• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.212-213
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• 2018

청항선은 해상 부유물을 수거하는 배로서 청소과정에서 특성상 해상부유물로 인한 선체손상 또는 프로펠러 유입으로 사고의 위험이 있다. 따라서, 건조 시 이를 고려한 설계를 하거나 반영하여야 한다. 그러나 모형시험에서 구현의 문제와 많은 Case로 인해 시간과 비용에 많은 어려움이 있다. 따라서, 이를 예측하기 위해 최근 발전하고 있는 수치해석을 통해 해상 부유물을 구현하였다. 그 후 속도에 따라 부유물을 흘려 프로펠러 주변 유입여부를 확인하였다.

• Maritime Security
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• v.4 no.1
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• pp.83-113
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• 2022

Although China's maritime militia has not been well known despite its long history, it is recently emerging as a serious threat to maritime security, causing neighboring countries' security concerns due to the growing number of maritime disputes with China. In this regard, it is now time to clearly define the true nature of the Chinese maritime militia. A close look at the organization and roles of the Chinese maritime militia reveals that it is an organization that is systematically managed and operated by the Chinese government and the People's Liberation Army of China. Its role is to serve the purpose of "contributing to the protection and expansion of China's marine interests." In addition, the threat factors of the Chinese maritime militia were analyzed by examining the cases of maritime disputes between the Chinese maritime militia and neighboring countries. First, the Chinese maritime militia has implemented the "Gray Zone Strategy." Second, it is a systematic organization supported by the Chinese government and the People's Liberation Army. Third, it is a maritime power that cannot be ignored as the world's largest militia organization. Fourth, it has a strategic flexibility that enables the execution of the dual mission of working for a living such as commercial fishing and serving in the maritime militia. The threats of the Chinese maritime militia are not limited to Southeast Asian countries located in the South China Sea. This is also the case in Korea as the country cannot avoid maritime disputes with China such as the Ieodo issue and the boundary delimitation of the West Sea. Accordingly, this study was focused on presenting a predictable scenario and countermeasures based on the analysis through a scenario technique with respect to the two cases that are most likely to occur in Korea-China relations. Finally, beyond identifying the nature of the Chinese maritime militia, this study takes a further step to share considerations as to how the organization may operate and develop in the future and how we can cope with its moves.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.785-1-789-5
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• 2008

최근 수자원 분야에서는 대상유역의 최종출구점 뿐만 아니라 유역내 수문성분의 시 공간적인 분포특성에 관한 관심이 높아지고 있다. 이러한 분석을 위해 GIS와 연계된 물리적 기반의 분포형 수문모형이 널리 사용되고 있다. 하지만, 분포형 모형의 적용에 있어 문제로 제기되고 있는 격자크기에 대한 명확한 해법은 제시되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 DEM 해상도(격자크기)에 따른 지형인자 및 수문성분의 변화를 검토하였다. 이를 위해 지형인자 도출에서 수문성분 분석까지 가능한 SWAT-K 모형을 횡성댐 상류유역에 적용하였다. 결과를 검토해보면, DEM 해상도가 낮아질수록, 최저고도는 증가, 최고고도는 감소, 따라서 평균고도는 다소 증가하는 경향을 보였다. 대상유역의 지형인자에 관계된 유역면적의 경우에는 해상도가 낮아질수록 다소 증가하였으며, 소유역별 유역평균경사의 경우에는 크게 감소하였다. 하도 지형인자의 경우, 해상도가 낮아질수록 주하도 길이는 감소, 주하도 경사는 반대로 증가하였다. 마지막으로 수문성분의 경우, DEM 해상도가 낮아질수록 유역 전체유출량은 다소 감소하였으며, 반대로 증발산량은 다소 증가하는 경향을 보였다. 유출성분을 세분하여 검토해보면, DEM 해상도가 낮아질수록 중간유출, 지하수유출의 경우 각각 크게 감소, 증가하는 경향을 보였다. 이는 DEM 해상도가 낮아질수록 유역경사가 완만해져 중간유출이 지하수유출로 유입되는 현상으로 파악된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.10B
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• pp.1124-1132
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• 2009

We proposed a new method to improve the resolution of elemental image set in the integral imaging system using super-resolution image reconstruction method. Adjacent elemental images have same image region which is projected from the common area of object. These projected images in the elemental image can be used for low resolution images of super-resolution method. Two methods for resolution improvement of elemental image set using super-resolution method are proposed. One is super-resolution among the elemental image sets and the other is among the elemental images. Simulation results are compared with resolution improved elemental image set using interpolated method.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.11C
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• pp.1152-1160
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• 2003

Start The current paper proposes an improved HD(High Definition) monitor that can support a signal input with various resolutions. Due to the inadequate performance of the built-in digital PLL(Phase-locked Loop) of an ADC(Analog to Digital Converter) and poor tolerance of ADC ICs, there are problems in the stable processing of synchronization signals with various input signals. Accordingly, the proposed synchronization signal optimization technique regenerates the horizontal synchronization signal in the vertical blanking interval based on the regularity of the synchronization signal, i.e. the timing of the falling edge signal remains constant, thereby solving the above problem and minimizing the interference of the system. As a result, the proposed system can stabilize various synchronization signals with different resolution modes.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.3 s.113
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• pp.215-222
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• 2007

As Information Technology growing, the character recognition application plays an important role in the ubiquitous environment. In this paper, we propose the Modified ART1 network using Multiresolution Mergence to the problems of the character recognition. The approach is based on the unsupervised neural network and multiresolution. In order to decrease noises and to increase the classification rate of the characters, we propose the multiresolution mergence strategy using both high resolution and low resolution information. Also, to maximize the effect of multiresolution mergence, we use a modified ART1 method with a different similarity measure. Our experimental results show that the classification rate of character is quite increased as well as the performance of the propose algorithm in conjunction with the similarity measure is improved comparing to the conventional ART1 algorithm in this application.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.4
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• pp.633-642
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• 2019

Recently, the convolution neural network (CNN) model at a single image super-resolution (SISR) have been very successful. The residual learning method can improve training stability and network performance in CNN. In this paper, we propose a SISR using recursive residual network architecture by introducing dense skip connections for learning nonlinear mapping from low-resolution input image to high-resolution target image. The proposed SISR method adopts a method of the recursive residual learning to mitigate the difficulty of the deep network training and remove unnecessary modules for easier to optimize in CNN layers because of the concise and compact recursive network via dense skip connection method. The proposed method not only alleviates the vanishing-gradient problem of a very deep network, but also get the outstanding performance with low complexity of neural network, which allows the neural network to perform training, thereby exhibiting improved performance of SISR method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.235-236
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• 2019

본 논문에서는 초해상도, 압축 열화 제거 등 영상 화질 복원 연구에서 영상의 다운샘플링에 딥러닝을 적용한 연구들에 대해 소개한다. 첫 번째 연구는 두 개의 컨볼루셔널 신경망과 영상 압축 코덱을 이용하여 압축 영상의 화질을 향상시켰다. 두 번째 연구는 초해상도 문제를 해결함에 있어 다운샘플링 역시 딥러닝을 통해 학습하여 복원 영상의 화질을 향상시켰다. 두 연구를 통해 영상 화질 개선 문제 해결에 있어 적절한 딥러닝 학습 방법을 영상 다운샘플링에 적용하여 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.248-249
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• 2017

최근 들어, 실감형 콘텐츠를 제작하기 위한 무안경 다시점 3DTV 와 가상, 증강현실 콘텐츠에 대한 기술개발이 활발해 지고 있다. 또한, UHDTV 의 등장으로 무안경 다시점 3DTV 의 걸림돌이던 해상도 저하문제가 해결되면서 시점당 해상도가 향상된 다시점 3D 디스플레이 상용품 및 시제품들이 발표되고 있다. 하지만, 시청 위치가 한정되어 있고, 시청자에게 눈의 피로를 일으키며, 비싼 가격으로 인해 아직까지 소비자에게 좋은 반응을 얻지 못하고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문은 다시점 영상을 증강현실로 보여주는 방법을 소개한다. 제안한 방법을 사용하기 위해, 다시점 카메라 시스템으로 영상을 획득하고, HMD (head mounted display)와 휴대용 (handheld) 장치를 사용하여 다시점 영상을 시청한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 기존의 시점 제한 문제를 해결할 수 있음을 확인했으며, 제안한 방법을 활용하여 다양한 실감형 콘텐츠를 제작할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.71-72
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• 2019

본 논문에서는 계층구조 합성곱 신경망 기반의 고해상도 동영상 프레임 고속 보간 방법을 제안한다. 기존의 고해상도 동영상 프레임 보간 방법은 시간 해상도와 공간 해상도를 분리하여 보간 하기 때문에, 예측된 보간 프레임이 블러(blur) 열화를 갖는 문제를 보인다. 제안하는 방법에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 계층구조 합성곱 신경망 기반의 보간 방법을 이용한다. 제안하는 계층구조 합성곱 신경망은 우선 저해상도의 광학 흐름 추정지도를 생성하고 이를 고해상도로 복원하여 프레임 보간을 수행한다. 이때, 저해상도 광학 흐름 지도를 추정할 때 사용된 특징 정보들을 활용하여 고품질의 고해상도 광학 흐름 지도를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 고해상도 프레임을 고속으로 보간하며, 동시에 블러 열화에 대한 성능 향상을 가짐을 보였다.