• 한국철도학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.214-221
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• 2010

철도 선로에서 대표적인 취약개소로 분류하고 있는 터널-토공 접속구간은 하부 지지강성의 차이로 인하여 강성이 작은 구간에서 더 큰 침하가 발생하여 선로의 부등침하를 발생시켜 지속적인 유지보수 작업을 실시하여야 한다. 본 논문에서는 실제 현장구간의 터널-토공 접속구간에 대하여 도상자갈부에 설치된 일반 침목을 약 20m 대형침목으로 교체 후 윤중과 침목 침하량을 측정하여 개선효과를 비교하였다. 또한 수치해석을 이용하여 침목 크기와 간격 등을 변화시켜 레일압력, 도상 침하량 그리고 도상압력을 비교하였다. 현장계측과 수치해석결과 대형침목으로 교체한 경우 일반침목에 비해 윤중변동율과 침하량 등에서 약 10%의 개선효과가 있는 것 을 확인할 수 있었다. 또한 수치해석결과 대형침목의 경우 일반침목에 비해 레일저부압력, 침목침하량, 도상압력이 각각 9.3%, 4%, 14.5% 감소되었으며, 이중에서 도상압력이 가장 많이 감소되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.409-416
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• 2006

본 논문에서는 스팸메일 영상에서 텍스트 영역의 추출을 위한 색상 레이어기반의 알고리즘을 제안한다. CLTE(color layer-based text extraction)는 색상 레이어를 사용하여 영상을 8개로 나눈다. 8개 각각의 영상에서 연결요소를 추출한 후, 연결요소의 크기에 의해서 텍스트 영역과 비텍스트 영역을 분류하고 텍스트 영역을 추출한다. 또한, 추출된 텍스트 영역으로부터 회손된 획 정보를 복구하는 알고리즘을 제안한다. 이진영상내의 한글 문자에는 두 가지 형태의 손상된 획이 존재한다. 첫째 중성 획에 해당하는 'ㅣ' 나 'ㅡ' 등의 획들이 지워지는 경우와, 둘째 초 종성 획에 해당하는 'ㅁ' 이나 'ㅇ'이 흑화소로 채워지는 경우가 있다. 제안한 알고리즘은 이러한 두 가지 손상된 획들을 복구해준다. 200개의 스팸메일 영상을 사용한 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존의 텍스트 추출 알고리즘보다 10% 이상 우수함을 관측하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.39-47
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• 2002

자연공원의 체계적인 관리와 관광안내의 자료구축을 위하여 금오산 도립공원을 연구지역으로 하여 GSIS와 위성영상 처리기법을 이용하여 수치지형도, 주제도, 위성영상 등의 자료를 처리 분석하였다. 수치표고모형의 생성을 통하여 얻어진 표고, 경사, 향 분석 등의 주제별 지형분석을 행하고, Landsat TM 자료로부터 토지피복 분류도와 표준식생지수(NDVI) 분포도를 추출하여 이들 자료로부터 공간 데이터베이스를 구축하였다. 또한 대상지역을 포함하는 1m 해상도의 IKONOS 위성자료를 처리하여 영상지도를 작성하고 등산로를 중첩한 3D 시각화를 구현하였으며, 주요 등산로를 따라 3차원 자연경관, 문화재 및 관리시설 등을 포함하는 동영상 자료를 제작하였다. 연구결과는 자연공원의 적정 토지이용을 위한 사전 평가자료 및 웹기반 관광안내시스템을 구축하기 위한 기본데이터로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.23-35
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• 2000

본 논문에서는 적층된 구조에 의한 광대역 방법을 사용하여 PCS 기지국용 안테나 설계를 연구하였다. 적층된 구간의 마이크로스트립 안테나의 특성변화에 민감한 파라미터들 즉, 기생소자의 크기, 상하패치 사이의 공기층 높이, 급전점 변화 등을 각각 분류하고 시뮬레이션을 통하여 특성을 고찰하였다. 설계된 안테나는 임피던스 대역폭이 257.5MHz(VSWR${\leq}$2), 수평빔폭 $64.1^{\circ}$, 이득 14.7dBi인 비교적 양호한 특성을 확인하였다. 본 논문에서 연구한 적층된 마이크로스트립 안테나의 설계를 통하여 국내 PCS 기지국용 안테나로의 이용 가능성을 고찰하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권5B호
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• pp.794-800
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• 2010

디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서 네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 디지털 선박 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 SVM 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 분류된 데이터들 중 필요하지 않는 데이터는 자동으로 데이터베이스에서 삭제되고 유효한 데이터는 디지털 선박 모니터링 시스템에 이용하였다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.

• 치과방사선
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• 제27권1호
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• pp.167-177
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• 1997

타액선 병변의 일반적인 영상진단법으로는 타액선조영술, 전산화단층촬영술, 자기공명 영상, 타액선 스캔, 초음파 촬영술이 있다. 이중 초음파촬영술은 타액선내 종양의 유무를 평가하는데 있어서 매우 우수하여, 전산화단층촬영이나 자기공명영상과 더불어 이용되고 있으나, 염증을 진단하는데 있어서는 타액선조영술보다 민감도가 떨어지는 단점이 있다. 일반적으로 타액선의 염증반응시 초음파상은 반향이 정상보다 낮아지며, 내부의 균질성이 떨어지는 양상을 보여 이를 진단의 기준으로 이용해왔으나 정상타액선에서도 반향이 편차가 심할 뿐만 아니라 연령에 따른 정상 타액선의 반향성에 대한 연구가 부족하여 진단에 어려움이 있었다. 이에 저자는 우선적으로 타액선에 병적인 증상이 없는 남녀 90명을 연령별(20-35세 : 청년군, 36~55세 : 중년군, 55-70세 노년군),성별에 따라 분류하여 정상 타액선의 초음파상을 얻었다. 이의 반향을 측정하고, 비만한 정도를 나타내는 체격지수를 구하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 이하선과 악하선 모두에서 연령군극_ 따라 반향성이 증가하는 양상을 보였으며, 청년군과 노년군 사이에는 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 2. 이하선과 악하선 모두에서 성에 따른 반향성의 유의한 차이는 없었다. 3. 성에 관계없이 악하선의 반향성이 이하선의 반향성보다 높았으며, 남자에 있어서는 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 4. 동일한 타액선에서 좌우측 타액선의 반향성의 평균 차이값은 유의한 차이가 없었다. 5. 이하선과 악하선의 반향성은 중등도의 양의 상관관계를 보였다(남자 : r=0.56, 여자 : r=0.54). 6. 체격지수와 타액선의 반향성은 약한 양의 상관관계를 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.475-485
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• 2020

최근, 별도의 센서를 설치하지 않고 센서가 포함된 사용자의 기기로부터 제공되는 실시간 센싱 데이터를 가지고 새로운 센싱 서비스를 제공하는 크라우드센싱(Crowdsensing) 시스템이 주목받고 있다. 크라우드센싱 시스템에서는 사용자의 조작실수나 통신 문제로 인해 의미 없는 데이터가 제공되거나 보상을 얻기 위해 거짓 데이터를 제공할 수 있어 해당 이상 데이터의 탐지 및 제거가 크라우드센싱 서비스의 질을 결정짓는다. 이러한 이상데이터를 탐지하기 위해 제안되었던 방법들은 크라우드센싱의 빠른 변화 환경에 효율적이지 않다. 본 논문은 머신러닝 기술을 활용하여 지속적이고 빠르게 변화하는 센싱 데이터의 특징을 추출하고 적절한 알고리즘을 통해 모델링하여 이상데이터를 탐지하는 방법을 제안한다. 지도학습의 딥러닝 이진 분류 모델과 비지도학습의 오토인코더 모델을 사용하여 제안 시스템의 성능 및 실현 가능성을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1307-1314
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• 2015

본 논문에서는 얼굴 인식을 위한 보다 안정적이며 조명 변화와 회전에 강인하게 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 인식 알고리즘에 대해 제안한다. 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 거쳐 정규화한 후 얼굴 영역만을 분할 검출한 후 주성분분석(PCA)을 이용하여 특징벡터를 구한다. 또한 구해진 특징벡터를 SVM에 적용하여 최적의 이진분류를 진행함으로써 얼굴 영역에 대한 검증을 수행한다. 검증 후 특징벡터를 다시 LDA에 적용하여 2차원 공간상에서 유클리디안 거리 이용하여 최종 얼굴을 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있었으며, 차원 축소로 인해 많은 계산 량이 요구되지 않기 때문에 실시간 인식도 가능하다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제29권1호
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• pp.159-173
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• 2012

UV 경화기술은 라디칼 경화와 양이온 경화로서 크게 2 종류로 분류할 수 있다. 이 기술은 플라스틱과 금속간의 여러 기재에 대한 기능성을 개선하기 위해서 표면처리기술에 주로 초점이 맞추어져 왔다. 반면에, Electron beam 기술은 새로운 기능성 재료들을 창출하기 위해 중합공정뿐만 아니라 가교반응들을 다루었다. 이들 두 기술들은 종래의 열경화성 코팅과 비교할 때, 에너지이용 효율과 환경 친화적이어서, 건조와 경화 공정으로 부터 배출되는 탄산가스와 휘발성 유기물을 대폭 감소시킨다. 이 논문에서는 UV 경화 코팅에서 흔히 사용되는 라디칼 경화기술과, 최근의 있는 양이온 경화와 관련된 기술을 다룬 리뷰 논문이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.539-548
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• 2020

Deep learning technology is currently being used and applied in many different fields. Convolution neural network (CNN) is a method of artificial neural networks in deep learning, which is commonly used for analyzing different types of images through classification. In the conventional classification of histopathology images of prostate carcinomas, the rating of cancer is classified by human subjective observation. However, this approach has produced to some misdiagnosing of cancer grading. To solve this problem, CNN based classification method is proposed in this paper, to train the histological images and classify the prostate cancer grading into two classes of the benign and malignant. The CNN architecture used in this paper is based on the VGG models, which is specialized for image classification. However, color normalization was performed based on the contrast enhancement technique, and the normalized images were used for CNN training, to compare the classification results of both original and normalized images. In all cases, accuracy was over 90%, accuracy of the original was 96%, accuracy of other cases was higher, and loss was the lowest with 9%.