• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.2
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• pp.331-336
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• 2017

The need for early fire detection technology is increasing in order to prevent fire disasters. Sensor device detection for heat, smoke and fire is widely used to detect flame and smoke, but this system is limited by the factors of the sensor environment. To solve these problems, many image-based fire detection systems are being developed. In this paper, we implemented a system to detect fire and smoke from camera input images using a convolution neural network. Through the implemented system using the convolution neural network, a feature map is generated for the smoke image and the fire image, and learning for classifying the smoke and fire is performed on the generated feature map. Experimental results on various images show excellent effects for classifying smoke and fire.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.11 no.1
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• pp.34-36
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• 1997

In this paper, we introduce the design method using CAE(Computer Aided Engineering) which is profitable in the compatibility and standardization of the developed product and the reduction of construction time and price to develop and design a machine equipment. Particularly, we select the standard model to design or develop from the large machinery to the super precision one, extract the peculiar characters of the model by the close analysis of the physical and technical part, can predict the previous result of experimental characteristics on objective dimensions through the analogical mathematical analysis, and can induce the design model demanded by user investigating optimal data in advance. We present the analogical algorithms and process method of design factors and restriction factors in the systematization design with computer. Then we analyze step functions for each systematization equipment and induce the process of technical data with actuator model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1274-1278
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• 2010

우리나라는 국토의 60% 이상이 산지로 구성되어 있다. 현재 국내에서는 홍수유출 해석 시 집중형 모형을 주로 이용하고 있다. 집중형 모형은 대개 유역 최하류 지점의 유출구를 기준으로 홍수유출 해석 모형의 매개변수 추정 및 검증이 이루어지며, 유역의 매개변수를 소유역별로 동일하게 가정하여 입력 자료를 구성한다. 따라서 산지하천 유역의 홍수유출 해석 및 예측 시 경사가 급하고 고도가 높으며 집중시간이 빠른 산지하천의 지형적 요소 및 특징을 적절히 고려하지 못하여 정확한 예측 및 해석을 하는데 어려움이 발생한다. 분포형 모형은 하나의 유출구가 아닌 임의의 지점에서 홍수유출 해석이 가능하며, 강우자료 입력 시 유역 평균강우가 아닌 분포형 강우, 즉 역거리자승법, 크리깅 기법 등을 사용하여 분포형 강우로 변환한 지점강우와 레이더 강우를 사용하여 보다 정확한 홍수유출 해석이 가능하다. 그리고 분포형 모형은 입력하는 모든 매개변수를 지형 자료에서 추출하여 사용하기 때문에 인공적인 해석을 배제할 수 있어 인위적인 오차를 줄일 수 있다. 본 연구에서는 평창강 상류유역을 시험유역으로 선정하여 연구를 수행하였으며, 분포형 모형의 하나인 $Vflo^{TM}$를 사용하여 홍수유출해석을 수행하였다. 지형자료만을 사용하여 특정 지점이 아닌 유역 내 임의 지점의 홍수유출량과 집중시간, 홍수위를 산정할 수 있어 산지하천에서 돌발적으로 발생하는 홍수를 신속하게 예측할 수 있었다. 또한 임의의 지점에서의 설계홍수량을 손쉽게 산정하여 수공구조물 설계 시 이용할 수 있으므로 홍수에 의한 인적 물적 피해를 최소할 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.184-188
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• 2007

본 논문에서는 기존에 상용화되거나 서비스되고 있는 만화 제작 시스템들의 장단점을 비교 분석한다. 그리고 일상생활에서 쉽게 활용할 수 있는 동영상 이미지를 이용하여, 흑백 만화를 제작하기 위한 시스템에 대해 논의한다. 동영상으로부터 추출한 이미지는 일반적으로 동영상 자체의 스토리를 내포하고 있기 때문에, 이 이미지들을 기반으로 흑백 만화를 제작하는 시스템을 개발한다면, 만화 초보자들도 손쉽게 흑백 만화를 제작할 수 있다. 본 논문에서 제안한 흑백 만화 제작 시스템은 먼저 1) 기존의 이미지를 이진화하고 2) 양식화된 스트록을 렌더링하여 만화적인 특징을 표현한다. 그리고 3) 다양한 만화적인 요소를 추가한 후 4) 완성된 만화 컷을 실제 만화에서 사용되는 레이아웃 템플릿에 따라 배치하여 한 장의 만화를 제작한다. 논문에서 제안한 시스템을 활용함으로써, 만화 초보자들이 만화를 제작할 때 직면하게 되는 문제점들(스토리 보드 설정과 그림 실력의 부재)을 해결할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.559-559
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• 2015

하천은 크게 이수와 치수 및 환경 등의 주요 기능을 가지고 있다. 이수는 하천과 물이 주는 가치를 말하며, 치수는 기능이라기 보다는 엄밀한 의미에서 하천관리를 통한 자연재해 방지를 의미한다. 이러한 이 치수 기능의 확보와 수변환경 조성을 위해 친환경적 수리구조물인 가동보의 설치가 증가 하고 있다. 가동보는 하천에 주로 설치되는 수리구조물 중의 하나로 국내에서는 2000년 대부터 고정보를 대신하여 설치가 시작 되었으며, 최근 친환경적 하천정비 및 다양한 목적 등으로 국내 하천에 약 1,200여개의 가동보가 설치 및 운영되고 있다. 이와 같이 다목적 활용을 위해 가동보의 수요가 급증하고 있으나, 안전한 이 치수를 위한 유량 계측 시스템은 국내 외 적으로 구축되어 있지 않은 실정이다. 하천 유량 자료는 하천관리에 있어 서 필수적인 요소이며, 하천 유량 측정을 위해 국토교통부 및 환경부에서는 매년 막대한 예산을 사용하고 있는 실정이다. 이에, 본 연구에서는 단면이 일정한 가동보 특징을 고려하여 높이 측정센서와 상류측 수위 측정 센서로부터 계측된 자료를 추출하여 가동보 월류량 산정식을 적용해 가동보와 연계한 실시간 유량 계측 시스템을 개발하였다. 개발 결과 각 센서의 계측값을 이용하여 실시간 하천유량 계측이 가능하며, 기 설치된 가동보에 적용이 가능해 개발된 기술을 국내 가동보에 적용한다면 정량적인 실시간 유량 측정이 가능하여 안전한 하천관리가 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.84-86
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• 2018

요즘 자율주행과 같은 최신 기술의 발전과 더불어 촬영된 영상 장면에 대한 깊이있는 이해가 필요하게 되었다. 특히, 기계학습 기술이 발전하면서 카메라로 찍은 영상에 대한 의미론적 분할 기술에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. FuseNet은 인코더-디코더 구조를 이용하여 장면 내에 있는 객체에 대한 의미론적 분할 기술을 적용할 수 있는 신경망 모델이다. FuseNet은 오직 RGB 입력을 받는 기존의 FCN보다 깊이정보까지 활용하여 RGB 정보를 기반으로 추출한 특징지도와의 요소합 연산을 통해 멀티 모달 구조를 구현했다. 의미론적 분할 연구에서는 객체의 전역 컨텍스트가 고려되는 것이 중요한데, 이를 위해 여러 계층을 깊게 쌓으면 연산량이 많아지는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해서 기존의 합성곱 방식을 벗어나 새롭게 제안된 팽창 합성곱 연산(Dilated Convolution)을 이용하면 객체의 수용 영역이 효과적으로 넓어지고 연산량이 적어질 수 있다. 본 논문에서는 컨볼루션 연산의 새로운 방법론적 접근 중 하나인 팽창된 합성곱 연산을 이용해 의미론적 분할 연구에서 새로운 멀티 모달 네트워크의 성능 향상 방법을 적용하여 계층을 더 깊게 쌓지 않더라도 파라미터의 증가 없이 해상도를 유지하면서 네트워크의 전체 성능을 향상할 수 있는 최적화된 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.866-869
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• 2020

소프트웨어 개발 환경이 빠르게 변화함에 따라 시스템의 복잡성이 증가하고 있다. 이에 따라 크고 작은 소프트웨어의 버그를 피할 수 없게 되며 이를 효율적으로 처리하기 위해 Bug report 를 사용한다. 하지만, Bug report 에서 개발자가 해당 Bug report 의 우선순위를 결정하는 과정은 노력과 비용 그리고 시간을 많이 소모하게 만든다. 따라서, 본 논문에서는 Bug report 내의 Stack trace 를 기반으로 Bug 의 우선순위를 자동적으로 추천하는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 첫 번째로 Bug report 로부터 Stack trace 를 추출하였으며 Stack trace 의 3 가지 요소(Exception, Reason 그리고 Stack frame)에 TF-IDF, Word2Vec 그리고 Stack overflow 를 사용하여 특징 벡터를 정의하였다. 그리고 Bug 의 우선순위 추천 모델을 생성하기 위해 4 가지의 Classification 알고리즘을(Random Forest, Decision Tree, XGBoost, SVM)을 적용하였다. 평가에서는 266,292 개의 JDK library 의 Bug report 데이터를 수집하였고 그중 Stack trace 를 가진 Bug report 로부터 68%의 정확도를 산출하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.127-130
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• 2008

환경적, 식품적 본질의 변화로 인해 소아의 호흡기 계통에 대한 질환은 모든 부모들의 집중적 관심분야가 되고 있다. 또한 저출산 등의 사회적 문제가 심각해지면서 소아 때부터의 건강 관리 및 유지는 사회적 이슈가 되고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 소아 호흡기 계통의 질환에 대한 종류와 그에 대한 특징을 파악하여 조기에 진단할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 특히 소아 호흡기 계통 관련의 질환 중에서도 현대사회에서 가장 많이 발생되는 질환들을 알아보고 음성학적 분석 요소들과의 연관성을 추출하기 위한 것을 연구의 목적으로 하였다. 소아 호흡기 계통의 질환은 대체로 저항력이 약할 때 발병하며 치료에 많은 시간과 노력이 소모되므로 이에 대한 진단학적 방법을 제안함으로써 기초 예방을 할 수 있을 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.117-120
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• 2007

개인의 체질에 맞춰 의학적 행위를 시행하는 사상의학은 우리나라 고유의 전통의학으로 가치를 인정받고 있다. 이러한 사상의학에서 가장 중요한 것은 사상체질의 정확한 분류이다. 본 논문에서는 기존의 사상체질 분류 방법인 용모사기, 체형기상, QSCCII, 체질침 등이 임상의들의 직관에 의해 행해지고 있다는 문제점을 해결하기 위해 사상체질 분류의 정량화 및 객관화를 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 음성 신호 분석에서 발생하는 정보의 출력값에 의해 사상 체질을 분류하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 40대 이상의 장년기 남성을 대상으로 사상체질 전문의의 진단표에서 뚜렷한 특징을 보유하고 있는 집단군을 구성하고 이들의 음성 특성을 분류하여 음성학적 요소를 추출하고자 한다. 또한 출력된 결과값을 토대로 체질 집단별 차이점과 유사성을 분류하여 사상 체질 분류를 행하였다.

• Journal of Life Science
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• v.21 no.12
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• pp.1740-1745
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• 2011

Volatile flavor compounds of 3 commercial products of black onion extract (produced in Changnyeong, Muan and Jeungpyeong) purchased in the online/offline markets were analyzed. A total of 51 compounds were detected in samples by solid phase microextraction (SPME)/GC/MSD, consisting mainly of carbonyl compounds (15), sulfur-containing compounds (8), aromatic compounds (6), furans (6), nitrogen-containing compounds (3), alcohols (2), acids (2) and miscellaneous compounds (10). Among carbonyls, 4 compounds including 2-methylbutanal, 3-methylbutanal, nonanal and benzaldehyde were detected in all samples, while two sulfur containing compounds, dimethyl disulfide and dimethyl trisulfide, were detected in high amounts and considered to be key flavors in black onion extracts. Particularly, thiophenes and 3 sulfur containing compounds (methylpropyl disulfide, methyl-(Z)-propenyl disulfide and methyl-(E)-propenyl disulfide) were detected only in two products. With acetic acid, furfural and pyrazines that formed through Maillard reaction during black onion aging were detected in high amounts in all samples. This also contributed to characteristic flavors such as roasted, sweet, and sour, in the flavor of black onion extracts.