• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1135-1141
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• 2004

본 논문은 신경회로망의 학습 알고리즘과 패턴인식을 위한 신경회로망 모델을 논의하였고, 생산가공 시스템에서의 광량 센서에 대한 물체 검출, 신경회로망을 이용한 패턴 분류, 마이크로 컨트롤러 시스템 그리고 DC 서보 모터의 제어기 설계에 대하여 논의하였다. 본 논문은 제시된 시스템의 구조를 기반으로 생선의 아가미와 꼬리 부분을 절단하는 어류 가공 시스템에 적용하여 실험하였고, 산업현장에 응용할 수 있는 지능제어시스템의 성능을 그 결과로 제시하였다.

• 패션비즈니스
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• 제21권6호
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• pp.77-86
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• 2017

This study aims to explore the unethical issues in leather processing and to develop designs of leather products based on the concept of reincarnation by ecosystem circulation. The method used in this research include the review of previous literature and the design process for development fashion accessories using waste leather. The design process comprises collecting waste leather, classifying waste leather by type, color, and size, and developing leather products according to line carnation method. For this research, the material was limited to waste cowhide leather collected from leather workshops and leather product factories. The leather pieces were divided into typical and atypical types and developed leather accessories based on the leather piece's color and size. A twill brooch, four-string bracelet, a brooch using the four-stringed leather strap and mini handbag designs were developed using regular type waste leather. An armband of abstract patterns and a cellphone case with graffiti pattern using irregular type over-splitting waste leather. The environmental issues in design are observed as part of understanding the significance of this study. Development of waste leather accessory can expand the usability of the waste leather as well as increase the product value by creating limited-line editions. By understanding the role and benefits of sustainable upcycling, this research suggests an efficient way to use waste materials in fashion to coexist with the natural environment.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.184-189
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• 2004

본 논문에서는 흑백 CCD 카메라를 이용하여 청각 장애인의 의사전달 수단인 지화 동작을 동영상으로 입력받아 인식하여, 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다. 일련의 입력 영상들 중에서 흐린 영상과 선명한 영상의 구분은 영상의 잔상을 이용하였고, 촬영된 연속 영상들의 배열로부터 문자 자소를 구하고, 오토마타를 적용하여 완성된 문자를 문서 편집기에 출력시켰다. 획득된 선명한 영상 데이터 중 변화가 심한 손목 부분을 제거한 후, 최대 원형 이동법을 이용하여 손의 무게 중심점을 구하고, 원형 패턴 벡터 알고리즘을 적용하여 지화 해석에 필요한 손을 인식하였다. 손 중심으로부터 거리 스펙트럼을 이용하여 지화 인식에 사용되는 손 모양의 특징 벡터를 추출하고, 퍼지 추론을 적용하여 표준 패턴과 입력 패턴의 특징벡터를 비교, 지화 동작을 인식하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.198-210
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• 2022

제주 남부 해협은 대마난류의 분기점으로써 한반도 해역 열염순환의 시작점이 되고 태풍, 쓰나미와 같은 해양 재해의 크기와 빈도에 영향을 미치며 유해생물이나 방사능 오염수가 들어오는 공급원이 되는 등 해양지리학적으로 매우 중요한 영향을 미친다. 따라서 이러한 해상재해 및 재난에 대하여 즉각적인 대응을 위해서는 준 실시간의 해양 관측이 필요하다. 그러나 다른 해협에 비하여 제주 남부의 경우 이러한 해상관측이 부족하며 이로 인해 연구결과 또한 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 제주 북부에서의 고주파 레이더 설치 경험을 활용하여 제주 남부에서 레이더 관측에 적합한 지역을 산정하고 고주파 레이더를 설치하여 관측을 진행하였다. 이를 통해 제주 남부해협의 광역 표층해류장을 산출하고 APM(Antenna Pattern Measurement)과 FOL(First Order Line)을 통한 후처리 및 자료 개선을 진행하였으며 이에 대해 실측자료를 활용한 비교분석을 진행하였다. 그 결과 상관계수에서 0.4~0.7, RMSE(Root Mean Square Error) 약 1~19 cm/s의 개선 결과를 보였다. 이러한 고주파레이더 관측결과는 자료 개방 네트워크 구축을 통해 차후에 태풍 대응, 수치모델 검증, 광역 파랑자료의 활용, 해양 수색 구조와 같은 국내 현안 문제를 해결하는데 도움을 줄 것이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1656-1666
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• 1999

회로가 복잡해지고, 고속화되면서 회로의 동작에 대한 검사 뿐 아니라, 회로가 원하는 시간 내에 동작함을 보장하는 지연 검사의 중요성이 점점 커지고 있다. 본 논문에서는 주사환경을 사용하는 순차회로에서의 경로 지연 고장을 위한 테스트 패턴 생성 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 빠른 시간에 간접 유추를 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 구조적으로 발생 가능한 정적 학습 과정은 테스트 패턴 생성 과정 중의 선행 처리 단계에서 각각의 게이트에 정적 학습이 발생할 수 있는 경우를 분석하여 그 정보를 각각의 게이트에 대해 저장하고 있다가 알고리즘을 이용한 테스트 패턴 생성 과정 중 조건에 만족하는 경우에 유추될 수 있는 값을 바로 할당하게 된다. 본 논문에서는 이를 지연고장 검출에 맞도록 수정하여 이용하였다. 회로 내에 몇몇 주입력에서 나온 신호선을 모두 포괄하는 분할지점이 존재하면, 이 지점을 지나는 경로들 중에 그 이전, 혹은 이후의 경로가 동일한 경로들은 분할지점에 의해 분할된 입력의 부분들이 같은 입력값을 필요로 함을 예상할 쑤 있다. 본 논문에서는 경로 지연 고장 검출에서 유용하게 사용될 수 있는 이러한 회로분할을 사용하여 보다 효율적으로 테스트 입력을 생성하였다. 마지막으로, 이 두 가지 알고리즘을 적용한 효율적인 경로 지연 고장 테스트 입력 생성기를 개발하였으며, 알고리즘의 효용성을 실험을 통하여 입증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.44-52
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• 2001

본 논문은 수정된 카오틱 신경망(MCNN)을 이용하여 완전 무제약 서체 숫자 인식을 다루고 있다. 카오틱 신경망(CNN)의 동적 특성과 학습과정을 강화함으로써 복잡한 패턴인식 문제를 해결할 수 있는 유용한 신경망으로 수정하였다. MCNN은 신경망 구조와 뉴런 자체가 높은 차수의 비선형 동적특성을 갖고 있으므로 복잡한 서체 숫자를 분류할 수 있는 적합한 신경망이다. 숫자 확인은 원래의 숫자 이미지로부터 특징을 추출하고 MCNN에 근거한 분류기를 이용하여 숫자를 인식한다. MCNN 분류기의 성능은 Canada, Montreal의 Concordia 대학의 숫자 데이터 베이스로 평가하였다. 인식성능의 상대적인 비교를 위해 MCNN 분류기는 리커런트 신경망(RNN) 분류기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 인식율은 98.0%이었으며, 이는 MCNN 분류기가 같은 데이터 베이스에 대해 발표되었던 다른 분류기와 RNN 분류기보다 성능이 우수함을 나타낸다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권5호
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• pp.2001-2006
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• 2017

This paper explains the effects of the weak signal of a rotating-type electric field mill sensor fabricated for measuring the intensity of the electric field generated by high-voltage direct current (HVDC) power transmission lines. The fabricated field mill consists of two isolated electrode vanes, a motor driver, and a ground part. The sensor plate is exposed to and shielded from the electric field by means of a rotary shutter consisting of a motor-driven mechanically complementary rotor/stator pair. When the uncharged sensor plate is exposed to an electric field, it becomes charged. The rotating electrode consists of several conductive vanes and is connected to the ground part, so that it is shielded. Determining the appropriate design variables such as the speed of the vane, its shape, and the distance between the two electrodes, is essential for ensuring optimal performance. By varying the speed, the weak signal characteristics which is used to signal processing and calibration experiment are quite different. Each weak signal pattern was analyzed along with the output voltage characteristics, in order to be able to determine the intensity of the electric field generated by HVDC power transmission lines with accuracy.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1021-1024
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• 2001

Out of all metal-cutting processes, the hole-making process is the most widely used. It is estimated to be more than 30% of the total metal-cutting process. It is therefore desirable to monitor and detect drill wear during the hole-drilling process. In this paper, the vision system of the sensing methods of drill flank wear on the basis of image processing is used to detect the wear pattern by non-contact and direct method and get the reliable wear information about drill. In image processing of acquired image, median filter is applied for noise removal. The vision flank wear area of the drill was measured. Backpropagation neural networks (BPns) were used for no-line detection of drill wear. The neural network consisted of three layers: input, hidden and output. The input vectors comprised of spindle rotational speed, feed rates, vision flank wear, thrust and torque signals. The output was the drill wear state which was either usable or failure. Drilling experiments with various spindle rotational speed and feed rates were carried out. The learning process was peformed effectively by utilizing backpropagation. The detection of the abnormal states using BPNs achieved 96.4% reliability even when the spindle rotational speed and feedrate were changed.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제32권1호
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• pp.1-8
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• 2021

Human vocal cords vibrate as quickly as 100-250 times per second, so it is impossible to observe them with normal endoscopic diagnostic equipment. High-speed videolaryngoscopy (HSV) allows the visualization of non-periodic vibratory motion of vocal fold beyond the limitation of videostroboscopy. New developed post-processing methods that converts HSV to two-dimensional videokymography (2D VKG) using U-medical image-processing software can provide quantitative information on vocal fold mucosa vibration. Multifunctional laryngeal examination system is composed of 3 kinds of examinations such as HSV, 2D scanning digital kymography (2D DKG) and line scanning digital kymography (DKG). Evaluation of entire vocal cord vibratory pattern in each cord is possible using 2D DKG and a faster and more reliable quantitative information can be obtained. As this system is used in clinical and research, it is expected to bring much advances to the diagnosis of voice disorders. In this review, I will introduce the principles and advantages on examination of the vocal fold vibration, which is in the spotlight recently, and proceed with the literature review.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.1141-1151
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• 1997

본 논문에서는 오프라인 한자의 특징 추출을 위한 최대 블록화 방법(Maximum Block Method:MBM)을 제안한다. 최대 블록화란 처며 찾아진 화소로부터 블록을 점차 키워 나 아가감 으로서 입력문자의 골격선과 특징점을 추출하는 방법이다.기존의 세선화 방법 에서는 국소적인 잡음의 영향과 굴곡점, 누락점 등에서 발생되는 왜곡 현상이 특징 추출 을 어렵게 하는 단점이 있었다. 본 논문에서는 최대 블록 생성으로 인하여 잡음블록의 제거와 합성으로 직선과 사선획을 찾으므로서, 정확한 특징점 추출하는 앙법임을 입증 하였다. 실험 데이타로는 프린터 결과물, 중고등학교 한자 교과서와 기타 문서 등을 사용하였다. 한자 이외에도 한글 및 영, 숫자를 입력하여 실험한 결과, 인식의 전처리 과정인 골격선 추출과 획의 특징 추출에서 매우 효과적인 방법임을 확인하였다.