• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제29권6호
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• pp.668-679
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• 2018

Experimental and numerical data were compared through a counterflow burner for the characteristic of basic flame about SNG- C11. In order to use the numerical mechanism accurately, the validation was carried out at strain rate ($a_g=30$, $120s^{-1}$) and the UCSD model showed satisfactory results. The effective Lewis number of the extinction boundary, and the behavior of extinction for the symmetric flames of the SNG-C11, could be explained through the trend of $Le_V$, and the flame of the extinction condition was inspected by the major species, key radicals and the chemical reaction paths. The interactions phenomenon in the merged flames has chemical reaction path for producing $HO_2$ were generated at stagnation point. It can be expected the one of major factors in interaction phenomenon.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권1호
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• pp.111-122
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• 2021

Building footprint extraction is an active topic in the domain of remote sensing, since buildings are a fundamental unit of urban areas. Deep convolutional neural networks successfully perform footprint extraction from optical satellite images. However, semantic segmentation produces coarse results in the output, such as blurred and rounded boundaries, which are caused by the use of convolutional layers with large receptive fields and pooling layers. The objective of this study is to generate visually enhanced building objects by directly extracting the vertices of individual buildings by combining instance segmentation and keypoint detection. The target keypoints in building extraction are defined as points of interest based on the local image gradient direction, that is, the vertices of a building polygon. The proposed framework follows a two-stage, top-down approach that is divided into object detection and keypoint estimation. Keypoints between instances are distinguished by merging the rough segmentation masks and the local features of regions of interest. A building polygon is created by grouping the predicted keypoints through a simple geometric method. Our model achieved an F1-score of 0.650 with an mIoU of 62.6 for building footprint extraction using the OpenCitesAI dataset. The results demonstrated that the proposed framework using keypoint estimation exhibited better segmentation performance when compared with Mask R-CNN in terms of both qualitative and quantitative results.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권1호
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• pp.851-861
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• 2021

The main objective of this study is to examine the government ownership effect on the United Arab Emirates (UAE) firm's corporate social responsibility (CSR). Government ownership is assumed to affect the CSR either directly or indirectly. That is by moderating the association between corporate governance and CSR. Publicly listed companies on the UAE capital markets (Abu Dhabi and Dubai) from 2010-2013 constituted the study sample. Panel data regression analyses and random effect model is used to examine the effects of board size, board independence, and audit committee characteristics on CSR. Government ownership is used as a moderator variable. The result showed that the existence of government ownership has a moderator effect on the association between corporate governance mechanisms and the CSR. Precisely, the research revealed that the audit committee characteristics become more effective in improving the firm's CSR when the government owns shares in the organization. The main contribution of this study is to examine how firm ownership structure influences good corporate governance and CSR in the UAE. The study contributes to the CSR literature by merging between the existence of governmental ownership and the power to enforce the implementation of corporate governance in an emerging country.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.17-26
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• 2022

Sensor Nodes play a major role to monitor and sense the variations in physical space in various real-time application scenarios. These nodes are powered by limited battery resources and replacing those resource is highly tedious task along with this it increases implementation cost. Thus, maintaining a good network lifespan is amongst the utmost important challenge in this field of WSN. Currently, energy efficient routing techniques are considered as promising solution to prolong the network lifespan where multi-hop communications are performed by identifying the most energy efficient path. However, the existing scheme suffer from performance related issues. To solve the issues of existing techniques, a novel hybrid technique by merging particle swarm optimization and game theory model is presented. The PSO helps to obtain the efficient number of cluster and Cluster Head selection whereas game theory aids in finding the best optimized path from source to destination by utilizing a path selection probability approach. This probability is obtained by using conditional probability to compute payoff for agents. When compared to current strategies, the experimental study demonstrates that the proposed GTPSO strategy outperforms them.

• 한국가시화정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.45-54
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• 2022

We analyzed the low wall-shear stress area in the intracranial aneurysm that occurred at an anterior communicating artery with a special emphasis on vortical structures close to the wall. We reconstructed the aneurysm model from patient CTA data. We assumed blood as an incompressible Newtonian fluid and treated the blood vessel as a solid wall. The pulsatile boundary condition was applied at the inlet of the anterior cerebral artery. From the instantaneous flow field, we computed the histogram of the wall-shear stress over the aneurysm wall and found the low wall-shear stress event (< 0.4 Pa). This extreme event was due to the low wall-shear stress area that occurred at the daughter sac. We found that the merging of two vortices induced the low wall-shear stress area; one arises from the morphological characteristics of the daughter sac, and the other is formed by a jet flow into the aneurysm sac. The latter approaches the daughter sac, which ultimately leads to the strong ejection event near the daughter sac.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권1호
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• pp.109-117
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• 2023

Defect detection is one of the key factors in fabric quality control. To improve the speed and accuracy of denim fabric defect detection, this paper proposes a defect detection algorithm based on cascading feature extraction architecture. Firstly, this paper extracts these weight parameters of the pre-trained VGG16 model on the large dataset ImageNet and uses its portability to train the defect detection classifier and the defect recognition classifier respectively. Secondly, retraining and adjusting partial weight parameters of the convolution layer were retrained and adjusted from of these two training models on the high-definition fabric defect dataset. The last step is merging these two models to get the defect detection algorithm based on cascading architecture. Then there are two comparative experiments between this improved defect detection algorithm and other feature extraction methods, such as VGG16, ResNet-50, and Xception. The results of experiments show that the defect detection accuracy of this defect detection algorithm can reach 94.3% and the speed is also increased by 1-3 percentage points.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.143-151
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• 2010

지문분류는 1:N 지문인식 시스템의 효율성을 높이는 단계로 지문의 매칭 시간 단축과 인식의 정확성을 높여주는 역할을 한다. 지문 각 클래스의 융선 패턴은 한 개 이상의 클래스와 중복되는 성질을 가지기 때문에 지문분류 작업은 어렵다. 또한 잡음을 많이 포함하거나 예외적인 입력 상태인 경우에도 분류 작업은 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 품질의 지문을 효과적으로 분류하기 위해 지문의 방향특징을 이용해 확률 모델을 설계하고, 이를 최적화 하여 지문분류를 수행하는 방법을 제안하였다. 지문 융선을 픽셀단위로 탐색하여 방향 값을 산출하고, 산출된 방향 값을 일정 픽셀 단위로 병합하여 지문의 방향특징을 추출한다. 추출된 방향 특징을 이용해 확률론적 정보추출 및 인식 방식인 마코프 모델을 이용하여 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성한다. 생성된 클래스별 마코프 모델의 상태전이 행렬을 분석하여 클래스별 분류 모델의 가중치 항목을 결정하고 유전자 알고리즘을 이용하여 지문분류 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 수치를 찾아낸다. 유전알고리즘에 의해 최적화된 분류모델에 다양한 품질의 지문 데이터베이스를 적용하여 실험해 본 결과 최적화 되기 전의 분류 모델에 비해 우수한 분류성능을 보였다. 또한 실험에 사용한 다양한 품질의 데이터베이스를 분석해본 결과 제안한 방법은 특이점 유, 무 및 상태에 독립적으로 예외적인 입력상황의 지문에 대해 효율적으로 지분분류를 수행했다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.189-194
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• 2009

급속도로 발전하는 정보통신 기술과 함께 유비쿼터스 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이러한 유비쿼터스 기술은 도시정보 서비스에 대한 새로운 기능을 제시하고 있다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시 관리에 의한 안전보장 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시이다. 성공적인 u-City 건설을 위해서는 기존 지자체GIS 서비스를 확대한 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 이를 기반으로 한 효율적인 지능형 도시공간정보 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 다양한 분야에서의 도시공간 정보에 대한 연계통합이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 도시공간정보의 효율적 활용과 상호운용성 기반의 지능형 도시공간정보 연계통합을 위한 '지능형 도시공간정보 연계통합 모델'을 제시하도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권2호
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• pp.123-134
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• 2000

등치선(wire-frame contour)으로 표현된 물체의 볼륨정보에서부터 3차원 표면을 재구성하는 방법을 제안한다. 등치선 삼각화법(contour triangulation)이라고도 하는 이 방법에서 가장 문제가 되는 것이 인접 단층사이에서 표면이 분기하는 경우에 발생하는데, 이것은 하나의 등치선이 인접한 층의 두 개이상의 등치선과 연결되는 형태로 나타나며, 표면 생성시의 많은 모호성을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 분기문제를 가장 일반적으로 발생하는 이중분기문제와 그 이상의 다중분기문제로 구분하고, 먼저 이중 분기 알고리즘을 제안하였으며, 다중분기문제를 다수의 이중분기문제로 단순화하는 다중분기 알고리즘을 제안하였다. 제안된 이중분기 알고리즘은 모 등치선을 분할하는 방법을 이용하였는데, 먼저 해협다각형을 정의하고 이를 삼각분할하여 분할선을 구하는 것에 바탕을 두고 있다. 이 방법은 이중분기가 매우 복잡하게 나타나는 경우에도 잘 적용이 되며, 분할선의 레벨을 조절함으로써 매우 사실적인 표면을 만들어 낼 수 있다는 장점이 있다. 또한 다중분기문제를 단층 간격의 문제로 규정하고, 인접한 두 층 사이에 가상의 등치선을 추가하여 가지 등치선을 연속적으로 병합하는 방법으로 해결하였다. 제안된 방법은 등치선 삼각화의 가장 큰 문제인 분기문제를 해결하기 위한 매우 구조적인 접근방법으로, 다양한 실제 등치선 데이타에 적용한 결과 좋은 성능을 나타냈다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권5호
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• pp.37-44
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• 2006

MRF (Markov random fields)로 전후 관계가 모델링된 변형된 형태의 ICM 방식을 소개한다. 특징 추출을 위해 부합블록인접의 새로운 MRF 모델을 제시한다. 이 모델은 현재 고려중인 화소를 기점으로 지엽구조인 복수방향의 기하학적 인접화소군들을 발생시켜 집합을 형성한다. 전처리 작업을 통해 산출한 특정 영역 색도분포의 확률적 데이터를 근거로 매 인접화소군 화소들 사이의 색도분포와 인접화소군들 사이의 관련성 여부를 단계별로 확률적으로 비교 판별함으로 해당화소의 영역귀속을 결정한다. 귀속 영역이 판별된 화소에는 특정 색도를 부여하고 타영역의 원소와 차별한다. 이러한 과정을 전 화소들에 확대 적용하면서 관측영상은 영역별로 순차적으로 분류되며 정보가 추출된다. 대상 영상은 탁본영상으로서 바탕영역과 정보영역을 차별적으로 분류, 색도부여를 통해 문자만의 특징을 선별한다. 이 방식은 종래의 ICM 방식의 단점이었던 과/부족 평활 현상을 최소화하는 동시에, 벡터적 판별력 부가에 의한 특정영역 잡음 제거와 얼룩현상 극소화에 효과가 있음이 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 MICM 방식을 탁본영상의 문자인식에 적용하면 우수한 효과가 있으리라 기대한다.