• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.14 no.2
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• pp.193-202
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• 2001

현재 국내에서는 아파트 건물을 짓는데 벽과 바닥판으로만 이루어진 벽식 구조형식을 많이 사용하고 있다. 이러한 고층 아파트건물을 해석하기 위해서 ETABS나 MIDAS/BDS 같은 상용프로그램이 주로 사용되고 있다. ETABS는 해석상의 편의를 위하여 바다판을 강막으로 가정하여 모형화 하고 바닥판의 휨강성은 고려하지 않고 있다. 이러한 가정은 프레임 구조물을 해석할 때에는 합리적이라고 할 수 있다. 그러나 벽식 구조물은 바닥판의 휨강성이 전체 구조물의 횡방향 강성에 큰 영향을 미치므로 바닥판의 휨강성을 고려하지 않으면 전체 구조물의 강성을 과소평가하게 된다. 따라서 바닥판을 판요소로 세분하여 모형화 하는 것이 필요하다. 그러나 이때 많은 양의 해석 시간과 컴퓨터 메모리가 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 부분구조법과 행렬응축기법을 사용하여 해석 시간과 컴퓨터 메모리의 사용을 줄이면서도 바닥판의 휨강성을 효율적으로 해석할 수 있는 해석 기법을 제안하였고 예제를 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.33-36
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• 2009

현행 도로교설계기준의 바닥판에 대한 설계방법은 휨 이론에 따라 바닥판을 단위 폭의 보로 보고 강도설계법으로 설계하고 있다. 그러나 실제 교량 바닥판의 파괴 형태는 펀칭에 의한 파괴이므로 바닥판의 극한성능은 펀칭전단강도를 토대로 평가해야 할 것이다. 하지만 기존에 연구된 결과로는 초간편 강합성 바닥판의 펀칭전단강도를 산정하기 어려워 이에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 개발된 초간편 강합성 바닥판의 펀칭전단성능을 파악하기 위하여 초간편 강합성 바닥판과 RC바닥판에 대한 펀칭전단실험을 실시하여 비교하여 보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.123-127
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• 2008

본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.273-276
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• 2000

자동차 번호판은 조명과 카메라에 따라 영상에서 다양한 형태로 나타나고 영상내의 잡음으로 인해 알고리즘 방식으로 자동차 번호판을 인식하기가 쉽지 않다. 이러한 문제에 적합한 해결 방법으로 본 논문에서는 학습 기반의 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자동차 검출 모듈, 번호판 추출 모듈, 번호판 문자인식 모듈로 구성된다. 본 논문에서는 자동차 번호판 추출을 위해서 시간-지연 신경망(Time-Delay Neural Networks : TDNN)과 번호판 인식을 위해서 일반적인 신경망보다 일반화 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)을 시스템에 적용한다. 주차장과 톨케이트에서 여러 시간대의 움직이는 자동차 영상들을 실험한 결과, 자동차 검출율은 100%, 번호판 추출율은 97.5%, 번호판 문자 인식율은 97.2%의 성능을 내었고, 전체 시스템 성능은 94.7%이며 처리 시간은 약 1초 미만이다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 실세계에서 유용하게 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.160-165
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• 2009

연료전지 분리판은 연료전지 스택을 구성하는 부품 중에서 가장 많은 수량이 사용되는 부품의 하나로서 연료전지의 출력밀도(Power Density, W/L), 비출력(Specific Power, W/kg) 및 가격($/kWe) 관점에서 가능한 저가의 소재 및 제조공정으로 경량, 박형화가 이루어져야 하는 핵심 부품이다. 이러한 저가의 경량, 박형화 분리판 개발의 전제조건은 연료전지 스택에서 요구하는 다양한 물성, 장기수명 및 신뢰성은 나타내는 내구성을 만족해야 하는 것이다. 이렇듯 연료전지 분리판은 다음과 같은 요구 조건을 만족해야 한다. 높은 전기전도도, 전기화학적 부식 저항성, 화학적 안전성, 가스 기밀성, 기계적 강도 및 가공성 등이라 하겠다. 본 연구에서는 분리판의 요구 조건을 만족할 수 있는 분리판을 제작하기 위하여 고분자 복합소재(PCB; Printed Circuit Board)를 이용하여 전기도금을 통해 Cu/Au(1st PCB 분리판)과 Cu/Ni/Au(2st PCB 분리판)을 코팅하여 분리판을 제작하였다. 제조된 분리판을 이용하여, 접촉저항, 부식특성, 가스 기밀성, 기계적 강도를 분석하였으며, 단위전지를 제작 하여 상용 Graphite 분리판과 성능을 비교분석하였다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2009.10a
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• pp.27.3-27.3
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• 2009

인공위성이 발사체로부터 분리되면, 인공위성은 가장 먼저 태양 전지판을 전개한 후 전력을 생산한다. 전력은 인공위성의 운영에 반드시 필요하므로, 태양전지판의 성공적인 전개는 인공위성의 성공적 임무 수행의 필수 요소이다. 따라서, 태양전지판 또는 태양전지판의 전개장치 개발시에는 태양전지판이 이상없이 전개되는지를 확인할 수 있는 태양전지판 전개해석을 반드시 필요로 한다. 현재 개발중인 저궤도 지구관측위성의 경우, 3장의 태양전지판이 사용이 되며, 각 태양전지판의 전개 및 고정은 힌지 및 스트럿으로 이루어진 태양전지판 전개장치에 의하여 이루어진다. 이 논문에서는 다물체 동역학 해석프로그램인 Recurdyn을 이용하여, 상세 태양전지판 전개해석을 수행하고자 한다. 이전 연구에서는 기본적인 전개해석 모델을 수립하여, 태양전지판의 기본 전개거동을 확인할 수 있었다. 그러나, 태양전지판이 완전히 전개된 이후에 고정되는 부분의 모델링이 복잡하여, 단순하게 가정하여 전개해석을 수행하였다. 이러한 가정은 태양전지판의 전개 입장에서는 좀 더 극한상황이 되었으며, 이러한 환경하에서도 충분히 태양전지판이 잘 전개됨을 확인할 수 있었다. 이 논문에서는 간략화된 태양전지판 고정장치 및 기타 다른 부분들을 좀 더 상세모델링 하여, 전개 거동이 좀 더 실제에 가깝도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.138-141
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• 2014

본 논문에서는 색상 정보를 이용하여 배경 영역이 포함된 자동차의 전,후면 사진에서의 자동차 번호판 영역(녹색, 흰색) 추출과 추출된 번호판에서 글자를 분리해내는 방법을 제안한다. 기존의 색상 정보를 이용하여 번호판을 추출하는 방법은 흰색 번호판(신형 번호판)의 경우에는 배경 영역에서 흰색인 영역도 많고 국내 차량 중에 흰색 차량이 많기 때문에 번호판 영역과 배경 영역 사이의 명확한 구분에 어려움이 있었다. 따라서 행별 Red값 변화도를 조사하여 배경 영역과 번호판 영역 사이의 명확한 구분을 하게 하며, 흰색 번호판의 경우에 추출이 안되면 흰색의 기준을 더 낮추어서 다시 영역 추출을 할 수 있는 재추출 알고리즘을 추가해서 비교적 어두운 사진에서도 번호판영역을 추출할 수 있도록 한다. 추출된 번호판에서 글자를 추출해내는 과정에서도 이진화를 거치면 노이즈가 많이 생기기 때문에 이를 줄이고자 행별 Red값 변화도를 조사하여 번호판 영역에서 위아래 부분의 노이즈를 줄일 수 있도록 하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.7
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• pp.1278-1290
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• 2008

This paper proposes a preprocessing method and a neural network based character recognizer to enhance the overall performance of the license plate recognition system. First, plate outlines are extracted by virtual line matching, and then the 4 vertexes are obtained by calculating intersecting points of extracted lines. By these vertexes, plate image is reconstructed as rectangle-shaped image by bilinear transform. Finally, the license plate is recognized by the neural network based classifier which had been trained using delta-bar-delta algorithm. Various license plate images were used in the experiments, and the proposed plate normalization enhanced the recognition performance up to 16 percent.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.6 no.4 s.26
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• pp.172-180
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• 2005

The purpose of this study is to suggest a new SRC(Steel Ready mixed Concrete) lining board. The research method of this study includes problem analysis of existing lining boards a constant load test and a fatigue test. The results of this study are as follow : 1) the suggested new lining board improves the function and reduce slipperiness than existing lining boards. 2) the strength of the new SRC lining board is analyzed as superior than existing lining boards from the results of constant load test and fatigue test.