Gaussian distribution. (3) The spatial correlation in July exponentially decrease more obviously than those in other months. (4) The spatial correlograms should be derived considering the temporal resolution(hourly, daily, etc) of interest.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.52-54
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• 2001

공간 선택 질의에 사용되는 질의 윈도우로는 직사각형이 주로 사용된다. 하지만, 최근에는 GIS 등과 같은 응용 프로그램들이 성능 향상으로 인해 보다 다양한 종류의 응용이 등장하고 있으므로, 직사각형뿐만 아니라 임의의 다각형 형태의 질의 윈도우에도 적합한 정제 단계 수행 전략에 대해 고려해 볼 필요가 있다. 이러한 전략으로는 기존의 공간 조인에서와 같이 plane-sweep 알고리즘을 이용하는 방법이 일반적이다. 하지만, 공간 데이터와 질의 위도우의 특성을 관찰해보면, 일반적으로 질의 윈도우가 공간 데이터보다 훨씬 간단한 모양으로 구성되어 있음을 알 수 있으므로, 본 논문에서는 이러한 상황에 보다 적합한 정제 단계 수행 방법을 제시하고 있으며, 실험을 통하여 제시한 방법의 우수성을 입증하고 있다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.08a
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• pp.228-228
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• 2011

낮은 공정비용과 높은 집적도를 가지는 플래시 메모리 소자에 대한 휴대용기기에 응용가능성때문에 연구가 필요하다. 플래시 메모리 중에서도 질화막에 전하를 저장하는 전하 포획 플래시 메모리 소자는 기존의 부유 게이트 플래시 메모리 소자에 비해 공정의 단순하고 비례축소에 용이하며 인접 셀 간의 간섭에 강하다는 장점으로 많은 관심을 갖게 되었다. 소자의 크기가 작아짐에 따라 전하 포획 플래시 메모리 소자 역시 인접 셀 간의 간섭현상과 단채널 효과가 문제를 해결할 필요가 있다. 본 연구에서는 인접 셀 간의 간섭을 최소화 시키기 위하여 metal-oxide-nitride-oxide-silicon (MONOS) 플래시 메모리 소자에 bit-line 방향으로 금속 공간층을 삽입할 구조를 사용하였으며 금속 공간층의 깊이에 따른 전기적 성질을 비교하였다. 게이트 길이는 30 nm, 금속 공간층의 깊이를 채널 표면에서부터 4 nm~12 nm까지 변화하면서 TCAD 시뮬레이션 툴인 Sentaurus를 사용하여 전기적 특성을 계산하였다. 금속 공간층의 깊이가 채널표면에 가까워 질수록 fringing field가 증가하여 드레인 전류가 증가하였고, 금속 공간층의 전기적 차폐로 인해 인접 셀의 간섭현상도 감소하였다. 금속 공간층이 표면에 가까이 위치할수록 전하 저장층을 감싸는 면적이 증가하여 coupling ratio가 높아지기 때문에 subthreshold swing 특성이 향상되었으나, 금속 누설전류가 증가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.532-534
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• 2000

복합적인 감성기반 영상 검색 시스템을 구축하기 위해서는 감성속성으로 영상을 찾는 검색은 물론이고, 주어진 영상의 감성특성을 알아내는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 특성으로부터 감성을 매핑하는 신경망을 구축하고 다양한 실험으로 그 가능성을 보인다. 여기에서 영상특징으로 웨이블렛계수와 위치정보를 사용했고, 감성공간으로는 SD법으로부터 14개의 형용사쌍을 추출했다. 이 두 공간의 매핑에 사용된 신경망의 입력으로 영상에서 얻은 RGB 색상당 36개의 총 108개의 웨이블렛 개수를 사용했고, 출력은 14개의 감속속성당 7등급으로 총 98개로 구성했다. 총 6명이 영상을 보고 평가한 감성평가데이터중에서 2명이 각각 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%이상의 인식률을 보였다. 4명이 각각 90개씩 평가한 데이터로 신경망을 학습시키고 나머지 10개로 테스트한 경우는 90%의 인식률을 보였다. 또한 공통된 감성을 신경망을 통해 인식할 수 있는지 판단하기 위해 600개씩 2명으로부터 얻은 1200개의 데이터에 대해서 1000개를 학습시키고 200개를 테스트하고, 100개씩 4명으로부터 데이터에 대해서 360개를 학습시키고 40개를 테스트해 본 결과, 전자의 경우 오류율 8, 후자의 경우 0.7~0.8 범위였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.47-50
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• 2005

본 논문에서는 S-XML 미들웨어에서 캐싱을 이용한 효율적인 공간 데이터 변환 기법을 제안한다. 공간 데이터베이스 관리 시스템(SDBMS)을 기반으로 하여 S-XML 을 지원하는 시스템은 SDBMS 에서 사용되는 이진 데이터와 S-XML 간의 상호 변환 과정이 필요하다. 특히 변환 과정에서 공간 데이터는 비공간 데이터에 비해 데이터 크기가 크고, 복잡한 동시에 다양한 데이터 형식을 가지고 있어 비공간 데이터에 비해 변환 비용이 크다. 따라서 공간 데이터의 특성을 고려한 변환 비용 감소 기법이 필요하다. 제안 기법은 SDBMS 의 질의 처리 결과인 이진 데이터를 S-XML 문서로 변환하고, S-XML 미들웨어의 캐싱 관리자에서 공간 데이터에 해당하는 부분만을 캐싱 한다. 캐싱 관리자는 질의를 점 질의와 영역 질의로 구분한다. 점 질의의 결과에 대해서는 공간 데이터의 OID 를 키 값으로 하는 해쉬 색인을 사용하며, 영역 질의 결과에 대해서는 질의에서 표현된 MBR 에 따라 R-Tree 색인을 사용한다. 변환 과정에서 요구되는 공간 데이터가 캐싱된 데이터로 존재하면 질의 종류에 따른 색인을 사용하여 데이터를 추출하고 이를 S-XML 데이터로 치환한다. 캐싱 데이터를 이용한 공간 데이터 변환 기법에 의해 공간 데이터의 변환 비용을 줄임으로써 S-XML 미들웨어 에서의 변환 시간을 단축할 수 있다.