• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.16 no.3
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• pp.42-50
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• 1992

다공성 물질이 충전된 밀폐용기 내에서 수용성 이원혼합용액($H_2O{+}NaCl$)이 수평한 상부전열면으로 부터 동결될 때 혼합용액의 초기농도, 액체의 과열 및 다공성물질의 입자직경 크기가 온도와 농도분포에 미치는 영향을 실험하였으며, 동결이 진행됨에 따라 이동하는 고액상 혼합영역의 계명위치를 측정하였다. 다공성물질은 평균직경이 2.85mm, 6mm인 구형의 유리구슬을 이용하였다. 수용성 혼합용액의 초기농도는 공융농도도 이하로 하였으며 상부 전열면은 공융온도 이하로, 하부전열면은 액상선온도 이상으로 유지하여 동결 실험한 결과 상부 전열면으로 부터 고체 영역, 고액상혼합영역, 액체영역으로 구분되었다. 액체의 초기농도가 5%인 경우 과냉현상이 관찰되었으나 10%, 15%인 경우 액체온도는 액상선 온도보다 더 높았다. 용액의 초기농도를 감소시킬수록 고체와 고액상혼합영역의 범위는 증대되었으며 고액상혼합영역과 고체영역의 계면은 더욱 강해진 자연대류에 의하여 2차원성이 증가된 형상을 보였다. 용액의 자연대류는 다공성물질의 직경이 클수록 증가되었으며 계면에서의 제융해현상은 관찰되지 않았다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.15 no.5
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• pp.360-366
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• 2022

This paper presents a AI model structure for restoring Korean traditional palace photographs, which remain only black-and-white photographs, to color photographs using Pix2Pix, one of the adversarial generative neural network techniques. Pix2Pix consists of a combination of a synthetic image generator model and a discriminator model that determines whether a synthetic image is real or fake. This paper deals with an artificial intelligence model by adjusting a receptive field of the discriminator, and analyzes the results by considering the characteristics of the ancient palace photograph. The receptive field of Pix2Pix, which is used to restore black-and-white photographs, was commonly used in a fixed size, but a fixed size of receptive field is not suitable for a photograph which consisting with various change in an image. This paper observed the result of changing the size of the existing fixed a receptive field to identify the proper size of the discriminator that could reflect the characteristics of ancient palaces. In this experiment, the receptive field of the discriminator was adjusted based on the prepared ancient palace photos. This paper measure a loss of the model according to the change in a receptive field of the discriminator and check the results of restored photos using a well trained AI model from experiments.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.3
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• pp.319-325
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• 2022

The variation of utterance lengths is a representative factor that can degrade the performance of speaker verification systems. To handle this issue, previous studies had attempted to extract speaker features from various branches or to use convolution layers with different receptive fields. Combining the advantages of the previous two approaches for variable-length input, this paper proposes integrated receptive field diversification that extracts speaker features through more diverse receptive field. The proposed method processes the input features by convolutional layers with different receptive fields at multiple time-axis branches, and extracts speaker embedding by dynamically aggregating the processed features according to the lengths of input utterances. The deep neural networks in this study were trained on the VoxCeleb2 dataset and tested on the VoxCeleb1 evaluation dataset that divided into 1 s, 2 s, 5 s, and full-length. Experimental results demonstrated that the proposed method reduces the equal error rate by 19.7 % compared to the baseline.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2003.09a
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• pp.294-299
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• 2003

ㆍ 목적 최근 정보화 패러다임의 변화에 따라 그 영역과 도입이 확산되어가고 있는 ASP(application service provider, 이하 ASP) 형태의 정보기술 서비스 도입을 중심으로 정보기술서비스의 도입에 영향을 미치는 관련 요인들을 도출하고, 기존의 기술수용모델에 있어서의 수용요인, 특히 정보기술서비스의 특성을 고려한 새로운 모델을 제시하고 기존 이론의 검증과 보완을 시도(중략)

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.9
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• pp.37-47
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• 2021

In this paper, we propose a new deep learning model for tongue segmentation with improved accuracy compared to the existing model by diversifying the receptive field in the U-net. Methods such as parallel convolution, dilated convolution, and constant channel increase were used to diversify the receptive field. For the proposed deep learning model, a tongue region segmentation experiment was performed on two test datasets. The training image and the test image are similar in TestSet1 and they are not in TestSet2. Experimental results show that segmentation performance improved as the receptive field was diversified. The mIoU value of the proposed method was 98.14% for TestSet1 and 91.90% for TestSet2 which was higher than the result of existing models such as U-net, DeepTongue, and TongueNet.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.5
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• pp.145-153
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• 2016

The purpose of this study was using a meta-analysis to estimate effect size ACT intervention program. Using a statistical method, meta-analysis has advantages that prove intervention's amount and direction. Meta-analysis facilitates comprehensive analysis. Through the data collection, 43studies were selected and 183 effect size were calculated as analysis objects. Using a 183 effect size, the overall effect size, Effect Size of categorical Factor, meta-regression result were suggested. The overall effect size of ACT program was 0.704. In the effect area of ACT, the affective domain had the largest effect size. Next were the cognitive domain, the behavioral domain. Analysis on gender of participant, mixed group had the largest effect size. Next were the female grouop, male group. Analysis on age of participant, adult group had the largest effect size. Next were the undergraduate grouop, adolescent group. Based on the findings, implications for future study were discussed.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.76-79
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• 2019

합성곱 신경망의 성능이 증가하면서 다양한 영상 처리 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망을 적용한 시도들이 증가하고 있다. 고해상도 복원 문제도 그 중 하나였으며, 보다 높은 성능을 얻기 위해 주로 신경망의 깊이를 깊게 하는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 고해상도 복원 작업을 위한 합성곱 신경망의 성능 향상을 위해 깊이를 증가시키는 접근법이 아닌 수용영역을 확장시키는 접근법을 시도하였다. 논문에서 제시한 모델은 신경망 내부에 두 개의 브랜치를 두어, 하나의 브랜치는 Dilated Convolution 을 이용해 수용영역을 확장하는데 사용되며, 다른 하나는 이 브랜치를 통해 나온 feature 를 가공하는데 사용된다. 기본 모델은 EDSR 을 사용하였으며, 최종적으로 4.79M 의 파라미터로 평균 32.46dB 의 PSNR 을 보여주었다. 하지만 모델의 구조가 복잡하여 깊이를 늘이는 접근법을 적용하기 어렵다는 한계점이 있다.

• Review of KIISC
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• v.15 no.2
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• pp.8-17
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• 2005

대부분의 IT 영역이 네트워크화 되어 서로 유기적으로 융합됨에 따라, 인터넷 영역의 범위는 시간이 지날수록 그 범위가 기하급수적으로 넓어지고 있다. 이런 현상에 따라 현재 사용되는 IPv4 환경의 네트워크로는 그 요구를 수용하기에 한계에 이르렀다. W를 사용하는 시스템의 영역이 일반 가전, 휴대 단말기 등으로 급속히 확대되면서 IPv4 네트워크 영역에서는 이들 시스템을 수용하기 위해 주소 영역을 확장하기 위한 수단으로 NAT 등과 같은 기법 등을 적용하고 있지만 이 역시 조만간 역부족일 것이다. 그리고 IPv4 네트워크 구조는 보안에 염두에 두지 않고 통신에 그 기능을 맞추고 있던 터라 보안 문제가 심각한 화제로 떠오르고 있는 현실에는 부족함이 없지 않다. 따라서 IPv4의 차세대 버전으로 IPv6가 연구되어 왔고, 현재는 대부분의 운영체제에서 IPv6를 지원하고 있다. IPv6는 주소 표현의 특성상 IPv4와는 비교도 되지 않는 많은 주소를 지원하고 프로토콜 자체에 IPsec 이라는 보안 프로토콜을 지원하여 보안 기능을 기본으로 제공한다. 본 논문에서는 리눅스 시스템 기반의 IPv6 네트워크에서 IPsec을 이용하여 네트워크 트래픽을 보호하는 방법에 대해 설명한다. 본 논문에 적용한 IPsec 프로토콜은 USAGI라는 프로젝트에서 제공하는 IPsec 프로토콜을 사용하여 다양한 모드에서의 IPsec 동작 방법을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.547-549
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• 2001

대규모 온라인 게임과 같이 수많은 사용자를 수용하는 클라이언트/서버 방식 응용에서는 네트워크의 대역폭을 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 각 클라이언트의 관심영역에 해당하는 데이터만을 보내어 트래픽을 줄이는 방법을 관심영역 관리라 하며, 클래스기반, 영역 기반, 격자기반 등 여러 가지의 방법이 제안되어 있다. 본 논문에서는 작은 영역에서 거리 기반으로 관심영역을 정하는 관심영역 관리 기법을 제안하고, 이를 이용하여 참가자가 편중된 영역에서 생기는 트래픽 집중 현상을 해소하는 방법을 제안한다.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.135
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• pp.16-17
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• 1993

우리 소설이 냉전체제의 닫힌 틀에서 벗어나게 되는 것은 제3세계적 인식의 확대.심화에 말미암는다. 월남전이 우리 소설의 중요영역으로 편입되는 핵심근거는 바로 그것이다. 6.25전쟁소설이란 영역이 있듯이 '월남전소설'이란 영역도 설정이 가능할 정도로 월남전을 다룬 소설은 뜻밖에도 많다. 대표적인 작품을 통해 그 대강을 살펴본다.