• 소성∙가공
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• 제11권7호
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• pp.620-627
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• 2002

The purpose of this paper is the development of an automated measurement system for micro spring based on the digital image processing technique. This micro spring can be used in various engineering applications such as filament, load bearing springs, hard disk suspension and many others. Main functionality of the micro spring inspection system is to measure the representative pitch of the micro spring. The derivative operators are used for edge detection in gray level image. Measurement system developed in this paper consisted of new auto feeding mechanism to take advantage of air pressure. In the process of development of the micro spring inspection system based on the image processing and analysis, strong background technology and know-how have been accumulated to measure micro mechanical parts.

• 소성∙가공
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• 제33권4호
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• pp.291-300
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• 2024

To compare the lubrication performance improvement of different laser texturing surface treatment patterns, ring-shaped specimens were prepared by processing line and dot patterns using a fiber laser device. Ring compression tests were conducted to compare the reduction rates of the inner diameter corresponding to the same height reduction of the specimens. Laser processing conditions were set to create patterns with a depth of 9㎛ and a width of 45㎛. Ring specimens were processed with varying spacings between dots and lines. The forging lubricant TECTYL FORM CF 351S was uniformly applied to the upper and lower compression tools, and the rings were compressed by 40% using a hydraulic press, after which the inner diameter was measured. The comparison of inner diameter reduction rates indicated that pattern processing improves lubrication performance, with line patterns being more effective than dot patterns in enhancing lubrication performance.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.947-958
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• 2006

컴포넌트 확장성 및 재사용성을 향상시키기 위해서는 분석단계에서부터 가변적인 것들을 규칙기반으로 분석해서 컴포넌트로 식별할 필요가 있다. 본 논문에서는 시스템 외부 이벤트에 대해 트랜잭션 처리를 규칙기반으로 처리해야 하는 도메인 상에서 객체 기반의 중요 개념을 규칙기반으로 효과적으로 추출해 UML Components 개발 프로세스 상에서 가변적인 컴포넌트를 개발할 수 있는 규칙 기반 분석 패턴을 제시한다. 업무 지식이나 경험이 다른 많은 분석가들이 서브 시스템 많은 규칙 기반의 가변적인 복잡한 비즈니스 업무 분석 시 제안한 분석 패턴을 사용할 경우 분석 산출물의 일관성이나 가독성을 좋게 하며 또한 UML Components 방법론상에서 효과적으로 가변적인 비즈니스 컴포넌트들을 식별할 수 있다. 이러한 분석 패턴의 타당성을 증명하기 위해 본 논문에서는 가변적인 규칙기반으로 업무를 처리하는 은행 수신과 수출입 업무 도메인에 적용한 결과 패턴에서 제시한 중요 개념을 기반으로 거의 유사한 비즈니스 개념 모델을 도출할 수 있었으며 또한 이들 중요 개념을 기반으로 UML Components 개발 프로세스 상에서 가변적인 비즈니스 컴포넌트를 효과적으로 식별할 수 있었다.

• 대한산업공학회지
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• 제36권2호
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• pp.138-145
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• 2010

In this paper, we consider the information processing system, which organizes the collected data to meaningful information when the number of data collected from multiple sources reaches to a predetermined number, and performs any action by processing the collected data, or transmits to other devices or systems. We derive an analytical model to calculate the time until it takes to process information after starting to collect data. Therefore, in order to complete the processing data within certain time constraints, we develop some design criteria to control various parameters of the information processing system. Also, we analyze the discrete time model for packet switching networks considering data with no particular arrival nor drop pattern. We analyze the relationship between the number of required packets and average information processing time through numerical examples. By this, we show that the proposed model is able to design the system to be suitable for user's requirements being complementary the quality of information and the information processing time in the system with time constraints.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권3호
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• pp.249-257
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• 2001

본 논물에서는 척수 손상으로 인하여 암이 수축 및 이완시 미약한 근전도, 신호를 발생시키는 환자로부터 명확한 수축 및 이완 패턴을 추출하기 위한 신호 처리 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 비선형 고정 필터의 일종인 FatBear 필터를 이용하여 거대 운동단위 활동전위로 의심되는 충격 잡음을 제거하고 웨이브렛 평면에서 비선형 멀티 스케일 필터링 기법을 이용하여 가산 잡음을 제거하는 것으로서 횡단성 척수염으로 인한 마미 증후근을 보이는 환자들에게 적용하여 명확한 수축 및 이완 패턴을 추출할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제37권4호
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• pp.383-389
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• 2004

지표 및 심토환경에서 물과 용액의 유동특성을 파악하는 것은 토양 및 지하수의 오염을 저감하고 방지하거나 기 오염 지역을 조사하고 정화하는데 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 이 비형광, 비독성의 식용색소인 청색1호(Brilliant Blue FCF, $C_{37}H_{34}N_{2}Na_{2}O_{9}S_{3}$)를 염료 추적자로 이용하여 화강암에서 발달된 잔적토양에서의 침투 유형 및 그 특성을 조사하였다. 디지털 촬영된 수직 및 수평 착색영상은 지형정보 영상처리 프로그램인 ER Mapper, Version6.2를 이용하여 염료착색범위(dye coverage)로 전환되었다. 균질기반유동(homogeneous matrix flow)은 미약 입상 구조를 보이는 A 층위에서 발생하였으며, 상대적으로 세립조직인 A층위와 조립조직인 C층위의 경계에서는 선침투류(先浸透流, fingering)의 특징을 보여주었다. 모암인 화강암 조직의 기원인 거정질 광맥(pegmatitic vein)과 식물 뿌리는 C 층위에서 선택적 유동(preferential flow)을 유도하였음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.947-950
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• 2015

우리나라 전체 교통사고 원인에 있어서 졸음운전은 음주운전보다도 더 큰 비중을 차지하고 있는 위험요소로 나타나고 있다. 따라서 사전에 졸음운전사고를 예방하기 위하여 운전자의 졸음을 인식하고 경고해주는 시스템 개발과 관련된 연구가 활발하게 이루어지고 있는 추세이며, 졸음의 지표는 뇌파의 알파파를 분석하는 것이 효과적이라는 선행 연구결과들이 발표되었다. 본 연구에서는 LabView 프로그램을 이용하여 졸음지표를 검출할 수 있는 신호처리 알고리즘을 적용시킨 뇌파측정 장치를 자체 개발하였다. 소수의 실험자를 대상으로 졸음유도 실험을 실시한 결과 알파파의 상대 파워스펙트럼 변화를 기준으로 졸음상태를 의미하는 뇌파의 패턴을 검출 할 수 있었다. 이후 기존의 뇌파측정 장비들을 사용하여 측정한 졸음패턴과 비교분석한 결과 유사한 패턴을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 차후 운전자의 졸음예방 시스템에 활용한다면 졸음운전 사고로 인한 사망률을 낮추는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2188-2195
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• 1999

본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.1027-1038
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• 2006

대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.78-83
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• 2019

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.