• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.12 no.1
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• pp.71-78
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• 2018

In this study, human mimic phantoms outputted by three-dimensional (3D) printing technology are reported. Polylactic acid and a personal 3D printer - fused deposition modeling (FDM) - are used as the main material and the printing device. The output of human mimic phantoms performed in the following order: modeling, slicing and G-code conversion, output variable setting, 3D output, and post-processing. The students' learning satisfaction (anatomical awareness, study interest) was measured on 5-point Likert scale. After that, Twenty of those phantoms were outputted. The total output took 11,691 minutes (194 hours 85 minutes) and the average output took 584.55 minutes (9 hours 7 minutes). The filament used for the experiment was 2,390.2 g, and the average use of the filament was 119.51 g. The learning satisfaction of anatomical awareness was 4.6 points on the average and the interest of the class was on average 4.5 points. It is expecting that 3D printing technology can enhance the learning effect of imaging anatomy education.

• Computational Structural Engineering
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• v.3 no.4
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• pp.35-36
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• 1990

오늘날 유한요소해석 결과를 컴퓨터 그래픽을 활용하여 일목요연하게 후처리 함은 일반화 되어 있다. 그래픽을 이용하면 해석된 많은 수치 출력대신에 이해하기 쉬운 도면의 형태로 해석결과를 분석하거나, 모델의 기하학적 형태를 검토할 수 있게 되므로 시간과 노력을 대폭 절감할 수 있다. 그러나, 최근까지 유한소요 후처리는 대형컴퓨터와 이에 종속되는 고가의 도화처리 장비에 의존하여 왔다. 유한요소법을 이용한 해석시 발생하는 많은 수치출력을 고가의 도화장비가 아닌 저가의 도화장비에 출력하고자 하는 노력의 결과로 PC용 그래픽후처리 프로그램인 MICRO-POST가 개발되었다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.142-142
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• 2017

본 연구에서는 파프리카를 자동 수확하기 위한 시스템 개발의 일환으로 파프리카 재배환경에서 획득한 영상 내에 존재하는 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 입력으로 하는 인공신경망을 설계하고 학습을 수행하고자 하였다. 학습된 신경망을 이용하여 영상 내 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 구분이 가능 할 것으로 사료된다. 심층 신경망을 설계하기 위하여 MS Visual studio 2015의 C++, MFC와 Python 및 TensorFlow를 사용하였다. 먼저, 심층 신경망은 입력층과 출력층, 그리고 은닉층 8개를 가지는 형태로 입력 뉴런 3개, 출력 뉴런 4개, 각 은닉층의 뉴런은 5개로 설계하였다. 일반적으로 심층 신경망에서는 은닉층이 깊을수록 적은 입력으로 좋은 학습 결과를 기대 할 수 있지만 소요되는 시간이 길고 오버 피팅이 일어날 가능성이 높아진다. 따라서 본 연구에서는 소요시간을 줄이기 위하여 Xavier 초기화를 사용하였으며, 오버 피팅을 줄이기 위하여 ReLU 함수를 활성화 함수로 사용하였다. 파프리카 재배환경에서 획득한 영상에서 파프리카 영역과 비 파프리카 영역의 RGB 정보를 추출하여 학습의 입력으로 하고 기대 출력으로 붉은색 파프리카의 경우 [0 0 1], 노란색 파프리카의 경우 [0 1 0], 비 파프리카 영역의 경우 [1 0 0]으로 하는 형태로 3538개의 학습 셋을 만들었다. 학습 후 학습 결과를 평가하기 위하여 30개의 테스트 셋을 사용하였다. 학습 셋을 이용하여 학습을 수행하기 위해 학습률을 변경하면서 학습 결과를 확인하였다. 학습률을 0.01 이상으로 설정한 경우 학습이 이루어지지 않았다. 이는 학습률에 의해 결정되는 가중치의 변화량이 너무 커서 비용 함수의 결과가 0에 수렴하지 않고 발산하는 경향에 의한 것으로 사료된다. 학습률을 0.005, 0.001로 설정 한 경우 학습에 성공하였다. 학습률 0.005의 경우 학습 횟수 3146회, 소요시간 20.48초, 학습 정확도 99.77%, 테스트 정확도 100%였으며, 학습률 0.001의 경우 학습 횟수 38931회, 소요시간 181.39초, 학습 정확도 99.95%, 테스트 정확도 100%였다. 학습률이 작을수록 더욱 정확한 학습이 가능하지만 소요되는 시간이 크고 국부 최소점에 빠질 확률이 높았다. 학습률이 큰 경우 학습 소요 시간이 줄어드는 반면 학습 과정에서 비용이 발산하여 학습이 이루어지지 않는 경우가 많음을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.149-154
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• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• v.14 no.4
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• pp.1-9
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• 1992

본 고는 확산대역 시스팀에서 많이 사용되고 있는 상관기를 이용한 초기동기 장치의 하드웨어 복잡성과 초기동기에 소요되는 시간을 줄일 수 있는 부분 상관기를 제안하고 이의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션을 통하여 입력 SNR 에 따라서 부분상관기의 출력값을 분별지수로 구함으로써, 통신환경에 따른 적절한 부분 상관기의 길이를 구할 수 있었다. 즉 통신환경의 변화에 대해서 초기동기에 소요되는 시간과 하드웨어의 복잡성을 최대한 줄일 수 있는 상관기의 최적 길이를 구할 수 있었다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.135-140
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• 2004

GIS의 기초가 되는 수치지도의 활용은 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 수치지도의 제작 공정에 있어서 많은 발전이 있어 왔지만 지리조사와 구조화편집 공정에는 여전히 지도 출력물에 의존하는 기존의 방법을 사용하고 있었다. 이에 본 연구는 이러한 공정에 현장측량시스템의 활용하는 방법을 제안하고, 제안된 방법을 수치지도 제작에 적용하여 기존의 방법에 의한 결과와 비교 분석하였다. 제안된 방법을 적용하면 수치지도 제작 과정에 필요한 소요 인원 및 단계가 절감되며 이에 따라 소요 비용과 작업 단계마다 발생하게 되는 오류를 줄일 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.30 no.2
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• pp.51-86
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• 1996

The primary purpose of this study is to verify the difference of behavioural characteristics between the subject specialists and professional searchers in searching full-text databases. The major findings and conclusions from this study are summarized as follows. Analyses of Search questions(the degree of understanding with search questions, the degree of difficulty in selecting terms, and the degree of expectation of search results), search processes(the number of search terms used, the number of Boolean operators and qualifiers used, the number of documents browsed and the search time(the connecting time, time to spend per one output document, time to spend per one relevant output document) and search results(the searching efficiency(the number of relevant documents, the ,recall ratio and the precision ratio), the search cost(the total search cost. the search cost per one output document and the search cost per one relevant output document) and the degree of satisfaction with search results) are significantly different between the subject specialists and professional searchers in searching full-text databases.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.457-460
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• 2004

본 논문에서는 새로운 방법의 Fuzzy PID 제어기를 제안한다 우선 절대형 디지털 PID 제어기에서 두 가지 문제점이 있다. 첫째는 매 제어 주기마다 많은 데이터의 합을 구해야 하므로 계산시간이 많이 소요되고, 둘째는 이 계산을 위해 이전의 모든 데이터를 보관하고 있어야 되기 때문에 메모리가 많이 필요한 문제점이 있다. 위의 문제점을 개선하기 위해 속도형 디지털 PID 제어기를 사용한다. 제안한 제어기에서는 PIB 제어기의 목표 값과 현재 출력 값의 차인 크리스퍼(crisp) 출력 오차를 그대로 사용하지 않고 퍼지추론의 단계는 가지면서 Rule Table은 갖지 않는 특징이 있으며 출력 소속 함수에 두 변수의 관계와 범위에 의해 도식화된 영역에서 삼각형 무게 중심법으로 비퍼지화된 비선형 출력 값을 PID 계수에 인가하는 새로운 Fuzzy PID 제어기를 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.3B
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• pp.288-294
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• 2001

본 논문에서는 CS-ACELP 음성부호화기를 TMS320C6201 고정소수점 DSP 칩을 탑재한 EVM 보드 상에서 권고안(G.729)과 함께 제공되는 고정수점 C 프로그램을 바탕으로 실시간 구현하였다. CS-ACELP 음성부호화기를 실시간 구현하기 위한 최적화 방법에 대해 기술하였으며, 구현된 시스템의 음질 평가를 위해서 음성신호에 대한 C 프로그램의 출력과 구현된 시스템의 출력을 비교하였다. 실험 결과, 최적화 작업을 통해 구해진 전체 프로그램 메모리의 크기는 약 14.04kWords 였으며, 한 프레임(10ms)을 처리하는데 2.5 ms가 소요되었다. 또한, 임의의 음성신호에 대한 C 프로그램의 출력과 구현된 시스템의 출력을 ITU-T에서 제공되는 test vector를 이용하여 bit-exact 함을 확인하였으며, 위의 실험결과를 바탕으로 TMS320C6201 EVM 보드에서 마이크와 스피커를 이용하여 CS-ACELP 음성부호화기가 왜곡이나 지연없이 실시간 구현됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.345-348
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• 2000

본 논문에서는 현재 우리나라 전자상거래 표준인 SEED 암호화 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 이 암호화 프로세서는 유연성과 하드웨어 면적을 줄이기 위해 파이프라인이 없는 1 unrolled loop 구조를 사용하였다. 그리고 ECB, CBC, CFB, OFB의 4가지 모드를 모두 지원할 수 있도록 하였다. key computation은 오버헤드를 감소시키도록 precomputation 기법을 사용하였다. 또한, 데이타 입ㆍ출력 시 증가되는 처리시간을 제거하기 위하여 외부 입ㆍ출력 레지스터와 data 입ㆍ출력 레지스터를 분리하여 데이타 입ㆍ출력 연산이 암호 프로세서의 암호화 연산과 병행하여 처리되도록 하였다. 암호 프로세서는 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 기술을 사용하여 검증하였고 gate수는 대략 29.3K gate 정도가 소요되었으며, 100 MHz ECB 모드에서 최고 237 Mbps의 성능을 보였다.