• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2012.04a
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• pp.294-297
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• 2012

본 연구는 MLZ을 활용하여 도로터널의 다양한 화재시나리오별 화재성상예측을 목적으로 1/20 Scale 모형실험을 통하여 소형차, 버스화재 시 FAN의 작동 비작동, 소형차 2대 직렬 병렬화재, 소형차 2대+버스 혼합 화재실험을 바탕으로 FAN작동시 배기구 방향으로 고온의 열기층이 생성됨을 확인하였다. 축소모형실험과 MLZ 해석결과를 비교하여 화원으로부터의 약 20m 정도의 이격거리부분 온도가 유사하게 나타났고, 시간별 온도분포를 확인한 결과 플래시오버 이전단계에 피난계획을 세우는 단계에서 예측이 가능했다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.04a
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• pp.378-383
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• 2011

지능형 터널 배연시스템은 터널상부의 온도를 감지하는 온도감지부에서 들어오는 신호를 해독하여 화재위치 및 화재크기를 선정하고 제연설비의 운전방향 및 배연량을 조절함으로써 연기를 효율적으로 제어할 수 있는 시스템이다. 지능형 터널 배연시스템의 성능을 검증하기 위하여 실물터널의 크기를 1/60로 축소한 모델에서 두가지의 화원위치에 따라 실험을 수행하였다. 화재 발생 후 초기에는 온도가 상승하다가 제연팬이 작동하면 온도가 급격히 낮아진 후 일정하게 유지되면서 서서히 증가한다. 터널화재시 승객의 피난 장애를 주는 연기의 제어를 통해 터널의 안전성을 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.9 no.4
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• pp.44-49
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• 2001

Reduced chemical kinetics mechanism has been derived, which can be applicable for autoignition model of hydrocarbon fuels, and contains 23 reactions and 18 species. The present model is validated with the experimental data, where the ignition delays of several hydrocarbon fuels, such as n-heptane, i-octane, n-decane and DME(dimethylether) are measured as equivalence ratios are varied. Especially, the effects of different fuels on ignition delays can be explained by changing the rate constants of three reactions among the present model. As a result, the proposed model can be applicable to two stage ignition model of Diesel combustion.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.347-348
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• 2019

In this paper, we propose a method to increase the resolution of a digital hologram by using deep learning. We reduced the size of holograms for training super-resolution algorithm and created a dataset using a subset of them. We trained the network model with the generated dataset and confirmed the PSNR over 31dB.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.51-53
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• 2022

MIV(MPEG Immersive Video)의 시험모델 TMIV 는 다시점의 비디오와 깊이(depth) 비디오를 입력 받아 시점 사이의 중복성을 제거한 후 남은 텍스처(texture)와 깊이로 텍스처 아틀라스(atlas)와 깊이 아틀라스를 각각 생성하고 이를 압축한다. 각 화소별 점유(occupancy) 정보는 깊이 아틀라스에 포함되어 압축되는데 압축 손실로 인한 점유맵 오류를 방지하기 위하여 임계값 T = 64 로 설정한 보호대역을 사용한다. 기존에 설정된 임계값을 낮추어 깊이 동적범위를 확대하면 보다 정확한 깊이값 표현으로 부호화 효율을 개선할 수 있지만 보호대역 축소로 점유맵 오류가 증가한다. 본 논문에서는 TMIV 의 부호화기와 보호화기에 비대칭 임계값을 사용하여 보호대역 축소로 인한 점유맵 오류를 보정하면서 보다 정확한 깊이 값 표현을 통하여 부호화 효율을 개선하는 기법을 제안한다. 제안기법은 깊이 동적범위 확대와 비대칭 임계값 기반의 점유맵 오류 보정을 통하여 CG 시퀀스에서 2.2% BD-rate 이득과 주관적 화질 개선을 보인다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.146-150
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• 2009

구조 시스템 식별은 역문제로서 이상화된 유한요소 모델을 실험치와 일치시키기 위해 유한요소모델을 보정하는 형태로 주로 이루어진다. 이를 위해 비선형 섭동법이 사용되고 있으며 이 방법을 실제 문제에 사용하기 위해서 시스템 축소법에 대한 연구가 진행 되고 있다. 하지만 기존의 방법에서는 유한요소모델의 모든 요소가 실험치와 다르다고 가정하여서 전체 요소 수만큼의 설계 변수를 두어서 역해석을 수행한다. 이런 기존의 방법에서는 시스템이 커짐에 따라 연산 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 어려움이 있다. 설계 변수의 증가는 해공간(solution space)의 확장을 의미하며 이는 해의 정확성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 모델을 적은 수의 설계영역으로 나누어서 반복연산 단계마다 해의 경향성을 이용해서 설계 영역을 전략적으로 변경하는 적응성 설계영역기법을 제안한다. 수치예제를 통해 본 연구에서 제안하는 기법의 정확도와 효용성을 고찰한다.

• Journal of Industrial Technology
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• v.28 no.A
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• pp.185-189
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• 2008

Practical pattern recognition systems should overcome very large class problem. Sometimes it is almost impossible to build every model for every class due to memory and time constraints. For this case, grouping similar models will be helpful. In this paper, we propose GMC(Group Model Clustering) to build a large class Chinese character recognition system. We built hidden Markov models for 10% of total classes, then classify the rest of classes into already trained group classes. Finally group models are trained using group model clustered data. Recognition is performed using only group models, in order to achieve reduced model size and improved recognition speed.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.377-380
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• 1998

HMM 기반의 음성 인식기를 구현하는데 있어서 모델의 복잡도와 제한된 훈련 데이터 사이의 균형을 유지하는 것은 중요한 문제이다. 중간규모 또는 대용량 어휘 인식 시스템은 정교한 모델을 얻기 위해서 문맥종속 음소 모델링이 필수적이다. 그러나, 제한된 훈련 데이터로는 발생 가능한 모든 context를 포함하기가 어렵고, 더구나 훈련 데이터에서 관찰된 context중에서도 그 관찰빈도가 낮은 것이 많아서 신뢰성 있는 문맥종속 모델들을 얻기에는 여전히 어려움이 따른다. 또한 경우에 따라서는 계산량의 감축을 위하여 모델 규모를 축소시킬 필요도 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 unit reduction 방법들과 state tying을 이용한 방법들의 성능을 실험을 통해 비교한다. 고립단어 인식 실험결과 state tying을 이용한 방법이 unit reduction에 비하여 우수함을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.519-526
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• 2000

강수량 변동에 따른 사면 내의 지하수유동과 사면의 안정성 변화를 동시에 분석.평가하기 위하여 하나의 완전 연동된 수리지질역학적 모델을 제시하였다. 이 모델은 변형성 지질매체 내에서의 지하수유동을 설명하는 일련의 지배식들과 Galerkin 유한요소법에 기초하여 개발되었다. 1990년부터 1999년까지의 서울지역의 건기 (1월) 및 우기 (8월) 강수량 하에 있는 토양 사면에 대해 개발된 모델을 적용하여 일련의 수치실험을 실시하였다. 수치실험의 결과는 강수량이 증가함에 따라 사면의 수리역학적 안정성이 전반적으로 악화됨을 보여준다. 즉 강수량이 증가할수록 공극수압이 증가하고 지하수면이 상승한다. 그 결과 불포화대가 축소되고 삼출면이 팽창되며 사면의 전단부를 따라 지하수유동속도가 증가하게 된다. 동시에 강수량이 증가할수록 사면 전단부를 향해 전반적인 변위량이 증가한다. 그 결과 안전율이 1 이하인 불안전한 지역이 사면 전단부에서 사면 상부 쪽으로 전파.팽창되며 그 두께도 증가한다. 수치실험의 결과는 또한 사면의 표면에서는 전단파괴와 더불어 인장파괴도 발생할 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.298-300
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• 2004

전력산업 구조개편으로 전력분야의 다원화, 복잡화, 이질화가 심화되고 있으며, 전력의 공급에서 수송, 소비에 이르기까지 과정의 부문별 관리에 따른 전력정보의 분산이 가속화되고 있다. 이러한 현상은 각 부문간 정보의 불일치를 가져오고, 정보연계를 더욱 어렵게 하여, 국가 전력정보의 공유와 통합을 위한 기반을 정차 취약하게 만들어 전력시스템 전체의 효율을 저하시키고, 정전과 가격급등과 같은 비상사태 발생시 이를 방지하거나 파급효과를 축소시켜 사회적 비용을 절감시킬 수 있는 위험 회피를 쉽지 않게 한다. 따라서 전력의 공급에서 수송, 소비에 이르기까지 전력정보의 이질화, 다원화가 더 심화되기 전에 각 부문별 정보관리의 연계를 바탕으로 다양한 정책적 의사결정을 위한 국가 전력정보 통합관리 모델의 개발이 필요하다. 본 논문은 전력정보 통합관리 모델 개발에 대한 국외 연구개발 현황을 소개하고 국내의 실정에 적합한 전력정보 통합관리 모델 개발에 대해 기술하였다.