• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.345-348
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• 2010

본 논문에서는 Isomap을 통해 기상 정보에서 특징을 추출하여, 보다 향상된 오존 경보 예측시스템의 구현을 제안한다. 큰 흐름은 전처리 과정과 특징 추출 과정 및 후처리 과정을 통해 정제한 데이터를, 기계 학습에 널리 사용되고 있는 SVM (Support Vector Machine) 등의 분류기로 오존 경보에 대한 예측을 하여 성능을 측정한다. 또한, 압축된 데이터를 분석하여 원 데이터에서의 중요한 특징들이 무엇이었는지를 분석하였다. 분류기의 실험 결과, 기후 데이터에서의 특징 추출은 제안된 Isomap 방법이 PCA 방법에 비해 성능이 우수한 것을 알 수 있었으며, 원래 데이터를 분류한 결과에 비해서는 15~35%정도가 향상되었다. 그리고 실험에 사용된 72가지의 Feature들 중, Tb, WSa, WSp 의 정보가 오존 경보 예측에 주요한 요인 인 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.48 no.4
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• pp.255-267
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• 2020

Under SLD conditions, due to the large size of droplets, physical phenomena such as wall-droplet interaction and deformation have a significant effect on the icing process. Accordingly, many studies have been conducted in order to computationally simulate SLD effects. As one of the efforts, post-processing method have been proposed to describe wall-droplet interaction effect, which modified collection efficiency using Wright model. However, since the model doesn't properly consider the wall condition, it still overestimated collection efficiency and impingement limit. To solve this problem, impingement areas were divided into 3 different regions, and the post-processing method was introduced with the new wall-droplet interaction model developed based on Bai and Gosman rebound model. In order to consider the effect of deformation, the most suitable model was selected by comparing the deformation models used in the various icing codes. As a result, the modified post-processing method showed improved accuracy in predicting the impingement limits and collection efficiency by further estimating mass flux loss due to rebound, and it was observed that the result was the closest to the experimental data when the deformation effect was included by using Wiegand model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.545-553
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• 1992

문자인식에 있어서 인식율을 높이기 위한 후처리의 한 방법으로서, 문법 정보를 이용하는 후처리를 제안하고자 한다. 즉, 문자 인식 시스템에 의해 인식된 국어문에 대해서 오인식된 문자를 포함하는 어절을 검출하고, 오인식된 문자의 적절한 후보를 선정하여 그에 따라 자동수정을 행하는 것을 전채 후처리 과정으로 전제한다. 본 논문에서는 형태소 분석을 통해 오인식된 부분을 검출하는 과정을 보임으로써 문자인식에 있어서 문법 정보를 이용하는 후처리의 가능성과 그 유효성을 보이는 것을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.275-276
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• 2016

토공 작업현장의 정확한 계측을 위해 3차원 스캐너(Terrestrial Laser Scanner, TLS)의 이용이 점차 확대되고 있으며, 스캐너를 통해 취득한 원지형 디지털 정보를 건설기계 장비 자동화를 위한 기초자료로 활용하는 연구가 이루어지고 있다. 3차원 지형정보를 취득하기 위해서는 현장측정 및 후처리작업이 필요하며, 현장측정과 후처리를 위한 방법 선택에 따라, 측정 정밀도 및 소요시간이 달라진다. 본 연구에서는 최적 스캐닝 플랫폼 구축을 위해 현장측정 및 후처리 방법에 따라 변화하는 정밀도 및 생산성을 계측 분석하는 방법을 제안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.79-89
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• 1993

본 논문에서는 대형 데이타베이스에서의 정보검색을 위한 자연언어 인터페이스 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 질의문의 특성을 고찰하고 이를 일반적인 문장의 관점에서 수용하여 구문분석시에 반영한다. 구문분석 결과는 다음의 후처리 절차를 통해 정형 질의어인 SQL로 변환된다. 명사의 의미소성과 도메인의 어휘적 형태를 이용하여 질의문 내에 명시적으로 나타나지 않은 정보를 추출한다. 또한 질의문 내의 애트리뷰트, 릴레이션, 상수의 관련성을 규명한다. 이 두 절차를 통해 기존의 질의어 변환 시스템에서 지식베이스화하여 사용했던 자료들을 구축할 필요가 없어지므로 데이타베이스의 변경, 삽입, 삭제에 의한 영향을 받지 않으며, 자료구조 생성에 따른 부담을 없앨 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.271-271
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• 2020

GIS-Based Disaster Prevention Engineering Tools(이하 GDP Tools)는 수자원·방재 관련 설계 편의를 위해 개발된 도구로 직관적인 사용자 편의 인터페이스(GUI)를 바탕으로 한 독립실행형 응용프로그램이다. GDP Tools의 기능은 다음과 같이 세 가지로 구분할 수 있다. 1) GIS 관련 기능: 지오코드, 지도 관리, 래스터/벡터 파일 관리 등 2) 재해 발생가능성 분석 기능: 하천·내수·사면·토사·바람·가뭄·대설재해 등 자연재해저감종합계획에서 다루는 재해유형별 전지역단위 분석, 지형분석 3) 기타 기능: 현장조사표 작성, 저감대책의 개략사업비 산정, 각종 파일 관리, 기초통계 및 수문분석 등 GDP Tools는 실무에서 자주 사용되는 GIS 기능은 물론 각종 재해유형별 자연재해 발생가능성 분석, 지형분석 등 각종 편의 기능을 제공하고 있어서 수자원·방재 과업을 일괄적으로 진행할 수 있다. 여러 수치모형을 종합적으로 사용하는 기존 방법과 달리 별도로 자료 전·후처리 과정이 필요 없으며, 과업에 필요한 기본 자료가 전국 단위로 구축·준비되어 있어 사용자가 따로 준비해야할 사항을 최소화한다는 장점이 있다. 본 논문에서는 GDP Tools의 개발 내용과 세부 기능, 적용사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2014.11a
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• pp.300-300
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• 2014

해양환경 하에서 대형 강구조물의 경우 장기간 부식손상을 방지하기 위해 아크 용사코팅 기술이 오래전부터 유용하게 이용되어 왔다. 아크 용사코팅 기술은 타 용사코팅 기술에 비해 경제성과 생산성이 뛰어나 대형 강구조물에 적용되고 있다. 용사재료로는 Al, Zn 또는 그 합금들이 주로 사용되어 강재에 대해 희생양극 방식효과를 나타낸다. 그러나 아크용사에 의해 적층된 코팅 층은 용사공정 중 불가피하게 수많은 기공과 산화물이 포함되어 내식성 및 내구성에 악영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 알루미늄 합금의 용사코팅 층에 대하여 다양한 후처리를 통해 내식성과 더불어 내구성을 향상시키고자 하였다. 용사코팅은 알루미늄 합금 선재(1.6 ${\varnothing}$)를 사용하여 아크용사를 실시하였다. 용사 시 용사거리는 200 mm, 공기압력은 약 $7kg/cm^2$ 정도로 유지하면서 용사코팅을 실시하여 약 $200{\mu}m$ 두께로 코팅 층을 형성시켰다. 이후 용사코팅 층의 표면에 다양한 후처리재를 적용하였으며, 내구성을 평가하기 위하여 후처리 적용 전후 시험편에 대하여 캐비테이션 실험을 실시하였다. 캐비테이션 실험은 ASTM G32-92에 의거하여 주파수 20 kHz의 초음파 진동 장치(ultrasonic vibratory device)를 사용하였다. 그리고 시험편 표면과 발진 혼에 부착된 팁(tip)과의 거리는 1 mm로 일정하게 유지시킨 뒤, 캐비테이션 발생 시간을 변수로 하여 실험을 실시하였다. 손상된 용사코팅 층의 표면은 주사전자현미경과 광학현미경으로 관찰하였으며, 시험편 손상깊이는 3D 현미경으로 비교 분석하였다. 또한 캐비테이션 실험 전후의 무게를 측정하여 무게 감소량을 상호 비교하였다. 그리고 전기화학적 실험은 천연해수 속에서 자체 제작한 홀더(holder)를 이용하여 $0.33183cm^2$의 용사코팅 층만을 노출시켜 실시하였다. 그리고 기준전극은 은/염화은 전극을, 대극은 백금전극을 사용하였다. 분극실험을 통해 후처리 적용에 따른 용사코팅 층의 부식전위 및 부식전류밀도를 비교 평가하였다. 그 결과, 용사코팅 층에 의하여 강재에 대한 희생양극 방식전위가 확보되었으며, 후처리재가 적용된 용사코팅 층에서 내식성 및 캐비테이션 저항성이 향상되었다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.9 no.1
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• pp.60-66
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• 2010

This paper deals with a post-processing of GPS receiver data in order to acquire a reference flight trajectory of an aircraft test. The flight test using an aircraft that is carried out several times since 2007 is the integrated test to verify the performance of the tracking and communications facilities in Naro Space Center and Jeju Tracking Center. In order to analyze performance of the tracking and navigation equipments, true reference data should be used for performance comparisons. Therefore off-the-shelf commercial GPS receiver, DL-V3 made by NovAtel Inc., is operated on the test to collect the GPS navigation data and the collected data is post-processed by GrafNav which is the off-the-shelf post-processing program made by NovAtel Inc. Through the post-processing of the collected data, a reference trajectory is generated with small error range about several decade centimeter level.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.17 no.3
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• pp.301-309
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• 1999

Real-time kinematic (RTK) GPS surveying which allows centimeter level accuracy of three-dimensional coordinates without post-processing has become recognized as a major advance in GPS technology. Employing On-The-Fly initialization technique, the RTK system can escape from cycle slip problems that have affected as a main obstacle factor in traditional kinematic and static approaches. The objective of this research was to evaluate accuracy and effectiveness of the RTK-GPS surveying. First, the continuous RTK observation of a base line was conducted for the purpose of finding out the repeatability of the RTK surveying and the results which were then compared against results from static surveying showed RMS errors of $\pm{3mm}\;and\;\pm{13mm}$ for their respective horizontal and vertical components. On a test network of 30 stations covering the small area, the results of RTK testing were compared against those from not only post-processing kinematic and rapid-static surveyings but conventional surveyings and also the efficiency of RTK were analyzed. In addition, geoid heights which were derived by combination of GPS and spirit leveling about all of the points within the network were compared against those derived by the PNU95 and EGM96 models respectively.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.3
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• pp.23-32
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• 2021

Semantic image segmentation technology in the field of computer vision is a technology that classifies an image by dividing it into pixels. This technique is also rapidly improving performance using a machine learning method, and a high possibility of utilizing information in units of pixels is drawing attention. However, this technology has been raised from the early days until recently for 'lack of detailed segmentation' problem. Since this problem was caused by increasing the size of the label map, it was expected that the label map could be improved by using the edge map of the original image with detailed edge information. Therefore, in this paper, we propose a post-processing algorithm that maintains semantic image segmentation based on learning, but modifies the resulting label map based on the edge map of the original image. After applying the algorithm to the existing method, when comparing similar applications before and after, approximately 1.74% pixels and 1.35% IoU (Intersection of Union) were applied, and when analyzing the results, the precise targeting fine segmentation function was improved.