• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1989년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.166-169
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• 1989

A study for the recognition of the Korean characters by a neural network is presented. To reduce the dimension of the input image data, DC components are extracted from each input image and used as input to the neural net. A multi-layer perceptron with one hidden layer was trained with back-error propagation training algorithm. Its performance is tested for 24 ${\times}$ 24 binary images of Korean characters and the results of several experiments are presented.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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• pp.571-573
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• 2007

It is known that the main source of the area image sticking is the ion charge adsorption on the alignment layer. We found out that the adsorption of the ion charge of the liquid crystal in the cell was physisorption, which takes place between all molecules on any surface providing the adsorption force is small.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.560-567
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• 1998

This paper concerned about a imputed color printed material image in camera to decrease noise and distortion by processing median filtering with input image to identical condition. Also this paper proposed the way of compares a normal printed material with an abnormal printed material color tone with trained a learning of the error back-propagation to block classification by extracting five place from identical block(3${\times}$3) of color printed material R, G, B value. As a representative algorithm of multi-layer perceptron the error Back-propagation technique used to solve complex problems. However, the Error Back-propagation is algorithm which basically used a gradient descent method which can be converged to local minimum and the Back Propagation train include problems, and that may converge in a local minimum rather than get a global minimum. The network structure appropriate for a given problem. In this paper, a good result is obtained by improve initial condition and adjust th number of hidden layer to solve the problem of real time process, learning and train.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권1호
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• pp.36-39
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• 2004

In this paper, a method of improving the learning speed and convergence rate is proposed to exploit the advantages of artificial neural networks and neuro-fuzzy systems. This method is applied to the XOR problem, n bit parity problem, which is used as the benchmark in the field of pattern recognition. The method is also applied to the recognition of digital image for practical image application. As a result of experiment, it does not always guarantee convergence. However, the network showed considerable improvement in learning time and has a high convergence rate. The proposed network can be extended to any number of layers. When we consider only the case of the single layer, the networks had the capability of high speed during the learning process and rapid processing on huge images.

• 한국가시화정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.29-37
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• 2022

We carried out a laboratory experiment about the thermo-fluidic characteristics of natural convection boundary layer over a vertical heated plate under constant heat flux condition. Particle image velocimetry has been applied to observe the surface convection velocity close to the vertical plate submerged in the water chamber with the condition of Ra = 7 × 10⁹ and Pr = 8.1. The velocity distributions indicate that the distinct stripe-like structures appears in the upstream (earlier transition region) and the distinct negative-positive and Λ(λ)-shaped flow structures in the downstream (mid-transition region). In addition, the temporal variation of spanwise and streamwise velocity is also presented.

• Ocean and Polar Research
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• 제35권3호
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• pp.229-237
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• 2013

We measured two-dimensional (2-D) oxygen distribution in the surface sediment layer of intertidal sediment using a simple and inexpensive planar oxygen optode, which is based on a color ratiometric image approach. The recorded emission intensity of red color luminophore light significantly changed with oxygen concentration by $O_2$ quenching of platinum(II)octaethylporphyrin (PtOEP). The ratios between the intensity of red and green emissions with oxygen concentration variation demonstrated the Stern-Volmer relationship. The 2-D oxygen distribution image showed microtopographic structure, diffusivity boundary layer and burrow in surface sediment layer. The oxygen penetration depth (OPD) was about 2 mm and the one-dimensional vertical diffusive oxygen uptake (DOU) was 12.6 mmol $m^{-2}d^{-1}$ in the undisturbed surface sediment layer. However, those were enhanced near burrow by benthic fauna, and the OPD was two times deeper and DOU was increased by 34%. The simple and inexpensive oxygen planar optode has great application potential in the study of oxygen dynamics with high spatiotemporal resolution, in benthic boundary layers.

• 대한기계학회논문집B
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• 제26권4호
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• pp.578-586
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• 2002

Flow structures around a rectangular prism have been investigated by using a PIV(Particle Image Velocimetry) technique. A thick turbulent boundary layer was generated by using spires arid roughness elements. The boundary layer thickness, displacement thickness and momentum thickness were 650mm, 117.4mm and 78mm, respectively. The ratio between the model height(40mm) and the boundary layer thickness H/$\delta$, was 0.06. The Reynolds number based on the free stream velocity and the height of the model was 7.9$\times$10$^3$. The PIV measurements were performed at three different wall normal planes. Three recirculation regions at forward facing step, top of the roof and backward facing step are clearly seen and show three dimensional features. Dramatic changes of flow patterns are observed in the wake regions in the different spanwise wall normal planes. Instead of reattachment and recirculation zone, rising streamlines are depicted at the normal planes near the side wall due to the interaction with a rising horse shoe vortex. The peak of turbulent kinetic energy occurs at the separation bubble on top of the roof and the magnitude is 2.5 times higher compared with that of the wake region.

• 방송공학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.181-197
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• 2003

대역 분할 부호화(Sub-Band Coding: SBC)방식은 계층적 피라미드(hierarchical pyramid) 구조를 갖고 있어 움직임 예측 시 상위 계층에서는 전체적인 이동특성을 추정하고 하위 계층에서는 국부적인 세부 이동 특성을 추정할 수가 있어 실제 동영상 움직임 보상 성능이 매우 우수하다. 이와 같은 계층적 이동보상피라미드를 이용한 기존의 저대역(low-band) 이동보상 피라미드 방식에는 다음 두 가지 문제점들로 인해 매우 심각한 화질 저하가 발생한다. 첫째는 저대역 이동보상 피라미드의 각 계층에서 양자화기가 포함된 부호화기를 사용할 경우 하위 계층의 재생 영상일수록 상위 계층에서 누적된 양자화 오차(quantization error)들을 그대로 포함하기 때문에 연속된 영상에서의 정확한 이동 보상이 어렵게 된다. 둘째는 피라미드의 계층적 구조 모순으로 상위 계층예서 잘못된 움직임 추정(motion estimation)은 하위 계층으로 진행될수록 막대한 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 우선 대역분할 부호화 방식을 이용한 대역별 계층적 이동보상에 대한 수학적 분석을 하였으며, 이를 바탕으로 제안되었던 통과 대역(pass-band) 이동보상 피라미드 방식이 누적된 양자화 오차 요인이 제거됨으로서 기존의 저대역 이동보상 피라미드에 비해 성능이 우수하다는 것을 이론적으로 분석하여 이를 증명하였다. 또한 계층적 이동보상 피라미드에서 매우 중요한 최고 계층의 초기 이동벡터 추정을 위하여 에지 패턴 분류를 이용한 이동벡터 추정 방식을 새로이 제안하였으며, 실험 결과 성능의 우수함이 입증되었다.

• 한국광물학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-12
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• 1995

옥천 변성대 남서부 지역에서 산출되는 변성 니질암에서는 muscovite, biotite 및 chlorite를 주로하는 phyllosilicate가 서로 intergrowth 또는 interlayer를 이루는 것이 편광현미경 관찰, EPMA 분석, Back Scattered Electron (BSE) image 관찰 및 Transmission Electron Micro-scope(TEM) 관찰을 통하여 확인되었다. 이들 광물들은 편광현미경 관찰에서 흔히 각각의 입자를 식별할 수 없을 정도의 미세 규모로 서로 intergrow 되어 있으며BSE image에서는 0.1$\mu\textrm{m}$ 이하의 아주 작은 크기에서부터 10.0$\mu\textrm{m}$ 정도 크기까지 다양한 규모의 intergrow를 형성하고 있음이 관찰되었다. TEM scale에서는 개별 layer 크기(약 10$\AA$)에서부터 수십 개 layer 크기의 interlayering을 보여준다. 이와 같은 intergrowth 또는 interlayering의 결과로 EPMA 분석에서 종종 보기에는 규진(homogeneous)한 입자라 하더라도 두 개 이상의 광물 성분이 섞여 있는 분석값을 나타내며 이러한 nonstoichiometry는 BSE image에서 interlayer(또는 intergrow) 된 것으로 관찰되는 부분에서 더욱 두드러진다.Chlorite zone에서는 chlorite와 muscovite의 interlayering (C/M)이 주로 발견되며 biotite zone과 garnet zone에서는 chlorite와 biotite의 interlayer (C/B)가 주로 관찰된다. 이는 chlorite zone에서는 속성작용에서 보편적으로 나타나는 C/M으로부터 chlorite가 분리되는 광물반응이 일어나는데 반해서 biotite zone과 garnet zone에서는 chlorite로부터 C/B를 거쳐 biotite를 생성하는 광물반응이 일어나는 것을 의미한다. 이와 같은 현상은 변성작용에서 phollosilicate의 광물반응의 엄밀한 의미에서는 평형(equilibrium) 상태에서 균질한 광물을 생성하기보다는 비평형(disequilibrium) 반응으로 일어난다는 것을 의미한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.605-610
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• 2002

영상물에 대한 학습과 분류를 위해 단순 베이지안, N-Nearest 방법 등이 사용된다. 이 방법들은 단순하면서 높은 정확도를 갖는다. 본 논문에서는 2단계 투표를 통해 이들 방법들을 조합하여 사용하였다. 유해 영상물들을 대상으로 학습 및 분류를 실험하였다. 결과로 색상분포에 따른 영상 분류가 실시간 처리 및 유해 영상 인식에 효과적임을 보였다. 또한 2단계 투표 방식의 알고리즘으로 약 2000장 이상의 사진을 가지고 학습 및 분류를 시행했으며 결과 80%에 가까운 높은 정확도와 대상 사진에 영향 받지 않는 안정도를 보였다.