In this paper, an automated segmentation algorithm is proposed for MR brain images using T1-weighted, T2-weighted, and PD images complementarily. The proposed segmentation algorithm is composed of 3 step. In the first step, cerebrum images are extracted by putting a cerebrum mask upon the three input images. In the second step, outstanding clusters that represent inner tissues of the cerebrum are chosen among 3-dimensional(3D) clusters. 3D clusters are determined by intersecting densely distributed parts of 2D histogram in the 3D space formed with three optimal scale images. Optimal scale image is made up of applying scale space filtering to each 2D histogram and searching graph structure. Optimal scale image best describes the shape of densely distributed parts of pixels in 2D histogram and searching graph structure. Optimal scale image best describes the shape of densely distributed parts of pixels in 2D histogram. In the final step, cerebrum images are segmented using FCM algorithm with its initial centroid value as the outstanding clusters centroid value. The proposed cluster's centroid accurately. And also can get better segmentation results from the proposed segmentation algorithm with multi spectral analysis than the method of single spectral analysis.
Changwon Industrial Complex is commonly framed as the best example of strong initiative of the Korean developmental state. And this explanation has been given in the theoretical frame of 'neo-Weberian accounts' i.e., strongly 'national-territorial' and state-centric terms of the predominant. I argue that a geopolitical economy approach focusing on the historical background of the development of Changwon Industrial Complex will shed light on crucial sociospatial dimensions of the Korean developmental state's industrial complex success. I examine, in particular, the multi-scalar processes through which the changes of the industrial complex building plans for the promotion of machine industry in 1960's have been influenced by the complex and dynamic interactions among social actors acting at diverse geographical scales. I show that the formation of the industrial complex in Korea was more heavily influenced by the interactions, contestations, and collaborations among social actors, acting in and through the state, rather than by the state initiative.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.2
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pp.185-191
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2011
Plastic gradient from geometrically necessary dislocation(GND) can affect material behavior significantly. In this research, mechanical behavior of polycrystalline solid is investigated using the finite element method incorporating plastic gradient from long range dislocation or GND effect. Plastic gradient effect is implemented in the analysis model by considering a long range strain term as well as elastic and plastic terms in the multiplicative decomposition. In the model, gradient hardness coefficient and length parameter are used to evaluate the effect of the long range strains and sensitive study is conducted for the parameters. It is confirmed that the GND amplifies hardening response of polycrystals compared with the single crystal.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.243-246
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2009
본 연구에서는 분자동역학 전산모사와 미시역학 모델을 이용하여 나노입자의 크기와 체적분율 변화가 나노복합재의 물성변화에 미치는 영향을 효과적으로 묘사할 수 있는 순차적 브리징 해석기법을 개발하였다. 나노 입자의 크기변화와 체적분율 변화에 따른 영률과 전단계수를 분자동역학 전산모사를 통해 예측한 후, 이를 연속체 모델에서 구현하기 위해 다중입자 모델을 적용하였다. 나노입자의 크기효과를 반영하기 위해 입자와 기지 사이에 유효계면을 추가적인 상으로 도입하였고, 체적분율 효과는 나노복합재를 둘러싸는 무한영역의 물성값을 통해 조절되도록 하였다. 유효계면과 무한영역의 물성을 입자의 반경과 체적분율의 함수로 근사한 후, 다양한 입자의 크기와 체적분율에서 나타나는 나노복합재의 물성변화를 예측하였다. 제안된 해석기법의 적용을 통해 분자동역학 전산모사 결과와 잘 일치하는 예측해를 효과적으로 얻을 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.185-188
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2003
본 논문은 복합적인 상황을 고려한 데이터를 이용하여 얼굴인식을 하는 연구로서, 이산 웨이블렛을 기반으로 하는 다 해상도 분석 방법을 사용하고, 각 해상도로 분해된 영상 중, 스케일 함수에 의해 사영되어진 영역에 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여, 도출된 결과가 기존의 방법들에 비해 더 안정된 성능을 나타냄을 보이고자 한다. 이를 위해, 웨이블렛을 적용하지 않은 이미지에 PCA, LDA, ICA를 이용한 결과와 웨이블렛을 적용한 이미지에 통계적 방법들을 이용한 경우, 그리고 웨이블렛의 각 대역에 통계적인 방법을 적용한 후, 대수적인 합을 하였을 때의 인식율을 학습과 검증의 이미지배열을 바꾸어 가며 총 열여덟회 실험하였다. 이에, 본 논문에서 제안한 방법이 이미지 배열에 영향을 덜 받는 안정적인 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.
교류전동기의 벡터제어 구동 시스템에서 상전류 측정 오차는 토크 및 속도 제어 성능에 직접적인 영향을 주는 요소로서, 맥동 없는 토크 및 속도 제어를 위해서는 상전류의 정확한 측정이 필요하다. 상전류 측정 오차는 오프셋(Offset) 변동에 의한 오차와 스케일(Scale) 차이에 의한 오차로 분류할 수 있으며, 각각의 오차 성분은 고정자 전기 주파수의 1배 및 2배에 해당하는 토크 맥동을 야기 한다. 본 논문에서는 교류전동기 벡터제어 구동 시스템에서 상전류 측정 오차에 의한 토크 맥동을 저감시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제시하며, 시뮬레이션 및 실험을 통해 제안된 방식의 타당성을 입증한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.847-850
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2010
최근 많은 수문학자들은 전지구적 기후변화로 인한 피해 예방과 저감을 위해 기후변화가 수문학적으로 어떤 영향을 미치고 있는지 알기 위해 많은 연구를 진행하고 있으며, 기후변화시나리오를 작성하고자 이산화탄소 배출농도를 가정하여 다양한 시나리오를 생성하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 수자원 관리를 위해 저해상도의 GCM(General Circulation Models) 모형에서 생성되는 모의결과를 유역 규모의 단위로 스케일 상세화 기법(downscaling)을 적용 시켜 보고자 한다. 이를 위해 2007년 IPCC AR4와 함께 제시된 SRES A1B 시나리오를 채택하여 우리나라 기상청이 연구에 참여 제공하고 있는 EHCO-G 모델의 모의결과를 이용하여 소양강 유역에 적용하였다. 상세화 기법으로는 현재와 과거의 입력값들과 이에 대응된 출력값들을 알고 있는 경우에 미래의 새로운 입력값들에 대한 예측값들을 추출하는데 유용하며, 비선형적 비연속적인 특성이 강한 모델에 강점을 가지고 있는 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델을 사용하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.301-304
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2002
그레이 스케일 영상의 객체 분할시 경계면의 모호함이 발생하여 정확하게 객체를 분할.검출 할 수 없으며 또한 영상 레벨에 따라 결과에 많은 영향을 미치게 된다 본 논문에서는 그 경계 부분을 정확하게 분할 . 검출하는 방법으로 적응적 형상학을 웨이브렛 알고리즘에 적용한후 최적의 영상을 찾는 알고리즘을 구현하였다. 본 논문은 입력 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업 시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 기존의 영상 에지 검출알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛 기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Flame behaviors in meso-scale rectangular channels are largely influenced by heat recirculation through wall. In order to investigate the effects of wall thermal property on the heat recirculation and flame behaviors, meso-scale rectangular channels, of which upper and lower walls are made of quartz, stainless steel and silicon carbide and front and rear walls of quartz for flame visualization, were fabricated in this study. As a result, characteristic mixture velocities of propane-air flame, such as transition, stationary, and instability onset velocities, were measured for each channel and various mixture conditions. The results show that thermal conductivity has a close relationship to the characteristic velocities.
금석문의 영상데이터를 디지털 형태로 검출하고, 영상신호처리 알고리즘을 사용하여 신호의 특성을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 대상체는 비석에 음각된 문자로 하였다. 대전 주변의 백제권에서 몇몇 유형의 음각 문자를 형태별로 분류하여 디지털 이미지화한 다음, 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출하였다. 먼저 칼라 이미지를 grey tone으로 변환한 후, 전처리 과정을 거쳐 이미지의 노이즈나 불명확성을 제거하고 히스토그램 전 영역에 걸쳐 스케일 확장시켰다. 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역을 구분하여 무작위로 소이미지 샘플을 취득하고 각 소이미지의 신호패턴을 분석하였다. 그 결과를 중첩의 원리를 이용하여 합성한 후 영역별 신호분석 패턴을 정형화하였다. 유형별로 다소 차이를 보이나 두 영역의 이미지 분석 결과는 차별성을 보였다. 문자 영역은 grey level 범위가 좁고 한정되며 일관성을 보이는데 비해, 바탕영역은 범위가 넓고 광범위하였다. 두 영역의 교차 레벨 범위는 극히 제한적이었으며 패턴 분리에 큰 영향을 끼치지 못하였음이 밝혀졌다. 이 일련의 과정은 알고리즘화되어, 1-2분 정도의 사전 작업만 하면 프로그램에 의해 문자를 추출할 수 있다. 이러한 사실들은 종래 무리한 탁본 작업에만 전적으로 의존하던 금석학 분야의 디지털화를 가능케 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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