Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1011-1015
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2010
하천의 이용과 관리적 측면에서 가장 빈번하게 발생하는 하도의 직선화, 홍수량의 변화, 하상굴착, 하폭의 확대 축소 및 횡단구조물 등은 중규모 스케일의 하천지형을 인위적으로 교란시키는 대표적인 사례이다. 따라서, 이러한 인위적 교란은 하천생태계의 기반인 하천의 물리적 구조를 크게 변화시키므로 하도지형의 응답방향을 규명할 필요가 있다. 하천 유역의 지형은 여러 가지 스케일의 지형단위가 조직화되어 있는 것이므로 대(大) 중(中) 소(小)의 3가지 스케일 지형단위로서 계(系, system)를 계층화하고, 작은 계층의 계(系)에서는 큰 계층의 계(系)를 고정적인 경계조건으로 하여, 그 내부의 여러 가지 특징이나 변화를 규정하는 주요 인자를 이용하여 분석해야 한다. 또한 대(大) 스케일은 유역스케일의 지형스케일이며, 하도의 수계망이나 하도종단형 형상 등이다. 중(中) 스케일은 segment에서 reach 스케일의 지형이며 사행형상, 하천 폭 등이다. 소(小)스케일은 수심의 10배 정도이하의 지형스케일이며, 소규모 하상파 등의 미지형(微地形)이다. 따라서, 본 연구에서는 남강과 황강을 대상하천으로 유량 조절과 유사공급이 차단되는 댐하류 및 골재채취와 같은 인위적 교란요인에 의한 중규모(segment scale) 하도지형의 변화와 응답방향을 조사, 분석하였다. 연구결과 유량 및 유사공급량의 변동의 크기에 따라 전체적인 하상저하와 더불어 사주와 소가 소멸되면서 여울과 소가 사라지는 현상이 동조하는 것으로 분석되었으며, 하상의 평탄화에 의하여 저수로의 폭이 넓어져 복열사주가 발달하면서 수심 및 유속의 다양성이 감소되는 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2017.05a
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pp.797-802
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2017
This paper describes the scale effect of hybrid rocket motor which has blow-down oxidizer supply system. ResuIts show that the scale effect on regression rate is negligible using presently accessible scaling relation for $LN_2O$/PE propellant combination amid the absence of exactly proven scaling relation. It was also found that the characteristic velocity efficiency increases as motor scale increases. However, the characteristic velocity efficiency includes complicated parameters such as post-chamber configuration or geometry which can affect the entire flow field. It is therefore hard to conclude that the increase of efficiency is solely due to the enlargement of motor scale nor draw any conclusion on the scale effect which require a profound understanding of hybrid rocket scaling rules.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.32
no.5
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pp.545-550
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2012
Steam generator is one of the major components of nuclear power plant and steam generator tubes are the pressure boundary between primary and secondary side, which makes them critical for nuclear safety. As the operating time of nuclear power plant increases, not only damage mechanisms but also scaled deposits on steam generator tubes are known to be problematic causing tube support flow hole blockage and heat fouling. The ability to assess the extent and location of scaled deposits on tubes became essential for management and maintenance of steam generator and eddy current bobbin data can be utilized to measure thickness of scale on tubes. In this paper, tube reference standards with various thickness of scaled deposit has been set up to provide information about the overall deposit condition of steam generator tubes, providing essential tool for steam generator management and maintenance to predict and prevent future damages. Also, methodology to automatically measure scale thickness on tubes has been developed and applied to field data to estimate overall scale amount.
Multi-scale image segmentation is important in many applications such as image stylization and medical diagnosis. This paper proposes a novel segmentation algorithm based on MSER(maximally stable extremal region) which captures multi-scale structure and is stable and efficient. The algorithm collects MSERs and then partitions the image plane by redrawing MSERs in specific order. To denoise and smooth the region boundaries, hierarchical morphological operations are developed. To illustrate effectiveness of the algorithm's multi-scale structure, effects of various types of LOD control are shown for image stylization. The proposed technique achieves this without time-consuming multi-level Gaussian smoothing. The comparisons of segmentation quality and timing efficiency with mean shift-based Edison system are presented.
The SIFT method is well-known for robustness against various image transformations, and is widely used for image retrieval and matching. The SIFT method extracts keypoints using scale space analysis, which is different from conventional keypoint detection methods that depend only on the image space. The SIFT method has also been extended to use higher-order scale space derivatives for increasing the number of keypoints detected. Such detection of additional keypoints detected was shown to provide performance gain in image retrieval experiments. Herein, a sigma based normalization method for keypoint detection is introduced using higher-order scale space derivatives.
수치제어(NC : numerical control) 기술은 공장자동화를 위한 중요 기술이다. 우리 산업현장에 공장 자동화가 확장되면서 NC 공작기계, 산업용 로봇, 삼차원 좌표측정기 등의 사용이 매우 증 가되고 있다. 이러한 수치제어용 기계에서는 자동 위치제어를 위하여 길이변위와 회전각도 감 지용 센서인 NC 엔코더가 매우 중요한 부품이다. NC 엔코더에는 선형 엔코더(NC-스케일)와 회전 엔코더가 있으며, 각각 직선운동과 회전운동을 제어하기 위해서 필요한 자동화 부품이다. 그림 1에서는 CNC 위치제어 시스템에서 정확한 위치로 이동을 목표로하여 서보 제어할 때 기 계축의 위치를 감지하는 센서가 NC 엔코더임을 보여주고 있다. 선형 엔코더는 직선운동의 변 위를 감지하며 NC-스케일 이라고도 말한다. 우리나라에서는 아직 엔코더 제작기술을 개발하지 못하여 전량수입에 의존하고 있다. 이러한 NC 엔코더의 수요는 해외 시장뿐만 아니라 국내시 장에서도 급격히 증가되고 있으며 국산화 개발이 시급하다. 이 글에서는 엔코더의 종류별 작동 원리를 설명하고 또한 NC-스케일 제조기술을 개발하기 위하여 실험하였던 결과를 정리하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.151-154
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2005
본 논문에서는 스케일러블 멀티미디어 콘텐츠에 대한 조건적 접근제어가 가능한 암호화 방법을 제안한다. 현재 표준화가 진행중인 스케일러블 비디오 코딩방법인 JSVM(Joint Scalable Video Model)은 부호화한 동영상에 대해 공간, 시간, 품질의 스케일러빌리티(Scalability)를 지원하는데, 각 스케일러 빌리티를 고려한 조건적인 접근제어기술은 스케일러빌리티에 따라 사용자를 제한해야 하는 경우를 위해 필수적인 기술이다. 제안하는 방법은 공간, 시간, 품질의 세가지 스케일러빌리티를 지원하도록 부호화(Encoding)후 구성되는 NAL(Network Abstract Layer)을 지원하는 스케일러빌리티에 따라 구분하고, 구분된 NAL 의 종류에 따라 암호화 key 를 다르게 제공하는 방법을 통해 사용자의 접근제어 수준에 맞게 암호화 key 를 조합하는 방법을 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 JSVM 에서 공간, 시간, 품질의 스케일러빌리티가 보장되고, 이때 생성되는 Key 의 조합으로 조건적 접근제어(Conditional access control)가 가능함을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.306-306
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2018
일반적으로 경향성 분석은 연최대강우량으로부터 산정하고 있으나 본 연구에서는 강우자료 이외의 자료를 이용하여 경향성 분석을 하고자 한다. 이를 위해 국내에서 가장 신뢰할 수 있는 기상청 산하의 강우량으로부터 연최대강우량을 추출하고 월단위인 월별 스케일 지수를 추정하였다. 비교를 위해 경향성 분석 방법 중 가장 널리 사용되고 있는 Mann-Kendall (MK) 분석을 사용하였고, 추가적으로 MK 분석의 단점을 보완할 수 있는 the block bootstrap-based MK (BBS-MK) 분석을 적용하였다. 연최대강우량을 이용한 경향성 분석 결과는 홍수기 기간에 해당하는 7월부터 10월까지의 경향성은 뚜렷하게 나타나지 않았다. 그러나 스케일 지수에 대한 경향성 분석 결과에서는 몇몇 지점에서 감소 또는 증가하는 경향을 보이는 강우 지점들을 확인할 수 있었다. 따라서 경향성 분석을 위해서는 연최대강우량뿐만이 아니라 다양한 인자를 이용한 경향성 분석이 필요함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.1-4
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2019
최근에 딥러닝 기술을 적용한 보행자 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 연구자들은 딥러닝 네트워크를 이용하여 보행자 오검출율을 낮추는 방법에 대해 지속적으로 연구하여 성능을 꾸준히 상승시켰다. 그러나 대부분의 연구는 다중 스케일 보행자가 분포되는 저해상도 영상에서 보행자를 제대로 검출하지 못하는 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 Faster R-CNN구조를 기반으로 하여 새로운 다중 특징 융합 레이어와 다중 스케일 앵커 박스를 적용하여 보행자 오검출율을 줄이는 MS-FRCNN(Multi-scaleFaster R-CNN)구조를 제안한다. 제안된 방식의 성능 검증을 위해 Caltech 데이터세트를 이용하여 실험한 결과, 제안된 MS-FRCNN방식이 기존의 다른 보행자 검출 방식보다 다중 스케일 보행자 검출에서 medium 조건하에 5%, all 조건하에 3.9% 나아짐을 알 수 있었다.
고분자 시스템의 경우 매우 상이한 시간 및 길이 스케일(time and length scale)에 연관된 복잡한 내부 구조(internal structure)를 가지고 있기 때문에 전통적인 실험 방법만으로는 체계적이고 종합적인 연구가 쉽지 않다. 최근 다양한 시간 및 길이 스케일에 연관된 연구를 진행할 수 있는 다중 스케일 전산 모사(multiscale computer simulation) 방법은 이러한 고분자 시스템 연구에 있어서 새로운 대안으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 최근 급격한 발전을 이룬 고분자 용액(polymeric liquid) 시스템에 대한 평형(equilibrium) 및 비평형(nonequilibrium) 전산 모사(computer simulation) 방법들에 관해 소개하고 이를 통합적으로 해석할 수 있는 다중 스케일 전산 모사 방법에 대해 여러 가지 사례를 들어 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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