• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1443-1444
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• 2007

지속적으로 증가되는 전기에너지 공급의 신뢰성을 높이기 위하여 전력설비 주요 사고 원인인 부분방전(PD : Partial Discharge)을 검출하고 결함원의 패턴인식 방법의 개발 필요성 날로 증가되고 있다. 본 논문은 부분방전의 패턴인식 확률을 높이기 위하여 검출된 부분방전의 주파수 분석을 이용하여 Conventional PRPD Analysis 방법의 결함 판독확률을 향상시키기 위하여 Advanced PRPD를 제안 한다. 이를 위하여, GIS(Gas Insulated Switchgear)의 주요 사고원인으로 인식되어 있는 결함들을 인위적으로 제작 후 삽입하여 부분방전을 발생시켜 자체 설계 개발된 UHF 내장형 센서를 이용하여 검출하였다. 새로이 제안하는 방법과 기존의 PRPD 방법의 인식률을 상호 비교하기 위하여, 두 가지 그룹을, 즉, 기존의 방법에 의한 것과 부분방전의 주파수 분석이 포함된 방법에 의한 데이터그룹을 구축하고 학습방법은 동일한 인공신경망 MLP (Multilayer Perceptron)를 이용하여 인식률과 학습시간을 동시에 비교하였다. 상호 비교 결과에 의하면, 후자의 방법이 인식확률 뿐만아니라 학습시간도 좋은 결과가 나타났다.

• The Journal of the Korean dental association
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• v.21 no.7 s.170
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• pp.525-528
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• 1983

치수가 어떤 병적상태에 있는지 정확히 구분해 내는 것은 매우 어려운 일이다. 한 병적상태에서 다른 질환으로 쉽게 이행되고 염증상태에 있는 치수는 위촉되어 질환을 분류하는데 중첩되고 또한 병리조직학적 관점에서 진단해 내야 하기 때문에 임상에서 정확한 진단을 내리는데는 난점이 많다. 그러나 환자가 호소하는 주증상과 기왕증은 진단에 매우 중용한 부분을 찾이 하고 술자가 관찰하는 여러 가지 시험들을 토대로 하여 종합관찰한 후에 진단을 내려야 할 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1987.07b
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• pp.1104-1106
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• 1987

본 논문은 한글 자모 인식에 관한 새로운 방법을 제시한다. 본 연구는 한글패턴을 독립된 자소의 부분패턴으로 나누어서 특정점들(끝점, 7굴곡점, T굴곡점)을 추출하여 각 굴곡점에서 연결되는 점과의 벡터를 글자의 크기에 관계없도록 하기 위해 크기가 1인 단위벡터를 구한 후 이들의 합성벡터를 생성한다. 생성된 합성벡터들의 수, 벡터들이 지준축과 이루는 각, 그리고 특정점들의 수로부터 한글의 기본 자모를 분류하는 과정을 연구하였다. 입력된 한글패턴은 이미 세선화가 된 자모패턴으로 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.401-404
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• 2004

본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 여러 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 맡은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.1 no.2 s.2
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• pp.207-221
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• 1993

After characters of data were classified site planning and design, structure modelling was presented for computer system in site planning and design. Particularly, this study contributes to increase utilization site planning and design through result of estimation computer system in the land suitable analysis and soil design.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.199-202
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• 2007

본 논문에서는 주어진 영상을 필터링하여 영상의 스타일을 제거하는 방법을 제시한다. 스타일이 제거된 영상은 영상 분류, 특징점 인식, 영상 분할 등의 다양한 용도에 쓰일 수 있다. 또한 원래 영상과 스타일이 제거된 영상을 비교하여 영상의 스타일을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 주어진 영상에서 스타일 벡터를 계산한 후 계산된 스타일 벡터를 이용하여 영상에 양방향 필터링을 적용한다. 이 때 영상의 경계 부분에서 스타일을 효과적으로 분리하는 방법과 다중 해상 처리 방법을 적용하여 다양한 크기와 방향의 스타일을 찾아낸다. 그 결과 주어진 영상에서 다양한 크기와 방향의 스타일을 제거하고 영상의 중요한 내용만을 효과적으로 나타낸다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.22 no.4
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• pp.26-34
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• 2008

This study focus on segmentation process that classifies road surfaces into 5 different categories, dry, wet water, icy, and snowy surfaces by analyzing asphalt-paved road images taken in daylight. By using the polarization coefficients, the proportions of horizontally polarized components to vertically polarized components, regions with over 1.3 polarization coefficients are classified as wet surfaces. Except for wet surfaces, the decision process a lies time-frequency analysis to other parts by using the third order wavelet packet transform. In addition, by using the average frequency characteristics of dry and icy surfaces from image templates, decide which is closer to a test image, and finally identify dry and icy surfaces. It is confirmed that the reposed estimation and segmentation of recognition on various images. This can be interpreted as an indication that image-only mad surface condition supervision is probable.

• Korean Journal of Plant Taxonomy
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• v.39 no.4
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• pp.309-314
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• 2009

Two naturalized species, Glyceria declinata $Br{\acute{e}}b$. and Puccinellia distans (Jacq.) Parl. are herein newly reported from Korea. Glyceria declinata, 'Yu-Reop-Yuk-Jeol-Bo-Ri-Pul', was found along the Seomjin River, Gurye-eup, Gurye-gun, Jeollanam-do, as well as along the Gwangjucheon River, Sa-dong, Dong-gu, Gwangju. It is distinguished from G. acutiflora by spikelets 15-20mm long and obtuse lemma. Puccinellia distans, "Cheo-Jin-Mi-Kku-Ri-Gwang-I", was found in Yeongjong Island, Incheon, Yongyu Island, Incheon and Chojijin, Ganghwa-gun. It is distinguished from P. nipponica by lemmas 1.8-2.5mm long, ligule 1-2mm long and the lower branches of panicle usually reflexed after anthesis.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.27 no.3
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• pp.25-50
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• 2016

Archives and Records Management Studies is being developed its own independent domains. However, the existing library classification scheme such as the KDC don't properly reflect the characteristics of Archives and Records Management Studies. This classification scheme has the irrational part of the arrangement of the subject items and should be required to rearrange subdivision of the subject areas. In this study, According to the characteristics of Archives and Records Management Studies, It is set up 8 subject areas, Records Management (General), the law and polices of records management, the collection and appraisal of the records, the documentary organization, recording information services, preservation of the records, archives management, archives and records center, etc. After analyzing the major contemporary library classification system such as KDC, DDC, NDC, UDC, LCC, then It is suggested that improvement measures through analyzing classification status and keywords of the Archives and Records Management data contained in Korean National Bibliography. In Archives and records management studies, The contents of the eight subject areas related to the field are changed to allow integration with KDC 028.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.5
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• pp.669-681
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• 2018

CNN (Convolution Neural Network) is one of the most important techniques to identify the kind of objects in the captured pictures. Whereas the conventional models have been used for low resolution images, the technique to recognize the high resolution images becomes crucial in the field of artificial intelligence. In this paper, we proposed an efficient CNN model based on dilated convolution and thresholding techniques to increase the recognition ratio and to decrease the computational complexity. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms the conventional method and the thresholding technique enhances the performance of the proposed model.