• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.266-270
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 하는 발걸음을 이용한 개인 식별 시스템을 제안한다. 개인의 발걸음은 연속적인 자세나 움직임의 집합으로 나타낼 수 있는데, 구조적으로 연속적인 움직임의 변화는 확률적인 특성을 가지고 있기 때문에 은닉 마르코프 모델을 이용하여 적절하게 모델링 할 수 있다. 개인의 발걸음은 N개의 이산적인 자세 간의 전이로 이루어졌다고 가정하였으며, 이를 계산하기 위해 MMSI라는 발걸음 특징 모델을 제안하였다. MMSI는 발걸음 인식에 중요한 역할을 하는 시공간적인 정보를 가지고 있는 그레이-스케일 영상이다. 실험 결과는 MMSI를 이용하여 은닉 마르코프 모델을 바탕으로 한 발걸음 인식 결과를 보여준다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제4권3호
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• pp.139-146
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• 1996

An extended $k-\varepsilon$ tuebulence model modified by considering the streamline curvature effect and standard $k-\varepsilon$ turbulence model have been applied for three dimensional analysis of turbulece flow in a $90^{\circ}$ curved duct. By comparision of the results with the experimental data, the modified extended $k-\varepsilon$ model gave closer agreement with experimental data than the results from standard $k-\varepsilon$ model owing to an extra time scale of the production rate and parameter describing effects of streamline curvature included in the dissipation rate equation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.268-270
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• 2002

반도체소자의 전자전송특성을 해석하기 위하여 임팩트이온화현상은 매우 중요하다. 임팩트이온화는 전자-정공쌍들의 생성과정이므로 소자에 인가되는 전압이나 온도에 따라 소자의 특성이 변화될 수 있다. 본 연구에서는 Constant Voltage 스켈링이론을 적용하여 게이트 길이를 50nm까지 스케일 다운하였으며 TCAD시뮬레이터를 이용하여 세 가지 모델-Van Overstraeten, Okuto, Ours-에 대하여 임팩트이온화와 breakdown등을 비교 분석하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.542-545
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• 2010

재료의 마이크로 스케일 해석에서 결정의 geometrically necessary dislocation (GND) 효과에 의한 소성구배(plastic gradient)를 고려하는 것은 재료의 소성 거동을 분석하는데 영향을 미친다. 본 연구에서는 먼거리(long range)에서 전위(dislocation)의 영향을 고려하는 GND의 효과를 적용하여 소성 구배의 영향을 받는 다결정(polycrystal) 고체의 거동을 유한요소해석을 이용하여 살펴보았다. 재료의 거동을 분석하기 위해 탄성(elastic)과 소성(plastic) 변형에 먼 거리 변형률(long range strain)을 고려한 항(term)이 포함된 변형 구배(deformation gradient)의 multiplicative decomposition 모델을 사용하였다. 먼 거리 변형률에 의한 영향을 고려하기 위해 구배 경화 계수(gradient hardness coefficient)와 먼 거리 변형률 길이에 대한 재료변수(parameter)가 사용되었다. 각각의 계수들이 다결정 고체의 거동에 미치는 영향을 확인하기 위해 두 변수의 적용에 따른 다결정 고체의 거동을 분석하였다. 다결정 재료의 GND 효과에 의한 소성 구배 효과를 고려해서, 고려하지 않은 경우와 비교하여 발생하는 경화(hardening)의 차이를 분석함으로서 GND에 의한 다결정 고체 거동의 영향을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.862-863
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• 2024

기존의 딥러닝 모델을 활용한 얼굴 탐지 시스템은 영상을 처리할 때 이미지의 양이 과도하여 추론 속도가 영상 재생 속도보다 느려지게 되고, 이로 인해 지연 현상이 발생한다. 본 논문은 이미지 크기 조정 및 광학 흐름을 활용하여 얼굴 탐지에 필요한 추론량을 줄이는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 세 단계의 처리 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 프레임의 크기를 줄여 프레임 처리 속도를 효과적으로 향상시킨다. 두 번째 단계에서는 비탐지 구간이 아닌 프레임만을 배치 처리하여 딥러닝 모델로 추론하여 처리 시간을 단축시킨다. 세 번째 단계에서는 광학 흐름 알고리즘을 이용하여 비탐지 구간에서 얼굴 추적을 함으로써 정확도는 유지하면서 탐지 시간을 단축한다. 본 논문에서 제안하는 이미지 크기 조정 및 광학 흐름 알고리즘 기반 얼굴 탐지 시스템은 처리 시간을 수십 배 이상 단축하여 영상에서의 얼굴 탐지에 있어서 우수한 성능을 입증하였다.

• 벤처창업연구
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• 제17권6호
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• pp.25-37
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• 2022

본 연구는 우리나라 국가 수준에서 스케일업 창업생태계의 구성요소에 대한 중요도와 만족도(현재 수준)를 창업 후 7년 이내의 스타트업 창업자들을 대상으로 설문을 실시하고 구성요소별 스케일업 정책 방향을 IPA(importance-performance analysis) 분석을 활용하여 분석하는 데 목적이 있다. 창업생태계의 주체자인 창업자들의 인식은 창업의 양과 질에 영향을 주기 때문에 스케일업 구성요소에 대한 인식을 분석 하고 진단해 보는 연구가 필요하다. 국가 경제와 창업생태계의 발전을 위해서는 스타트업에서 스케일업, 유니콘으로 부상하는 기업들이 배출되어야 하고 이를 위해서는 스케일업 창업생태계를 위한 요소들이 필요하다. 본 연구의 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 창업자들이 인식하는 스케일업 창업생태계 구성요소의 중요도 순위는 '성장단계별 자금 지원', '기업 맞춤형 스케일업 지원', '규제 개선', '스케일업 전용 펀드', '투자 대형화', '기술 인재 육성'순으로 나타났다. 둘째, 중요도-만족도 매트릭스에서 향후 집중적으로 개선해야 하는 요인은 '범정부 통합 추진 계획', '스케일업 전문 조직 운영', '기업 맞춤형 스케일업 지원', '규제 개선', '한국 스케일업 모델 구축'으로 나타났다. 이에 따라, 스케일업 창업생태계를 위해 다양하고 대형화된 금융자본, 사업 분야별 스케일업 프로그램의 다양화, 스타트업과 스케일업 지원의 연계, 신기술 및 신산업 분야의 규제 완화, 기업 맞춤형의 스케일업 성장 역량 강화, 해외 네트워킹 기회 제공 등을 시사점으로 도출할 수 있다. 또한 국내 스케일업 창업생태계 구성요소를 도출하고 이에 대한 인식을 진단한 연구로 정책 실무와 학술적으로 기여할 것으로 본다.

• Composites Research
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• 제31권5호
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• pp.251-259
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• 2018

본 논문에서는 섬유강화복합재의 멀티스케일 해석을 위해 필요한 대규모/소규모 통계적 체적요소 모델을 개발하였다. 미시영역모델의 크기효과를 최소화하기 위해서 섬유를 최대한 포함한 거대모델을 구성하였다. 이를 위해 국부 영역의 요소 절단법을 이용하여 전체 유한요소 크기에 상관없이 신속한 격자 섬유/기지의 모델링이 가능한 요소생성기를 구성하였다. 이를 통해 대규모 통계 체적 모델을 도출하여 체적모델의 크기에 따른 국부하중 공유의 차이를 고찰하고, 섬유방향의 연속체손상역학모델을 BSVEs 모델 해석으로부터 도출 하였다. BSVEs 모델을 보편적인 RVE모델과 비교 검증하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제19권7호
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• pp.1691-1701
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• 1995

Two aspects of Large-Eddy Simulation(LES) are investigated in order to improve its performance. The first one is on how to determine the model coefficient in conjunction with a dynamic subgrid-scale model, and the second one is on a wall-layer model(WLM) which allows one to skip near-wall regions to save a large number of grid points otherwise required. Especially, a WLM suitable for a separated flow is considered. Firstly, an averaging technique to calculate the model coefficient of dynamic subgrid-scale modeling(DSGSM) is introduced. The technique is based on the concept of local averaging, and useful to stabilize numerical solution in conjunction with LES of complex turbulent flows using DSGSM. It is relatively simple to implement, and takes very low overhead in CPU time. It is also able to detect the region of negative model coefficient where the "backscattering" of turbulence energy occurs. Secondly, a wall-layer model based on a local turbulence intensity is considered. It locally determines wall-shear stresses depending on the local flow situations including separation, and yields better predictions in separated regions than the conventional WLM. The two techniques are tested for a turbulent obstacle flow, and show the direction of further improvements.rovements.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.303-306
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• 2011

본 논문은 콘크리트의 양생 강도 발현을 모니터링하기 위하여 매립형 압전 센서를 이용하여 콘크리트 내부의 임피던스 및 유도초음파 신호를 측정함으로써, 콘크리트의 양생 강도를 실시간 추정할 수 있는 기법을 개발하였다. 임피던스 및 유도초음파 신호는 구조물의 물성을 나타내며 특히 양생 기간 중 임피던스 및 유도초음파의 변화는 해당 콘크리트 구조물의 강도변화를 나타낼 수 있다. 이를 이용하여 매립형 압전 센서로부터 저비용의 셀프 센싱 기반 임피던스 및 유도초음파를 계측하여 콘크리트의 임피던스 공진 주파수 및 유도초음파의 전달 강도를 측정하고 측정된 신호를 통하여 콘크리트 양생 강도를 추정할 수 있게 된다. 제안된 기법의 적용가능성을 검증하기 위하여 설계 압축강도 30MPa의 콘크리트 슬라브 내부에 매립형 압전 센서를 매립하고 양생기간 동안 임피던스 및 유도초음파 신호를 측정, 비교 분석 하였다. 측정된 신호 및 압축강도를 통하여 임피던스 및 유도초음파 기반 강도 추정 모델을 도출하고 보다 높은 정확도를 얻기 위해 다중스케일 강도 추정 모델을 개발하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 매립형 압전 센서를 이용하여 콘크리트의 양생 강도를 실시간 모니터링할 수 있음이 검증되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.139-143
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• 2021

본 논문에서는 꾸준히 연구되어 오던 이미지 복원 문제에서 초해상화와 인페인팅이라는 복합적 이미지 복원을 동시에 처리하는 해결 방법을 제안한다. 초해상화는 국지적 픽셀 정보를 이용하여 고해상도의 영상을 복원하고, 인페인팅은 이미지 전체 정보를 활용하여 영상 내 비어 있는 영역을 생성해야 하므로, 이러한 두 가지 영상 복원 기법을 동시에 수행하는 것은 상당히 어려운 문제이다. 그렇기에 인페인팅과 초해상화는 이미지 복원에서 널리 활용되는 기술인 만큼 동시에 해결할 수 있는 기법에 대한 수요는 있음에도 지금까지 거의 연구되지 않았다. 본 논문은 초해상화 및 인페인팅 합동 처리에 있어 복합적인 정보를 모두 다뤄야하는 네트워크가 서로의 성능을 저하시키지 않도록 개략적 복원 네트워크 (Coarse network), 디테일 복원 네트워크 (Refinement network), 초해상화 네트워크 (SR network)로 분리하여 초해상화 및 인페인팅 합동 처리를 수행하며, 각 단계마다 결과 영상을 얻어 스케일 별 정답 영상과 손실함수를 계산하여 복합적인 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시한다. 또한 순차적 단일 모델에 비하여 인페인팅과 초해상화를 합동 학습하는 제안 모델이 개선된 화질의 결과 영상을 획득할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.