• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.855-860
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• 2002

본 논문에서는 화질의 열화를 최소화함과 동시에 강인한 워터마크의 은닉을 위하여 멀티 웨이브릿 변환영역에서 인간 시각 특성(human visual system: HVS)을 고려한 적응 워터마크 은닉 기술을 제안한다. 멀티웨이브릿은 영상을 완전 복원시키는데 탁월한 효과가 있으며 경계영역에서 우수한 성능을 갖는다. 본 논문에서 사용한 멀티웨이브릿 함수는 근사화 차수가 2인 DHGM 멀티웨이브릿을 사용한다. 워터마크는 멀티웨이브릿 분해된 부대역들 중 저주파 영역을 제외한 중간 및 고주파 영역의 웨이브릿 계수 중에 HVS를 이용하여 얻은 문턱값에 의해 선택된 웨이브릿 계수들에만 은닉한다. 워터마크를 은닉하기 위한 지각모델은 영상 압축시 지각적 양자화기에 사용되는 정적 JND(just noticeable difference) 모델을 이용한다. 제안한 은닉모델은 영상의 특성에 따라 은닉하는 워터마크의 수가 각각 달라졌다. 또한, 여러 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.7
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• pp.1598-1603
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• 2011

This paper describes an enhancement method for a computational pickup model. The conventional computational pickup model utilizes the ray-trace model and the pinhole model. The conventional model is very useful, however, it suffers from quality degradation of reconstructed images at long distances. To overcome the problem, we propose an accurate pickup model. The proposed model includes integration of the rays incoming to a sensor that generates a pixel, resulting in robustness on the Aliasing artifact. To show the effectiveness of the proposed method, experimental results are carried out. The results indicated that the proposed method is superior to the conventional method.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.545-546
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• 2004

서브밴드 분리에 의한 에코확산 오디오 워터마킹법은 호스트 신호를 특정 주파수 대역으로 분리하고, MPEG 심리음향 모델을 이용하여 각 대역별로 삽입되는 워터마크의 파워를 파라미터 설정 함수에 의하여 설정한다. 여기서, 본 방법의 강인성과 비지각성을 좌우하는 것은 파라미터 설정 함수가 된다. 따라서, 본 연구에서는 최대의 강인성과 최소의 음질 열화를 구현하기 위하여 청취실험을 실시하여 최적의 파라미터 설정 함수 설정방법에 대한 검토를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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• pp.247-249
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• 2013

열화한 철근콘크리트 구조물에 대하여 성능회복을 위하여 전기화학적 방식, 단면복구공법, 균열보수공법, 표면마감공법 등이 상용되고 있다. 본 연구에서는 단면복구공법의 적용과 성능예측을 위한 해석 모델의 입력값으로 사용될 보강철근과 단면복구재의 부착특성을 평가하기 위하여 철근인발실험을 실시하였다. 폴리머시멘트몰탈이 사용되었으며 부착요소의 강성과 강도를 구하여 비선형 해석을 실시하여 상당한 정확도의 예측값을 도출하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.15 no.5
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• pp.1455-1461
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• 1991

본 연구에서는 Kachanov의 재료손상(material damage)모델을 이용하여 새로운 수명예측식을 만들고, 이 수명예측식의 타당성을 조사하기 위하여, 최근에 발표된 크 립 수명과 기공분포와의 실험결과와 비교하였다.

• The Journal of Engineering Research
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• v.3 no.1
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• pp.43-46
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• 1998

Considerable research in the last three decades has examined the problem of enhancement of speech degraded by additive background noise. We compare traditional methods such as spectral subtraction and Wiener filter, recently proposed psychoacoustic model based methods such as perceptual filter and noise suppression in EVRC in terms of performance and complexity.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.49-49
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• 2004

고도화로 정밀해진 현대 과학기기에는 여러 가지 전자 팩키징 제품들이 쓰이고 있으나 이 제품들은 여러 가지 파손인자들의 영향 때문에 고유의 수명을 다하지 못하고 고장이 발생하게 된다. 전자부품 실장에 이용되는 솔더 조인트의 열화에 관련되는 열 피로와 이온 마이그레이션(Migration) 현상이 솔더 조인트의 신뢰성에 영향을 미치는 가장 중요한 인자로 알려져 있고 이러한 인자 이외에도 여러 가지 요인들이 복합적으로 작용하여 솔더의 접합부분에 피로파괴를 일으킨다.(중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2005.05b
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• pp.89-93
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• 2005

인버터 구동 회전기기의 운전수명을 보장하기 위해서는 기존의 시험 방법에 포함되지 않은 PWM 가변속 구동에 따른 고조파 손실과 과도전압 충격의 문제점을 고려한 새로운 장기 신뢰성 평가 기법이 절실히 필요한 상황이기 때문에 본 연구에서 시험모델을 설정하고자 한다. 결과로는 종래는 비파괴시험에 의한 off-line 진단법이 주로 시행되었지만, 최근에는 상태량을 계측하는 신종 센서의 개발이 진행되어 모니터링법에 의한 on-line 진단법이 점차로 증가하고 있다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.741-746
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• 1997

본 연구에서는 울진 3, 4호기 보조급수계통의 1/4 다중안전계통에 대해 기기불이용도식을 유도하여 점검주기 변화에 따른 기기 불이용도를 평가하였고 계통단계에서는 IRRAS Code를 사용하여 계통 불이용도를 평가하였다. 그리고 선형 열화 모델을 이용하여 잦은 점검으로 인한 역효과가 계통 및 기기 불이용도에 미치는 영향을 평가하였다. 상기 역효과를 고려하였을 경우 점검주기 변화에 따른 기기 및 계통의 불이용도는 거의 유사한 경향을 보였고 점검주기가 대략 2개월에서 기기 및 계통 불이용도가 낮게 나타났다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.453-454
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• 2019

본 논문은 ESS(Energy Storage System)의 과충전, 과방전으로 인한 열 폭주 현상을 방지하기 위한 사전 연구로 원통형 리튬이온 단일 셀의 충/방전에 따른 열 분포를 열화상 카메라로 촬영하여 분석하였다. 실험을 통한 열 분포 이미지를 학습 데이터로 구성하여, SOC(State of Charge)를 추정하는 CNN(Convolution Neural Network) 모델을 제안한다.