• Proceedings of the KWS Conference
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• 2009.11a
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• pp.84-84
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• 2009

파이프라인을 건설함에 있어 가장 중요한 기술이 배관 용접기술이다. 즉 파이프와 파이프를 연결하는 작업이 공사 진척도를 결정하기 때문에, 이를 얼마나 경제적으로 신속하게 수행해 나가느냐하는 것은 건설기간 및 건설비용을 결정하는 핵심 요소이다. 가스배관 시공 원주용접 방법은 여러 가지 있는데, 현재 국내에서는 전량 수동용접을 채택하고 있다. 이 방법은 국내 가스배관을 건설한 초기부터 적용해온 것으로 우수한 품질을 확보할 수 있으며, 취약한 국내 자동화기술과 열악한 도로 매설 시공여건에서 적용하기 용이한 방안이다. 그러나 우수한 용접기량을 보유한 용접사가 점차 부족해지고, 배관시공 시간을 단축하고 비용을 줄이기 위한 필요성이 점차 커지면서 이를 해결할 수 있는 기술로서 자동원주용접방안이 있다. 이 기술들은 해외 가스배관에 이미 오래전부터 적용되어 용접부위 신뢰성과 품질 우수성을 확보하고 시공비용절감을 달성하고 있다. 자동용접을 적용하기 위해서는 용접절차를 수립하여 절차인증시험을 수행하고, 기존방안과 동일이상의 품질이 확보되며 효율성을 겸비해야만 한다. 국가 기본에너지의 안정적인 공급을 위해 적기 시공이 필요하고, 1 km당 10 억원 이상이 소요되는 배관시공비용 중 약 1/3이 용접비파괴검사 비용인 점을 감안할 때 품질이 확보되면서 경제적인 시공방안이 있다면 이를 적용하는 것이 국가 산업 경제적 측면에서 필요한 일이다. 이와 관련된 연구에서는 국내 가스배관 원주용접에 적용 가능한 용접공정을 검토하고, 용접절차를 수립하여 절차인증시험을 수행하였으며, 추가로 배관 원주 자동용접부위에 대한 기계적 특성 평가를 실시하였다. 현재 국내 건설여건과 비파괴검사 기준을 만족시키고 안전성과 효율성을 겸비한 방법으로는 초층과 2층은 수동 GTAW를 적용하고 나머지 층은 반자동 FCAW를 적용하는 방안이 적절한 것으로 판단된다. 전 층을 자동 GTAW로 용접하는 방안은 품질은 확보되지만 효율성측면에서 대형배관에는 적용하기 어려울 것으로 보이며, 해외에서 많이 사용되는 자동 GMAW 방안은 국내 비파괴검사기준을 만족시키기 어려워 검토대상에서 제외하였다. 본 논문에서는 두 가지 용접방법에 대한 용접공정개발과정과 원주용접부위 기계적 특성을 검토하여 최적방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Information Management
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• v.40 no.1
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• pp.133-156
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• 2009

In this study, we link informal Web resources to KISTI NDSL's collections using automatic semantic indexing and tagging to examine the possibility of the service which recommends related documents using the similarity between KISTI's formal information resources and informal web resources. We collect and index Web resources and make automatic semantic linking through STEAK with KISTI's collections for NDSL retrieval. The macro precision which shows retrieval precision per a subject category is 62.6% and the micro precision which shows retrieval precision per a query is 66.9%. The experts' evaluation score is 76.7. This study shows the possibility of semantic linking NDSL retrieval results with Web information resources and expanding information services' coverage to informal information resources.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.7
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• pp.625-635
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• 2005

In this paper, we propose a hybrid approach for segmenting the lungs efficiently and automatically in chest CT images. The proposed method consists of the following three steps. first, lungs and airways are extracted by two- and three-dimensional automatic seeded region growing and connected component labeling in low-resolution. Second, trachea and large airways are delineated from the lungs by two-dimensional morphological operations, and the left and right lungs are identified by connected component labeling in low-resolution. Third, smooth and accurate lung region borders are obtained by refinement based on image subtraction. In experiments, we evaluate our method in aspects of accuracy and efficiency using 10 chest CT images obtained from 5 patients. To evaluate the accuracy, we Present results comparing our automatic method to manually traced borders from radiologists. Experimental results show that proposed method which use connected component labeling in low-resolution reduce processing time by 31.4 seconds and maximum memory usage by 196.75 MB on average. Our method extracts lung surfaces efficiently and automatically without additional processing like hole-filling.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.169-169
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• 2016

농업 유역 내 수문 순환 및 비점오염원의 발생 및 거동에 대해서 유역단위로서의 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만 유역단위로서의 모의를 통해서는 필지 별 발생되는 농업 비점오염물질을 평가하고 대책을 세우기에는 한계가 있다. 따라서 농업 유역의 농경지를 대상으로 유역단위 모의가 아닌 필지단위 모의를 진행함으로써 농업 비점오염물질에 대한 관리를 해야 할 필요성이 있다. 그리하여 본 연구에서는 필지단위로 상세한 모의가 가능한 ArcAPEX 모형을 사용하였으며 모형 내 임계값 조정을 통한 유역 구분 시 우리나라 지형 및 농업특성 상 지형인자 추출의 어려움으로 Pre-defined Streams and Watersheds 기능을 활용하는 것이 농경지를 대상으로 정확한 필지 분할 및 필지 특성 반영이 될 것이라 판단하였다. 하지만 Pre-defined Streams and Watersheds 기능에 필요한 자료를 구축하는데 시간과 노력이 많이 소모되고 어려움이 있었다. 따라서 본 연구에서는 입력 자료 구축의 편의를 도모하고자 Subarea-Stream 자동 연결 모듈을 개발하여 그 활용성을 평가하고자 하였다. 이를 위해 지형적 특성으로 인해 집약적인 농업이 행해지고 있는 강원도 양구군에 위치한 해안면 유역의 농경지 경계와 하천 및 수로에 대한 자료를 Subarea-Stream 자동 연결 모듈에 입력하여 최종적으로 Pre-defined Streams and Watersheds 기능에 필요한 입력 자료를 변환시켜 모형에 적용하였다. 본 연구결과 Pre-defined Streams and Watersheds 기능에 필요한 입력 자료를 단시간에 편리하게 구축할 수 있었으며, 농경지를 대상으로 필지 단위로 분할이 된 것을 확인 할 수 있었다. 최종적으로 본 연구를 통해 지형인자 추출 오류로 인해 수계 추출 시 나타날 수 있는 문제점에 대한 해결을 할 수 있었으며 모형 내 Pre-defined Streams and Watersheds 입력 자료 구축 시 Subarea-Stream 자동 연결 모듈을 활용한다면 농업 유역 내 농경지에 대해서 편리하게 유역단위에서의 모의가 아닌 필지단위에서의 상세한 모의를 하는데 큰 기여를 할 것이라 판단된다.

• Fire Protection Technology
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• s.42
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• pp.26-33
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• 2007

• 발명특허
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• v.29 no.7 s.337
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• pp.30-35
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• 2004

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.67-70
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• 2003

인터넷의 정보 홍수 속에서 원하는 정보를 정확하게 제시간에 얻기란 쉬운 일이 아니며, 따라서 이러한 작업을 대신해주는 에이전트의 역할이 점점 커지고 있다. 대부분의 이벤트들이 실시간에 발생되고 처리되어야 하는 인터넷 환경에서는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 지속적으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 분석가의 업무를 대신하는 지능화된 에이전트가 필요하게 된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 자동 군집화 에이전트를 제안하며 이 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 이루어져 있다. 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 자동적으로 최적의 군집화를 수행한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 또한 UCI Machine Repository의 IRIS 데이터와 Microsoft Web Log Data를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.40-43
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• 2017

본 논문은 딥러닝을 이용하여 대장통과시간(Colon Transit Time, CTT) 검사를 위한 단순복부 X-Ray 영상에서 방사선 비투과성 표지자(Radio-opaque Marker)를 자동으로 검출하는 기법을 제시한다. 대장통과시간 검사는 대장의 운동질환을 평가하는데 있어 가장 기본적인 방법으로 특히 만성 변비증 환자의 병태생리에 따른 유형 분류와 치료 계획을 설정하는데 큰 도움을 주고 있으며, 내과적 또는 외과적 치료 후 평가에도 유용한 검사이다. 대장통과시간 검사는 방사선 비투과성 표지자가 내재되어 있는 캡슐을 복용한 뒤 주기적으로 단순복부 X-Ray 촬영을 통해 구간별로 남아있는 표지자의 수를 세고, 이를 통해 구역별 통과시간을 측정한다. 이 과정에서 판독의가 직접 표지자의 위치 및 개수를 세기 때문에 많은 시간이 필요하게 된다. 따라선 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 기법을 사용하여 X-Ray 영상 내에서 표지자의 위치를 자동 파악하는 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.273-284
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• 1995

카메라를 통하여 얻은 영상자료로부터 대상물의 특징을 추출하여 검사에 응용하는 자동검사기법의 수요가 늘고 있다. 본 연구에서는 그러한 자동검사의 실예로서 접속 케이블(wire hardness)의 색깔인식을 이용한 양/불량을 구별하는 시스템을 구축하였다. 색깔인식을 위한 도구로서 입력층, 1개의 은닉층 및 출력층으로 이루어진 2층 구조의 역전파신경망(back-propagation neural network)을 사용하였다. 입력자료로는, 화상에서 케이블의 위치를 파악하고 그 케이블에 속한 화소로부터 필요한 정보(Y, U, V)를 추출한 후, 보다 변별력이 좋은 (L, a, b) 좌표계로 변환하여 사용하였다. 본 검사시스템은 인식속도를 향상시키기 위하여 영상정보를 프레임 버퍼(frame buffer)에서 직접 사용하고 자료의 검사과정을 극소화 하였기 때문에 불량품의 실시간 검출이 가능하다. 불량품 검출의 성능을 평가하기 위하여 실제 표본을 가지고 시스템의 성능을 평가한 결과, 양/불량의 인식율이 100%를 나타내어 약간의 성능보완이 이루어지면 현장에서 바로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2003.04a
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• pp.354-362
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• 2003

위성영상으로부터 위치자료가 포함된 지리 및 지형정보를 얻기 위해서는 영상획득순간의 센서 위치 및 자세와 지상좌표간의 관계를 해석하여야 한다. 위성영상에 대한 수학적 모형화를 위해서 먼저 입체영상에서 지상기준점(Ground Control Point: GCP)을 선정하고, 선정된 지상기준점에 대한 지상좌표 및 대상영상에 대한 영상좌표 관측작업을 수행한다. 본 연구에서는 지상기준점 데이터베이스에 포함된 정보들을 이용하여 관측대상 입체영상 3차원 모형화에 필요한 지상기준점의 영상좌표를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 개발하였다. 관측정밀도는 수작업으로 관측한 값과 자동계산된 영상좌표의 결과를 비교 분석하여 평가하였으며, SPOT위성영상의 3차원 모형화에 적용하여 정확도를 평가하므로써 유사한 해상도의영상을 활용하는 3차원 모형화 과정에서 지상기준점의 영상좌표 관측을 자동화 할 수 있음을 입증하였다.