• 한국소성가공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소성가공학회 2004년도 추계학술대회논문집
• /
• pp.75-78
• /
• 2004

A mesh generation algorithm adapted to the mesh density map using the Delaunay mesh generation technique is developed. In the finite element analyses of the forging processes, the numerical error increases as the process goes on because of discrete property of the finite elements or severe distortion of elements. Especially, in the region where stresses and strains are concentrated, the numerical discretization error will be highly increased. However, it is too time consuming to use a uniformly fine mesh in the whole domain to reduce the expected numerical error. Therefore, it is necessary to construct locally refined mesh at the region where the error is concentrated such as at the die corner. In this study, the point insertion algorithm is used and the mesh size is controlled by moving nodes to optimized positions according to a mesh density map constructed with a posteriori error estimation. An optimization technique is adopted to obtain a good position of nodes. And optimized smoothing techniques are also adopted to have smooth distribution of the mesh and improve the mesh element quality.

• 방송공학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.838-850
• /
• 2012

본 논문에서는 스테레오 영상에서 얻은 다양한 특징들을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 기법에서는 먼저 주어진 스테레오 영상에서 명암변화 주목도 지도(intensity gradient saliency map)를 생성한다. 다음으로 좌우 영상 간에 블럭 단위의 움직임을 나타내는 광류(optical flow)를 계산하고 scale-invariant feature transform(SIFT) 기법을 통해 사물의 크기와 회전에 변하지 않는 영상의 특징 점을 구하여 이 특징점 간의 변이를 구한 다음, 이 두 변이 정보들을 결합하여 변이 주목도 지도(disparity saliency map)를 생성 한다. 생성된 변이 주목도 지도는 가려짐 영역 검출을 통해 오류 변이가 제거된다. 세 번째로 영상 워핑시에 직선의 왜곡을 최소화하기 위해 직선 세그먼트를 얻는다. 마지막으로 다시점 영상은 이렇게 추출된 영상 특징들을 제한 조건으로 사용하여 그리드 메쉬(grid-mesh) 기반 영상 워핑(warping) 기법에 의해 생성된다. 실험 결과를 통해 제안한 기법으로 생성된 다시점 영상의 화질이 기존 DIBR 기법보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.33-40
• /
• 2010

이동 무선 환경에서 핸드오버 특히, 이종 망이 중첩된 네트워크 환경에서의 핸드오버는 서로 다른 서비스 특성과 서비스영역의 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 관리 단위가 분리된 여러 지역에 걸친 다양한 벤더의 무선랜 접속장비와 그 운영 망을 모니터링, 제어할 수 있는 모바일 싱크 무선랜 네트워크 통합 관리제어 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 멀티벤더와 무선랜 특화 관리 항목들에 대해 모니터링, 제어가 가능한 지역센터서버 연동 관리구조로 설계되었다. 본 논문에서 제시한 방법은 기존의 시스템보다 MAP 도메인 크기가 5일 때 무선단말의 이동속도가 약 10%의 성능 향상을 보였다. 또한, 데이터 설계 및 메시징 방식 계층적 관리구조를 통해 분산된 망 위에 존재하는 이기종 무선랜 장비에 대해 관리 접근 방법이 일관적이고 안정된 망 관리 시스템이 되도록 설계하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.135-139
• /
• 2009

본 논문에서는 대상기기 및 서비스의 물리적 인터페이스 영상에 기반을 둔 인터페이스인 INCUI (Intuitively Natural and Consistent User Interface)를 제시한다. 물리적 인터페이스의 영상과 XML 형식으로 기술 되는 INCUI의 개념을 소개하고, 정의된 INCUI 템플릿을 통해 사용자 인터페이스 요소간 일관성 있는 매핑을 수행하는 방법을 설명한다. 또한 INCUI 형태의 사용자 인터페이스간 매핑을 위해 도메인 크기, 소스 및 타겟 인터페이스의 유형에 따라 선택적으로 세부 매핑 알고리즘을 선택하는 새로운 매핑 구조를 제안한다. 특히 기존 문자열 기반의 LCS (Longest Common Subsequence) 알고리즘의 단점을 보완하여 접두사/접미사/동의어 정보를 활용하는 확장된 유사도 계산 알고리즘을 적용하였다.

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

• Asian Journal of Atmospheric Environment
• /
• 제7권1호
• /
• pp.25-37
• /
• 2013

Open biomass burning (excluding biofuels) is an important contributor to air pollution in the Asian region. Estimation of emissions from fires, however, has been problematic, primarily because of uncertainty in the size and location of sources and in their temporal and spatial variability. Hence, more comprehensive tools to estimate wildfire emissions and that can characterize their temporal and spatial variability are needed. Furthermore, an emission processing system that can generate speciated, gridded, and temporally allocated emissions is needed to support air-quality modeling studies over Asia. For these reasons, a biomass-burning emissions modeling system based on satellite imagery was developed to better account for the spatial and temporal distributions of emissions. The BlueSky Framework, which was developed by the USDA Forest Service and US EPA, was used to develop the Asian biomass-burning emissions modeling system. The sub-models used for this study were the Fuel Characteristic Classification System (FCCS), CONSUME, and the Emissions Production Model (EPM). Our domain covers not only Asia but also Siberia and part of central Asia to assess the large boreal fires in the region. The MODIS fire products and vegetation map were used in this study. Using the developed modeling system, biomass-burning emissions were estimated during April and July 2008, and the results were compared with previous studies. Our results show good to fair agreement with those of GFEDv3 for most regions, ranging from 9.7 % in East Asia to 52% in Siberia. The SMOKE modeling system was combined with this system to generate three-dimensional model-ready emissions employing the fire-plume rise algorithm. This study suggests a practicable and maintainable methodology for supporting Asian air-quality modeling studies and to help understand the impact of air-pollutant emissions on Asian air quality.

• 지능정보연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.79-99
• /
• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제39권5호
• /
• pp.11-20
• /
• 2002

이 논문에서 우리는 블록화 현상과 DCT 계수의 양자화 에러를 최소화 하면서 영상을 복호하는 새로운 기술을 제안한다. 영상의 복호화 과정에서 영상의 DCT 계수는 양자화 된 DCT 계수와 양자화 행렬의 곱으로 구해지게 되고, 양자화 간격의 절반 크기의 에러가 유도 될 수 있다. 이때 역 양자화 과정에서 원 영상의 DCT 계수는 알 수 없으며, 만약 DCT 계수를 양자화 간격 절반 크기 내로 대응 시킨다면 무한개의 해답이 존재하게 된다. 이 논문에서 우리는 하나의 해답을 구하기 위한 단서로, 양자화 에러는 양자화 간격의 절반 크기 내로 제한되어 있으며, 적어도 블록 경계면에서의 불연속성으로 나타나는 고주파 성분은 원 영상에 존재하지 않는다는 사실을 이용하게 된다. 이 두 가지 조건으로 우리는 역 양자화기의 정규화 과정을 거치게 된다. 정규화 된 역 양자화기는 역 양자화 과정에서 얻어지는 DCT 계수를 항상 양자화 에러, 즉 양자화 간격의 절반 크기 범위 내로 대응 시키게 된다. 논문에서 제안된 기술은 JPEG, MPEG-1, H.263+의 영상 압축 표준과 비교하였으며, 비교과정은 시각적인 효과로 기존의 일반적인 방법으로 영상을 복호할 때보다 블록화 현상이 감소한다는 것을 보여주게 되고 또한 원 영상과의 Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Blockiness Measure (BM)에 대한 수치적인 비교 결과를 보여주게 된다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권6B호
• /
• pp.731-741
• /
• 2008

기존의 한강 감조구간 수치모의에 대한 연구는 단면자료 획득의 어려움이나 유도의 조위자료가 없으므로 하류 경계단을 전류지점으로 하여 모의한 논문이 대부분이나 본 연구에서는 수치해도를 바탕으로 곡릉천 합류부 이후와 임진강 하구부의 단면을 가정하고 인천검조소의 조위자료를 유도지점으로 전이시켜 서해안 조위에 의한 한강하류부에서의 수리학적 거동을 해석하였다. 모형의 적용구간은 신곡수중보로부터 한강의 법적 하류단인 김포시 유도까지 총 36.8 km에 이르는 구간으로 흐름 및 혼합거동 해석은 RMA-2 모형과 서일원(2008)이 개발한 2차원 이송-분산 해석모형인 RAM4를 이용하였다. 전류지점에서의 수위 및 종횡방향 유속 실측자료와 수치모의 결과를 비교하여 흐름해석 결과를 검증하였다. 수위 관측소의 자료가 양호하고 인천검조소에서 높은 조차가 발생하는 2006년 6월 23일~25일 동안 모의한 결과 유도지점의 조위에 따라 총 5회의 역방향 흐름이 관찰되었고 최대 역류 길이는 장항 IC까지 총 32.9 km에 이르렀다. 최대 역방향 흐름의 발생 및 소멸 과정, 최고 유속선을 따른 수위 및 유속을 분석하였으며 이에 따른 비보존성 오염물질의 혼합거동을 해석하였다. 굴포천으로부터 유입된 오염물질은 하폭방향 퍼짐이 두드러지게 일어났지만 곡릉천에서 유입된 BOD는 곡릉천 합류부를 전후하여 중앙 및 좌안측 수심이 급격히 깊어지고 최대유속선이 곡릉천 방향인 우안에서 발생하고 있으므로 횡방향 혼합이 빠르게 완료되어 오염운의 반경이 상대적으로 좁은 것을 확인할 수 있었다. 또한 1차원 이송-분산방정식의 해석해를 적용해 유도지점의 염도 값을 인천검조소로부터 추산하여 한강 하류부에서의 수평 2차원 염수 혼합거동을 해석하였다.