Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.38-41
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2016
최근 IT기술 및 웹기술의 발달로 웹서비스 소요의 폭발적인 증가는 신규 사업 및 사업 확장에 초기 투자비용 증가를 가지고 왔다. 이에 가상화 기술을 바탕으로 초기 투자비용 없이 사용한 만큼만 인프라를 빌려오는 AWS같은 IaaS가 제안되었지만 이는 인터넷이 연결되지 않은 인트라넷이나 이미 구축되어 있는 기존자원 활용이 불가능하다는 점, 그리고 사용량을 미리, 정확하게 예측해야 예산낭비를 줄일 수 있다는 점에서 제한사항이 있다. 본 논문에서는 인터넷이 연결되어 있지 않은 인트라넷에서 기존의 장비들을 모아 가상화 데이터 센터를 구축을 제안 및 오토 스케일링 기법을 적용한 데이터센터 운용 방안을 제시함으로 써 현재 자원의 효율 극대화 방안에 대해 논의한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.05a
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pp.152-155
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2008
본 논문에서는 멀티미디어 응용 개발 프레임워크의 세션 초기 프로토콜(SIP: Session Initiation Protocol)에서 다채널 방식을 사용한다. 우선 기본적으로 문자 채널과 제어/오류 제어 채널을 고정할당하며 미디어의 채널을 동적 할당한다. 고정할당 채널은 채널요청이 없어도 세션 개설 요청이 있으면 자동적으로 생성하며, 미디어 데이터는 별도의 채널을 할당하여 채널 별로 단일 미디어 정보를 순서대로 전송 함으로서 동일 미디어 데이터는 순서가 변할 우려는 없다. 그러나 이러한 다채널방식에서는 미디어간 동기화 문제를 유발 시키는데 수신 측에서는 새로 발생된 데이터의 시작 시점을 서로 맞춤으로서 미디어간 동기화를 실현하였다. 새로운 미디어의 시작 시 항상 제어 데이터를 먼저 전송하여 새로운 미디어 데이터의 생성을 모든 참여자 프로세스에 알린다. 수신 측에서는 새로 발생된 데이터의 시작 시점을 서로 맞춤으로서 미디어간 동기화를 실현한다. 오류의 동기화도 동일한 방법을 사용한다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.04b
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pp.64-68
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1995
미세드릴가공은 최근의 공업제품의 소형 경량화 추세로 인해 수요가 급증하고 있으나 가공시에 있어서 많은 난 점이 존재 하기 때문에 강도 높은 가공기와 숙련된 가공전문가를 필요로 한다. 본 연구에서는 미세드릴가공을 수행하기 위해 우선 절삭상태 검출방법으로써 실용적이고 가공상황에 간섭을 일으키지 않는 주축용 모터의 전류 값을 이용하며 제어기 설계를 위해 퍼지추론과 유전알고리즘 이론을 도입한다. 이러한 지능형 가공방법을 미세 드릴가공에 구현하기 위해서 오프라인으로 안정한 가공조건을 초기화한 다음 퍼지제어기를 이용하여 일정한 절삭력을 유지할 수 있도록 실시간으로 이송속도를 제어하며 가공상황 변동에 따른 적절한 퍼지규칙을 자기 동조하는 최적화 알고리즘을 제안한 후 실제가공을 통하여 미세드릴가공의 특성과 제어기의 성능을 평가한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.472-475
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2003
본 논문에서는 칼라맵 인덱스와 Hue 정보를 이용하여 반복적 병합을 통해 분할하는 칼라 영상 분할 방법을 제안하였다. 먼저 영상을 벡터 양자화 한 후 양자화 칼라맵 인덱스를 이용해 초기 영역을 설정한다. 초기 영역으로 선택된 영역들은 Hue 정보를 이용하여 영역을 병합하였고 그 후 미소영역을 병합하였다. 이때 반복처리로 인해 수행시간이 많이 소요되는 것을 개선하기 위해 Hue 정보를 이용한 영역 병합 처리에서 두 개의 테이블을 이용하여 속도를 개선하였다. 후처리에서는 과분할된 영역을 제거하기 위해 RGB 칼라 성분의 유클리디언 거리를 이용하여 주변유사 영역에 병합하였다. 제안 방법은 다수의 칼라 영상에 적용하여 좋은 분할 결과와 빠른 처리속도를 보여주었다.
본 논문은 부영역 분할과 코드워드 인텍스의 캐시 개념을 이용하여 벡터 양자화를 위한 고속코드북 생성 및 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접한 입력 벡터는 대개 코드북내 특정 코드워드에 의해 나타내어지는 국부성에 바탕을 두고 있다. 초기에 모든 학습 벡터가 거리에 기반한 근접성을 이용하여 정해진 수의 부영역으로 분할된다. 각 부영역에 하나의 코드워드 인덱스 캐시가 할당되는데 이 캐시는 학습 초기에는 전체 코드북 크기에 대응하는 코드워드 인덱스를 갖는다. 학습이 진행되면서 입력 벡터가 갖는 국부성 때문에 각 부영역내 캐시중 사용되지 않는 코드워드 인덱스가 점차 발생하게 되므로 이들은 LRU(Least Recently Used) 삭제 알고리즘에 의해 제거된다. 학습이 진행됨에 따라 부영역 캐시에는 주어진 입력 벡터에 의해 참조되는 코드워드 인덱스만이 남게 되므로 한 학습 주기 동한 필요한 학습 시간이 점차 짧아지게 되어 전체적으로 코드북 생성 시간을 크게 줄일 수 있게 된다. 제안한 방법은 매 학습주기마다, 코드워드 인덱스 삭제 후보 중 주어진 부영역 중심으로부터 거리에 의해 멀리 떨어진 것부터 반만을 제거함에 따라. 복원된 영상의 화질 열화가 거의 없다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법은 기존의 LBG 방법에 비해 화질 열화는 거의 없지만 코드북 생성 (또는 부호화) 속도를 2.6-5.4배 (또는3.7-18.8배) 향상시킨다.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.31
no.4
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pp.32-40
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1994
This paper describes a smooth surface interpolating method of ship hull using a three-dimensional currie net that comes from the mesh curve fairing process. Geometric continuity(($GC^1$) is preserved across the boundary curve between patches. The three-dimensional curve net can have nonrectangular topologies, such as triangular and pentagonal topology. Among the boundary curve interpolation methods, Hermite blended Coons patch, Convex combination, and Gregory patch interpolation method are used to generate the ship hull surface. To check the fairness of the surface, the numerical method of surface/surface intersection problem is adopted. An application to an actual ship hull is given as an example.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.307-307
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2021
개념적 강우-유출모형에서 토양수분과 관련된 물리적 거동은 간략화 된 형태로 강우 및 온도자료를 활용하여 중간변량(state variable)으로 간접적으로 고려되고 있다. 특히 강우-유출모형에 초기함수 조건은 선행함수조건을 고려하여 수문지질학적 평가를 통하여 결정되어야 하나, 일반적으로 가정되거나 모형에서 간략화 된 분석과정을 통해 추정되고 있다. 본 연구에서는 토양의 Water Balance 모형 기반의 개념적 토양수분 추정모형을 활용하였다. 토양수분의 시간적 변동성을 평가하는데 있어서 연속적으로 측정된 In-situ 토양수분 자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하였다. Green-Ampt 방법과 중력식 침투방법과 온도를 활용한 증발산 추정기법을 연계한 토양함수 평가 모형을 개발하였다. In-situ 토양수분 자료와 유역의 강수량 및 온도자료를 이용한 관련 매개변수를 Bayesian 기법을 통해 추정하였으며 매개변수의 민감도를 평가하여 제시하였다. 최종적으로 제안된 모형의 활용측면에서 강우-유출모형의 초기함수 조건으로써의 역할을 평가하였다. 구체적으로 첨두유량 및 유출고와 초기함수조건과의 관계를 제시하고 강우-유출모형에서 활용방안을 제시하고자 한다.
Conjunctival injection is the initial symptom of various eye diseases such as conjunctivitis, keratitis, or uveitis. The quantification of conjunctival injection may help the diagnosis and follow-up evaluation of various eye diseases. The size of the sclera is an important factor for the quantification of conjunctival injection. However, previous manual segmentation is time-consuming.Automatic segmentation is needed to extract the objective region of interest. This paper proposed a method based on the level set algorithm to segment the sclera from an anterior eye image. The initial model of the level set algorithm is calculated using the Lab color space, k-means algorithm and the geometric information. The level set algorithm was applied to the images in which the valley between the eyeball and skin was enhanced using the hessian analysis. This algorithm was tested with 52 images of the anterior eye segment. Results showed that the proposed method performs better than those with the level set algorithm using an arbitrary circle, or the region growing algorithm with color information. The proposed method for the segmentation of sclera may become an important component for the objective measurement of the conjunctival injection.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.3-5
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2000
현존하는 다양한 군집화 알고리즘들이 개체들을 군집화하기 위하여 사용하는 기준들은 일반적으로 인위적으로 설정된 것들이다. 이러한 기준들은 개체들 자체로부터 나오는 자연스러운 기준이라기 보다는 군집을 위하여 임의로 선정된 것이므로 군집화의 기본 목적인 개체들을 자연스러운 그룹들로 분할하고자 하는데 있어 한계를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 점에 주목하여 현존하는 자연계의 군집 법칙으로 대표되는 만유인력의 법칙을 사용한 개체 군집화 알고리즘을 제안함으로써 기본적인 목적에 충실한 군집화를 실현하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법론들에서 찾아볼 수 없었던 자연 법칙에 근거한 새로운 군집화 시도일 뿐만 아니라, 초기조건에 관계없이 안정적인 성능을 보이고 또한 군집의 수가 자연 법칙에 따라 자동으로 결정되는 특성을 지니고 있어 다양한 실질적인 응용 분야에서 효과적으로 사용될 수 있는 새로운 군집화 도구가 될 수 있을 것으로 보인다.
This paper describes a new measuring technique by analysing multiple time-series patterns. This paper's goal is that extracts a really measured value having a sample pattern which is the best matched with an inputted time-series, and calculates a difference ratio with the value. Therefore, the proposed technique is not a recognition but a measurement. and not a hardware but a software. The proposed technique is consisted of three stages, initialization, learning and measurement. In the initialization stage, it decides weights of all parameters using importance given by an operator. In the learning stage, it classifies sample patterns using LBG and DTW algorithm, and then creates code sequences for all the patterns. In the measurement stage, it creates a code sequence for an inputted time-series pattern, finds samples having the same code sequence by hashing, and then selects the best matched sample. Finally it outputs the really measured value with the sample and the difference ratio. For the purpose of performance evaluation, we tested on multiple time-series patterns obtained from etching machine which is a semiconductor manufacturing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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