• 한국사회복지학회:학술대회논문집
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• 2005.10a
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• pp.159-180
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• 2005

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.591-593
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• 1998

실제감을 가지는 가상의 환경을 만들고, 사용자의 interaction에 맞추어 가상 환경과오브젝트를 조정하는 분야는 최근에 들어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 실제 영상을 이용하여 3차원 오브젝트 모델링 및 합성하는 방법에 대한 논의를 하였다. 실제 영상에서 깊이 정보를 얻어내는 방법으로는 다해상도 다기선 스테레오 정합 기법(multi-resolution multiple-baseline stereo matching technique : MR-MBS)을 이용하였으며, 실제 영상에서 생성된 모델을 Open Inventor 환경에서 모델을 재구성하고 performer를 이용하여, 최종적인 합성 영상을 만들어 내었다. 합성된 임의시점에서의 영상에서 사용자 조작에 따라 각각의 오브젝트를 조정 할 때 결과 영상을 실시간으로 얻을 수 있었고, 실제 영상의 텍스춰를 그대로 사용함으로써 실제감을 높일 수 있었다.

• Journal of the KSME
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• v.56 no.9
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• pp.44-48
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• 2016

실제 크기의 로켓엔진은 수많은 예산이 소요되기 때문에 새롭게 설계된 엔진에 대하여 비행모델의 제작 및 실험연구는 예산과 위험성 때문에 매우 제한적으로 시행된다. 따라서 비행모델의 설계를 확정하기 위한 개발단계에서는 실제 크기의 로켓엔진의 특성을 나타낼 수 있는 소형 액체로켓을 제작하여 시험평가를 수행하게 된다. 이 글에서는 이러한 축소형 연소기 관련 연구동향을 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.119-121
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• 2019

부가적 백색 잡음 모델(additive white Gaussian noise, AWGN에서 학습된 깊은 신경만 (deep neural networks)을 이용한 잡음 제거기는 제거하려는 잡음이 AWGN인 경우에는 뛰어난 성능을 보이지만 실제 카메라 잡음에 대해서 잡음 제거를 시도하였을 때는 성능이 크게 저하된다. 본 논문은 U-Net 구조의 깊은 인공신경망 모델에 residual block을 결합함으로서 실제 카메라 영상에서 기존 알고리즘보다 뛰어난 성능을 지니는 신경망을 제안하다. 제안한 방법을 통해 Darmstadt Noise Dataset에서 PSNR과 SSIM 모두 CBDNet 대비 향상됨을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.37 no.6
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• pp.404-404
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• 2000

The receiving responses of a bistatic GPR system are analyzed by using three-dimensional FDTD method and equivalent network model. The conventional delta-gap feed model may be inaccurate because of neglecting the impedance matching characteristics between the antenna and the transmission line. In this paper, the feed model is improved by considering the physical characteristics of the actual GPR. The actually received voltage is calculated by employing the equivalent network model in angular frequency-domain, which is composed by using the results of three-dimensional FDTD analysis for an actual bistatic GPR system. The validity of the presented model is assured by showing the convergence of the computed results to the measured data.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.37 no.6
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• pp.44-53
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• 2000

The receiving responses of a bistatic GPR system are analyzed by using three-dimensional FDTD method and equivalent network model. The conventional delta-gap feed model may be inaccurate because of neglecting the impedance matching characteristics between the antenna and the transmission line. In this paper, the feed model is improved by considering the physical characteristics of the actual GPR. The actually received voltage is calculated by employing the equivalent network model in angular frequency-domain, which is composed by using the results of three-dimensional FDTD analysis for an actual bistatic GPR system. The validity of the presented model is assured by showing the convergence of the computed results to the measured data.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.20 no.1
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• pp.73-84
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• 2010

Mathematical modeling is an important part of mathematics education since it can be used or created to find mathematical models to understand real life various situations. Most of mathematical modeling tasks taught and learned currently in secondary school mathematics classes need simple mathematical modelling with one or two variables and produce fixed solutions to the real life problems. But many real life problems involve various and complex variables which can be used to get more proper solutions. Constructing mathematical models to get more appropriate solutions from the real problems having various and complex variables is not easy. In this paper the researcher suggested a model to fit mathematical models to get more appropriate solutions and showed three examples to apply the model in solving real life problems which can be treated in the secondary school mathematics classrooms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.916-919
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• 2018

심층신경망 모델은 우수한 성능을 갖고 있음에도 불구하고 모델이 어떤 판단 과정을 통해 결론을 내렸는지 파악하기 어렵다. 그에 따라 판단에 대한 근거가 중요한 분야에서는 심층신경망 모델을 적용한 실제 사례를 찾기 어렵다. 인공신경망 모델을 해석하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 내부 구조를 이용하여 규칙을 추출하는 decompositional 접근법이 제안되었으나 기존의 연구는 대부분 은닉층이 1개인 다층 퍼셉트론 모델에서 규칙을 생성하는 것을 가정하고 있다. 오늘날 사용하는 심층신경망 모델은 일반적으로 여러 은닉층을 가지고 있기 때문에 기존의 접근법을 그대로 적용할 경우 규칙 불확실성에 따라 잘못된 규칙을 추출하는 문제가 발생한다. 본 논문은 decompositional 접근법에 존재하는 규칙 불확실성 문제를 완화하고 깊이가 깊은 심층신경망 모델에 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 접근법은 실제 활성화 값을 통해 지식을 추출하며, 이를 통해 규칙 불확실성 문제를 완화할 수 있었다.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.35 no.6
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• pp.518-524
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• 1990

Actual evapotranspiration was measured over rice paddy field by Bowen ratio heat balance method and based on this, investigated was the reliability of actual evapotranpiration estimation from Class-A Pan and small pan evaporation and reference evapotranspiration calculated by modified Penman-Monteith model. Crop coefficients based on Class-A Pan and small pan evaporation and reference evapotranspiration by modified Penman-Monteith model were averaged to be 1.57. 1.10 and 1.49 over the whole rice growing season, respectively. Their respective coefficients of variation were 28.7. 22.7 and 12.8 percent, respectively. Crop coefficient based on modified Penman-Monteith model varied in good agreement with the trend of leaf area development, being greatest around heading stage.

• Journal of The Korean Society For Urban Railway
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• v.6 no.4
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• pp.363-372
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• 2018

Simulator is used to verifying the function and performance of train control system before verifying with actual train. In this case, it is important that the simulation result should be coincide with the result with actual train. In this paper, the process of the development of automatic train operation (ATO) is described. ATO is in charge of automatic train control such as speed regulation and precision stop control. Identical interfaces from the ATO to the actual train was made in the simulator. Therefore ATO communicates to the simulator in the same way to the actual train. Futhermore, the train dynamic properties was measured by experiments and these were applied to the train model. Hence the response of the train in the simulator to the acceleration command is similar to that of the actual train. The simulation result of precision stop control is compared with the result in the actual train test to show the fidelity of the train model derived in the study and the superiority of this simulator.