• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
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• pp.746-752
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• 2017

최근 고농도 과산화수소는 추력기의 친환경 추진제로 연구가 활발히 진행되고 있다. 과산화수소는 추력기의 촉매대에서 촉매분해되어 추력을 발생시킨다. 촉매대의 최적화 된 설계를 위하여 기존에 존재하는 촉매대 모델을 활용하였다. 모델의 검증을 위하여 100 N 과산화수소 단일추진제 추력기를 사용하여, 다양한 설계 조건들에 대해 실험을 진행하였다. 모델의 예측결과를 실험결과와 대조하여 다양한 조건들에서도 비교적 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 검증된 모델을 이용하여 다양한 설계조건들에 대해 최적화된 Catalyst Capacity값과 압력강하량을 계산하였으며, 이를 분석하여 압력강하량과 유량 및 세장비 사이의 관계식을 도출 할 수 있었다. 최적화된 Catalyst Capacity값과 압력강하량 관계식을 이용하여 최적화된 촉매대를 설계할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.233-238
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• 2010

본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.45-52
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• 2021

본 논문에서는 컴퓨터 단층촬영(CT) 이미지를 이용한 합성곱 신경망(CNN)을 기반의 골감소증 및 골다공증 예측 모델을 제안한다. 기존의 CNN은 단일 CT 이미지에서 예측에 중요한 지역정보를 활용하지 못하다는 문제가 있다. 본 논문에서 이를 해결하고자 CT 이미지를 정규화하여 질감 정보가 다른 두 개의 이미지로 변환하고, 해당 이미지를 활용한 한 쌍의 신경망 네트워크를 제안한다. 동일한 구조를 가진 네트워크 각각의 신경망은 질감 정보가 다른 이미지를 입력으로 사용하고 비유사성 손실함수를 통해 다른 정보를 학습한다. 최종적으로 제안 모델은 중요한 지역정보를 포함한 단일 CT 이미지의 다양한 특징 정보를 학습하며, 이를 앙상블하여 골감소증 및 골다공증 예측 정확도를 높인다. 실험 결과를 통해 제안 모델의 정확도 77.11%를 확인할 수 있으며 Grad-CAM을 이용하여 모델이 바라보는 특징을 확인할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1C호
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• pp.31-40
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• 2008

본 연구에서는 지진하중을 받는 Single Column/Shaft의 내진해석으로 의사정적해석법을 적용하였으며 해석상에서 지반의 비선형 거동특성을 나타내는 다양한 수평방향 하중전이특성(p-y 곡선, Bi-linear 곡선)를 이용하여 지반-말뚝의 상호작용을 고려하였다. 비선형 지반모델을 적용한 해석은 지반-말뚝 시스템의 지진거동을 간편히 예측할 수 있었으며 동일한 해석조건에서 응답변위법에 의한 Single Column/Shaft의 수평거동이 진도법에 근거하여 산정한 해석결과보다 크게 예측되었다. 두부경계조건과 상대강성이 Single Column/Shaft의 단면력에 미치는 영향을 분석하기 위해 다양한 지반모델에 대한 변수연구를 수행한 결과, 두부경계가 고정이고 말뚝강성이 감소할수록 수평변위가 작은 것으로 나타났으며, JRA의 Bi-linear 지반모델을 적용한 해석은 Single Column/Shaft의 수평거동을 비교적 정확히 예측하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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• pp.15-20
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• 1999

본 논문에서는 사람의 정면 얼굴을 찍은 컬러 동영상에서 얼굴의 각 구성 요소에 대한 특징점들을 추출하여 3차원 개인 얼굴 모델을 생성하고 이를 얼굴의 표정 움직임에 따라 애니메이션 하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 얼굴의 정면만을 촬영하도록 고안된 헬멧형 카메라( Head-mounted camera)를 사용하여 얻은 2차원 동영상의 첫 프레임(frame)으로부터 얼굴의 특징점들을 추출하고 이들과 3차원 일반 얼굴 모델을 바탕으로 3차원 얼굴 특징점들의 좌표를 산출한다. 표정의 변화는 초기 영상의 특징점 위치와 이 후 영상들에서의 특징점 위치의 차이를 기반으로 알아낼 수 있다. 추출된 특징점 및 얼굴 움직임은 보다 다양한 응용 이 가능하도록 최근 1단계 표준이 마무리된 MPEG-4 SNHC의 FDP(Facial Definition Parameters)와FAP(Facial Animation Parameters)의 형식으로 표현되며 이를 이용하여 개인 얼굴 모델 및 애니메이션을 수행하였다. 제안된 방법은 단일 카메라로부터 촬영되는 영상을 기반으로 이루어지는 MPEG-4 기반 화상 통신이나 화상 회의 시스템 등에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.70-78
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• 1995

입출력 데이터를 이용한 퍼지모델의 설정은 구조 설정과 변수 설정으로 나누어진다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하고 퍼지모델의 이러한 구조와 변수를 설정하는 새로운 방법을 제안한다. 입출력 데이터가 주어지면, 후건부 변수는 선형성과연속성을 고려하여 휴(Hough) 변환과클러스터링 방법에 의해 각각 설정된다. 또한 경사 하강법(Gradient descent method)을 사용하여 퍼지모델 변수의 미세조정을 행한다. 마지막으로 단일 입출력 시스템에 대하여 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 유효성을 보인다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.147-153
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• 2002

GHz에서 동작하는 초미세 MOSFET의 BSIM3 MOSFET 모델에 연결하여 사용할 수 있는 기판 회로망 모델과 그에 따른 물리적 의미를 가지는 직접 파라미터 추출법이 제안되었다. 제안된 기판 회로망에는 관례적인 저항과 링-형태의 기판콘택에 의해 생성된 단일의 인덕터가 포함되었다. 모델 파라미터는 최적화 과정 없이 단절된 게이트와 공통-벌크 구성을 갖는 MOS 트랜지스터에서 측정된 S-파라미터로부터 추출되었다. 제안된 모델링 기술은 다양한 크기의 MOS 트랜지스터에 적용되었고, 30GHz까지 그 타당성이 검증되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.751-753
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• 2005

지문을 5가지 클래스로 나누는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SVM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 많이 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기의 결합을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지문은 클래스 구분이 모호한 영상이 많아서 단일결합모델로는 분류에 한계가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST-database4 데이터로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과. 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.263-269
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• 2018

본 논문에서는 실생활에서 쓰이는 다양한 구조를 갖는 문서에 대해서도 자연어 질의응답이 가능한 모델을 만들고자, 그 첫걸음으로 표에 대해 자연어 질의응답이 가능한 End-to-End 인공신경망 모델 TabQA를 제안한다. TabQA는 기존 연구들과는 달리 표의 형식에 구애받지 않고 여러 가지 형태의 표를 처리할 수 있으며, 다양한 정보의 인코딩으로 풍부해진 셀의 feature를 통해, 표의 row와 column 객체를 직관적이고도 효과적으로 추상화한다. 우리는 본 연구의 결과를 검증하기 위해 다채로운 어휘를 가지는 표 데이터에 대한 질의응답 쌍을 자체적으로 생성하였으며, 이에 대해 단일 모델 EM 스코어 96.0%에 이르는 결과를 얻었다. 이로써 우리는 추후 더 넓은 범위의 양식이 있는 데이터에 대해서도 자연어로 질의응답 할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제27회 추계학술대회논문집
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• pp.271-274
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• 2006

Polyethylene-GOX 추진제를 이용한 소형 하이브리드 로켓 모터의 성능 예측 모델에 대한 연구를 수행하였다. 제안된 모델에서 연소실 전체에 걸친 상태량을 단일 변수로 가정하여 내탄도 모델 식을 풀어 연소실 내 압력을 예측할 수 있었으며, 실험을 통해 측정된 값과 비교하여 모델의 정확도를 고찰하였다.