• 대한공간정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.109-116
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• 2000

자바 언어를 이용하여 구축한 위성 영상 처리 소프트웨어인 GeoNet은 자바 언어의 장점을 그대로 수용하는 cross-platform 대용량 위성 영상처리 API로써의 인터페이스를 제공하며 개발 기간을 단축하는 자바 객체지향 패러다임의 기반에서 구축되었다. 네트워크 환경에서의 자바 확장성을 이용한 클라이언트/서버 이미지 처리의 적합성과 융통성 있는 시스템 구조로의 기반을 가지며 웹브라우저를 통한 실행도 GeoNet의 특징이다. 본 연구에서는 자바 언어를 통한 위성 영상 처리 소프트웨어 GeoNet의 개발을 통해 앞으로 확대될 위성 영상의 보급과 분산 환경에서의 영상 처리 요구에 신속히 대처할 수 있는 대안을 제시한다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제22권2호
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• pp.123-130
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• 2018

An ampulla of Vater neuroendocrine tumor (AOV-NET) is a rare subset of gastroenteropancreatic neuroendocrine tumors (GEP-NETs). Very few studies have been undertaken regarding MRI findings of an AOV-NET. We report on a case of a 59-year-old woman diagnosed with an AOV-NET with liver and lymph node metastasis, with an emphasis on the MRI findings. This case shows rare and precious typical MRI findings of an AOV-NET. The MRI visualized the AOV-NET very well and is helpful for the differentiation of an AOV-NET from other tumors in the ampullary area as well as with treatment planning.

• Smart Structures and Systems
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• 제16권1호
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• pp.27-46
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• 2015

Active surface adjustment of cable net structures is becoming significant when large-size cable net structures are widely applied in various fields, especially in satellite antennas. A general-duty adjustment method based on active cables is proposed to achieve active surface adjustment or surface profile reconfiguration of cable net structures. Piezoelectric actuators and voice coil actuators are selected for constructing active cable structures and their simplified mechanical models are proposed. A bilevel optimization model of active surface adjustment is proposed based on the nonlinear static model established by the direct stiffness method. A pattern search algorithm combined with the trust region method is developed to solve this optimization problem. Numerical examples of a parabolic cable net reflector are analyzed and different distribution types of active cables are compared.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.240-257
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• 2001

인터넷을 활용하여 교육의 과제를 해결하고자 하는 많은 노력들이 성공하지 못한 주요 원인은 교육적 활용과 관련한 인터넷의 특성에 대해 이해하지 못한 채 전통적인 교육의 틀 안에서 인터넷의 기술적인 측면만을 강조한데서 찾을 수 있다. 이에 본 연구는 인터넷을 활용한 과제중심학습(NetPBL) 방법에 초점을 두고 그 활용의 필요와 중요성을 살펴보고, 실제 활용 과정에서 참고할 수 있는 교수 학습 방안들을 제시하였다. NetPBL은 편지 친구 사귀기, 전문가의 조언 제공, 자료 활용, 협동학습 활동, 자료 출판, 조사 및 결과 분석, 협동 문제 해결, 시뮬레이션, 사회 활동 등과 같은 형태로 이루어 질 수 있다. 연구 결과, 그와 같은 NetPBL의 다양성은 새로운 교육 패러다임이 추구하는 문제 중심, 상황 중심 그리고 학생 중심의 학습 환경을 구현할 수 있는 잠재력을 지니며, 교육 매체로서의 인터넷이 제공하는 온라인 정보 공유 및 활용, 인적 자원 활용, 정보 교환 및 학습 공동체 형성, 분석 도구 및 자료 활용, 정보의 생산 및 공개 등과 같은 여러 가지 형태의 활동들이 이루어지도록 한다는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 NetPBL의 활용에 대한 안내 자료가 부족하다는 현실적인 문제를 고려하여 거시적인 수준과 미시적인 수준에서의 NetPBL 활용 방안들을 제시하였다. 거시적인 수준에서는 NetPBL 활용을 '기획', '준비', '실행', '결과 정리 및 발표' 등과 같은 4가지 단계로 구분하고, 각 단계별 세부 활동들을 제시하였다. 한편 미시적인 수준에서는 NetPBL의 특성을 고려하여 자기주도학습과 협동학습의 구현을 위한 방안들을 학습 환경 설계와 지원 방안의 측면에서 논하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권3호
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• pp.463-473
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• 2022

Purpose - The purpose of this study is to examine the effect of the North Korea's net export to China and Liaoning on the North Korean economic growth. Design/methodology/approach - This study collects the data on the net export of North Korea to China and Liaoing from General Administration of Customs, People's Republic of China. Vector Autoregression(VAR) is also employed for the analysis. Findings - First, North Korea's net export to all of China and Liaoning gives the positive effect on North Korean economic growth. Second, the nuclear test of North Korea gives the negative effect on the North Korean economic growth. Third, the net export to China and Liaoning granger causes the North Korean economic growth. Lastly, the nuclear test of North Korea also granger causes the North Korean economic growth. Research implications or Originality - The estimation results show the net export of North Korea to China as well as Liaoning is important to the economic growth. Therefore, we need to examine North Korea's trades with specific region as well as all of China in order to enhance the North Korean economic growth.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.324-329
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• 1993

A reduction method of GSPN (generalized stochastic Petri net) is proposed. A GSPN is basically a SPN (stochastic Petri net) with transition a that are either timed or immediate. Then the proposed method is defined on the basis of the dynamic behavior and the structure of the net. The reduction preserves the properties such as liveness, boundedness, and allows easy analysis of the GSPN.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.175-177
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• 2007

This paper is concerned with a performance analysis using a wired/wireless gateway based on DeviceNet. For the performance analysis, the data transmission time between DeviceNet and the wireless devices is investigated and analyzed. The experimental results show the perfom1ance in terms of the polling/COS service time and end-to-end delay.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권1호
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• pp.35-43
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• 2015

Over the past couple of years, tremendous progress has been made in applying deep learning (DL) techniques to computer vision. Especially, deep convolutional neural networks (DCNNs) have achieved state-of-the-art performance on standard recognition datasets and tasks such as ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Among them, GoogLeNet network which is a radically redesigned DCNN based on the Hebbian principle and scale invariance set the new state of the art for classification and detection in the ILSVRC 2014. Since there exist various deep learning techniques, this review paper is focusing on techniques directly related to DCNNs, especially those needed to understand the architecture and techniques employed in GoogLeNet network.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.136-146
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• 2022

Some surface defects make the weak quality of steel materials. To limit these defects, we advocate a one-stage detector model RetinaNet among diverse detection algorithms in deep learning. There are several backbones in the RetinaNet model. We acknowledged two backbones, which are ResNet50 and VGG19. To validate our model, we compared and analyzed several traditional models, one-stage models like YOLO and SSD models and two-stage models like Faster-RCNN, EDDN, and Xception models, with simulations based on steel individual classes. We also performed the correlation of the time factor between one-stage and two-stage models. Comparative analysis shows that the proposed model achieves excellent results on the dataset of the Northeastern University surface defect detection dataset. We would like to work on different backbones to check the efficiency of the model for real world, increasing the datasets through augmentation and focus on improving our limitation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.551-552
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• 2021

본 논문에서는 변환 학습에 기반을 둔 다중 클래스 영상 장면 분류 방법을 제시한다. ImageNet 대형 이미지 데이터 세트에서 사전 훈련된 네트워크 모델에 의존하여 다중 클래스의 자연 장면 이미지를 분류한다. 실험에서는 최적화된 ResNet 모델을 Kaggle의 Intel Image Classification 데이터 셋에 분류하여 우수한 결과를 얻었다.