• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권6호
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• pp.68-77
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• 2009

본 논문에서는 저해상도 유추 보간법(interpolation algorithm derived from low resolution: ILR)을 이용한 공간적 디인터레이싱 기법을 제안한다. 일반적인 에지 기반 디인터레이싱 방법들은 화소 단위의 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 밝기의 변화에 민감하다는 단점이 있다. 또 보간의 성능을 좌우하는 정확한 에지 방향을 판단함에 있어서 만족스럽지 못한 성능을 보인다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 먼저 보간 하고자 하는 픽셀 주위의 저해상도 블록의 특성을 먼저 탐구하고 이를 고해상도 블록에 적용함으로써 missing pixel 을 보간 하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 화소 단위의 에지 기반 디인터레이싱 방법보다 PSNR로 대표되는 객관적 성능과 주관적 화질 측면에서 우수한 결과를 나타내는 것을 볼 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1551-1556
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• 2010

본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 제안한 방법에서 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에서 판단된 실제 불량 제품을 모두 검출하였다. 기존의 방법은 1mm내의 미세한 굴곡을 가진 정상 제품을 불량으로 판별하였으나 제안된 방법에서는 오류로 검출하지 않고 정상으로 판별하였다. 따라서 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.124-131
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• 2000

In this study, the NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as NN) was applied to control of the nonlinear factors for turning movement of the crawler vehicle and experiment was carried out using a small model of crawler vehicle in order to inspect an application of NN. Furthermore, CHAOS NEURAL NETWORK (hereinafter referred to as CNN) was also applied to this control so as to compare with conventional NN. CNN is especially effective for plane in many variables with local minimum which conventional NN is apt to fall into, and it is relatively useful to nonlinear factors. Experiment of turning on the slope of crawler vehicle was performed in order to estimate an adaptability of nonlinear problems by NN and CNN. The inclination angles of the road surface which the vehicles travel on, were respectively 4deg, 8deg, 12deg. These field conditions were selected by the object for changing nonlinear magnitude in turning phenomenon of vehicle. Learning of NN and CNN was carried out by referring to positioning data obtained from measurement at every 15deg in turning. After learning, the sampling data at every 15deg were interpolated based on the constructed learning system of NN and CNN. Learning and simulation programs of NN and CNN were made by C language ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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• pp.227-238
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• 2000

Firewall은 다양한 부정Access의 방지책으로서 확실히 유효한 수단이지만 이 Firewall은 사용자로부터 지시된 설정을 충실히 실행하는 것으로 설정 오류, 소프트웨어의 정지, 허가된 룰을 악용한 침입 등 반드시 사용자가 바라는 작용을 무조건적 상태에서 보증해 주는 것은 아니다. 따라서 사용자는 도입 후 에도 운용시에 Access log를 감시하고 본래의 Security Policy에 반하는 행위를 매일 매일 체크하지 않으면 안될 상황에 처해 있다. 본 연구는 이러한 부정Access에 대한 이와 같은 Firewall의 현상에 대한 과제 중에서 "부정Access를 어떻게 하면 일찍, 정확히 체크할 수 있는가\ulcorner"라는 주제를 선택하여 Firewall의 한계와 그 대응책을 실제로 부정Access를 시험해 보는 것으로 검증하기로 하였다. 실험결과에서 (1)Port Scan이나 전자메일 폭탄(서비스정지공격)등은 Firewall로 방지하는 것은 불가능하거나 혹은 Checking이 곤란하다. (2)공격마다 로그 수집을 했음에도 관계없이 Firewall의 로그는 번잡하므로 단시간에 사태의 발견이 대단히 곤란하다고 하는 Firewall의 한계를 인식하였다. 그리고 그 대책으로서 우리는 체크 툴의 유효성에 착안하여 조사한 결과, 결국 무엇이 부정Access인가에 대해서는 어디까지나 이용하는 측이 판단하여 Firewall 상에 설정하지 않으면 안되지만 체크 툴은 이 부정Access 정보를 데이터베이스로서 갖고 있음으로써 '무엇이 부정Access인가'를 이용자 대신에 판단하고 툴에 따라서는 설정을 자동적으로 변경하여 부정 Access의 저지율을 향상시킨다. 이처럼 체크 툴은 Firewall의 수비능력을 보강하는 위치에 있다고 생각할 수 있다.다. 4 장에서는 3장에서 제기한 각각의 문제점에 대해 RAD 의 관점에 비추어 e-business 시스템의 단기개발을 실현하기 위한 고려사항이나 조건 해결책을 제안한다. 본 논문이 지금부터 e-business 를 시작하려고 하는 분, e-business 시스템의 개발을 시작하려고 하는 분께 단기간의 e-business 실현을 위한 하나의 지침이 된다면 다행이겠다.formable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.uage ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.콩과 자연 콩이 성분 분석에서 차이를

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제20권3호
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• pp.335-346
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• 2005

The T-stress of cracks in elastic sheets is solved by using the fractal finite element method (FFEM). The FFEM, which had been developed to determine the stress intensity factors of cracks, is re-applied to evaluate the T-stress which is one of the important fracture parameters. The FFEM combines an exterior finite element model with a localized inner model near the crack tip. The mesh geometry of the latter is self-similar in radial layers around the tip. The higher order Williams series is used to condense the large numbers of nodal displacements at the inner model near the crack tip to a small set of unknown coefficients. Numerical examples revealed that the present approach is simple and accurate for calculating the T-stresses and the stress intensity factors. Some errors of the T-stress solutions shown in the previous literature are identified and the new solutions for the T-stress calculations are presented.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-11
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• 2018

MMS(Mobile Mapping System) 자료를 이용한 정밀 공간 정보 매핑은 고정밀 3차원 지형 모델 구축, 시설물 관리를 위해 중요하며, 특히 도로 중앙선 매핑 작업은 정밀 도로 지도 구축을 위해 필요하다. 본 연구에서는 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료를 이용하여 정밀 공간 정보인 도로 중앙선을 매핑 하는 반자동화 방법을 개발하였다. 우선 주어진 MMS LiDAR 자료를 기반으로 보간법을 이용하여 반사강도 영상을 제작하고, 에지 검출기를 이용하여 반사강도 영상으로부터 선형 세그먼트들을 추출하였다. 최종적으로 추출된 선형 세그먼트들 중에서 도로 중앙선 세그먼트를 수동으로 선택하였다. 추출된 도로 중앙선의 정확도 검증 결과, 0.065m의 정확도를 보여주었으며, 도로 중앙선이 도로 신호와 인접한 일부 지역에서 에러가 발견되었다.

• Earthquakes and Structures
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• 제8권5호
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• pp.1113-1126
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• 2015

A damage localization algorithm based on Operational Deformed Shapes and known as Interpolation Damage Detection Method, is herein applied to the finite element model of a cable stayed bridge for detecting and localizing damages in the stays and the supporting steel beams under the bridge deck. Frequency Response Functions have been calculated basing on the responses of the bridge model to low intensity seismic excitations and used to recover the Operational Deformed Shapes both in the transversal and in the vertical direction. The analyses have been carried in the undamaged configuration and repeated in several different damaged configurations. Results show that the method is able to detect the damage and its correct location, provided an accurate estimation of the Operational Deformed Shapes is available. Furthermore, the damage detection algorithm results effective also when damages coexist at the same time at several location of the cable-stayed bridge members.

• 전기학회논문지
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• 제61권12호
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• pp.1926-1931
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• 2012

We investigated a novel fast non-uniform illumination correction method for bi-level images. The proposed method divides a bi-level image into sub-images and roughly estimates block-wise illumination by low pass filtered maximum values of sub-images. After that, we apply bilinear interpolation using the block-wise illumination to estimate non-uniform illumination, and compensate for the effect of non-uniform illumination using the estimated illumination. Since the proposed method is not based on computation intensive iterative optimization, the proposed method can be used effectively for applications that require fast correction of non-uniform illumination. In simulations, the proposed method showed more than 20 times faster speed than existing entropy minimization method. Moreover, in simulations and experiments, the restored images by the proposed method were more close to true images than images restored by conventional method.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-9
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• 2019

In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.147-159
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• 2013

의료영상 분야에서 볼륨 가시화가 광범위 하게 이용되고 있다. 3차원 영상의 적용으로 환자 진단을 위해 높은 품질의 영상이 요구되고 있고, 그에 따라 정확하게 구현할 수 있는 볼륨 가시화 기법이 연구되고 있다. 하지만 3차원 영상을 구현할 때 이산적인 값을 가진 볼륨 데이터를 이용하여 볼륨 가시화를 하므로 에일리어싱 현상이 나타나게 된다. 이런 현상을 없애기 위해서는 표본 값을 많게 하는 과표본화 방법이 있다. 과표본을 위해 사용하는 기법 중에서 캐트멀-롬 스플라인 방법이 있다. 이 기법은 계산이 쉽고 주어진 제어점들을 지나기 때문에 비교적 정확한 보간값을 구하지만 화소 값의 변화도가 큰 부분에서는 오버슈트나 언더슈트가 생겨 기존의 값과 오차가 생기게 된다. 본 논문에서는 캐트멀-롬 스플라인 보간법에 가우시안 함수를 이용하여 화소 값의 변화도에 따른 장력조정으로 보간값의 가중치를 조절하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 영상을 보간하였을 때 오버슈트 현상이 줄어들고 원 영상과의 최대신호대 잡음비를 비교할 때도 우수한 결과를 확인하였다.