• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2015년도 제49회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.103.1-103.1
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• 2015

위성체 개발에 있어서 지상에서 위성체의 부품에 대한 고온($85^{\circ}C$ 이상)과 고진공($5.0{\times}10-3Pa$ 이하)의 상태를 모사하여 오염물질을 제거하는 베이크아웃 시험이 필수적이다. 일반적으로 베이크아웃 시험의 종료여부는 TQCM (Thermoelectric Quartz Crystal Microbalance)을 이용한 탈기체(outgassing)의 흡착률을 측정하여 결정한다. 측정된 흡착률을 통해 시험 대상 표면에서 발생하는 탈기체량을 추정할 수 있으며, 결국 시험 대상의 우주 부품으로써의 적합성을 판단할 수 있다. TQCM을 적용하지 못하는 경우, 베이크아웃 시험 종료여부를 판단하기 위해 잔류가스분석기(Residual Gas Analyzer: RGA)를 활용하는 것을 고려하였다. 베이크아웃 시험 중 잔류가스분석기를 활용하여 시편에서 방출되는 오염물질을 측정하였으며, 그 중 측정량이 가장 많은 40-45 amu 범위의 측정값 추이를 관찰하여, 베이크아웃 시험 종료조건 수립 가능성을 검토하였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제25권2호
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• pp.301-309
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• 1996

햄 통조림의 최적 가열살균조건을 설정하기 위하여 한국냉장(주)에서 생산, 판매하고 있는 350g들이 숄더 햄 통조림을 대상으로 105, 110 및 115$^{\circ}C$에서 $F_{0}$-값을 달리하며, 미생물학적 안전성과 제품의 품질을 검토하였다. $F_{0}$-값 4.24분 미만의 조건에서 살균한 제품에서는 살균 후 미생물이 검출되었다. $F_{0}$-값 4.24분 이상의 조건에서 살균한 햄에서는 $F_{0}$-값이 커지더라도 살균중에 pH, POV 및 TBA-가가 큰 변화를 보이지 않았으며, $NH_{2}$-N함량만 미량 증가하는 경향을 보였다. 햄의 색조와 조직감면에서는 $F_{0}$-값 4.24~6.35분 정도로 열처리한 것이 품질이 가장 좋았다. 그러나 햄의 맛, 냄새, 색깔, 조직감 등을 동시에 종합적으로 평가하였을 때 11$0^{\circ}C$에서 $F_{0}$-값6분 정도가 제품의 품질면에서 가장 적절한 가열살균 조건인 것으로 가열살균한 후 15~5$0^{\circ}C$의 온도 범위에서 90일간 저장한 햄 통조림의 품질은 거의 변화가 없었다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.545-554
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• 2006

로그선형모형에 기반을 둔 다차원 임의 분할표를 생성하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 Lee(1997)가 제안한 선형 결합에 의한 결합분포 생성 방법을 적용하였으며, Pearson 통계량을 연관성 측도로 사용하는 것을 제안하였다. 세 변수가 서로 완전한 연관을 갖는 삼차원 결합분포를 생성할 수 있으므로 본 연구에서 제안한 방법은 사차원 이상 다차원 임의 분할표를 생성하는 문제로 확장될 수 있다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제49권1호
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• pp.86-89
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• 2006

설탕을 원료로 제조한 액상 프락토올리고당 제품의 품질 유지기간을 향상시키기위하여 pH, 고형분 농도, 과당 농도가 프락토올리고당(FOS)의 가수분해에 미치는 영향을 조사하였다. 효소 반응액의 pH 6.0 이상과 최종 제품의 고형분 농도 80%에서 FOS의 잔존율이 크게 향상되었다. 또한 과당 농도가 증가할수록 FOS의 잔존율은 감소하였다. 효소 반응액의 pH 6.0, 고형분 농도 80%, 과당 농도 1.1%의 시료를 $60^{\circ}C$에 16 일간 보관한 결과 FOS의 잔존율은 95%로 높게 유지되었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.294-297
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• 2003

최근 3차원 영상의 압축 방법에 대한 연구가 여러 분야에서 활발히 이루어지고 있으며, 특히 MPEG에서는 이와 관련하여 Exploration Experiment를 통하여 효율적인 기법을 연구하고 있다. 본 논문에서는 EE3를 위하여 스테레오 비디오 압축을 위한 효율적인 블록기반 시차예측 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 스테레오 영상의 특성 중 주변 블록의 시차 벡터가 유사하다는 점을 이용하여 주변의 시차벡터를 예측 파라미터로 사용함으로써 계산량을 감소시킬 수 있었다. 또한, 예측 오차가 큰 객체의 경계면에서 블록의 크기를 4분할로 분할하여 시차 벡터를 재검색 하는 기법으로 경계 블록에 대한 예측 오차를 감소시킬 수 있었다. 모의 실험 결과 기존의 블록정합기법(BMA)에 비해 최대 75%의 계산량이 감소하였으며, PSNR 측면에서도 0.3dB이상 개선되었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.209-212
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• 2006

본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하지 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. SVM을 이용하여 결함 위치를 판별한 후 인공신경망이 선택적으로 학습하는 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였으며 이를 고도 변화에 따른 가스 터빈 엔진의 결함 진단에 적용하여 분류 속도 및 예측 정확률 개선 가능성을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제16권4호
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• pp.75-94
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• 1999

색인은 데이터베이스에 저장된 문서를 효과적으로 검색하기 위한 정보검색시스템의 필수 기능이다. 컴퓨터의 발달로 전자정보가 점점 많아짐에 따라 데이터베이스에 저장해야할 문서가 대량화되고 있고, 이러한 대용량 문서를 색인하기 위해서는 많은 시스템 자원과 처리 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 대용량 문서를 적은 자원으로 짧은 시간에 색인할 수 있는 개선된 텍스트분할에 의한 색인기법을 제안한다. 제안한 색인기법은 실제 검색시스템에 적용하고, 실험을 통해 우수성을 증명한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.109-112
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• 2007

유동층 반응기를 이용한 프로판의 촉매 분해는 $CO_2$를 방출하지 않고 수소를 생성하는 새로운 방식이다. 카본블랙을 이용한 프로판 분해는 메탄보다 상대적으로 분해가 잘되며, 같은 온도에서 전환률이 높기 때문에 수소 생성량이 더 많다. 촉매로 사용된 카본블랙은 반응 중 생성되는 탄소의 침적에도 불구하고 8시간 이상 촉매의 활성이 유지되어 전환율이 일정하게 유지되었다. 프로판 촉매 분해 실험은 상압에서 600 ${\sim}$ $800^{\circ}C$ 온도 변화 실험을 수행하였고, 가스 유속 변화는 2.0 ${\sim}$ $4.0U_mf$에서 실험 조건 변화에 따른 실험을 하였다. 온도, 유속 변화에 따른 생성 가스의 몰분율과 프로판 전환율을 분석하였다. 프로판 분해에 의해 생성된 기체는 수소뿐만 아니라 메탄, 에틸렌, 에탄, 프로필렌과 분해되지 않은 프로판이 배출되었다. 수소를 제외한 여타 가스들은 고온에서 실험을 할수록 몰비가 줄어들었다. 고온에서 프로판의 전환율과 수소 수득률이 증가하였다. 프로판 분해 실험 전후의 카본블랙 표면의 변화는 FE-TEM으로 관측하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1980-1983
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• 2003

자동으로 분할된 영상에서 각각의 영역들은 동질의 특징을 가지는 성분들로 구성되어 있다. 그러나 대부분의 경우 하나의 영역만으로는 특정한 혹은 의미 있는 오브젝트를 정확히 표현 할 수 없다. 이 중에서 하나 이상의 영역 즉 비슷한 특징을 갖는 몇몇 영역들의 집합이 사용자에게 있어서 의미 있는 오브젝트를 구성한다고 볼 수 있다 이를 전제로 본 논문에서는 분할된 영상 내에 존재하는 기저 영역들의 모멘트 추출을 기반으로 하는 객체 매칭 기법을 제안한다. 제안된 매칭 방법에서는 자동 영상 분할된 각 영역들로부터 모멘트를 추출하고 이 정보를 이용하여 조합된 영역에 대한 모멘트를 계산하게 되고, 다시 이들 조합된 영역의 모멘트를 이용하여 그 영역의 쉐입(shape) 특징 벡터를 추출한다. 이를 통하여 사용자가 찾고자 하는 영역과 분할영상내의 모든 영역의 조합에 대해서 초기에 추출된 정보만을 이용하여 매칭할 수 있도록 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제10권5호
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• pp.69-76
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• 1991

본 논문에서는 통계적 방법에 의한 음소의 자동분할에 관한 알고리즘을 제안하였다. 우선 음성 신호를 AR 모델로 모델링한 후 스펙트럼이 변화하기 전과 변화한 후의 모델에 대해서 likelihood ratio 와 mutual information을 고려한 test statistics 로부터 모델 계수가 변화하는 곳을 예측해 내고 이 곳을 음소의 경계로 판단한다. 이 경우 검파되지 못하는 대부분의 음소는 짧은 자음이었으며 Signed front-to-back maximum area ratio을 이용하여 개선하였다. 또한 false alarm error을 줄이기 위해 두 segment 사이의 distortion 으로부터 smoothing을 하였다. 3명의 화자에 대한 실험 결과 non-detection error는 10%, false alarm error는 20% 정도로 나타났지만 화자간에 알고리즘의 성능 변화가 거의 없으 며 특히 분할된 경계치 분포는 전체 음소의 90% 이상이 이 30ms 이내에 위치하였다.