• Title/Summary/Keyword: 패턴밀도

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나노 패턴 성형 공정기술

  • 강신일
    • 한국정밀공학회:학술대회논문집
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    • 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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    • pp.9-9
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    • 2004
  • 나노 패턴 성형 기술은 반도체와 같은 정보전자 소자 기술과 정보저장매체 기술 분야 및 광통신 분야에서 그 기술의 필요도가 급속히 증가하고 있다. 정보저장 매체의 경우 저장밀도가 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이며 향후 수년 내에 기존의 정보저장매체 제작방법으로는 더 이상의 저장밀도 증가가 불가능한 수준까지 기술의 발달이 이루어지리라 예상된다. 이에 따라 패턴드 미디어(patterned media) 및 초고밀도 광정보저장매체가 정보저장기술의 차세대 매체로서 제안되었으며 이의 실현을 위해 나노 패턴 성형기술의 시급한 개발이 요구되고 있다.(중략)

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간단한 지수함수를 패턴 밀도 함수로 이용한 LGP 패턴 설계 (LGP Pattern Design by Using a Pattern Density Function with Simple Exponential Function)

  • 김영철;김대욱;오태식;이용민;안승준;김호섭
    • 한국광학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.97-102
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    • 2010
  • 전산모사를 통하여 LGP 출력 분포를 조절할 수 있는 패턴 밀도 함수를 찾고 그 효과를 조사하였다. 패턴 밀도 함수, 즉 패턴 간격은 [Pexp(-y/70)+Qexp(+y/25)]R로 조사되었다. 이 함수를 이용하여 패턴의 간격을 조절하는 방식으로 반구형 패턴이 장착된 도광판을 설계하여 도광판 출력 분포를 분석한 결과 출력 분포가 등간격 패턴에 의한 출력 분포에 비하여 확연히 개선되는 것을 확인하였다. 또한 이 함수를 피라미드 패턴에 적용하여 도광판의 출력을 조사하였는데, 반구형 패턴의 경우와 마찬가지로 출력 분포가 개선되는 것을 확인하였다.

사후 확률.확률 밀도 함수의 추정과 Probabilistic neural network을 이요한 모음 인식에 의한 평가

  • 허강인;이광석;김명기
    • 한국음향학회지
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    • 제12권6호
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    • pp.21-27
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    • 1993
  • 계층형 신경망은 패턴 분류를 위해 사용되어 왔다. 이것은 주어진 교사패턴들의 학습으로 원하는 입력-출력 간의 매핑을 할 수 있기 때문이다. 신경망은 타겟ㅌ트 패턴이 입력 패턴의 카테고리에 일치할 때 타겟트 패턴을 학습하므로서 사후 확률을 근사화할 수 있다. 그리고 입력 공간을 부분 공간으로 나누어 학습 데이터들의 비율로서 만든 타겟트 벡터들로 학습한 신경망은 확률밀도 함수를 나타낼 수 있다. 본 연구에서는 역전파 학습법을 이용한 계층형 NN 과 코드북으로서 사후 확률과 확률밀도함수의 측정방법을 제안하였다. VQ 로 추정한 사후확률고 확률밀도함수를 이용하여 학습이 필요없는 RBF network 의 일종인 PNN으로 모음 인식을 수행 하였다. 인식 실험에서 PNN 의 결과는 역전파 학습법을 이용항 3층 신경망과 VQ 의 평균 인식율과 비교되었다. VQ-PNN의 인식율이 다른 것보다 우수하게 나타났다.

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식생 밀도 차이에 의한 유속 변화 분석 (Analysis of Flow Velocity by Difference of Vegetation Density)

  • 강준구;류용욱;정상화;지운;김종태
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.477-477
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    • 2016
  • 하천 내 식생에 의한 유속차이는 활발한 에너지 교환에 기인하며 하천 내 흐름 변화에 큰 변화를 가져온다. 또한 식생에 의한 하천 침식과 퇴적의 반복은 하천 지형 변화의 대표적인 원인 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 소하천을 대상으로 관목류(버드나무류)를 식재하여 식생유무 및 밀도 차이에 대한 흐름패턴 및 유속 변화를 분석하였다. 식생은 고밀도(식생 수 : $38/m^2$)와 저밀도(식생 수 : $10/m^2$)로 구분하였으며 유속 측정은 ADCP와 micro-ADV를 이용하여 비교하였다. 실험 유량은 식생 침수 정도에 따라 부분침수($0.5m^3/s$), 완전침수($3.7m^3/s$)로 나누어 실험을 수행하였다. 실험결과 ADCP와 ADV에 의한 유속값은 유사하게 나타났으며 고밀도일수록 식생에 의한 항력으로 인해 느린 흐름을 보였다. 또한 부분침수 시 식생 내 수심 증가로 인한 흐름 변화가 발생하였으며 완전침수 시에도 식생 유무 및 밀도에 따라 흐름 패턴이 바뀌는 것으로 나타났다. 향후 이 연구는 하천 침식 등을 고려한 수목식재 계획 수립에 기초자료로 사용될 수 있으며 다양한 식생을 대상으로 조도계수 변화, 흐름특성 분석 등이 추가적으로 연구되어야 할 것으로 판단된다.

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다양한 벡터 패턴 시각화를 위한 밀도 제한 이동최소제곱 (Density-Constrained Moving Least Squares for Visualizing Various Vector Patterns)

  • 이수빈;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.577-580
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    • 2023
  • 물리 기반 시뮬레이션과 같이 연속적인 움직임을 표현하기 위해서 고차 보간(High-order interpolation)을 설계하는 것을 중요한 문제이다. 본 논문에서는 제약적인 벡터와 밀도 형태를 몬테카를로법을 사용하여 이동최소제곱(MLS, Moving least squares)을 제곱하여 이를 통해 속도 필드를 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 결과적으로 밀도의 형태를 고려하여 MLS의 가중치가 적용된 결과를 보여주며, 그 결과가 벡터 보간에 얼마나 큰 영향을 끼치는지를 다양한 실험을 통해 보여준다.

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실시간 네트워크 침입탐지 시스템을 위한 아웃라이어 클러스터 검출 기법 (An Outlier Cluster Detection Technique for Real-time Network Intrusion Detection Systems)

  • 장재영;박종명;김한준
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.43-53
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    • 2007
  • 최근의 네트워크 침입탐지 시스템은 기존의 시그너처(또는 패턴) 기반 탐지 기법에 비정상행위 탐지 기법이 새롭게 결합되면서 더욱 발전되고 있다. 일반적으로 시그너처 기반 침입 탐지 시스템들은 기계학습 알고리즘을 활용함에도 불구하고 사전에 이미 알려진 침입 패턴만을 탐지할 수 있었다. 이상적인 네트워크 침입탐지 시스템을 구축하기 위해서는 침입 패턴이 저장된 시그너처 데이터베이스를 항상 최신의 정보로 유지해야 한다. 따라서 시스템은 유입되는 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석하는 과정에서 새로운 공격에 대한 시그너처를 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 밀도(또는 영향력) 함수를 이용한 새로운 아웃라이어 클러스터 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 네트워크 침입 패턴을 하나의 객체가 아닌 유사 인스턴스들의 집합 형태인 아웃라이어 클러스터로 가정하였다. 본 논문에서는 KDD 1999 Cup 침입탐지 데이터 집합을 이용한 실험을 수행하여, 침입이 자주 발생하는 상황에서 본 논문의 방법이 유클리디언 거리를 이용한 기존의 아웃라이어 탐지 기법에 비해서 좋은 성능을 보임을 증명하였다.

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