• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.220.1-220.1
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• 2012

우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 광학망원경을 통해 우주물체를 검출하는 시스템이다. 검출기 시스템의 하드웨어 구성은 Chopper, Filter Wheel, De-Rotator로 구성된 Wheel station과 CCD 카메라로 구성된다. Chopper는 CCD 영상에서 위성의 궤적을 자르는 역할을 하고 Filter Wheel은 관측대상의 파장 영역대를 선택하는 기능을 한다. 영상획득용 CCD카메라는 천문관측용 Full Frame 방식의 카메라를 사용하고 있으며 모델명 PL16803의 FLI 제품을 사용한다. 검출기시스템은 시스템 부팅 후 "Health check"를 통하여 검출기시스템의 상태를 점검하고 "과거이력관리" 및 "과거미처리 영상관리"를 점검하여 부팅 이전에 비상사태 등으로 인해, 비정상적으로 종료되어 처리되지 못한 명령이나 영상자료를 처리한다. 그리고 이에 대한 보고서를 기록하여 보관한다. 검출기시스템은 관측명령서(OCF: Observation Command File)를 받게 되면 자동 관측을 수행하며, 자동 관측 전에 "OCF 동기화"를 통하여 최신의 명령을 유지한다. 자동 관측이 종료된 후에는 획득한 영상을 처리하는 과정을 진행한다. 영상자료 처리과정 중에는 위성의 궤적을 "Line-Detection"을 통해 검출하고 World Coordinate System(WCS)를 계산 한 후, 이미지 상의 특정 위성 궤적의 좌표를 RA, DEC으로 표현되는 위치정보를 획득하도록 프로그램되어 있다. 이 외에도 운용 소프트웨어에는 자동 초점기능을 수행하는 기능도 포함하고 있다. 본 연구에서는 검출기 부분에 대한 설계 및 시험의 과정을 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.712-712
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• 2012

하 폐수 처리방류수를 물리적, 화학적 그리고 생물학적 기술을 이용하여 처리한 후 재활용수로 이용하고자 하는 새로운 노력들이 진행되고 있지만 국내의 경우 방류수 재활용 기술과 처리수의 재이용에 대한 평가기술이 선진국에 비해 초기 단계에 있어 이 분야에 대한 적극적인 기술개발이 요구된다. 막 분리 기술을 이용한 처리 수는 소독 등의 추가적인 처리 없이 살수용수나 수경용수로 이용이 가능하며, 잔류염소를 유지시킬 경우 화장실 세정용수로의 이용도 가능하며, 또한 후처리 기술을 조합하면 고급 공업용수 등으로 사용가능하므로 선진기술로서 수요조건에 맞게 전 후 처리를 조합한 수요자 맞춤형 재이용수 공정기술을 개발할 필요가 있다. 이에 효율적인 하 폐수 재이용을 이용하여 농업용수(축산 음용수, 첨단 수출원예용수, 첨단 농업용수, 농산업 클러스터 복합 곡물 용수), 원예용수(원예단지), 공업용수 등의 다양한 용도에 활용 가능한 수요자 맞춤형 모듈 및 공정 개발을 수행하였다. 개발된 공정은 AOP 및 막 세정 시스템을 이용한 새로운 공정으로, AOP 시스템은 전기 이온 모듈을 통해 OH 라디칼을 생성 및 염분 제거 효율을 극대화 하여 오염 물질을 산화시키는 공정이며, FDA 시스템은 탁도가 높은 원수가 과다 유입 될 경우 후단 여과 막의 부하를 줄이는 역할을 하며, 부유 물질을 여과 시킨다. 막 세정 시스템은 미세 입자를 구성된 기포를 이용하여 눈에 보이지 않는 곳 까지 세척하며, 살균 작용을 하며, 분리 막의 성능을 증대 시킨다. 이어 UF 분리 막 시스템은 원수의 미세불순물, 박테리아, 스케일 물질 등을 제거하며, NF 시스템을 통하여 미립자, 박테리아 유기 화합물 및 2가 염 제거를 하여 재이용수를 생산하는 공정을 개발하였다. 개발된 수요자 맞춤형 공정은 하수 재이용 기술의 이용 목적 및 수요자별로 맞춤형으로 운영이 가능하며, 개발된 세척 기술은 분리 막 세정 유지관리비 및 에너지를 저감 할 수 있으며, 현장 적용의 실증화 과정을 거쳐 공정 기술을 신뢰도를 향상하고, 보유 기술을 수요자 맞춤형으로 업그레이드함으로써 기술의 경쟁력 및 고품질의 하수 재이용 기술의 새로운 방향을 제시 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.5
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• pp.647-656
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• 1999

본 논문에서는 오프라인 무제약 필기 한글 단어를 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 단어 인식 시스템은 크게 다석가지 모듈-문자 분리,조합행렬생성, 특징 추출, 문자인식, 사전 후처리 -로 구성되어 있다. 문자 분리 모듈은 입력된 단어 영상을 하나의 문자보다 더 작은 이미지 조각으로 과다 분리하며 , 조합 행렬 생성모듈에서는 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 분리된 이미지 조각들로부터 사전상의 모든 단어들과 대응되는 가능한 모든 조합을 생성한다. 문자인식모듈은 각 그룹에 대하여 일괄적으로 얻어진 특징과 유니그램을 이용하여 문자인식을 수행한다. 마지막으로 사전 후처리 모듈에서는 각 그룹에 대한 문자인식 결과와 단어 사전을 사용하여 입력단어에 대한 최종 인식 결과를 도출한다. 본 문에서 제안한 방법은 문자 분리, 문자 인식 및 후처리를 상호 보완적으로 결합함으로써 한글이 포함된 무제약 필기 문자열을 효과적으로 인식할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실제 우편 봉투 상에 쓰여진 필기 한글 단어 200개를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과 200개의 단어중 172개의 단어를 정인식하여 86%의 정확도를 얻을 수 있었으며 나머지 28개의 오인식된 단어들을 분석한 결과 대부분의 오류는 문자 인식기의 낮은 신뢰도 때문임을 알 수 있었다. 또한, 하나의 단어를 인식하기 위하여 약 2초가 소요되었다.

• The Journal of Information Technology
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• v.2 no.2
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• pp.139-144
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• 1999

This thesis is a study on using of entropy information about the additional words in the after processing step to promote an accuracy in speech recognition system. The exsisting ratio of Woodo detective method changes the efficiency of speech recognition system according to speech data and increases the probability of producing error recognition because of similarity of value of Woodo in the additional words. But we could obtain the accurate speech recognition system which heightens discrimination becoming independent of speech data by using of after processing method refusing a candidate which entropy price is lower among words except words we could recognize than entropy Price of each additional word. As a result of this experiment when the false alarm is 20 percent, we could put out the maximum 3.6 percent efficiency of recognition system through this after processing method by entropy more than the method by ratio of Woods.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.90-93
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• 2006

본 논문에서는 자율신경망 중 ART2(Adaptive Resonance Theory 2)를 이용하여 지문의 매칭알고리즘에 적용하였다. 지문의 영상을 센서로부터 입력 받아, 전 처리와 후처리 과정을 거친 후 각각의 지문에 대한 특징값을 구하고, 지문 영상을 분류 및 매칭 할 수 있도록 하였다. 다음으로 제시한 알고리즘을 바탕으로 PC(Personal Computer) 없이 독립적으로 사용 할 수 있는 실시간 임베디드 지문 인식 시스템을 구현 하였다. 실시간 임베디드 지문 인식 시스템 설계에 있어 크기와 기능면을 고려해 메인 모듈의 프로세서로 최근 신호 처리에 많이 사용되고 있는 DSP(Digital Signal Processor)를 사용 하였으며, 지문을 입력 받기 위한 센서로는 반도체 지문 센서를 사용하였다. 메인 모듈과 센서를 가지고 간단한 디스플레이 및 통신 테스트를 위해 PIC Micro-Processor를 사용해 컨트롤 보드를 제작하여 간단한 인식 테스트를 하였다. 제작한 보드를 가지고 다양한 어플리케이션이 가능하나, 본 논문에서는 하드웨어나 소프트웨어 개발에 사용 가능한 RDK(Reference Design Kit)를 최종으로 구현하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2006.06a
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• pp.17-20
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• 2006

한국에너지기술연구원에서는 가정용 고분자연료전지 열병합 발전시스템을 위한 통합형 천연가스 연료처리 시스템을 개발해 왔다. 가정용 시스템으로서 필수적인 소형화와 고효율을 현실화하기 위해, 연료처리 시스템의 각 단위 공정 즉 수증기 개질, 수성가스 전이, 선택적 산화 공정 등을 이중 동 심관형 반응기에 통합하여 상호 열교환이 용이하도록 반응기를 설계하였다. 현재 시험 운전 중인 Prototype-I 연료 처리 시스템은 1kW급 고분자 연료전지 열병합 발전 시스템에 개질 가스를 공급하기 위해 설계되었으며, 기초 성능은 정격 부하 운전시 열효율 78% (HHV 기준), 메탄 전환율 91%이다. 개질 가스 내 일산화탄소 농도는 고분자 연료전지 전극의 피독을 피하기 위해 10ppm 이하로 유지되어야 하며, Prototype-I 연료 처리 시스템은 백금과 루테늄 촉매를 적용한 선택적 산화 반응기를 통해 개질 가스 내 일산화탄소 농도를 10ppm 이하로 제거하였다. 일반 가정에서는 고분자 연료전지 시스템의 부하 변동이 예상되기 때문에 연료 처리 시스템의 부하 변동 운전 특성도 살펴보았다 정격 부하에서 80%, 60%, 40%로 부하를 변동하며 운전하였고, 각 부하에서 안정한 메탄 전환율과 10ppm이하의 일산화탄소 농도를 보였다. 80%까지는 열효율이 77%로 큰 변화를 보이지 않았으며, 60%에서는 76%, 40%에서는 72%로 열효율이 감소하는 현상을 보였다 연료 처리 시스템의 일일 시동-정지 운전시 내구성을 테스트 중이다. 현재까지 50여회의 일일-시동 정지를 시도하였다 시동 후 약 세 시간가량의 정력 부하 운전을 실시한 후 부하 변동을 실시하였고, 총 운전 시간 8시간 정도 운전한 후 시스템을 정지하였다 메탄 전환율과 일산화 탄소 농도, 열효율을 모니터링 하고 있으며, 현재까지 초기 성능을 그대로 유지하고 있다. 앞으로 일일시동-정지 운전 시험을 지속하면서 초기 시동 특성 및 부하 변동에 따른 응답 특성 개선, 그리고 연료전지와의 연계 운전을 실시할 예정이다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.124-125
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• 2017

레이더 센서보다 가격이 저렴한 초음파 센서를 사용하여 센서 운용에 있어 가격을 줄였다. 후측면 사각감시 시스템이 경보를 못하거나 오 경보할 수 있는 상황을 후방 카메라의 객체 인식, 탐지를 통해 초음파 센서가 미치지 못하는 영역에 대해 감지를 한다. 또한 후방 카메라와 후측면 사각감시 시스템이 ECU 내부의 통신을 하여 오류를 줄인 정보를 운전자에게 전달 할 수 있다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.25 no.10
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• pp.1809-1820
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• 2001

본 연구에서는 모 직물의 접착심과의 접착 후, 프레싱 처리 후, 드라이클리닝 처리 후 프레스로 처리한 실제의 의복의 관리와 생산 면에서 접할 수 있는 직물 변화에 대하여 물성 변화를 살펴보았다. 겉감으로는 신사복 춘하용 모 100% 또는 모혼방 직물 15종류를 사용하였으며 심지로는 신사복에 많이 쓰이는 3종류 심지를 사용하였다. KES시스템을 이용하여 직물의 접착후, 프레싱 처리 후, 드라이크리닝과 프레싱 처리 후의 물성 변화를 시험하였으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 접착 후 EM은 대체로 감소하지만 강성과 이력 현상은 증가하는 것으로 나타났다. 결과로 KOSHI, SHARI, HARI는 증가하고 THV는 감소하여 태는 접착으로 저하되었다. 2) 프레싱 처리 후는 접착 후와 큰 차이를 보이지 않는다. 마찰특성에서 좀더 매끄러워지고 마찰 계수는 증가하는 것으로 나타났다. 3) 드라이크리닝과 프레싱 처리 후의 물성의 변화에서는 위사 방향의 큰 값을 갖는 경우에 감소하는 것으로 나타났다. 굽힘 강성과 전단강성은 감소하였지만 이력은 증가하는 흥미로운 결과를 보인다. 드라이클리닝 용제의 효과로 여겨진다. 무게는 증가하여 직물이 처리 후 수축한 것으로 나타났다. 프레싱 처리 후와 비교시 KOSHI, SHARI, HARI와 FURAMl는 감소하고 THV는 증가하여 태가 향상하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.418-420
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• 2004

분산 컴퓨팅 환경에 적용해야할 응용 프로그램이 점점 많은 비중을 차지하게 됨에 따라, 이를 지원하기 위한 다양한 형태의 분산 프로그래밍 도구들이 제안되어 있다. 그러나, 기존의 도구를 이용하여 분산처리 소프트웨어를 작성하기 위해서는 불산 프로그래밍 도구가 요구하는 부가적인 프로그래밍 지식을 숙지하여야 한다. 부가적인 지식 없이 분산처리를 수행하는 소프트웨어를 개발할 수 있다면, 분산처리에 대한 개발자의 부담을 줄여서, 개발하는 소프트웨어의 자체 기능에 더욱 집중할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 형태의 객체 변환 시스템을 제안하고, 이름을 TORB(Transparent Object Request Broker)라고 명명하였다. TORB를 이용하면, 프로그래밍 투영성의 지원을 통하여, 자바로 작성하는 분산처리 소프트웨어를 분산 프로그래밍 도구와 상관없이 작성하고, TORB의 후처리 도구를 통하여 분산처리에 관여하는 자바 객체를 실제 분산처리를 수행하도록 변환한 후. TORB가 제공하는 분산처리 환경에서 수행할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.6
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• pp.261-268
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• 2015

In spoken chatting systems, users'spoken queries are converted to text queries using automatic speech recognition (ASR) engines. If the top-1 results of the ASR engines are incorrect, these errors are propagated to the spoken chatting systems. To improve the top-1 accuracies of ASR engines, we propose a post-processing model to rearrange the top-n outputs of ASR engines using a ranking support vector machine (RankSVM). On the other hand, a number of chatting sentences are needed to train chatting systems. If new chatting sentences are not frequently added to training data, responses of the chatting systems will be old-fashioned soon. To resolve this problem, we propose a data collection model to automatically select chatting sentences from TV and movie scenarios using a support vector machine (SVM). In the experiments, the post-processing model showed a higher precision of 4.4% and a higher recall rate of 6.4% compared to the baseline model (without post-processing). Then, the data collection model showed the high precision of 98.95% and the recall rate of 57.14%.