• 전자공학회논문지CI
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• 제40권2호
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• pp.1-8
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• 2003

본 논문에서는 컬러 영상에서 Dominant 컬러쌍 정보를 이용한 객체기반 영상검색 기법을 제안한다. 기존의 대부분 연구에서는 관심있는 객체를 포함한 영상 전체에 대해 특징값을 추출하여 유사 영상을 검색함으로써 배경으로 인해 검색 성능이 나빠지는 단점이 있었다. 본 논문에서는 관심있는 객체 정보만 질의로 사용하고 DB내의 영상들에 대해서도 객체가 존재할 수 있는 후보 영역을 추출한 후 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 평탄 컬러 영역들이 이웃하고 있는 경계부분에서의 Dominant 컬러쌍 정보를 추출하여 특징값으로 사용하였으며, 유사도는 색상을 이용한 Color Correlogram 방법을 사용하였다. 제안하는 Dominant 컬러쌍 특징값은 이동, 회전, 그리고 크기변화에 강건한 특성을 갖는다. 질의 객체 영상에 대해서 DB내에 있는 각각의 영상에 대해 영상 전체를 비교하는 것이 아니라 객체가 존재하는 영역을 추출한 후 유사도를 측정함으로써, 배경 컬러에 의해 영상이 잘못 검출되는 오류가 줄고, 검색 성능이 향상됨을 실험을 통해 확인하였다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제14권1호
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• pp.39-69
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• 2004

본 연구에서는 학생들이 일차함수의 활용단원을 학습할 때 여러 현상을 해석하고 다양한 수학적 표현을 사용하여 모델로 만들어 문제해결과정에 이를 적용할 수 있도록, 학생들의 표현에 대한 이전 경험과 현상을 해석하기 위한 표현 방법을 효과적으로 연결하는 학습-지도 방법을 분석하였다. 본 연구는 일차함수를 학습한 8학년 학생들을 대상으로 일차함수 단원을 예측과제, 번역과제, 해석과제, 척도과제로 세분화하여 각각에 대한 학생들의 오류를 분석한 다음, 일차함수의 활용 단원을 교과서 위주의 강의식 표현변환 학습, 모델링 관점에서의 표현변환 학습과 과제기반 표현변환 학습을 실시하였다. 연구 결과, 강의식 학습 방법보다는 모델링 관점과 과제기반 학습이 표현변환의 유연한 연결성 및 일차함수에 대한 각 과제별 오류교정과 질적 함수에 대한 해석 능력에서 효과적이었다. 모델링 관점과 과제기반 학습의 경우는 모두 표현변환의 유연한 연결을 교수하는데 효과적이었으나, 질적 함수의 해석 능력에서는 모델링 관점의 학습이 보다 효과적이었다.

• 한국의류학회지
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• 제30권5호
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• pp.699-710
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• 2006

The objective of this study was to identify the texture-related components of woven fabrics and to develop a multidimensional perceptual structure map to represent the tactile textures. Eighty subjects in clothing and tektite industries were selected for multivariate data on each fabric of 30 using the questionnaire with 9 pointed semantic differential scales of 20 texture-related adjectives. Data were analyzed by factor analysis, hierarchical cluster analysis, and multidimensional scaling(MDS) using SPSS statistical package. The results showed that the five factors were selected and composed of density/warmth-coolness, stiffness, extensibility, drapeability, and surface/slipperiness. As a result of hierarchical cluster analysis, 30 fabrics were grouped by four clusters; each cluster was named with density/warmth-coolness, surface/slipperiness, stiffness, and extensibility, respectively. By MDS, three dimensions of tactile texture were obtained and a 3-dimensional perceptual structure map was suggested. The three dimensions were named as surface/slipperiness, extensibility, and stiffness. We proposed a positioning perceptual map of fabrics related to texture naming system(TNS). To classify the textural features of the woven fabrics, hierarchical cluster analysis containing all the data variations, even though it includes the errors, may be more desirable than texture-related multidimensional data analysis based on factor loading values in respect of the effective variables reduction without losing the critical variations.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.13-21
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• 2010

도립진자 시스템에서 칼만 필터링 최적의 결과를 얻기 위해서는 잡음 공분산 행열 Q, 측정잡음 공분산 행열 R과 초기 에러 공분산 행열 $P_0$와 같은 인자가 필요하다. 이러한 인자는 실제 상황에서 근사화된 값을 사용하거나 정확한 값을 알 수 없기 때문에 칼만 필터의 최적화에 영향을 미치지 않거나 이러한 공분산 행열의 스칼라 이득변화에 덜 민감한 경우를 연구의 대상으로 하고 있다. 또한 상태 측정시 에러를 예측하는 방법으로 구해진 에러 공분산 행열은 상태측정 값 보다는 공분산 행열의 이득과 연관성을 가지게 된다. 따라서 3가지 공분산 행열과 칼만 이득 그리고 에러 공분산 행열 간의 상관관계가 잡음인자인 스칼라 이득과의 연관성을 해석하고자 하였다. 본 연구는 3절에서 도립진자 시스템 모델을 간략하게 정리를 하였고 4절에서는 이러한 모델을 기반으로 하여 컴퓨터 시뮬레이션을 위한 도립진자 시스템에 대한 수학적 동적모델을 구성하고 5절에서는 이러한 인자와 스칼라 이득 값을 이용한 다양한 시뮬레이션 결과를 통하여 잡음인자의 연관성을 해석하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권2호
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• pp.93-103
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• 2024

Despite the rapid development of sensors, structural health monitoring (SHM) still faces challenges in monitoring due to the degradation of devices and harsh environmental loads. These challenges can lead to measurement errors, missing data, or outliers, which can affect the accuracy and reliability of SHM systems. To address this problem, this study proposes a classification method that detects anomaly patterns in sensor data. The proposed classification method involves several steps. First, data scaling is conducted to adjust the scale of the raw data, which may have different magnitudes and ranges. This step ensures that the data is on the same scale, facilitating the comparison of data across different sensors. Next, informative features in the time and frequency domains are extracted and used as input for a deep neural network model. The model can effectively detect the most probable anomaly pattern, allowing for the timely identification of potential issues. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, it was applied to actual data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China. The results of the study have successfully verified the proposed method's applicability to practical SHM systems for civil infrastructures. The method has the potential to significantly enhance the safety and reliability of civil infrastructures by detecting potential issues and anomalies at an early stage.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2008년도 공동학술대회
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• pp.51-56
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• 2008

등방성 매질에서의 파형역산에 대한 연구는 1980년대부터 꾸준히 이루어져 왔으나 이방성 매질에 대한 연구는 그렇지 못하다. 본 연구에서는 이방성 매질에 대한 시간영역 셀기반 유한 차분 모델링 기법을 이용해 2차원 TI 구조에서의 파형역산 알고리듬을 개발하였다. 반복적인 비선형 역산에서 최대 급경사 방향은 역시간 구조보정의 역전파 방법을 이용하여 간접적으로 계산하였고, 이를 정규화 시키기 위해 슈도-헤시안 행렬을 이용하였다. 본 연구에서 제시된 시간영역 파형역산 기법을 이방성 매질을 포함한 2층 구조와 이방성 Marmousi 모형 자료에 적용하고 이를 등방성 매질만을 고려한 기존의 파형역산 결과와 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해 이방성 매질을 등방성 매질로 가정하고 파형역산을 수행할 경우 정확한 영상을 얻을 수 없기 때문에, 실제 탐사 자료의 파형역산을 수행할 경우 이방성 매질을 고려해야 좀 더 정확한 지하 구조를 파악할 수 있음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권4호
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• pp.241-251
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• 2007

본격적인 지진관측 이래 최대 규모의 내륙 지진으로 기록된 오대산지진의 관측 스펙트럼을 이용하여, 점지진원 스펙트럼 모델의 지진원 크기 및 오차의 공간적인 특성을 평가하였다. 먼저 지진원 스펙트럼을 추정하기 위해, 최근까지 국내에 축적된 지진자료를 기반으로 비교적 상세하게 추정된 추계학적 지진동모델(Boore, 2003)의 지진파 전달, 부지특성(연관희, 2007)을 이용하여 관측 자료를 보정하였다. 추정된 오대산지진의 지진원 스펙트럼을 $1-f_c$(1개의 코너주파수) Brune의 ${\omega}^2$ 지진원모델에 적합한 결과, 기존에 제시된 지진규모-응력강하량 대표모델(연관희 등, 2006)에 의해 잘 예측되었으며, 오대산지진의 지진원 스펙트럼은 최근까지 한반도 인근에서 발생한 중규모 이상의 지진원 스펙트럼으로부터 추정된 $2-f_c$(2개의 코너주파수)의 경험적인 지진원모델에 보다 잘 부합되었다. 또한 일반적으로 무작위 잡음으로 취급되는 점지진원 지진파 스펙트럼 모델링 오차에 대해 방위각에 따른 방향성과 지역별 전달특성을 평가한 결과, 오차가 완전한 무작위 특성이 아님을 확인할 수 있었다. 이러한 모델링 오차의 방향성은 이론적으로 추정된 방사패턴과도 매우 유사한 관측된 방사패턴을 나타내었으며, 지역별로는 지질학적인 경계 혹은 지진파전달의 불연속적 특성과 밀접한 관계가 있는 것으로 판단되는 주파수별로 상이한 공간적인 분포 특성을 보여주었다.