• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.17 no.2
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• pp.7-13
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• 1995

기관의 저연비화는 비단 경제적인 면뿐 아니라 환경 등 사회적인 면에서 보았을때에도 차량이 갖추어야 할 필수적인 요건이라 할 수 있다. 지금의 추세로는 차량에 희박연소기관을 탑재하는 것은 앞으로 더욱 증가될 것으로 예측된다. 이 저연비에 효과적으로 대응될 수 있는 희박연소는 일반적인 3원촉매를 사용할 경우 지금까지는 배기량 2l를 넘는 대배기량기관에서는 실용화가 어려운 것으로 되어 있어서 희박연소기관 대부분은 1.8l급까지로 되어 있다. 그런데 최근 일본의 미쓰미시사는 별개의 희박연소용 촉매를 사용하지 않으면서 2.5l급의 희박연소화한 대배기량기관을 차량에 탑재하는데 성공한 것으로 발표하고 있다. 더구나 지금까지 대부분의 희박연소기관에 채용되고 있는 전역 공연비센서가 아닌 보통의 $O_{2}$센서이고 이와 같이 큰 배기량기관의 희박연소화를 실현한 것을 세계에서 최초의 것으로 보고하고 있다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.16 no.3
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• pp.295-302
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• 2022

Sparse-view computed tomography (CT) imaging technique is able to reduce radiation dose, ensure the uniformity of image characteristics among projections and suppress noise. However, the reconstructed images obtained by the sparse-view CT imaging technique suffer from severe artifacts, resulting in the distortion of image quality and internal structures. In this study, we proposed a convolutional neural network (CNN) with wavelet transformation and residual learning for reducing artifacts in sparse-view CT image, and the performance of the trained model was quantitatively analyzed. The CNN consisted of wavelet transformation, convolutional and inverse wavelet transformation layers, and input and output images were configured as sparse-view CT images and residual images, respectively. For training the CNN, the loss function was calculated by using mean squared error (MSE), and the Adam function was used as an optimizer. Result images were obtained by subtracting the residual images, which were predicted by the trained model, from sparse-view CT images. The quantitative accuracy of the result images were measured in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity (SSIM). The results showed that the trained model is able to improve the spatial resolution of the result images as well as reduce artifacts in sparse-view CT images effectively. Also, the trained model increased the PSNR and SSIM by 8.18% and 19.71% in comparison to the imaging model trained without wavelet transformation and residual learning, respectively. Therefore, the imaging model proposed in this study can restore the image quality of sparse-view CT image by reducing artifacts, improving spatial resolution and quantitative accuracy.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.29-34
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• 2002

$p=(p_{}1,p_{2},{\cdots},p_{k})^{T}$의 확률벡터를 가진 다항분포로부터 관측된 칸 돗수(cell frequency) 벡터가 $N=(N_{1},N_{2},{\cdots},N_{k})^{T}$이며 ${\sum}{\limits}_{j=1}^{k}N_{j}=n$이라 하자. 총돗수 n이 칸의 총갯수 k에 비하여 상대적으로 매우 작을 때 이러한 이산형 자료를 희박다항분포자료(sparse multinomial data)라 한다. 이러한 희박다항분포자료의 칸들이 순서화 되어 있을 때 우리는 i번째 칸의 확률 $p_{i}$를 돗수 추정량 $N_{j}/n$ 들을 평활함으로써 추정 할 수 있다. Aerts, et al.(1997)과 Baek(1998) 등에 의해 제안된 국소최소제곱기준에 근거한 국소다항커널추정량은 희박점근일치성의 좋은 성질을 가짐에도 불구하고 확률추정지가 음수값을 가질 수 있는 단점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 국소최대우도 기준에 근거한 새로운 커널추정량을 제안하고, 그것의 점근적 성질을 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.11a
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• pp.207-209
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• 2000

GDI(Gasoline Direct Injection) 기관은 전체적으로 희박한 영역에서 작동되기 때문에 저연비, 고출력화 및 배기유해가스 저감에 매우 유리하다. GDI 기관에 있어서 희박연소를 실현하고자 한 연구는 공기유동 강화방식, 연소실 형상의 최적화, 부실식 연소, 분사된 연료의 미립화, 흡기포트의 형상 변화, 운전조건 변화에 따른 분사전략의 변화 등 그 방식도 다양하며,$^{<1-5>}$ 최근엔 이러한 각 방식들의 장점들을 적절히 활용하고 이에 따라 각기 고유한 모델을 채택하여 접근하려는 시도를 하고 있다$^{<6>}$ . (중략)

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.11 no.3
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• pp.7-12
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• 2003

Mixture formation in the cylinder of a lean bum engine has been observed by Laser Induced Fluorescence technique. XeCl laser (308nm) was used to produce a laser sheet. 3-pentanone has been added to iso-octane fuel to produce fluorescence, the intensity of which is proportional to the concentration of the fuel. The laser sheet was introduced through the piston window and the fuel distribution in the vertical plane was observed through a side window. Comparison has been made for the cases of selected fuel injection timing as 0, 360, 405, and 450 CA. For the case of 0 and 360 CA injection, uniform fuel distribution in the combustion chamber has been obtained at the ignition time which is favorable for the high load mode. And the late injection cases, 405 and 450 CA, revealed the stratified formation of rich mixture around the spark plug. That extends the lean misfire limit and reduces cyclic variation in the low load mode.

• Journal of Energy Engineering
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• v.9 no.4
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• pp.319-327
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• 2000

산업분야의 여러공정에서 배출되는 휘발성 유기화합물은 1차적인 작업자에 대한 유해성뿐만이 아니라 대기중에 배출시의 제 2차 오염물질의 생성 때문에 최근 들어 이러한 물질의 처리에 큰 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 휘발성 유기화합물로서 프로판을 사용하여 이러한 초 희박 혼합기의 제거를 위해 재생열산화법이 제안되었다. 실험장치에는 중앙에 연소실과 전기적 열량공급장치를 장착하였다. 초 희박 혼합기의 연소실에서의 산화과정과 열사화 장치의 폐열회수 특성을 연구하기 위하여 혼합기의 농도, 유속 및 연소실 최대온도와 같은 다양한 작동조건을 고려하였다. 그 결과. 재생열산화장치가 초 희박 혼합기의 산화에 적절하게 사용될 수 있음을 알았으며 최대 96%의 제거효율 얻을 수 있었다. 산화과정중에 발생하여 배출되는 CO는 운전조건을 변화시킴으로써 그 농도를 낮출 수 있었으며 열적 NOx는 배출되지 않았다. 페열회수효율은 전 운전영역에서 높게 나타났으며 그 값이 최대 98%에 이르렀다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.34 no.3
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• pp.283-290
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• 2010

The main goal of this study is to examine the use of a hybrid -fuel lean reburning system with air staging for $NO_X$ reduction. The experimental variables include the reburn fuel fraction, sizes of reburn- fuel-injection nozzles, oxygen enrichment ratio, and location of reburn- fuel- injection. The effect of the flow field induced by air- staging combustion on $NO_X$ reduction is considered, and then, the $NO_X$ reduction rate is compared with only fuel lean reburning system. On the basis of the effectiveness of each De-$NO_X$ process, the advantage of using the hybrid reburning system with air staging is determined and discussed.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.5
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• pp.1171-1176
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• 2011

This paper describes an analysis on the relationship between elemental image size and object locations in the computational integral imaging reconstruction and in the pickup using a periodically-distributed lenslet array. A sparse sampling effect arises from a periodically-distributed lenslet array in the pickup of 3D objects. The relationship between elemental image size and object location is also reported. Based on the analysis, a method to eliminate the sparse sampling is proposed. To show the effectiveness of the proposed method, experimental results are carried out. It turns out that the theory works.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.481-482
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• 2016

스마트 디바이스의 발전과 IoT 시대에 들어서면서 다양하고 유용한 데이터가 끊임없이 쏟아져 나오고 있다. 이러한 데이터들을 기반으로 개인화된 추천 시스템의 중요성은 높아지고 있다. 추천 시스템에서 가장 성공적인 협업적 필터링 기법은 고객에 대한 일정 수준 이상의 데이터가 존재해야 한다. 즉, 충분한 데이터가 존재하지 않는다면 정확하지 않은 추천 결과를 출력하는 희박성의 문제가 생긴다. 본 연구에서는 개개인을 구분 지을 수 있는 개인화 요인에 가중치를 두어 기존의 협업적 필터링 기법이 가지는 희박성 문제를 해결하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.6
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• pp.867-876
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• 2017

Datasets with small n and large p are often found in various fields and the analysis of the datasets is still a challenge in statistics. Discriminant analysis models for such datasets were recently developed in classification problems. One approach of those models tries to detect dimensions that distinguish between groups well and the number of the detected dimensions is typically smaller than p. In such models, the number of dimensions is important because the prediction and visualization of data and can be usually determined by the K-fold cross-validation (CV). However, in sparse data scenarios, the CV is not reliable for determining the optimal number of dimensions since there can be only a few observations for each fold. Thus, we propose a method to determine the number of dimensions using a measure based on the standardized distance between the mean values of each group in the reduced dimensions. The proposed method is verified through simulations.