• 한국자동차공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.119-125
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• 2012

Caliper intergrated Electric Parking Brake (EPB) is an automatic parking brake system, attached to rear caliper. Because EPB uses luxury vehicles recently, the drivers of vehicles are sensitive to the EPB noise. EPB is operated by the motor and gear, so noise is generated by motor and gear. In order to reduce noise, One of EPB manufacturers uses helical gear and changes the shape of EPB housing. But these methods are not optimized for reduction of interior noise. There are many noise transfer paths into vehicle interior and it is difficult to identify the noise sources. Therefore, in this study, we performed contribution analysis and modal testing in the vehicle system. It is possible to distinguish between air-borne noise and structure-borne noise in the vehicle interior noise by comparing interior noise peak with resonance mode map.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제43권4호
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• pp.457-465
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• 2016

핵심 microsatellite 마커를 활용하여 우리나라에서 품종보호출원 및 등록된 콩 148 품종에 대한 DNA 프로파일 데이터베이스를 구축한 다음 유전적 유사도 분석을 통한 품종 식별력 정도를 조사하였다. 콩 148품종을 120개의 microsatellite 마커로 검정하고 밴드의 패턴이 명확하고 다형성 정도가 높은 핵심 마커 16개의 대립유전자의 수는 6 ~ 28개로 나타났고 평균 대립유전자의 수는 12.75개였다. PIC 값은 0.753 ~ 0.951 사이에 분포하였고 평균값은 0.863으로 아주 높았다. 콩 148 품종에 대하여 Jaccard 방법에 따라 유전적 유사도를 설정한 다음 비가중 산술평균결합에 의해 집괴분석하여 계통도를 작성하였을 때, 콩의 품종 유형 및 품종 육성 계보에 따라 5개의 대그룹으로 나누어졌으며 모든 품종이 식별이 가능하였다. 본 연구에서 콩 품종식별용 핵심 microsatellite는 품종보호출원 품종의 구별성, 균일성, 안정성의 확인, 품종진 위성과 관련된 종자분쟁, 종자 순도 관리에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.529-536
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• 2004

무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.

• 대기
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• 제17권4호
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• pp.339-348
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• 2007

Global Environment Laboratory at Yonsei University in Seoul ($37.57^{\circ}N$, $126.95^{\circ}E$) has carried out the ozone layer monitoring program in the framework of the Global Ozone Observing System of the World Meteorlogical Organization (WMO/GAW/GO3OS Station No. 252) since May of 1984. The daily measurements of total ozone and the vertical distribution of ozone amount have been made with the Dobson Spectrophotometer (No.124) on the roof of the Science Building on Yonsei campus. From 2004 through 2006, major parts of the manual operations are automated in measuring total ozone amount and vertical ozone profile through Umkehr method, and calibrating instrument by standard lamp tests with new hardware and software including step motor, rotary encoder, controller, and visual display. This system takes full advantage of Windows interface and information technology to realize adaptability to the latest Windows PC and flexible data processing system. This automatic system also utilizes card slot of desktop personal computer to control various types of boards in the driving unit for operating Dobson spectrophotometer and testing devices. Thus, by automating most of the manual work both in instrument operation and in data processing, subjective human errors and individual differences are eliminated. It is therefore found that the ozone data quality has been distinctly upgraded after automation of the Dobson instrument.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.1-16
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• 2000

본 논문은 웹 기반 전문가시스템의 구현 구조들을 분석, 장단점을 비교하고, 웹 서버의 부하를 절감할 수 있는 HTML을 이용한 역방향 추론기관의 구현 방안을 제시한다. 웹 환경 하에서 전문가 시스템을 구현하는 방안틀로는 CGI를 이용하는 방법, 웹 서버에 추론기관을 내장하는 방법, 외부 뷰어를 이용하는 방법, Java Applet을 이용하는 방법, 그리고 HTML을 이용하는 방법 등이있다. 이들은 시스템 개발, 시험, 확장, 이식, 유지보수의 용이성, 대규모 서비스 가능성 등에서 각기 장단점을 갖고 있다. 특히, HTML을 이용하여 역방향 추론을 구현하면 위의 장점들을 상대적으로 많이 누릴 수 있다. 따라서, 이 논문에서는 역방향 추론에서 진위형,OAV형 및 수치형 변수를 HTML과 JavaScript를 이용하여 표현하는 방안을 설명한 후 이를 바탕으로 HTML 방식의 전문가시스댐 설계 방법론을 제시한다. 또한, 기존 전문가시스템을 웹 기반으로 변환하기 위하여 기존 방식의 규칙베이스를 지식분석도로 바꾼 후 HTML 기반 전문가시스템을 생성하는 방법론도 설명한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권1호
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• pp.25-31
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• 2017

Testing TB in chest X-ray images is a typical method to diagnose presence and magnitude of PTB lesion. However, the method has limitation due to inter-reader variability. Therefore, it is essential to overcome this drawback with automatic interpretation. In this study, we propose a novel method for detection of PTB using SegNet, which is a deep learning architecture for semantic pixel wise image labelling. SegNet is composed of a stack of encoders followed by a corresponding decoder stack which feeds into a soft-max classification layer. We modified parameters of SegNet to change the number of classes from 12 to 2 (TB or none-TB) and applied the architecture to automatically interpret chest radiographs. 552 chest X-ray images, provided by The Korean Institute of Tuberculosis, used for training and test and we constructed a receiver operating characteristic (ROC) curve. As a consequence, the area under the curve (AUC) was 90.4% (95% CI:[85.1, 95.7]) with a classification accuracy of 84.3%. A sensitivity was 85.7% and specificity was 82.8% on 431 training images (TB 172, none-TB 259) and 121 test images (TB 63, none-TB 58). This results show that detecting PTB using SegNet is comparable to other PTB detection methods.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.308-318
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• 2004

손상된 얼굴영상을 인식하는 문제는 자동 얼굴인식 시스템의 상용화에 중요한 논점이 되고 있다. 손상된 영상에서 얼굴을 인식하기 위한 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째는 손상된 정보를 제거하여 인식을 하는 것이고, 둘째는 손상된 정보를 복원한 후에 인식을 하는 것이다. 본 논문에서는 손상된 영상을 코호넨 네트워크에 입력하여 손상된 영역을 추출한 다음에 주성분 분석을 통해 얻은 특징 벡터의 계수 추정을 이용하여 복원하는 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법은 손상되지 않은 영역을 기반으로 하여 손상된 영역의 특징 벡터를 추정하고, 추정된 특징 벡터로써 손상된 영상을 복원하는 방법으로 학습되어지지 않은 영상에서도 복원이 가능하다. 본 연구실에서 얼굴 인식에 많은 영향을 미치는 눈과 입 부위를 인위적으로 손상시킨 영상을 실험하였을 때, 복원된 영상의 인식률은 학습된 영상의 경우에는 코호넨 네트워크를 사용한 방법과는 유사한 결과를 나타내고 대칭성을 이용한 방법에 비해서는 11.8%가 향상되었으며, 학습되지 않은 영상에서의 경우에는 코호넨 네트워크를 이용한 방법과 대칭성을 이용한 방법에 비해 각각 14%, 7% 향상되었다.

• 대한치과기공학회지
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• 제30권1호
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• pp.57-63
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• 2008

The purpose of this study was to ascertain the effect of different abutment height and different taper of abutment on retention force of cemented implant-supported prostheses. Test specimens consisted of different abutment height group(3mm, 4mm, 5mm, 6mm, 7mm) and different taper(degrees) abutment group($4^{\circ},\;5^{\circ},\;6^{\circ},\;7^{\circ},\;8^{\circ}$). The surfaces of abutments and crowns were manufactured and finished by automatic lathe(CNC). Luting cement(Tokuso Ionomer) was prepared according to the manufacturer's instruction. And the cylinders were sealed onto the abutments and loaded in compression at 5kg for 10minutes. Excess cement was removed from the abutment-cylinder junction and the specimens were stored at room temparature for 24 hours. Specimens were tested in tension using a universal testing machine. Within the limits of this study, the following conclusions were drawn: 1. The increase in abutment height result in improvement in retention strength(P<0.05). 2. The increase in taper of abutment result in decrease in retention strength(P<0.05). 3. The decrease in abutment height result in decrease in retention strength, besides has a significantly lower retention strength at 3mm abutment height. 4. The increase in taper of abutment result in decrease in retention strength, besides has a significantly lower retention strength at $7^{\circ}$ abutment.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.61.1-61.1
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• 2017

As the application of deep-learning methods has been succeeded in various fields, they have a high potential to be applied to space weather forecasting. Convolutional neural network, one of deep learning methods, is specialized in image recognition. In this study, we apply the AlexNet architecture, which is a winner of Imagenet Large Scale Virtual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012, to the forecast of daily solar flare occurrence using the MatConvNet software of MATLAB. Our input images are SOHO/MDI, EIT $195{\AA}$, and $304{\AA}$ from January 1996 to December 2010, and output ones are yes or no of flare occurrence. We consider other input images which consist of last two images and their difference image. We select training dataset from Jan 1996 to Dec 2000 and from Jan 2003 to Dec 2008. Testing dataset is chosen from Jan 2001 to Dec 2002 and from Jan 2009 to Dec 2010 in order to consider the solar cycle effect. In training dataset, we randomly select one fifth of training data for validation dataset to avoid the over-fitting problem. Our model successfully forecasts the flare occurrence with about 0.90 probability of detection (POD) for common flares (C-, M-, and X-class). While POD of major flares (M- and X-class) forecasting is 0.96, false alarm rate (FAR) also scores relatively high(0.60). We also present several statistical parameters such as critical success index (CSI) and true skill statistics (TSS). All statistical parameters do not strongly depend on the number of input data sets. Our model can immediately be applied to automatic forecasting service when image data are available.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.74-78
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• 1992

This paper describes an intelligent system to automatic evaluation of eddy current(EC) signal for Inspection of steam generator(SG) tubes in nuclear power plant. Some features of the intelligent system design in the proposed system are : (1) separation of representation scheme ,or event capturing knowledge in EC signal and for structural inspection knowledge in SG tubes inspection; (2) each representation scheme is implemented in different methods, one is syntactic pattern grammar and the other is rule based production. This intelligent system also includes an data base system and an user interface system to support integration of the hybrid knowledge processing methods. The intelligent system based on the proposed concept is useful in simplifying the knowledge elicitation process of the rule based production system, and in increasing the performance in real time signal inspection application.