• Nuclear Engineering and Technology
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• 제18권2호
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• pp.85-91
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• 1986

원자로 중성자 방사화 분석법으로 다중 원소들을 분석하기 위한 단일 비교체법을 그에 따른 오차와 함께 조사하였다. 각 시료의 조사 위치에서 스펙트럴 지수는 Au와 Co 두개의 모니터를 이용하여 결정하였으며 이중 한개는 단일 비교체로 사용하였다 18개 원소에 대하여 이 방법에 사용된 핵 자료의 불확실도를 조사하였으며, 이 값들에 의한 분석 결과의 오차는 6% 이하이었다. 4개의 USGS 표준시료의 분석 결과는 USGS에서 평가한 분석결과와 15%의 편차 이내에서 잘 일치하였다.

• 전산구조공학
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• 제11권3호
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• pp.253-262
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• 1998

본 연구에서는 경부고속철도의 주요 교량형식인 PSC 박스교량을 3차원 뼈대요소를 사용하여 모형화하였으며, 궤도불규칙성의 형상은 지수 스펙트럴 밀도함수를 사용하여 생성시켰다. 경부고속철도차량(K-TGV)중 동력차는 17자유도의 3차원 주행열차로 모형화하였고, 이러한 교량, 궤도불규칙성 및 차량 모형을 이용하여 교량과 차량의 상호작용을 해석할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 동적해석을 위한 교량과 차량의 운동방정식은 Lagrange 방정식을 사용하여 유도하였으며, 운동방정식의 수치해석에는 Newmark-β법을 사용하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 동력차의 주행에 의한 교량의 시간이력곡선을 구하였으며, 궤도불규칙성의 영향을 분석하였다. 또한 도상의 유무에 따른 교량동적거동의 특성과 함께 열하중의 편심의 영향도 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.23-35
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• 2013

본 논문은 고장 분류 시스템을 위해 진동 신호로부터 특징 벡터를 자동적으로 추출하는 효과적인 기법을 제안한다. 기존의 멜-주파수 캡스트럼 계수는 진동신호의 노이즈에 민감하여 분류 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 4단계 필터 뱅크로 구성된 스펙트럴 엔벨로프 캡스트럼 계수 분석을 제안하며, 4단계는 (1) 모든 진동 신호의 스펙트럴 엔벨로프를 기술하기 위한 선형 예측 코딩 알고리즘 사용 단계, (2) 일반적인 스펙트럴 모양을 얻기 위해 모든 엔벨로프의 평균화 단계, (3) 평균 엔벨로프와 그 주파수의 최대값을 찾기 위한 기울기 하강 방법 사용 단계, (4) 엔벨로프의 주파수 사이의 거리로부터 계산된 중앙값을 얻는데 사용되는 비 중첩 필터 뱅크 단계로 구성된다. 이4-단계필터뱅크는 특징벡터를 추출하기위해 캡스트럼 계수 계산에 사용된다. 마지막으로 유도전동기의 결함 형태를 구분하기 위해 이러한 특수 파라미터를 사용하는 다중 계층 서포트 벡터 머신을 사용한다. 모의실험 결과, 제안하는 방법은 약 99.65%의 분류 성능을 보이며, 동시에 기존 방법들보다 우수한 성능을 보인다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.81-88
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• 2014

본 연구에서는 항공 하이퍼스펙트럴 영상에 대해 PCA를 적용하여 토지 이용 및 피복 분류 판독의 가독성을 향상시키기 위하여 고유성분이 높은 밴드를 선별적으로 조합하여 5개 유형의 PCA영상을 제작하였다. 유형별 영상은 SAM감독 분류 기법을 적용하여 영상분류를 시행하고 정확도를 평가한 결과 PCA변환 시 고유성분 포함율은 PCA변환 영상의 첫 번째 밴드에 해당하는 영상이 76.74%의 성분을 포함하며, PCA변환 영상의 두 번째 누적 밴드에 해당하는 영상이 98.40%로 대부분의 성분자료가 두 번째 영상까지에 담긴 것을 알 수 있었다. 유형별 영상의 정량적 분류정확도 평가는 전체정확도, 생산자 및 사용자 정확도를 분석한 결과 유사한 패턴을 가지며, 특이한 사항은 정성적인 분류정확도 평가는 PCA변환 영상의 네 번째 밴드이상이 포함되어야 정확도가 확보되는 것으로 판단되나 정량적인 분류 정확도 평가에서는 PCA변환 영상의 두 번째 밴드까지를 포함하는 영상이 가장 높은 정확도를 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권2호
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• pp.111-121
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• 2006

분광각(Spectral Angle)을 이용한 분류는 같은 종류의 지표 대상물의 분광 특성이 대기 및 지형적인 영향으로 인해 원점을 기준으로 유사한 분광각을 가지며, 선형적인 분포 모양을 가진다는 가정에 기초한 분류 방식이다. 최근 분광각을 이용한 무감독 분류에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성을 반영한 효과적인 무감독 분류에 대한 연구는 미진한 상태이다 본 연구는 하이퍼스펙트럴 영상 분류에 있어서 기존 무감독 분광각 분류(USAC, Unsupervised Spectral Angle Classification) 연구에서 나타난 문제점들을 보완한 반복최적화 무감독 분광각 분류(ISOUSAC, Iterative Self-Organizing USAC) 기법을 제안하고 있다. 이를 위해, 무감독 분광각 분류에 적합한 각 분할(Angle Range Division) 기법을 적용하여 군집 초기 중심을 설정하였고, 군집 중심 계산에 있어서 각 중심을 이용하였다. 뿐만 아니라 병합(Merge)과 분할(Split)를 통한 유동적인 군집 분석을 수행하였다. 결과를 통해, 제안된 알고리즘이 기존의 기법보다 수행 시간뿐 아니라 시각적, 정량적인 면에서 우수한 결과를 도출하였으며, 분광각을 이용한 군집 유효성 지수(Validity Index)를 제안함으로써 기존의 무감독 분광각 분류와 정량적 비교를 수행하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.515-523
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• 2012

본 논문에서는 구형 유전체 위에 있는 구형 패치의 전파 특성으로서 공진 특성과 방사 특성을 분석하였다. 공진 주파수와 Q를 계산하여 특정 모드의 공진 특성을 해석하였으며, 원거리에서의 전기장을 계산하여 방사 특성을 해석하였다. 구형 유전체의 해석을 위해 스펙트럴 영역 해석법(spectral domain analysis method)를 적용하였으며, Vector Legendre transform pair와 Galerkin's method를 이용하여 스펙트럴 영역으로 변환한 후 대수식으로 정리하여 효율적인 계산을 할 수 있었으며, 이를 통해 구형 패치의 반지름이나 곡률, 유전체의 특성이 구형 패치의 특성에 미치는 영향을 해석하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.70-85
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• 2021

최근 활발히 연구되는 딥러닝 방법론은 인공지능의 성능을 급속도로 향상시켰고, 이에 따라 다양한 산업 분야에서 딥러닝을 활용한 시스템이 제시되고 있다. 교통 시스템에서는 GNN을 활용한 공간-시간 그래프 모델링이 교통 속도 예측에 효과적인 것으로 밝혀졌지만, 이는 메모리 병목 현상을 유발하기 때문에 모델이 비효율적으로 학습된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 그래프 분할 방법을 통해 도로 네트워크를 분할하여 메모리 병목 현상을 완화함과 동시에 우수한 성능을 달성하고자 한다. 제안 방법론을 검증하기 위해 인천시 UTIC 데이터 분석 결과를 바탕으로 Jensen-Shannon divergence를 사용하여 도로 속도 분포의 유사도를 측정하였다. 그리고 측정된 유사도를 바탕으로 스펙트럴 클러스터링을 수행하여 도로 네트워크를 군집화하였다. 성능 측정 결과, 도로 네트워크가 7개의 네트워크로 분할되었을 때 MAE 기준 5.52km/h의 오차로 비교 모델 대비 가장 우수한 정확도를 보임과 동시에 메모리 병목 현상 또한 완화되는 것을 확인할 수 있었다.

• 소음진동
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• 제9권4호
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• pp.841-848
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• 1999

직류 모터의 생산 공정품질 확인 작업에 있어서 전체 소음레벨이 합격점에 이른다 할지라도 관능 평가시의 이음으로 인해 불량판정을 받게되는 경우가 있다. 이런 종류의 문제는 가공 또는 조립 공정상에서 발생될수 있는데 본 눈문에서는 과도기적 스펙트럴 분석 혹은 시간-주파수 분석 기법을 소음품질 문제에 적용해 보았다.Case Study로써 윈드쉴드 와이퍼 모터의 이음 발생원이 상세 분석되었으며, 결과적으로 정상적인 주파수 분석에서 발견되지 않았던 아마추어 축의 불량이 충격소음을 일으킨것으로 밝혀졌다. 이를 통해 회전체-기어 시스템의 이음 원인규명을 위한 시간-주파수 분석 기법의 효과적 활용이 잘 나타났다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제49권4호
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• pp.52-63
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• 2016

장성 백양사 소요대사탑은 백양사 주지를 역임한 소요대사의 유업을 기리기 위해 건립되었으며, 우리나라의 전통적인 범종의 세부양식이 그대로 표현되어 있는 석종형의 승탑이다. 이 승탑은 담회색의 사암으로 구성되며, 탑신석의 전 후면에는 수직균열이 관찰되고 좌 우면에는 박리 박락으로 인해 조각의 상당부분이 유실되어 있다. 초음파측정 및 적외선 열화상 분석을 실시하여 물리적 손상도를 평가한 결과, 소요대사탑은 탑신석에 풍화양상이 집중되어 나타나며, 이미 박락이 발생한 영역의 주변으로 육안으로는 식별되지 않는 박리부가 좌면에서 6.1%, 우면에서 5.9% 확인된다. 또한 하이퍼스펙트럴 이미지 분석으로 생물학적 손상도를 평가한 결과, 승탑 좌 우면의 71.8%와 79.9%가 생물에 의해 피복되어 있음을 확인하였으며, 생물의 활력도는 우면, 후면과 지면에서 가까운 기단석에서 높아지는 경향을 보였다. 진단결과를 종합한 결과, 향후 지속적으로 훼손이 진행될 것으로 판단되는 박리영역과 생물에 대한 1차적인 보존처리와 함께 보존환경의 정비가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.53-54
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• 2010

본 논문에서는 단일 채널 디지털 오디오 신호에서 스펙트로그램과 영상 처리 기법을 이용하여 크래클 잡음을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 오디오 신호의 주파수 특성을 효율적으로 분석하기 위해 스펙트로그램을 특정 컬러맵을 이용하여 컬러 영상으로 변환한 후 영상 처리 기법을 적용하여 크래클 잡음이 존재하는 구간을 검출하여 디지털 오디오 복원에 이용한다. 특히 고전영화에 나타나는 크래클 잡음은 에너지와 신호 길이가 음성이나 음악 신호와 유사하여 기존의 스펙트럴 음성 검출 기법으로는 검출에 어려움이 있다. 이에 비해 스펙트로그램 영상에서는 크래클 잡음이 다른 신호들과 구분되는 특성을 나타내므로 영상 처리 기법을 적용하여 경계 검출과 Hough 변환에 의한 선 검출을 이용하여 크래클 잡음을 검출한다. 제안된 알고리즘은 고전 영화 디지털 오디오 복원에 적용하였으며 크래클 잡음 검출에 우수한 성능을 보여준다.