• 비파괴검사학회지
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• 제31권1호
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• pp.24-31
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• 2011

콘크리트 벽체 구조물에 매입된 철근의 정량적인 부식률을 측정하기 위하여 자연전위 측정법과 적외선 열화상법을 이용하였다. 벽체 실험체는 부식률(0, 1, 3, 5, 7%)과 피복 두께(30 mm, 40 mm), 그리고 철근 배근 간격에 변수를 주어 콘크리트 표면에서 저항 및 전류를 측정하고 온도를 측정하였으며, 콘크리트 표면 상태에서 얻은 결과를 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 전류밀도 분포는 부식률이 증가할수록 그값이 증가하였으며 피복 두께가 클수록 분포도가 넓게 나타났다. 적외선 촬영으로 얻어진 열화상 정보는 서로 다른 부식률과 피복 두께에서는 현저한 차이를 보였으며 주변 온도 및 철근 배근 간격에 대해서는 그 영향이 미비하게 나타났다. 제시된 부식 모델을 통해서 콘크리트 표면의 전류나 온도를 측정하여 내부에 매입되어 있는 철근의 부식률을 정량적으로 측정할 수 있는 것으로 나타났다.

• Composites Research
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• 제25권6호
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• pp.236-240
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• 2012

치과용 복합레진 수복재가 치아로부터 박리된 상태를 모사한 시편을 제작하고 위상잠금 적외선 열화상 기법을 이용하여 박리의 검출 가능성을 조사하였다. 내부 박리의 깊이와 가열 조건에 따른 검출 신호의 Amplitude와 Phase 이미지를 분석하였다. 내부 박리의 위치가 표면으로부터 0.5 mm 인 시편은 lock-in frequency = 0.05 Hz에서 건전부와 박리부의 Amplitude 차이가 가장 컸으며 1 mm와 1.5 mm 시편은 0.025 Hz와 0.01 Hz에서 Amplitude 차이로 박리부 검출이 가능하였다. Phase 변환 결과로부터 0.5 mm 시편은 0.006 Hz와 0.5 Hz 에서 뚜렷한 박리부의 이미지를 얻을 수 있었으며, 1 mm와 1.5 mm 시편은 0.006-0.1 Hz에서 박리부의 검출이 가능하였다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2004년도 동계학술대회 논문집
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• pp.56-56
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• 2004

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2004년도 하계학술발표 논문집
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• pp.107-107
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• 2004

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.2061-2062
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• 2011

국내 원자력발전소에 설치되어 있는 고압케이블은 장기운전에 따라 열화진단 및 유지보수의 필요성이 증대되고 있다. 주기적 안전성 평가(Periodic Safety Review) 및 계속운전과 관련하여서도 고압케이블의 관리방안이 지속적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 원자력발전소에 설치되어 있는 13.8kV급 고압케이블의 건전성을 확인하기 위하여 원자력발전소 계획예방정비 중 열화진단을 수행한 결과를 소개하고 있다. 특히 미국 NRC(Nuclear Regulatory Commission)에서는 케이블 진단 기법 11가지를 권고하고 있는데 본 논문에서는 그 중 국내 원자력발전소에 적용이 가능한 최신 케이블 진단 기술인 HFCT(High Frequency Current Transformer)를 이용한 부분방전(Partial Discharge ; PD) 측정, VLF(Very Low Frequency) 장치를 이용한 $Tan{\delta}$ 측정 및 열화상카메라를 이용한 케이블 온도 측정을 사용하여 고압 케이블 진단을 실시하였고, 그 결과를 서술하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4C호
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• pp.241-253
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• 2011

본 논문에서는 릴레이 기반 무선 통신 환경에서 기존의 CFNC (Complex Field Network Coding) 기법 적용 시 발생하는 문제점들을 개선하는 방안을 제시한다. CFNC 기법은 간단한 복소 덧셈 및 뺄셈 연산을 통해 상 하향 링크 신호 교환에 요구되는 시간 구간을 최소화함으로써 전송 효율을 극대화하는 장점을 가진다. 그러나, 기존의 CFNC 기법은 릴레이에서의 ML (Maximum Likelihood) 판정 과정에서 큰 폭의 성능 열화가 발생하는 단점이 있다. 또한, CFNC 기법 적용 시 릴레이의 수신 신호에 다중 주파수 오프셋이 발생함에 따라 릴레이의 미세 주파수 오프셋 추정 성능이 열화 되는 한편, 주파수 오프셋 보상 이후에도 잔류 주파수 오프셋으로 인한 성능 열화가 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 상향 링크의 송신 다이버시티를 이용함으로써 정확도를 개선 가능한 새로운 ML 판정 기법 및 다중 주파수 오프셋 환경에서 적용 가능한 새로운 미세 주파수 오프셋 추정, 보상 기법을 제안한다. 다양한 환경에서의 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 기법들이 CFNC 기법 적용 시 발생하는 문제점들을 효과적으로 개선 가능함을 입증한다.

• 한국기계가공학회지
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• 제18권9호
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• pp.44-51
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• 2019

Three types of samples with defects were measured by lock-in med-IR (infrared) thermography with various lock-in frequencies for different materials. The lock-in method can be used to detect defects when an external energy source is applied to the object, the non-uniformity of the incident thermal energy distribution is eliminated, and the camera's measurement cycle is synchronized with the load cycle of the incident energy source. For inspecting samples with defects, results of thermal images are analyzed when three types of materials, i.e., SM45C, STS316L, and AL6061 are tested and three lock-in frequencies, i.e., 0.08, 0.1, and 0.12 Hz are applied. In this study, the optimal lock-in frequencies were determined by comparing the results of each material and lock-in frequency measured using the mid-IR camera.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2000년도 춘계학술대회 논문집 유기절연재료 방전 플라즈마
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• pp.5-12
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• 2000

본 연구에서, Daubechies'Mother Wavelet를 이용한 이산 웨이블렛 변환(Discrete Wavelet Transform)에 기초한 새롭고 효과적인 특정추출방법을 제안하였다. 특정추출을 이용하여 응용방향을 설명하고 또는 통계적 파라메터의 평가를 행하였다. 본 연구에서는 다음과 같은 몇 가지 사실을 알 수 있었다. 1. 시스템에서 발생된 (인가전압이 0[V]) 노이즈라 볼 수 가있는 렌덤노이즈(Random Noise)를 디지털필터인 FIR(Finite Impulse Response)필터를 통하여 상당한 노이즈를 억제할 수가 있었다. 2. 이산 웨이블렛 변환 시 레벨 1~4까지 변환한 결과 최적의 변환상태 Level-3을 기준으로 하였다. 3. 특정추출 파라메터는 음향방출신호의 최대값, 평균값, 분산, 왜도, 첨쇄도를 특정추출파라메터로 이용하였다. 4. 특정추출 결과를 이용하여 전체 열화시간 중 대표적 음향방출신호 중 초기열화신호, 중기열화신호, 말기열화신호를 얻을 수 있었다. 이런 특정추출을 통하여 변압기열화상태를 진단할 수 있는 가능성을 확인 할 수가 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1194-1200
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• 2006

본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 알고리즘에 대해 제안한다. 고해상도 원 영상의 윤곽선을 보존하기 위해 저해상도 영상의 국부 특성을 이용하여 시각함수를 정의하였고, MAP(Maximum A Posteriori) 추정 방식을 이용하여 국부적인 열화 정도(smoothness)를 조절하였다. 또한 가중치가 부여된 함수를 이용하여 원 고해상도 영상에 가능한 가까운 최적의 해를 찾기 위하여 반복기법을 사용하였으며, 열화 요소는 매 반복 단계마다 부분적으로 복원된 고해상도 영상으로부터 이용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 방송과미디어
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• 제25권2호
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• pp.7-16
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• 2020

최근 Ultra-High Definition(UHD) 등의 고해상도 디스플레이가 시장에 등장하고 이에 따라 소비자의 요구가 커지면서 기존의 Full-High Definition(FHD)과 같은 저해상도(Low Resolution, LR) 영상을 고해상도(High Resolution, HR) 영상으로 변환할 수 있는 초해상화(Super-Resolution) 알고리즘에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 기존의 전통적인 초해상화 기법들은 고해상도 영상을 복원하는 과정에서 디테일한 부분의 화질 저화 및 열화가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 연구의 최신 기술 현황 및 동향을 소개하고자 한다. 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘은 기존의 전통적인 기법들에 비해 높은 성능을 보여주고 있으며 현재까지도 다양한 네트워크가 제안되며 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘 중 대표적인 네트워크들을 분석하고 다양한 데이터 셋에 대한 해당 네트워크의 실험 결과를 통해 딥러닝 기반의 초해상화 알고리즘의 우수성을 확인하고자 한다.