• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 한국생물공학회 2000년도 춘계학술발표대회
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• pp.516-519
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• 2000

초임계 이산화탄소에 의한 동결 건조된 췌장내의 지질 추출 속도는 추출도, 추출압력, 초임계 이산화탄소의 유량, 원료의 입자크기에 의존하였고, 추출평형은 충진된 원료의 양에 대한 초임 계 이산화탄소의 유량에 비례하여 추출시간의 조절이 가능하였다. 초임계 처리된 원료와 수입 판크레아틴의 효소 역가 측정결과 수입원료에 비해 약 1.8배 이상의 높은 역가를 보였으며, 추출된 콜레스테롤 함량을 분석한 결과 용매추출을 한 경우는 약 2.1mg/g, 초임계 처리하였을 때에는 약 $2.2{\sim}3.1mg/g$정도 함유되어 있었다.

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.275-282
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• 2010

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.155-156
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• 2006

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 2003년도 춘계학술발표대회 요약집
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• pp.306-306
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• 2003

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2009년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.59-68
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• 2009

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2008년도 추계학술발표논문집
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• pp.266-272
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• 2008

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2009년도 추계학술대회 초록집
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• pp.235-236
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• 2009

본 연구에서는 Optical emission spectroscopy (OES)에 CUSUM과 전문가 시스템을 이용하여 플라즈마를 감시하는 기법을 개발하였다. CUSUM과 Dempster-Shafer를 이용하여 고장에 민감한 OES파장을 추출하였으며, 추출된 파장은 플라즈마 감시에 이용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.625-627
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• 2022

FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 지연시간 최소화는 로컬과 에지 서버 간의 효율적인 협력을 보장하기 위한 최적의 계산 오프로딩 방법 결정을 통해 실현될 수 있다. 본 논문은 임의의 응용 서비스 실행모듈에 대한 부분 오프로딩 기반의 로컬(모바일 장치)과 에지 서버 간의 협업 경로를 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다중 분기구조를 포함하는 응용 서비스 실행모듈에 대한 부분 오프로딩 기반의 최적 협업 실행경로 추출 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 부분 모듈들의 실행위치에 따라 변화되는 지연시간 측정 및 분석에 적용가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.50-53
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• 2019

본 논문에서는 도메인 어댑테이션을 이용하여 폰트 변화에 강인한 한글 분류기를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 네트워크 모델은 총 7 개로 이루어져 있으며 각각 이미지로부터 폰트에 무관한 정보를 추출하는 인코더, 추출된 정보의 유효성을 판단하기 위해 이미지 재합성에 사용되는 디코더, 재합성된 이미지의 글자 분류기, 폰트 분류기, 재합성된 글자의 정교함을 판단하는 판별기(discriminator), 그리고 인코더에서 추출된 정보에 대한 글자 분류기, 폰트 분류기이다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망의 학습법을 따르는 도메인 어댑테이션 기법을 이용하여 인코더의 추출 정보가 폰트 정보는 속이면서 글자 분류의 정확성은 높이도록 학습하였다. 학습 결과 인코더로부터 추출되는 정보들은 폰트에 무관한 성질을 지니면서 글자 분류에 높은 정확성을 띄었으며, 추가로 디코더에서 나오는 이미지들도 원본 폰트와 같은 이미지를 생성해 낼 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.122-123
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• 2019

본 논문에서는 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용한 디지털 워터마크 삽입 및 추출 방법을 제안한다. 호스트 영상의 데이터 셋은 128×128 크기의 흑백 영상인 BOssBase 데이터 셋을 사용하고, 워터마크 영상은 8×8 크기의 이진 영상을 사용한다. 네트워크는 호스트 영상에 워터마크를 삽입하는 삽입기와 워터마크가 삽입된 영상에서 워터마크를 추출하는 추출기로 구성된다. 강인성을 위해 삽입기가 생성한 영상에 공격 시뮬레이션을 수행한 다음에 워터마크를 추출한다. 그 결과, PSNR은 31.47dB가 나왔고, 공격에 강인한 워터마크를 추출할 수 있다.