• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.799-808
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• 2004

C 언어가 주로 사용되는 미션 크리티컬 응용 소프트웨어 영역에는 문서화, 간결성, 정확성을 갖는 원시 코드가 요구된다. 본 연구는 XML 기반의 C 원시 코드의 주석관리 체계를 제안한다. 이 주석 관리체계는 주석 사용자 모듈, 검토자 모듈, 주석 추출 모듈, 주석 추적 연계 모듈, 주석 태그 정의 모듈, 저장관리 모들을 포함하는 6개 모듈로 구성된다. 본 연구에서 정의된 XML 주석 태그는 IEEE 표준 1028과 IEEE 표준 1012를 적용하는 개발공정 활동의 범주를 포함한다. C 원시 코드에 주석을 삽입하고 추출하기 위하여 XML 스키마가 사용되며. 주석 추출 결과의 시각적 표시 처리를 위하여 XSL-FO가 사용된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.611-619
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• 2008

본 논문에서 구현한 2.5D 맵핑(mapping) 시스템은 다양한 질감과 패턴에 따른 패션 의상의 모델 사진 이미지를 그대로 살려 외각선 영역 위에 드레이핑(draping)함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고, 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인할 수 있다. 또한 원단 디자인과 최종 제품의 상태를 정확하게 예측할 수 있는 기능을 제공하며, 원단과 모델 사진 이미지의 데이터베이스 구축으로 쉽고 빠르게 드레이핑함으로써 패션 업계의 경쟁력 향상과 비용 절감 효과를 가져 올 수 있다. 2.5D 맵핑 시스템은 보다 자연스러운 드레이핑을 위하여 메쉬 워프 알고리즘 모듈, 명암 추출과 적용 모듈, 맵핑 영역 추출 모듈, 메쉬 생성과 변형 모듈, 2.5D 맵핑 모듈로 구성하여 구현하였다. 향후 연구과제는 2.5D 맵핑 시스템의 구현 기술을 기반으로 하여 3D 의복 기술과 3D 인체 구현 기술을 접목한 3D 패션 디자인 시스템을 연구하여 2.5D 맵핑 기술의 표현 한계를 극복할 계획이다.

• ETRI Journal
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• 제43권5호
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• pp.891-899
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• 2021

We propose a stray inductance extraction method on power modules of the few-kilovolts/several-hundred-amperes class using only low voltages and low currents. The method incorporates a double-pulse generator, a level shifter, a switching device, and a load inductor. The conventional approach generally requires a high voltage of more than half the power module's rated voltage and a high current of around half the rated current. In contrast, the proposed method requires a low voltage and low current environment regardless of the power module's rated voltage because the module is measured in a turn-off state. Both theoretical and experimental results are provided. A physical circuit board was fabricated, and the method was applied to three commercial power modules with EconoDUAL3 cases. The obtained stray inductance values differed from the manufacturer-provided values by less than 1.65 nH, thus demonstrating the method's accuracy. The greatest advantage of the proposed approach is that high voltages or high currents are not required.

• 한국물환경학회지
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• 제24권4호
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• pp.488-498
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• 2008

Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model have been widely used in simulating hydrology and water quality analysis at watershed scale. The SWAT model extracts topographic feature using the Digital Elevation Model (DEM) for hydrology and pollutant generation and transportation within watershed. Use of various DEM cell size in the SWAT leads to different results in extracting topographic feature for each subwatershed. So, it is recommended that model users use very detailed spatial resolution DEM for accurate hydrology analysis and water quality simulation. However, use of high resolution DEM is sometimes difficult to obtain and not efficient because of computer processing capacity and model execution time. Thus, the SWAT Topographic Feature Extraction Error (STOPFEE) Fix module, which can extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution and updates SWAT topographic feature automatically, was developed and evaluated in this study. The analysis of average slope vs. DEM cell size revealed that average slope of watershed increases with decrease in DEM cell size, finer resolution of DEM. This falsification of topographic feature with low resolution DEM affects soil erosion and sediment behaviors in the watershed. The annual average sediment for Soyanggang-dam watershed with DEM cell size of 20 m was compared with DEM cell size of 100 m. There was 83.8% difference in simulated sediment without STOPFEE module and 4.4% difference with STOPFEE module applied although the same model input data were used in SWAT run. For Imha-dam watershed, there was 43.4% differences without STOPFEE module and 0.3% difference with STOPFEE module. Thus, the STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed was applied for Chungju-dam watershed because its topographic features are similar to Soyanggang-dam watershed. Without the STOPFEE module, there was 98.7% difference in simulated sediment for Chungju-dam watershed for DEM cell size of both 20 m and 100 m. However there was 20.7% difference in simulated sediment with STOPFEE topographic database for Soyanggang-dam watershed. The application results of STOPFEE for three watersheds showed that the STOPFEE module developed in this study is an effective tool to extract topographic feature of high resolution DEM from low resolution DEM. With the STOPFEE module, low-capacity computer can be also used for accurate hydrology and sediment modeling for bigger size watershed with the SWAT. It is deemed that the STOPFEE module database needs to be extended for various watersheds in Korea for wide application and accurate SWAT runs with lower resolution DEM.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.174-185
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• 2004

미세기공 중공사형 모듈을 이용한 비분산 막-용매 추출에 의하여 유기오염물을 페수로부터 분리하였다. 시스템은 향류 및 병류로 각각 진행되었으며, 분배계수의 비교로부터 MIBK가 분리용 용매로 선정되었다. 향류의 분리도가 병류보다 우수하였으며, 총괄물질전달계수도 구하였다.

• ETRI Journal
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• 제29권3호
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• pp.353-362
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• 2007

In this paper, we propose a novel unsupervised video object extraction algorithm for individual images or image sequences with low depth of field (DOF). Low DOF is a popular photographic technique which enables the representation of the photographer's intention by giving a clear focus only on an object of interest (OOI). We first describe a fast and efficient scheme for extracting OOIs from individual low-DOF images and then extend it to deal with image sequences with low DOF in the next part. The basic algorithm unfolds into three modules. In the first module, a higher-order statistics map, which represents the spatial distribution of the high-frequency components, is obtained from an input low-DOF image. The second module locates the block-based OOI for further processing. Using the block-based OOI, the final OOI is obtained with pixel-level accuracy. We also present an algorithm to extend the extraction scheme to image sequences with low DOF. The proposed system does not require any user assistance to determine the initial OOI. This is possible due to the use of low-DOF images. The experimental results indicate that the proposed algorithm can serve as an effective tool for applications, such as 2D to 3D and photo-realistic video scene generation.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.95-108
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• 2010

본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1431-1445
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• 2022

We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.159-167
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• 2006

립리딩은 잡음이 있는 환경에서 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위한 한 방법으로 제안되었다. 기존의 논문들이 소프트웨어 립리딩 방법을 제안하는 것에 반하여, 본 논문에서는 실시간 립리딩을 위한 하드웨어 설계를 제안한다. 실시간 처리와 구현의 용이성을 위하여 본 논문에서는 립리딩 시스템을 이미지 획득 모듈, 특징 벡터 추출 모듈, 인식 모듈의 세 모듈로 분할하였다. 이미지 획득 모듈에서는 CMOS 이미지 센서를 사용하여 입력 영상을 획득하게 하였고, 특징 벡터 추출 모듈에서는 병렬 블록매칭 알고리즘을 이용하여 입력영상으로부터 특징벡터를 추출하도록 하였고, 이를 FPGA로 코딩하여 시뮬레이션 하였다. 인식 모듈에서는 추출된 특징 벡터에 대하여 HMM 기반 인식 알고리즘을 적용하여 발성한 단어를 인식하도록 하였고, 이를 DSP에 코딩하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 실시간 립리딩 시스템이 하드웨어로 구현 가능함을 알 수 있었다.

• 웰빙융합연구
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• 제5권1호
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• pp.1-7
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• 2022

Purpose: This study aimed to investigate spatial and temporal features of motor control in an individual with hemiparesis during the curvilinear gait (CG) and proposed an exercise guideline. Research design, data and methodology: An individual aged 63 with hemiparesis by stroke disease was participated in the study. Autoencoder (AE) was used to extract four motor modules from eight muscle activities of the paretic leg during CG. After extraction, each module of four modules was operationally defined by numbering from M1 to M4 according to spatial and temporal features and compared with results reported in a previous study. Results: As a result, an individual with hemiparesis had motor module problems related to difficulty of weight acceptance (module 1), compensation for the weakness of ankle plantar flexor (module 2), a spastic synergistic pattern (module 3) and difficulty with transition from the swing to stance phase (module 4) in terms of spatial features. Also, a delayed activation timing of temporal motor module (module 2) related to the forward propulsion during CG was observed. Conclusions: Gait rehabilitation for the stroke will need to consider clinical significances in respect of the deterioration of motor module and provide the tailored approaches for each gait phase.