• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.553-556
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• 2020

최근 이미지 인식을 위한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델의 경량화에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그중 양자화는 모델을 구성하는 가중치의 크기를 낮추는 방법이다. 기존의 CNN 모델에서 가장 큰 비중을 하는 Fully Connected Layer(FCL)는 내부적으로 32 Bit의 실수 행렬로 표현된다. 본 논문에서는 미리 학습된 실수 가중치를 더 작은 비트의 정수 행렬로 양자화한다. 양자화된 행렬에 대해서 영상 압축 등에서 사용하는 Discrete Cosine Transform(DCT)을 통해 주파수 영역으로 변환한 후 고주파 영역을 생략하는 손실압축 방법을 제안한다. 실험을 통해 그 과정에서 손실에 따른 정확도의 변화를 나타낸다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.31 no.4
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• pp.1-7
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• 2003

습공기에 포함된 수증기가 상(Phase)변화를 일으킬 때 잠열이 발생하고 이 잠열은 익형 주위의 압축성 유동 상태량들을 변화시키므로, 이러한 열 증가가 유동에 끼치는 영향에 대하여 수치해석을 통하여 연구 수행하였다. 수치해석은 Rusak 과 Lee [1]가 최근에 연구 수행한 미교란 방법(small-disturbance approach)에 근거하여 이루어졌다. 고전적 핵 생성 모델과 작은 물방울 성장(droplet growth)모델을 이용한 이 방법에서는 비평형 균질 응축과정에서 일어나는 열 방출을 묘사한다. 응축에 의한 열전달, 압축성 유동의 운동에너지, 그리고 유동의 열적 상태량들 사이에서 일어나는 비선형 상호영향을 조사하고, 또한 주어진 문제를 지배가호 있는 상사 파라미터들을 제시하였다. 계산 결과들은 Euler 방정식을 사용하여 얻은 선행 수치계산들과 비교하여 잘 일치됨을 보였다. 상사법칙은 유동 동역학과 응축 상태량들이 상당히 비슷하게 거동하는 다양한 유동 형태들을 제안한다. 압축성 습공기 유동은 유체기계에 사용되는 익형들의 공력 성능을 증가시키는데 응용될 수 있다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 2001.05a
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• pp.85-92
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• 2001

중력이 작용하는 압축성유체를 고려함에 있어, 밀도성층 뿐만 아니라 엔트로피 성층의 고려도 중요하다. 본 연구에서 압축성격자볼츠만 유체모델을 이용한 차분계산법을 이용하여 2차원 채널에서 성층류의 전형적인 형상인 선택취수현상을 시뮬레이션 하였으며, 본 모델의 유효성을 확인하였다. 또한 비점성, 비압축성유체의 선택취수흐름과의 차이에 관해서 압축성의 관점에서 고찰하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.93-94
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• 2021

본 연구는 딥러닝 기반의 복원 모델을 사용하여, 비디오 압축을 통해 변질된 위상 홀로그램의 화질을 복원하는 방법을 제안한다. 압축 효율을 위해 위상 홀로그램의 해상도를 감소시킨 후 압축한다. 원래의 해상도로 되돌린 홀로그램을 딥러닝 모델을 사용하여 복원한다. 복원된 위상 홀로그램은 원본 홀로그램을 압축한 것보다 동일한 BPP에서 더 높은 PSNR을 보인다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.11 no.3
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• pp.395-408
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• 1987

Turbulent flows in an axisymmetric reciprocating engine are numerically simulated at it's suction and compression stage. Amounts of heat transfer through the wall of the cylinder are also estimated. k-.epsilon. turbulence model is adopted and the law of the wall is applied at grid-points near the wall. More than 40 * 40 grids are reguried to reasonably predict flows and the 3-level finite difference scheme for the time derivative term appears to be effective rather than the 2-level scheme. Calculated mean velocity distributions shows good agreements with an available experimental data. The program reasonably simulates flow patterns and pressures throughout the suction and the compression stages of the reciprocating engine. Predicted intensities of turbulence are still deviated from measured data. Further researches for turbulence modeling are expected.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.28 no.1
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• pp.13-28
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• 2023

이미지 압축은 이미지 및 영상처리에서 주요한 역할을 하며, 자율주행, 클라우드, 영상 송출 등의 분야에서 빅데이터를 처리해야 하는 수요가 늘어남에 따라 지속적인 연구가 진행 중이다. 그 중심에는 딥러닝(deep learning)의 발전이 자리잡고 있으며, 심층 신경망(deep neural network)을 효과적으로 학습하는 알고리즘들을 적용한 논문들은 기존 압축 포맷인 JPEG, JPEG 2000, MPEG 등의 압축 성능을 뛰어넘는 결과를 보여 주고 있다. 이에 따라 JPEG AI는 딥러닝 기반 학습 이미지 압축의 표준을 제정하는 일을 진행 중이다. 본 기고에서는 JPEG AI가 표준화하고자 하는 기술과 JPEG AI에 제안한 압축 프레임워크들을 분석하고, 활용 사례들을 소개하여 JPEG AI 기반 학습 이미지 압축 모델의 동향에 대해 알아보고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.10
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• pp.1207-1214
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• 2014

The first frame of a GOP is encoded in intra mode which generates a larger number of bits. In addition, the first frame is used for the inter mode encoding of the following frames. Thus the encoding results of the intra frame affects the first frame as well as the following frames. Traditionally, the quantization parameter for an intra frame is determined only depending on the bpp not considering the characteristics of the intra frame. For accurate intra frame encoding, we should consider not only bpp but also the complexity of the video sequence and the output bandwidth. In this paper, we propose a real-time quantization model which is used to calculate the quantization parameter for an intra frame encoding based on the investigation on the characteristics of a GOP. It is shown by experimental results that the proposed quantization model captures the characteristics of an intra frame effectively and the proposed method for model parameters accurately estimates the real values.

• Economic and Environmental Geology
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• v.41 no.6
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• pp.731-746
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• 2008

Most multiphase flow simulators following fractional flow approach assume incompressibility of fluid and matrix or consider only two phase flow (water and air, water and NAPL). However, in this study, mathematical governing equations were developed for fully compressible three-phase flow using fractional flow based approach. Also, fully compressible multiphase flow simulator (CMPS) considering compressibilities of matrix and fluid was developed using the mathematical governing equations. In order to verify CMPS, the CMPS were compared with analytical solution and the existing multiphase flow simulator, MPS, which had been developed for simulating incompressible multiphase flow (Suk and Yeh 2007; Suk and Yeh 2008). According to the results, solutions of CMPS and MPS and analytical solutions are well matched each other. Thus, it is found that CMPS has the capability of simulating compressible three phase flow phenomena assuming compressibilities of fluids and matrix.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.19 no.4
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• pp.43-51
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• 2018

As the inventory of aged apartments is expected to increase explosively, the importance of maintenance to improve the durability of concrete facilities is increasing. Concrete compressive strength is a representative index of durability of concrete facilities, and is an important item in the precision safety diagnosis for facility maintenance. However, existing methods for measuring the concrete compressive strength and determining the maintenance of concrete facilities have limitations such as facility safety problem, high cost problem, and low reliability problem. In this study, we proposed a model that can predict the concrete compressive strength through images by using deep convolution neural network technique. Learning, validation and testing were conducted by applying the concrete compressive strength dataset constructed through the concrete specimen which is produced in the laboratory environment. As a result, it was found that the concrete compressive strength could be learned by using the images, and the validity of the proposed model was confirmed.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.13 no.3
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• pp.237-243
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• 2001

The prediction model is proposed to estimate the variation of compressive strength of fly ash concrete with aging. After analyzing the experimental result with the model, the regression results are presented according to fly ash replacement content and water-cement ratio. Based on the regression results, the influence of fly ash replacement content and water-cement ratio on apparent activation energy was investigated. According to the analysis, the model provides a good estimate of compressive strength development of fly ash concrete with aging. As the fly ash replacement content increases, the limiting relative compressive strength and initial apparent activation energy become greater. The concrete with water-cement ratio smaller than 0.40 shows that the limiting relative compressive strength and apparent activation energy are nearly constant according to water-cement ratio. But, the concrete with water-cement ratio greater than 0.40 has the increasing limiting relative compressive strength and apparent activation energy with increasing water-cement ratio.