금석문의 영상데이터를 디지털 형태로 검출하고, 영상신호처리 알고리즘을 사용하여 신호의 특성을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 대상체는 비석에 음각된 문자로 하였다. 대전 주변의 백제권에서 몇몇 유형의 음각 문자를 형태별로 분류하여 디지털 이미지화한 다음, 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출하였다. 먼저 칼라 이미지를 grey tone으로 변환한 후, 전처리 과정을 거쳐 이미지의 노이즈나 불명확성을 제거하고 히스토그램 전 영역에 걸쳐 스케일 확장시켰다. 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역을 구분하여 무작위로 소이미지 샘플을 취득하고 각 소이미지의 신호패턴을 분석하였다. 그 결과를 중첩의 원리를 이용하여 합성한 후 영역별 신호분석 패턴을 정형화하였다. 유형별로 다소 차이를 보이나 두 영역의 이미지 분석 결과는 차별성을 보였다. 문자 영역은 grey level 범위가 좁고 한정되며 일관성을 보이는데 비해, 바탕영역은 범위가 넓고 광범위하였다. 두 영역의 교차 레벨 범위는 극히 제한적이었으며 패턴 분리에 큰 영향을 끼치지 못하였음이 밝혀졌다. 이 일련의 과정은 알고리즘화되어, 1-2분 정도의 사전 작업만 하면 프로그램에 의해 문자를 추출할 수 있다. 이러한 사실들은 종래 무리한 탁본 작업에만 전적으로 의존하던 금석학 분야의 디지털화를 가능케 할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.865-867
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2017
본 논문에서는 데이터스트림 환경에서 개념 변화를 탐지하기 위해 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 방법을 제시한다. 데이터스트림 환경에서 입력될 수 있는 데이터를 패턴화하여 신경망 모델에 학습시키고, 패턴화한 데이터를 학습시킨 신경망 모델을 이용하여 스트림 환경에서 개념 변화를 검출 가능함을 보인다.
본 논문에서는 인간 두뇌와 같이 패턴을 인식할 수 있는 능력을 가진 신경 회로망 모델을 구현하고, 이를 바탕으로 시중의 저렴한 화상 카메라를 이용하여 미 달러화를 인식할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 저화질 영상에서 캡쳐된 이미지를 이진영상처리 과정을 거치게 함으로써 패턴인식의 정확성 향상을 가져올 수 있었으며, 인공지능의 대표적 알고리즘인 신경회로망을 이용하여 종류별 미 달러화의 세부적인 차이를 감지하고 화폐를 정확하게 인식할 수 있도록 하였다. 각 화폐로부터 추출해 낸 특징을 신경회로망을 통해 학습시키고, 이를 통해 미 달러화의 패턴인식 능력을 실험을 통해 확인해본 결과 90%에 가까운 높은 성공률로 정확하게 인식함을 확인할 수 있었다.
Jin, Dahee;Park, Joonam;Dzakpasu, Cyril Bubu;Yoon, Byeolhee;Ryou, Myung-Hyun;Lee, Yong Min
Journal of the Korean Electrochemical Society
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v.22
no.2
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pp.69-78
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2019
Lithium metal anode with the highest theoretical capacity to replace graphite anodes are being reviewed. However, the dendrite growth during repeated oxidation/reduction reaction on lithium metal surface, which results in poor cycle performance and safety issue has hindered its successful implementation. In our previous work, we solved this problem by using surface modification technique whereby a surface pattern on lithium metal anode is introduced. Although the micro-patterned Lithium metal electrode is beneficial to control Li metal deposition efficiently, it is difficult to control the mossy-like Li granulation at high current density ($>2.0mA\;cm^{-2}$). In this study, we introduce vinylene carbonate (VC) electrolyte additive on micro patterned lithium metal anode to suppress the lithium dendrite growth. Owing to the synergetic effect of micro-patterned lithium metal anode and VC electrolyte additive, lithium dendrite at a high current density is dense. As a result, we confirmed that the cycle performance was further improved about 6 times as compared with the reference electrode.
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.148-150
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2003
본 논문은 재공학 환경에서 기존의 디자인 패턴을 적용성 향상을 위해 UML로 표현하였으며, 대상으로는 디자인 패턴 중에서 Strategy Pattern과 Visitor Pattern을 이용해 보았다. Strategy Pattern에서는{variation}과 {incomplete}를 이용하였다.{variation}은 메소드 구현시 패턴을 캡슐화하여 다양하게 변경될 수 있도록 하였다. 또한,{incomplete}는 주어진 관계를 만족하는 새로운 클래스가 패턴 인스턴스화 동안에 추가될 수 있도록 하였다. Visitor pattern에서의{extensible}은 클래스 인터페이스가 패턴을 캡슐화하고 있는 개념으로 다양하게 변경될 수 있도록 하였다. 즉, 클래스 인터페이스는 패턴 인스턴스화에 의존적이며 새로운 메소드와 속성을 클래스가 기능적으로 확장할 수 있는 기능을 갖는다.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.25
no.2
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pp.58-65
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2021
As increasing social needs of pavement maintenance, pattern frame method has been constructed in Korea. The pattern frame not only increases the skid resistance of pavements but also improve the scenery. However, construction of the pattern frame currently relies on imported materials. In this paper, we localize the materials used in pattern frame and conduct performance verification on them. The important performance indicators are the adhesion strength of undercoating materials and the skid resistance of finished pattern frames. The adhesion strength was targeted at 1.4MPa, and the localization alternative material met the target performance with 2.35MPa, the skid resistance performance was targeted at 40BPN, and the localization alternative material met the target performance with 75BPN. In the case of localized materials, approximately 40% cost reduction (per 1m2)compared to imported materials was confirmed.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.9
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pp.2836-2845
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2000
UML is used for standardized design, but it has a problem to reuse classified and standardize design information to reuse existing design information. In this paper, the plan to solve these problems design the HYREPnIYbrid REPository) using pattemize design information, and to express together specific property of standardized design information and non standardized design information. It save standardized design information in public area, and non design information in private area. And to express saved design information in repository, UML 1.3 of OMG is used and explained the relationship of the object. Therefore, we designed hybrid repository to express standardized design information and non standardized design information using inheritance concept to remove over adding of pattemized design information.
Since frequent pattern mining was proposed in order to search for hidden, useful pattern information from large-scale databases, various types of mining approaches and applications have been researched. Especially, frequent graph pattern mining was suggested to effectively deal with recent data that have been complicated continually, and a variety of efficient graph mining algorithms have been studied. Graph patterns obtained from graph databases have their own importance and characteristics different from one another according to the elements composing them and their lengths. However, traditional frequent graph pattern mining approaches have the limitations that do not consider such problems. That is, the existing methods consider only one minimum support threshold regardless of the lengths of graph patterns extracted from their mining operations and do not use any of the patterns' weight factors; therefore, a large number of actually useless graph patterns may be generated. Small graph patterns with a few vertices and edges tend to be interesting when their weighted supports are relatively high, while large ones with many elements can be useful even if their weighted supports are relatively low. For this reason, we propose a weight-based frequent graph pattern mining algorithm considering length-decreasing support constraints. Comprehensive experimental results provided in this paper show that the proposed method guarantees more outstanding performance compared to a state-of-the-art graph mining algorithm in terms of pattern generation, runtime, and memory usage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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