• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.307-310
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• 2021

X-ray 영상 검사·검출 문제에 기존 딥러닝 모델을 사용하려는 시도들이 존재해왔고, 합성곱 신경망의 강력한 표현력 덕분에 대체로 준수한 성능이 보장되었다. 그러나 문제의 특성에 따라 기대한 만큼의 분류 및 검출 성능이 나오지 않는 경우가 존재한다. 이는 1) 검출 대상의 스케일이 다양하거나, 2) X-ray 영상은 흑백 영상으로 미세한 특징을 학습하기 어렵거나, 3) 지도학습을 하기에는 학습 데이터의 양이 부족하기 때문인 것이 주요 원인들이다. 본 논문에서는 다양한 스케일의 특징맵을 추출하여 종합적으로 학습하는 신경망을 통해, '생선살 X-ray 영상' 데이터셋에서 '생선 가시' 이물질 class가 모델 내에서 어떻게 학습되는지를 살펴본다. 그리고 X-ray 영상의 경우, 이물질 class를 크기별로 새롭게 labeling하여 성능 개선이 일어날 수 있음을 보인다. 또한 Multi-scale CAM을 통해 class에 따른 활성화 정도를 시각화하여 모델을 직관적으로 분석할 수 있음을 보일 것이다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.20 no.3
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• pp.287-292
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• 2007

In general, the response of bulk material is independent of its size when it comes to considering classical elasticity theory. Because the surface to bulk ratio of the large solids is very small, the influence of surface can be negligible. But the surface effect plays important role as the surface to bulk ratio becomes larger, that is, the contribution of the surface effect must be considered in nano-size elements such as thin film or beam structure. Molecular dynamics computation has been a conventional way to analyze these ultra-thin structures but this method is limited to simulate on the order of $10^6{\sim}10^9$ atoms for a few nanoseconds, and besides, very time consuming. Analysis of structures in submicro to micro range(thin-film, wire etc.) is difficult with classical molecular dynamics due to the restriction of computing resources and time. Therefore, in this paper, the continuum-based method is considered to simulate the overall physical and mechanical properties of the structures in nano-scale, especially, for the thin-film.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.31 no.3
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• pp.133-140
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• 2018

This paper is concerned with the 2-D micostructure generation for $Ni-A{\ell}_2O_3$ dual-phase composite materials and the numerical analysis of mechanical characteristic of hierarchical models of microstructure which are defined in terms of the scale of microstructure. The microstructures of dual-phase composite materials were generated by applying the mathematical RMDF(random morphology description functions) technique to a 2-D RVE of composite materials. And, the hierarchical models of microstructure were defined by the number of Gaussian points. Meanwhile, the volume fractions of metal and ceramic particles were set by adjusting the level of RMD functions. The microstructures which were generated by RMDF technique are definitely random even though the total number of Gaussian points is the same. The randomly generated microstructures were applied to a 2-D beam model, and the variation of normal and shear stresses to the scale of microstructure was numerically investigated. In addition, through the crack analyses, the influence of RMDF randomness and Gauss point number on the crack-tip stress is investigated.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.8 no.1
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• pp.32-41
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• 2009

In this study, scale-down design of full-scale Korean Utility Helicopter (KUH) main rotor blade has been investigated. The scaled model system were designed for the measurement of aerodynamic performance, tip vortex and noise source. For the purpose of considering the same aerodynamic loads, the Mach-scale method has been applied. The Mach-scaled model has the same tip Mach number, and it also has the same normalized frequencies. That is, the Mach-scaled model is analogous to full-scale model in the view point of aerodynamics and structural dynamics. Aerodynamic scale-down process could be completed just by adjusting scaling dimensions and increasing rotating speed. In the field of structural dynamics, design process could be finished by confirming the rotating frequencies of the designed blade with the stiffness and inertial properties distributions produced by sectional design. In this study, small-scaled blade sectional design were performed by applying domestic composite prepregs and structural dynamic characteristics of designed model has been investigated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.323-323
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 증대됨에 따라 미래 기후모델자료를 기반으로 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기후변화가 적용된 자료는 미래 수자원관리, 방재를 위한 수공구조물의 설계 등 다양한 방식으로 실무에 적용되고 있다. 하지만 기후모델로부터 모의된 결과는 어느 정도 관측자료와 차이가 발생하게 되며, 이러한 계통적 오차는 모델 내부에서 해결하기가 쉽지 않다. 그렇기 때문에 기후모델로부터 모의된 결과를 보정하기 위해 편의보정 기법을 활용한다. 그리고 미래 기후모델자료는 불확실성을 내재하고 있기 때문에 다양한 편의보정 기법을 적용하여 불확실성의 범위를 확인해 보았다. 사용된 편의보정 기법으로는 Quantile Mapping(QM), Quantile Delta Mapping(QDM), Detrended Quantile Mapping(DQM), Delta Change Method(DCM)을 이용하였다. 편의보정에 적용한 확률분포형은 일반극치분포(GEV분포), Type-1 극치분포(Gumbel분포)를 사용하였다. GEV분포를 기본으로 하여 조건적으로 GEV분포를 사용할 수 없는 경우, Gumbel분포를 사용하였다. 본 연구에서는 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model, GCM)인 MPI-ESM-LR에 RCP 8.5 사나리오를 강제장으로 하여 지역기후모델(Regional Climate Model, RCM)인 WRF를 이용하여 동역학적으로 다운스케일한 강우자료를 사용하였다. 강우자료 중에서 강릉, 인천, 부산, 목포지점에 해당하는 자료를 추출하여 연 최대 강우강도 시계열을 산정하고 4가지 편의보정 기법을 이용하여 편의보정을 하였다. 편의보정 수행된 연 최대 강우강도 시계열을 scale-invariance 기법으로 다운스케일하여 미래 IDF곡선을 유도한 뒤, 편의보정별로 유도한 IDF곡선의 비교를 통해 편의보정기법이 미래 IDF곡선에 미치는 영향을 분석하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.24 no.1
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• pp.25-33
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• 2016

In order to visualize point based Location-Based Social Network Services(LBSNS) data on multi-scaled tile map effectively, it is necessary to apply tile-based clustering method. Then determinating reasonable numbers and size of tiles is required. However, there is no such criteria and the numbers and size of tiles are modified based on data type and the purpose of analysis. In other words, researchers' subjectivity is always involved in this type of study. This is when Modifiable Areal Unit Problem(MAUP) occurs, that affects the results of analysis. Among LBSNS, geotagged Twitter data were chosen to find the influence of MAUP in scale effects perspective. For this purpose, the degree of spatial autocorrelation using spatial error model was altered, and change of distributions was analyzed using Morna's I. As a result, positive spatial autocorrelation showed in the original data and the spatial autocorrelation was decreased as the value of spatial autoregressive coefficient was increasing. Therefore, the intensity of the spatial autocorrelation of Twitter data was adjusted to five levels, and for each level, nine different size of grid was created. For each level and different grid sizes, Moran's I was calculated. It was found that the spatial autocorrelation was increased when the aggregation level was being increased and decreased in a certainpoint. Another tendency was found that the scale effect of MAUP was decreased when the spatial autocorrelation was high.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.290-293
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• 2011

치아 스케일링은 치아에 단단하게 결착된 치석을 제거하는 치과 시술로서 치아 우식 및 잇몸염증을 예방하는 중요한 시술이다. 특히 요즘에는 치료시간의 단축을 통한 효율성 증대의 목적으로 전기적 에너지를 미세한 진동에너지로 바꾸는 원리를 활용한 초음파 스케일링 기법이 많이 행해지고 있다. 하지만 치아 및 치석 확보에 따른 어려움으로 인해 스케일링 시술을 충분히 훈련하기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자가 가상현실을 통해 시각 및 촉각 피드백을 받으며 초음파 스케일링 시술을 훈련할 수 있는 치아 스케일링 시뮬레이션을 위한 알고리즘을 제안한다. 치아, 치석 및 잇몸의 볼륨모델과 스케이러 팁을 구성하는 각 부문의 관통깊이를 이용한 햅틱 랜더링 기법을 적용하여 스케일러의 모양에 따른 햅틱 피드백을 생성하였다. 그리고 치아의 손상을 줄이기 위해 스케일러의 팁 부문이 치아 표면에 되도록 평형을 이루어야 한다는 점에 입각하여, 치석을 구성하는 복셀들의 치아 디스턴스필드 값 비교를 통해 치석과 치아 사이의 접착면을 추출하고 스케일러의 팁 부분과 충돌하는 추출된 집착면의 각도를 고려한 스케일링 알고리즘을 구현하였다. 또한 수동 스케일링과는 달리 초음파 스케일링은 초음파의 진동에너지에 의해 점진적으로 치아와 치석 사이의 결속력이 감소된다는 점에 착안하여 치아와 치석의 접착면을 구성하는 지점 사이의 거리에 따른 결속력 감쇠 모델을 고안하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.40-40
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• 2021

수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.40 no.2 s.107
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• pp.221-241
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• 2005

Land Use and Land Cover Changes (LUCC) occur over a wide range of space and time scales, and involve complex natural, socio-economic, and institutional processes. Therefore, modelling and predicting LUCC demands an understanding of how various measured properties behave when considered at different scales. Understanding spatial and temporal variability of driving forces and constraints on LUCC is central to understanding the scaling issues. This paper aims to 1) assess the heterogeneity of land cover change processes over the landscape in northern Ghana, where intensification of agricultural activities has been the dominant land cover change process during the past 15 years, 2) characterise dominant land cover change mechanisms for various spatial scales, and 3) identify the optimal spatial scale for LUCC modelling in a savanna landscape. A multivariate statistical method was first applied to identify land cover change intensity (LCCI), using four time-sequenced NDVI images derived from LANDSAT scenes. Three proxy land use change predictors: distance from roads, distance from surface water bodies, and a terrain characterisation index, were regressed against the LCCI using a multi-scale hierarchical adaptive model to identify scale dependency and spatial heterogeneity of LUCC processes. High spatial associations between the LCCI and land use change predictors were mostly limited to moving windows smaller than 10$\times$10km. With increasing window size, LUCC processes within the window tend to be too diverse to establish clear trends, because changes in one part of the window are compensated elsewhere. This results in a reduced correlation between LCCI and land use change predictors at a coarser spatial extent. The spatial coverage of 5-l0km is incidentally equivalent to a village or community area in the study region. In order to reduce spatial variability of land use change processes for regional or national level LUCC modelling, we suggest that the village level is the optimal spatial investigation unit in this savanna landscape.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.3
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• pp.427-437
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• 2004

Shape comparison between 3D models is essential for shape recognition, retrieval, classification, etc. In this paper, we propose a method for comparing 3D shapes, which is invariant under translation, rotation and scaling of models and is robust to non-uniformly distributed and incomplete data sets. first, a modal model is constructed from input data using vibration modes and then shape similarity is evaluated with modal strain energy. The proposed method provides global-to-local ordering of shape deformation using vibration modes ordered by frequency Thus, we evaluated similarity in terms of global properties of shape without being affected localised shape features using ordered shape representation and modal strain one energy.