• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.17-24
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• 2014

본 논문에서는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화 정책을 제안한다. 이 정책은 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 이 정책은 수행중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 이때 작업을 할당 받은 노드가 과부하 상태가 되면 다른 노드로 작업을 이주시켜 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 동적 작업부하 균등화 정책이 기존의 메모리 기반의 작업부하 균등화 정책에 비해 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제23권4호
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• pp.473-479
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• 1999

The two-microphone sound-intensity technique has been used for the detection of defects in ra-ally loaded ball bearings. The difference in the sound-intensity levels measured for bearings with no defect and for those with intentionally introduced defects of different sizes n heir elements under various operating conditions of loads and speeds is demonstrated. The results show that of an inner-race or ball defect. It is difficult to detect defects at lower speeds. Sound-pressure measurements were also performed for comparison and it shown that the detectability of defects by sound-intensity measurements is better than that by sound-pressure measurements.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.350-356
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• 2017

실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색 왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 경사도 맵과 채도, YCbCr 공간의 Cb, Cr 요소를 퍼지로 분류하는 방법을 사용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 채도 맵 생성, CbCr 맵 생성, 퍼지 분류, 피부영역 이진화 순이다. 이 방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 색상 이외의 피부 특징은 비피부영역과의 경계가 모호하여 구분이 명확하지 않다. 이를 해결하기 위해 경사도, 채도와 색상 특징간의 관계를 소속함수로 정의하고 이를 이용하여 108가지의 퍼지 규칙을 생성하여 피부영역을 탐지한다. 제안한 방법의 검출 정확도는 86.35%로 기존 방법보다 2~5 % 우수함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4508-4515
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• 2014

실시간 인체 검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색을 통한 인체 검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대다수 기존 피부 탐지 방법은 정적인 피부색 모델을 이용하기 때문에 색왜곡이 발생한 영상에서 낮은 탐지율을 보인다. 이에 본 논문에서는 경사도 맵과 채도의 특징, K-평균 클러스터링 알고리즘을 이용하여 피부영역을 탐지하는 기법을 제시한다. 제안하는 방법의 기본적인 절차는 경사도 맵 생성, 피부영역에서 발견되는 경사도 특징의 추출, 피부의 채도 특징을 이용한 잡음 제거, 추출된 영역의 색상정보 군집화 수행, 클러스터 정보를 이용한 피부영역 탐지, 결과 검증 순이다. 이방법은 색상 이외의 특징을 이용하여 조명, 인종, 나이, 개인차 등에 상관없이 강건하게 피부를 탐지하는 것에 중점을 두고 있다. 실험을 통하여 기존의 주요 방법들 보다 탐지 결과가 10% 이상 높게 나타남을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.38-43
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• 2008

피부색 정보는 컬러영상에 포함된 얼굴영역을 검출하는 중요한 요소이다. 피부색 정보로 부터 생성된 통계 피부색 모델을 이용하여 얼굴영역을 검출할 수 있다. 하지만 다른 피부색 부분이 포함되어 있는 컬러영상에서는 일반적인 통계 피부색 모델만으로 정확한 얼굴영역 검출을 할 수 없는 단점을 가진다. 본 논문에서는 다른 피부색 부분이 포함되어 있는 다양한 컬러 영상에서 얼굴영역만을 정확히 검출하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 YCbCr 피부 컬러 모델기반의 피부색 가우시안 분포를 적용하여 얼굴 후보영역 설정 하였고, 영상내의 잡음 부분과 얼굴 영역이외의 부분을 제거하기 위해 수학적 형태학을 적용하였다. 그리고 Haar-like 특성을 이용하여 정확한 얼굴 검출을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 방법이 목이나 팔과 같이 유사한 피부색을 포함한 영상과 다양한 크기의 영상에서도 효과적인 얼굴영역 검출하는 우수함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.949-958
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• 2004

본 연구는 대용량 훈련 데이타를 사용하는 얼굴 검출 분류기의 학습과정에서 새로운 데이터의 추가 학습이 가능한 새로운 방법을 제안한다. 추가되는 데이타로부터 새로운 정보를 학습하여 이미 습득된 기존의 지식을 갱신하는 것이 점진적 학습의 목표이다. 이러한 학습 기법에 기반한 분류기의 설계에서는 최종 분류기가 전체 훈련 데이타 집합의 특성을 반영하는 것이 매우 중요한 문제이다. 제안하는 알고리즘은 최적화된 최종 분류기 획득을 위하여 훈련 집합의 전역적인 특성을 대표하는 검증집합을 생성하고, 이 집단 내에서의 분류성능을 기준으로 중간단계 분류기들의 가중치를 결정한다. 각 중간단계 분류기는 개변 데이타 집합의 학습 결과로써 가중치 기반 결합 방식에 의해 최종 분류기로 구성된다. 반복적인 실험을 통해, 제안한 알고리즘을 사용하여 학습한 얼굴 검출 분류기의 성능이 AdaBoost 및 Learn＋＋기반의 분류기보다 우수한 검출 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.715-718
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• 2000

Although shared memory parallel programs are designed to be deterministic both in their final results and intermediate states, the races that occur when different processes access a common memory location in an order not guaranteed by synchronization could result in unintended non-deterministic executions of the program. So, Detecting races, particularly first data races, is important for debugging explicit shared memory parallel programs. It is possible that all data races reported by other on-the-fly algorithms would disappear once the first races were removed. To detect races parallel programs with nested loops and inter-thread coordination, it must guarantee the order of synchronization operations in an execution instance. In this paper, we propose an improved restructuring method that guarantee ordering execution instance and preserve the semantics of original program. This method requires O(np) time and (s + up) space, where n is the number of total operations, s is the number of synchronization operations and p is the number of parallelism in the execution. Also, this method makes on-the-fly detection of parallel program with nested loops and inter-thread coordination more easily in space and time complexity.

• The Plant Pathology Journal
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• 제26권4호
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• pp.409-416
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• 2010

Fusarium species, a large group of plant pathogens, potentially pose quarantine concerns worldwide. Here, we focus on the development of a method for detecting four Fusarium species in quarantined plants in Korea: F. solani f. sp. cucurbitae, F. stilboides, F. redolens, and F. semitectum var. majus. Species-specific primers were designed from the nucleotide sequences of either the translation elongation factor-1 alpha (TEF1) gene or RNA polymerase II subunit (RPB2) gene. Two different primer sets derived from TEF1, all specific to F. solani f. sp. cucurbitae, were able to differentiate the two races (1 and 2) of this species. A set of nested primers for each race was designed to confirm the PCR results. Similarly, two primer sets derived from RPB2 successfully amplified specific fragments from five F. stilboides isolates grouped within a single phylogenetic clade. A specific TEF1 primer set amplified a DNA fragment from only four of the 12 F. redolens strains examined, which were grouped within a single phylogenetic clade. All of the F. semitectum var. majus isolates could be specifically detected with a single RPB2 primer set. The specificity of the primer sets developed here was confirmed using a total of 130 Fusarium isolates.

• The Plant Pathology Journal
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• 제38권3호
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• pp.229-238
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• 2022

Fusarium wilt caused by Fusarium oxysporum f. sp. niveum (Fon) is the most serious soil-borne disease in the world and has become the main limiting factor of watermelon production. Reliable and quick detection and quantification of Fon are essential in the early stages of infection for control of watermelon Fusarium wilt. Traditional detection and identification tests are laborious and cannot efficiently quantify Fon isolates. In this work, a real-time polymerase chain reaction (PCR) assay has been described to accurately identify and quantify Fon in watermelon plants and soil. The FONRT-18 specific primer set which was designed based on identified specific sequence amplified a specific 172 bp band from Fon and no amplification from the other formae speciales of Fusarium oxysporum tested. The detection limits with primers were 1.26 pg/µl genomic DNA of Fon, 0.2 pg/ng total plant DNA in inoculated plant, and 50 conidia/g soil. The PCR assay could also evaluate the relationships between the disease index and Fon DNA quantity in watermelon plants and soil. The assay was further used to estimate the Fon content in soil after disinfection with CaCN₂. The real-time PCR method is rapid, accurate and reliable for monitoring and quantification analysis of Fon in watermelon plants and soil. It can be applied to the study of disease diagnosis, plant-pathogen interactions, and effective management.

• 플랜트 저널
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• 제11권2호
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• pp.39-44
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• 2015

본 연구는 석탄화력 탈황설비인 흡수탑 교반기용 유도전동기의 베어링 결함진단을 토대로 전류 스펙트럼 해석이 예측정비 수단으로서 활용할 수 있는지를 논하고자 하였다. 베어링의 교체 전과 후의 전류스펙트럼 해석을 하고 베어링을 육안 점검하여 비교 분석함으로써 실제 발전 산업현장에서 부하운전중인 유도전동기의 베어링의 결함진단을 하였다. 분석 결과, 볼과 외륜의 베어링 결함에 해당하는 주파수성분이 예측한 값으로 검출되었고 전압기준의 진폭크기로 환산하여 베어링 교체하기 전과 후를 비교하면 결함이 진행될 경우 볼 결함에서는 약 2.9배 증가되고 외륜 결함에서는 약 2.24배 증가 되었음을 확인할 수 있었다. 이 같은 결론으로 인위적인 고장요소에 의한 베어링 결함진단 뿐만 아니라 산업현장에서 부하 운전되고 있는 유도전동기의 베어링 결함을 사전에 예측하는데 있어서도 매우 유용하였다.