• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.340-340
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• 2012

하천의 정밀한 유량관측은 수자원의 확보 및 효율적인 관리에 가장 기본적으로 수행되어야 하며 하천유량측정에 사용되는 기존의 방법으로는 유속계를 이용하여 평수기 때의 유속을 관측하는 방법과 홍수기시에 봉부자를 이용한 관측방법이 널리 이용되어 왔다. 하지만 기존의 관측방법은 경제성 및 효율성면에서 뒤떨어지기 때문에 새로운 측정방법을 개발하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 한국수자원공사에서 개발된 전자파표면유속계를 이용하여 홍수유량을 관측하는 방법과 영상처리기술을 이용하여 관측하는 방법들이 다양하게 이용되고 있으며 본 연구에서는 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimertry)를 이용하여 유량을 관측하였으며 동시에 전자파표면 유속계를 이용하여 관측된 값과 비교 분석하였다. 표면영상유속계(SIV, Surface Image Velocimertry)는 동영상 카메라를 이용하여 강이나 하천의 표면 유동을 촬영하고, 영상을 초당 30프레임으로 분석하여 변위를 구한다음 영상들의 시간 간격을 이용하여 최종적으로 표면 유속을 구하는 방법이다. 여기에 표면 유속과 평균 유속의 관계(노영신, 2005)를 이용하고, 하천 횡단면을 적용하여 유량을 산정하는 기법이다. SIV 기법을 이용하여 제주도 한천유역에 적용하여 전자파표면유속계의 관측 값과 비교한 결과 2~3m/s의 유속 분포를 보이고 있으며 통상적으로 관측된 홍수 유출시의 유속과 근사한 값을 보이고 있다. 향후 다양한 유출 사상에 대하여 SIV 기법을 적용하여 검증하고 동시에 다양한 유량 관측 기법과 비교 검토한다면 제주도의 체계적인 유량 관측 기술을 확립할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2401-2403
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• 2000

시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.235-238
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• 2001

최근 효과적인 내용기반 영상검색을 위해 특징 추출 방법이 많이 연구되고 있다. 특히 칼라 정보를 이용하여 특징을 얻는 방법은 여러 가지 장점 때문에 많이 사용되고 있다 본 논문에서는 칼라 코렐로그램(color correlogram) 기반의 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환 계수를 사용하여 영상을 복잡한 영역과 그렇지 않은 영역으로 분할하고, 각 영역의 칼라 코렐로그램을 영상의 특징으로 사용해 영상을 검색하는 방법이다. 제안한 방법으로 영상을 검색하는 방법은 기존의 칼라 코렐로그램을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 실험에서 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.301-305
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• 1999

얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.301-305
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• 1999

얼굴인식의 방법 중 하나인 전체얼굴에 대한 인식 방법으로, 고유벡터를 이용한 인식 방법과 템플릿 매칭을 이용한 방법의 차이점을 비교 연구한다. 고유벡터를 이용한 방법은 얼굴 영상에 대한 벡터공간을 얻은 후 각 얼굴 영상을 구별할 수 있는 공간에 대한 투영을 통하여 인식에 이용한다. 템플릿 매칭에 기반한 방법은 몇가지 유사도 정의를 이용한 것이다. 또한 얼굴 영상에 대한 전처리 과정이 인식에 끼치는 영향도 분석한다. 본 논문은 두가지의 얼굴 영상 인식기술의 비교를 통하여 얼굴 영상의 인식에 대한 유용한 도구로서 에지영상을 이용한 KL변환 방법이 더 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.441-446
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• 2000

본 논문은 웹 상에서 이미지검색 시스템을 구현하는데 검색방법은 영상의 영역과 넓이를 이용한 체인 코드에 기반 하여 복잡도와 영역 색상 정보를 이용하였고, 클라이언트와 서버간의 데이터베이스 연결은 JDBC를 이용하였다. 기존의 검색할 때마다 프로세스가 필요한 CGI를 이용한 방법보다 더 효율적이었다 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB신호를 256칼라로 양자화 하였다. 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제시하였다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징 과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.761-766
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• 2007

이 논문에서는 커널 Edge Map 방식의 얼굴의 특징점을 검출하는 방법과 Adaboost를 이용한 얼굴의 특징점을 검출하는 방법을 이용하여 좀 더 강인한 얼굴의 특징점을 검출해 낸다. 커널 Edge Map을 이용한 방법은 기존의 10개의 커널을 이용하여 검출된 Edge를 이용하지 않고 좀 더 빠르게 검출해내기 위해 2개의 커널을 이용하여 얼굴의 특징점을 검출해 낸다. 이렇게 만들어진 얼굴의 특징점 후보군들에서 Adaboost를 이용하여 좀 더 정확하고 빠른 특징점을 찾을 수 있게 된다. Adaboost를 이용한 방법은 각각의 특징점들을 오프라인 상에서 학습을 하고 실시간으로 특징점을 검출하는 방법을 사용하였다. Edge를 이용한 방법으로 이미지의 전처리를 하여 후보군을 찾고 그 후보군과 Adaboost를 이용한 후보군들의 조합으로 인해 좀 더 강인하게 얼굴의 특징점을 찾을 수 있다.

• 전기의세계
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• v.34 no.5
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• pp.281-285
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• 1985

여기서는 개 영역 자장문제 해석을 위한 세가지 방법을 소개하고 있다. 기존 유한요소법과의 비교사례를 통해 알 수 있듯이 개 영역 자장문제를 본 고에서 소개한 방법을 이용하여 해석하면 기존 유한요소법을 이용한 경우보다 계산노력을 덜 들여서도 같은 정도를 갖는 해를 얻을 수 있겠다. 앞으로의 과제는 이 방법들을 이용하여 실제 공학문제들을 해석하는 것이다. 개 영역 문제를 해석하는 방법은 본고에서 소개한 방법 이외에 사상(Mapping)을 이용하는 경우 및 경계요소법(Boundary Element Method)을 이용하여 무한요소영역을 처리하는 방법들이 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.10a
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• pp.187-191
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• 1994

기계구조물내의 균열은 고하중상태에서 갑작스러운 파괴의 주요 원인의 하나로서 이러한 균열의 조기탐지를 위해 기존의 비파괴검사 방법 이외에, 최근 진동측정 및 진동분석을 이용하는 방법이 경제성 및 그 효용성으로 인하여 깊게 연구되고 있다. 이러한 진동특성의 변화를 이용하여 균열을 탐지하는 방법이 많은 학자들에 의해 연구되어졌으며, 현재까지의 연구결과중 균열의 크기 및 위치를 동시에 탐지할 수 있는 방법중에서 비교적 단순, 정확하다고 판단되는 방법으로는 임의의 두 지점에서의 진폭측정을 이용한 Rizos(1)의 방법과 고유진동수 및 모우드형 측정을 이용한 Kam & Lee(2)의 방법이 있으나 이들 방법은 두가지 이상의 진동특성치를 요구하고 있다. 본 연구의 목적은 진동특성치중 고유진동수만을 이용하여 단순부재에서 균열의 크기 및 위치를 수치적으로 예측할 수 있는 새로운 해석기법을 제시하고, 기존 방법 사용시의 결과와 비교 검토하여 그 유용성을 판단하는데 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.357-361
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• 2010

미래의 연별 최대 강수량 예측의 정확성을 향상시키는데 역사적 자료가 도움이 된다는 많은 연구 결과가 있었다. 관측의 오차와 자료의 손실로 역사자료를 이용한 강수 예측 방법은 절단자료의 분석을 중심으로 연구되었다. 대표적인 역사자료의 이용방법으로 조건부 적률을 이용한 B17B [Interagency Committee in Water Data, 1982], 조건부적률과적률 관계식을 이용한 Expected Moment Algorithm(EMA) [Cohn et al.;1997], 조건부 확률가중적률을 이용한 Partial Probability Weighted Moment (PPWM)[Wang ; 1991] 방법이 있다. 본 연구에서는 역사적 자료를 반영하는 방법에 있어 B17B와 EMA의 관계를 밝히고 그러한 관계가 PPWM에 동일하게 적용할 수 있음을 보였다. 우리는 B17B와 EMA의 관계를 적률방정식으로 표현하였고 PPWM에서 확률가중 적률 방정식을 정의함으로써 PPWM을 확장하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 역사 자료를 이용한 강수예측 방법론을 Expected Probability Weighted Momemt (EPWM) 방법이라고 부르고 그 예측 방법의 성능을 다른 예측방법과 시뮬레이션 결과를 통해 비교하였다. 역사 자료 방법론의 비교는 Generalized Extreme Value (GEV) 분포를 이용하여 이루어졌으며, 각 방법론은 GEV분포의 형태모수(shape parameter)따라 다른 특성을 나타난다는 것을 보였다. 뿐만 아니라 여기서 제안한 EPWM 방법은 대부분의 경우에 좋은 추정량을 준다는 것을 보였다.