• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7794-7800
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• 2015

진생베리에 포함이 되어 있는 진세노사이드들은 인체에 유용한 다양한 생리기능물질을 포함한 것으로 알려졌다. 특히 진생베리는 진세노사이드 Re가 다량으로 함유된 것으로 알려 졌으나 추출공정은 비교적 연구가 이루어지지 않았기 때문에 본 연구에서는 진생베리로부터 복합 용매인 주정과 정제수를 이용하여 최적 공정 조건 확립을 수행하였다. 진생베리 추출물 제조를 위해서 건조 진생베리 분말 10 g를 부직포에 담아 250 mL 추출용 둥근 플라스크에 넣고 150 mL 용매를 넣어 내용물이 완전히 잠기게 한 후에 플라스크를 냉각 순환 수조에 연결을 하여 환류 추출하였다. 추출 과정은 주정과 정제수의 혼합비율, 복합용매의 추출 온도, 추출 시간 및 추출 회수에 따라 수행하였다. 추출 후 진세노사이드 Re, Rg1, Rd 및 조 진세노사이드의 함량 및 수율을 비교하였다. 최적 추출조건으로 주정 및 정제수 의 비율은 70% 대 30%, 추출온도는 $80^{\circ}C$, 추출 시간은 4시간, 추출 횟수는 2회로 결정되었다. 최적 추출 공정 조건에서 총 진세노사이드 함량은 건조 진생베리 g 당 약 88.6 mg이었다. 주요 진세노사이드의 분포는 Rb1이 5.3%, Rc가 5.2%, Rd가 14.3%, Re가 51.5%, Rf가 8.1%, Rg1이 15.7%이었다. 전체 추출 진세노사이드 중에 protopanaxatriol 계통의 진세노사이드가 약 80%를 차지하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제29권1호
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• pp.27-35
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• 2009

본 논문에서는 개선된 특징추출을 이용한 원자력 발전소 증기발생기 세관의 결함 형태 분류에 대한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 4가지 축대칭 결함, 즉 I-In 형태, I-Out 형태, V-In 형태, V-Out 형태 결함을 고려한다. 유한요소법에 기초한 수치해석 프로그램을 이용하여 결함의 폭과 깊이를 변화시켜가면서 400개의 와전류탐상시험(ECT) 신호를 생성하였다. 이와 같이 생성된 ECT 신호로부터 새로운 특징을 제안하였는데, 여기에는 최대 임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스 값의 1/2의 값을 갖는 점 사이의 위상각과 최대임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스 값의 10%, 20%, 30%, 40%를 갖는 점사이의 위상각들이 포함된다. 또한, 결함형태를 분류하기 위하여 은닉층이 하나인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 컴퓨터 모의실험 연구를 통하여 제안된 방법이 최대오차와 평균제곱오차 측면에서 향상된 결함 분류 성능을 얻는다는 것을 보였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.238-242
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• 2007

Today's commercial high resolution satellite imagery such as that provided by IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Digital maps supply the most generally used GIS data probiding topography, road, and building information. Currently, the building information provided by digital maps is incompletely constructed for GIS applications due to planar position error and warped shape. We focus on extracting of the accurate building information including position, shape, and height to update the building information of the digital maps and GIS database. In this paper, we propose a new method of 3D building information extraction with a single high resolution satellite image and digital map. Co-registration between the QuickBird image and the 1:1,000 digital maps was carried out automatically using the RPC adjustment model and the building layer of the digital map was projected onto the image. The building roof boundaries were detected using the building layer from the digital map based on the satellite azimuth. The building shape could be modified using a snake algorithm. Then we measured the building height and traced the building bottom automatically using triangular vector structure (TVS) hypothesis. In order to evaluate the proposed method, we estimated accuracy of the extracted building information using LiDAR DSM.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.257-260
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• 2006

In Video streaming environment, we must consider terminal and network characteristics, such as display resolution, frame rate, computational resource, network bandwidth, etc. The JVT (Joint Video Team) by ISO/IEC MPEG and ITU-TVCEG is currently standardizing Scalable Video Coding (SVC). This can represent video bitstreams in different sealable layers for flexible adaptation to terminal and network characteristics. This characteristic is very useful in video streaming applications. One fully scalable video can be extracted with specific target spatial resolution, temporal frame rate and quality level to match the requirements of terminals and networks. Besides, the extraction process is fast and consumes little computational resource, so it is possible to extract the partial video bitstream online to accommodate with changing network conditions etc. With all the advantages of SVC, we design and implement a network-adaptive SVC streaming system with an SVC extractor and a streamer to extract appropriate amounts of bitstreams to meet the required target bitrates and spatial resolutions. The proposed SVC extraction is designed to allow for flexible switching from layer to layer in SVC bitstreams online to cope with the change in network bandwidth. The extraction is made in every GOP unit. We present the implementation of our SVC streaming system with experimental results.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 The 6th International Symposium of East Asian Resources Recycling Technology
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• pp.259-263
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• 2001

There are several steps such as slicing, lapping, chemical etching and mechanical polishing in the silicon wafer production process. The chemical etching step is necessary to remove damaged layer caused In the slicing and lapping steps. The typical etching liquor is the acid mixture comprising nitric acid, acetic acid and hydrofluoric acid. At present, the waste acid is treated by a neutralization method with a high alkali cost and balky solid residue. A solvent extraction method is applicable to separate and recover each acid. Acetic acid is first separated from the waste liquor using 2-ethlyhexyl alcohols as an extractant. Then, nitric acid is recovered using TBP(Tri-butyl phosphate) as an extractant. Finally hydrofluoric acid is separated with the TBP solvent extraction. The expected recovered acids in this process are 2㏖/l acetic acid, 6㏖/1 nitric acid and 6㏖/l hydrofluoric acid. The yields of this process are almost 100% for acetic acid and nitric acid. On the other hand, it is important to recover and reuse the metal values contained in various industrial wastes in a viewpoint of environmental preservation. Most of industrial products are made through the processes to separate impurities in raw materials, solid and liquid wastes being necessarily discharged as industrial wastes. Chemical methods such as solvent extraction, ion exchange and membrane, and physical methods such as heavy media separation, magnetic separation and electrostatic separation are considered as the methods for separation and recovery of the metal values from the wastes. Some examples of the application of solvent extraction to the treatment of wastes such as Ni-Co alloy scrap, Sm-Co alloy scrap, fly ash and flue dust, and liquid wastes such as plating solution, the rinse solution, etching solution and pickling solution are introduced.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권3호
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• pp.73-84
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• 2002

불규칙하고 복잡한 다층(multi-layer) VLSI 배선의 커패시턴스 추출을 위한 빠르고 정확한 새로운 방법을 개발하였다. 복잡한 다층 배선구조에서 3차원 field-solver를 사용하여 커패시턴스를 구하는 것은 현실적이지 않기 때문에 근사적 3차원 커패시턴스 추출 방법을 제안한다. 꺽이는 부분(bend)과 상이한 배선사이의 거리를 갖는 동일한 층내의 배선은 불연속한 부분과 만나는 곳을 분할하고 각각의 부분에 2차원 커패시턴스 추출 방법을 사용하여 커패시턴스를 추출하였다. 또한 차폐층(shielding layer)을 갖는 다층 배선 구조에서의 커패시턴스는 시스템 내의 전하의 분포를 조사함으로써 시스템을 간소화 시킨 후 평판 그라운드 기반 2차원 커패시턴스와 간단한 구조로부터 독립적으로 계산될 수 있는 차폐효과를 결합하여 근사적3차원 커패시턴스 추출 방법을 적용하였다. 불규칙한 다층 배선 구조에 대하여 설계된 레이아웃으로부터 해석적으로 구할 수 있는 변수와 평판 그라운드를 사용한 2차원 커패시턴스 추출 방법을 사용하므로 정확하면서도 신속하게 커패시턴스를 추출할 수 있어 일반적인 3차원 방법보다 비용 측면에서 훨씬 효과적이다. 제안된 근사적 3차원 방법을 통해 구한 커패시턴스는 3차원 field-solver를 기반으로 구한 커패시턴스와 오차율 5% 이내의 정확성을 나타낸다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.159-167
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• 1992

본 연구는 온라인 한글 필기체 인식을 위한 전처리 단계로서 다층구조 신경망을 이용하여 한글 자획의 특징을 추출하였다. 특징추출을 위한 신경망은 경쟁 자율학습하는 특성을 가진 Masking field 모델을 이용하여 구성하였다. 이 모델에 의해서 off영역이 없는 on영역만의 수용영역을 구성하여 한글 자획에 내포된 방향, 연결점 및 모서리 특징 추축을 병렬처리하였고, 이 모델의 수정에 의하여 방향유지특성을 구현하였다. 입력자획의 폭이 한 화소로 제한됨에 따라 입력 정보의 교란을 설정한 수용영역에 의하여 제거 할 수 있었다. 구성한 신경망은 순차적으로 입력되는 자획으로부터 동필특징을 추출하고, 이것을 집적하여 자획 특징을 추출한다. 한글자획의 특징추출 결과는 자획내의 방향특징들의 통계적 분포에 따르는 출력을 얻을 수 있었으며, 자획패턴이 고정되지 않은 온라인 한글 필기체의 자획인식에 유용하리라 생각된다.

• 한국음향학회지
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• 제37권1호
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• pp.60-65
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• 2018

본 논문에서는 양서류 울음소리 구별을 CNN(Convolutional Neural Network)에 적용하기 위한 방법으로 공분산 행렬과 모듈로그램(modulogram)을 제안한다. 먼저, 멸종 위기 종을 포함한 양서류 9종의 울음소리를 자연 환경에서 추출하여 데이터베이스를 구축했다. 구축된 데이터를 CNN에 적용하기 위해서는 길이가 다른 음향신호를 정형화하는 과정이 필요하다. 음향신호를 정형화하기 위해서 분포에 대한 정보를 나타내는 공분산 행렬과 시간에 대한 변화를 내포하는 모듈로그램을 추출하여, CNN의 입력으로 사용했다. CNN은 convolutional layer와 fully-connected layer의 수를 변경해 가며 실험하였다. 추가적으로, CNN의 성능을 비교하기 위해 기존에 음향 신호 분석에서 쓰이는 알고리즘과 비교해보았다. 그 결과, convolutional layer가 fully-connected layer보다 성능에 큰 영향을 끼치는 것을 확인했다. 또한 CNN을 사용하였을 때 99.07 % 인식률로, 기존에 음향분석에 쓰이는 알고리즘 보다 높은 성능을 보인 것을 확인했다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1552-1559
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• 2021

Convolution neural networks (CNNs) show notable performance in image processing and are used as representative core models. CNNs extract and learn features from large amounts of train dataset. In general, it has a structure in which a convolution layer and a fully connected layer are stacked. The core of CNN is the convolution layer. The size of the kernel used for feature extraction and the number that affect the depth of the feature map determine the amount of weight parameters of the CNN that can be learned. These parameters are the main causes of increasing the computational complexity and memory usage of the entire neural network. The most computationally expensive components in CNNs are fully connected and spatial convolution computations. In this paper, we propose a Fourier Convolution Neural Network that performs the operation of the convolution layer in the Fourier domain. We work on modifying and improving the amount of computation by applying the fast fourier transform method. Using the MNIST dataset, the performance was similar to that of the general CNN in terms of accuracy. In terms of operation speed, 7.2% faster operation speed was achieved. An average of 19% faster speed was achieved in experiments using 1024x1024 images and various sizes of kernels.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권5호
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• pp.965-970
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• 2008

접촉분해경유의 산화반응후 포함된 산화황화합물을 분리하기위해 다양한 용매를 사용하여 용매추출에 관한 연구를 수행하였다. 용매로는 극성을 가진 물, N-메틸피놀리논, 에틸아세테이트, 디메틸포름아마이드, 이소프로필알코올, 아세토니트릴, 메탄올등을 사용하였다. 실험결과, 접촉분해경유와 용매와의 층분리는 적절한 양의 물을 첨가한 경우에 이루어졌으며, 물과 N-메틸피놀리논을 혼합한 혼합용매가 접촉분해경유로부터 산화황화합물의 선택적인 분리에 가장 적절하였다. 또한 접촉분해경유로부터 황화합물을 99.5% 이상으로 제거하기 위해선, 4단 정도의 평형추출이 필요하였다.