• Title/Summary/Keyword: 복수 결함

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Analysis of Emergency Alerting Technology for Portable Broadcasting and Communication Services (휴대용 방송 및 통신 서비스를 활용한 재난정보전달 기술 분석)

  • Lee, Yong-Tae;Jeon, Inchan;Yang, Kyu Tae;Lim, Hyoungsoo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.249-251
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    • 2012
  • 최근 대형 재난의 증가로 안전에 대한 관심이 증가하고 있는데 이러한 재난을 대비하기 위해서는 효과적, 효율적인 재난방송이 필요하다. 재난방송을 수신할 수 있는 단말 중에 휴대전화, 내비게이션 등의 휴대용 단말은 정전 상황에서도 이용할 수 있어 특히 유용하다. 본 논문에서는 휴대용 단말에서 이용할 수 있는 재난정보전달 기술을 분석하여 장단점을 평가하였다. 이를 위해 지상파DMB 재난경보방송과 스마트폰 어플리케이션, CBS(Cell Broadcasting System) 재난문자방송과 최근 연구 중인 자동인지 T-DMB 재난방송을 분석하고, 재난방송에서 중요한 특성인 안정성, 효율성, 자동인지(wake-up), 지역맞춤 서비스 등의 항목에 대해 평가하였다. 평가 결과 모든 특성을 만족하는 기술은 없어 복수의 기술을 동시에 적용하여 장점을 활용하는 방안과, 이에 따른 중복 수신 문제를 해결하기 위한 연구 및 협력이 필요하다는 결론과 차세대 재난방송 서비스인 자동인지 T-DMB 재난방송에서 이와 같은 특성을 만족시키고 빠른 시일 내에 보급 및 확산이 필요하다는 결론을 도출하였다.

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Performance Evaluation of Chain-code Sequence and Structure-code Sequence for On-line Handwritten Chinese Character Recognition (온라인 필기 한자인식을 위한 체인코드열과 구조코드열의 성능평가)

  • Kim, Hyung-Tai;Ha, Jin-Young
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.402-407
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    • 2006
  • 본 논문에서는 보다 실용적인 온라인 한자인식기 개발을 위하여 한자 검정 능력 1급 쓰기 수준을 모두 포함하는 한자 필기 데이터로부터 16방향의 체인코드열과 부분획의 구조를 반영하는 구조코드열을 만들어 성능평가를 하였다. 인식 방법으로는 DP 매칭 방법과 HMM을 사용하여 2,362 종류의 한자에 대해 인식 실험을 하였다. 그 결과 체인코드열을 사용한 DP 매칭 방법에 의한 결과가 96.54%로 가장 높은 인식률을 보였으며, 구조코드열을 사용하여 HMM에 의한 인식실험 결과가 95.65%로 그 뒤를 이었다. 인식 속도면에서는 체인코드 보다 코드열의 길이가 짧은 구조코드열을 사용한 방법이 상대적으로 유리했고, 클래스 당 1개의 모델을 사용한 HMM에 의한 방법이 클래스 당 복수개의 모델을 사용한 DP 매칭 방법에 비해 모델의 개수가 훨씬 적기 때문에 속도 면에서 월등히 유리해 더 효율적인 인식 성능을 보인다는 결론을 내릴 수 있었다.

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Fast Image Registration Method Using N-tuple (N-tuple을 이용한 고속 영상 등록 방법)

  • Ko, Min-Sam;Kim, In-Jung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06c
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    • pp.512-516
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    • 2008
  • 복수의 영상들 간에 존재하는 변형을 빠른 속도로 파악할 수 있는 영상 등록 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 문자인식 및 얼굴인식 분야에서 많이 사용되는 N-tuple 방법을 영상 등록에 적용함으로써 영상간 회전 및 이동 상태를 고속으로 파악한다. 또한 특정 특징을 이용하지 않아 영상의 종류에 무관하게 적용할 수 있으며 소수점 화소 단위의 변형도 파악할 수 있다. 실험을 통해 영상 패치를 이용한 영상 등록 방법과 속도 및 정확도를 비교한 결과, 제안하는 방법이 속도와 정확도 면에서 우수함을 보였다.

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Searching for the regulated gene groups through temporal profiling of microarray expressions based on the latent variable learning model (은닉변수학습 모형에 기반한 시간적 프로파일을 이용한 조절 유전자군의 탐색)

  • Yang Jin-San;Zhang Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.06a
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    • pp.40-42
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    • 2006
  • 유전자 발현에 있어서의 조절작용은 유전자간의 복합적인 상호작용의 결과에 기인한다. 따라서 이러한 현상으로부터 기능적으로 연관된 유전자 군을 식별하기 위해서는 단일 유전자보다는 복수의 유전자군의 발현패턴을 대상으로 하게 된다. 이 경우 발현패턴의 시간에 따른 다양하고 복잡한 특징들은 은닉변수학습 모형을 이용하므로서 보다 명확하게 표현될 수 있고, 유사한 기능을 가진 유전자 군을 탐색 하는데에 효과적으로 이용될 수 있다. 본 논문에서 제시된 은닉변수학습 모형은 이스트 Cell Cycle 데이터에 적용한 결과 특정 조절유전자에 대하여 생물학적으로 연관된 유전자 군을 찾는 데에 다른 방법과 비교하여 효과적임을 보일 수 있었다.

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Development of an Automated Control System for Plant Tissue Culture using Bioreactor (식물조직배양용 바이오리액터의 환경제어 시스템의 개발)

  • 정석현;강창호;권기영;한길수;이기명;한봉희
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2002.07a
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    • pp.327-332
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    • 2002
  • 식물조직배양용 바이오리액터내 배양액의 pH, DO 농도를 on-line으로 계측하고 제어하기 위한 시스템을 개발하여 시스템의 성능시험과 경시간격별 배양액의 농도변화를 계측하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 가. 복수의 바이오리액터내 배양액의 pH, DO 농도를 전극을 이용하여 on-line으로 계측하며, 농도의 계측값과 목표값을 비교하여 피드백으로 제어할 수 있는 시스템을 개발하였다. 나. 배양액의 농도변화를 계측한 결과 pH는 배양초기 5.0에서 배양이 경과됨에 따라 서서히 떨어져 2개월 후에는 3.8까지 떨어지는 것으로 나타났다. 다. 배양액의 성분중 배양초기에는 암모니아태 질소의 흡수가 질산태 질소보다 많이 이루어져 구근으로부터 H+이온을 유출시킴으로 pH의 값이 떨어지는 것으로 나타났다. 라 오염이 발생한 리액터내의 배양액 성분은 pH의 값이 3이하로 떨어졌으며, 이로부터 배양액의 오염경보를 할 수 있는 것으로 나타났다.

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English-to-Korean Transliteration using Multiple Unbounded Overlapping Phonemes (복수 음운 정보를 이용한 영.한 음차 표기)

  • Kang, In-Ho;Kim, Gil-Chang
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1999.10e
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    • pp.50-54
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    • 1999
  • 본 연구에서는 기존의 한정된 길이의 영어 또는 한글의 발음 단위를 이용하던 자동 음차 표기 방식과 달리, 학습 데이터에서 추출한 임의 길이의 음운 패턴을 사용하는 방법을 제안한다. 통계적 정보에 기반하여 추출한 음차 표기 패턴과 외래어 표기 규칙에 기반하여 기술한 음차 표기 패턴을 위치와 길이에 관계없이 사용하여 주어진 영어 단어의 한글 음차 표기를 얻어낸다. 제안하는 방법은 먼저 주어진 영어 단어의 가능한 모든 발음 단위를 기준으로 한글 표기 네트워크를 만든 후, 학습 데이터에서 추출한 음운 패턴을 교차 적용시켜 네트워크 각 노드의 가중치를 결정한다. 가중치가 결정된 네트워크에서 가중치의 합이 가장 좋은 경로를 찾아냄으로 해서 음차 표기를 수행한다. 본 연구에서 제안하는 방법으로 실험을 한 결과 자소 단위 86.5%, 단어 단위 55.3%의 정확률을 얻을 수 있었다.

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Stress Development in Sol-gel Derived Multideposited Coatings of Lead Zirconate Titanate (다층 도포된 $\textrm{PbZr}_{0.53}\textrm{Ti}_{0.47}\textrm{O}_{3}$ sol-gel 박막내의 응력 거동)

  • Park, Sang-Myeon
    • Korean Journal of Materials Research
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    • v.9 no.11
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    • pp.1069-1074
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    • 1999
  • 본 연구에서는 PbZr(sub)0.53Ti(sub)0.47O$_3$(PZT) 박막을 복수 도포함에 따른 박막내의 응력을 온도의 함수로 실시간(in situ) 측정하였으며, 응력발생의 원인에 박막의 건조, 열분해(pyrolysis), 치밀화 및 결정화 현상과 연관시켜 설명하였다. 도포직후 단층박막에 생성된 55MPa의 인장응력은 가열됨에 따라$ 300^{\circ}C$-$350^{\circ}C$에서 최대 145MPa로 증가하였으며, 박막내의 응력은 모든 온도구간에서 항상 인장응력을 나타내었더. 다층도포시 $650^{\circ}C$까지 열처리 주기를 완료한 층이 두꺼워질수록 새로 도포한 층의 영향은 점차 감소하였으며, 9층박막에 이르러서는 가열과 냉각에 따라 응력이 동일하게 변화하였다. 응력측정 결과 다층박막의 치밀화는 $350^{\circ}C$에서 시작되어 $520^{\circ}C$-$550^{\circ}C$ 부근에서 완료되는 것으로 나타났으며 치밀화가 시작하는 온도는 미세경도 측정결과와 일치하였다. $PbTiO_3$(PT)와 달리 PZT 다층박막은 Si 기판 위에서 perovskite로의 결정화가 일어나지 않았다.

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Hypertrophic Osteodystrophy in a Dog (비대섬 골이형성증의 진단 영상)

  • 최지혜;조태현;김현욱;박성민;최민철;윤정희
    • Journal of Veterinary Clinics
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    • v.17 no.2
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    • pp.490-494
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    • 2000
  • 2달령의 수컷 로트와 일러가 4일간 설사와 통증.보행 실조 등의 증상을 보여 (주)해 마루 소동물 임상 의자 연구소에 의뢰되었다 흉부 방사선 검사에서 폐야 전반에 걸친 페포성 침윤과 흉벽의 심란 비후가 관찰되어 흉막폐렴으로 진단하였으며 복강 초음파 검사에서 상 복부에서 소량의 복수가 관찰되었고 전반적인 간 echogenicity가 증가되어 있었다. 치료 후 설사 증상은 사라지고 전신 상태가 다소 호전되어 내원 후 7일째에 흉부 방사선 검사를 재 실시하였다. 흉막과 폐의 병변은 변화가 없었으나 상완골과 요골의 골간단 부분에 이상 소견 이 발견되어 골격계 방사선 검사를 실시한 결과 상완골, 요골, 대퇴골 그리고 경골의 골간단에 경화성 변화와 무정형의 골막 반응이 관찰되었고 요골, 척골과 경골의 골간단 부분에 성 장판 외의 방사선 투과성 선이 관찰되었다. 이상의 특이적인 방사선 소견을 바탕으로 비록 본 질환의 정확한 원인은 밝힐 수 없었으나, 감염성 원인에 의한 비대성 골이형성증으로 진단하였다.

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Improving a CNN-based Image Annotation System Using Multi-Labeled Images (다중 레이블 이미지를 활용한 CNN기반 이미지 어노테이션 시스템의 개선)

  • Kim, Taeksoo;Kim, Sangbum
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2015.10a
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    • pp.99-103
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    • 2015
  • 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어 이미지로부터 자동으로 관련된 단어 혹은 문장을 생성하는 연구들이 진행되고 있는데, 많은 연구들은 이미지와 단어가 1:1로 대응된 잘 정련된 학습 집합을 필요로 한다. 한편 스마트폰 보급의 확산으로 인스타그램, 폴라 등의 이미지 기반 SNS가 급속하게 성장함에 따라 인터넷에는 한 이미지의 복수개의 단어(태그)가 부착되어있는 데이터들이 폭증하고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 소규모의 잘 정련된 학습 집합뿐 아니라 이러한 대규모의 다중 레이블 데이터를 같이 활용하여 이미지로부터 태그를 생성하는 개선된 CNN구조 및 학습알고리즘을 제안한다. 기존의 분류 기반 모델에 은닉층을 추가하고 새로운 학습 방법을 도입한 결과, 어노테이션 성능이 기존 모델보다 11% 이상 향상되었다.

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Optimal Solution and Comparison for the Augmented Multi-item Random Orders (복수품목 랜덤 결함주문정책의 최적해와 비교)

  • 권희철;김만식
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.10 no.16
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    • pp.129-132
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    • 1987
  • Multi-item inventory problems can be well characterized by the nature of interaction of the quantities and timing. This interaction may be due to the effect of certain combination of orders. It is that the set-up cost of ordering individual items can be saved by jointly ordering at a time. This study finds a decision criteria of optimum inventory policy through the comparisons of individual multi-item order policy(IMP), joint multi-item order policy(JMP), augmented multi-item order policy(AMP) in cost ratio. Subsequently we assume that there exists a unique optimum order level corresponding to an optimum reorder range for the augmented multi-item order, at which a cost saying is maximum.

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