• 대한화학회지
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• 제40권5호
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• pp.295-301
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• 1996

$CaGa_1-xFexO_3-y$계의 x=0.25, 0.50, 0.75 및 1.00에 해당하는 고용체를 $1150^{\circ}C$, 대기압하에서 제조하였다. X-선 회절분석, Mohr염 정정, Mossbauer 분광분석을 수행하여 합성된 고용체들의 구조, 비화학량론적 화학식 및 양이온들의 분포를 결정한 후 전기전도도와 자기측정을 수행하여 물성에 관한 논의를 하였다. X-선 회절분석으로부터 얻은 모든 조성의 결정계는 브라운밀러릿 사방정계이다. 환산 격자부피는 단위세포의 차원이 다른 X=0.25의 조성을 제외하고 x값이 증가함에 따라 직선성을 가지고 증가한다. Mohr염분석 결과 고용체들은 $Fe^{4+}$ 이온을 포함하지 않고 산소공위의 몰수인 y값은 0.50으로 고정된 값을 가진다. Mossbauer 분광분석으로부터 Fe 이온의 산화상태, 배위상태, 브라운밀러릿 구조 및 $Ga^{3+}$와 $Fe^{3+}$ 이온의 분포를 논의하였다. 전기전도도와 활성화에너지는 x값이 증가함에 따라 각각 증가와 감소하고 이들로부터 전자 전기전도 메커니즘을 제안한다. x=0.50~1.00의 조성을 냉각하면서 자기측정을 수행할 때 열적 자기 히스테리시스가 나타나며 이러한 현상을 공간군과 Dzyaloshinsky-Moriya 상호작용을 기초로 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.21-28
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• 2013

본 논문은 그레이레벨히스토그램을 이용한 움직임 영역검출, 퍼지 클러스터링을 이용한 칼라 분할, 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용한 특징 추출 및 서포터 벡터 머신을 이용한 화재 분류 등과 같은 다중 이종 알고리즘을 포함하고 있는 효과적인 화재 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 움직임 영역을 검출하기 위해그레이레벨히스토그램에 기초한 최적의 임계값을 결정하고 난 후, CIE LAB 칼라 공간에서 퍼지 클러스터링을 적용하여 칼라 분할을 수행한다. 이러한 두 단계는 화재의 후보 영역을 기술하는데 도움이 된다. 다음으로 그레이 레벨 동시발생 행렬을 이용하여 화재의 특징을 추출하고, 이러한 특징들은 화재인지 아닌지를 분류하기 위해 서포터 벡터 머신의 입력으로 사용된다. 제안한 방법을 평가하기위해 기존의 두 알고리즘과 화재 검출율 및 오류 화재 검출율에서 비교하였다. 모의실험결과, 제안한 방법은 97.94%의 화재 검출율 및 4.63%의 오류 화재 검출율을 보임으로써 기존의 화재 감지 알고리즘보다 우수성을 보였다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.207.1-207.1
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• 2012

One of the key aspects of the upcoming Ultra-Fast Observatory (UFFO) Pathfinder for Gamma-Ray Bursts(GRBs) identification will be the UFFO Burst Alert & Trigger Telescope(UBAT), based on a novel space telescope technique. The UBAT consists of coded mask, hopper, and detector module(DM). The UBAT DM consists of YSO crystal arrays, multi-anode photo mulipliers, and readout electronics. We will present the design and construction of the UBAT DM, and the response of the UBAT DM to X-ray sources.

• 디자인학연구
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• 제12권4호
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• pp.182-190
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• 1999

정보, 디지털, 사이버, 인터넷, 가상세계 등 컴퓨터와 관련된 용어의 범람, 전세계를 실 시간화 시켰다는 말이 진부하게 여겨질 정도의 시간 개념의 변화와 그에 따른 패러다임도 빠르게 변모되고 있다. 본 연구는 빠르게 확산되어 가는 인터넷과 함께 공중파 방송등에서 활동중인 사이버캐릭터(cybercharcter)에 대해 논한 것이다. 사이버캐릭터는 2D애니메이션에서 발전한 3D애니메이션을 포함한 전자매체와 컴퓨터를 이용하여 제작되고 전파 상에서 존재하는 것으로 알고 있다. 사이버캐릭터의 발생은 목적에 따라 여러가지 생성 루트가 있지만 3D그래픽과 컴퓨터에 의해 만들어졌다는 것과 가상공간에서 활동한다는 공통점을 가지고 있다. 이러한 사이버캐릭터의 가장 큰 특징은 인터페이스기능의 확장과 생태학적 성장이다. 사이버스패이스에서 컴퓨터를 사용하는 사용자에게 가장 중요한 것은 사용자와 컴퓨터가 만나는 지점, 즉 인터페이스이다. 사이버캐릭터는 새로운 휴먼인터페이스를 제공하는 매개자로써 가상현실에 대한 관심이 높아지면서 상슨작용을 일으키고 있다. 또한 사이버캐릭터는 생태적 성장특성을 지닌다. 계속적인 이미지의 주입과 네트워크의 발전에 따른 또 다른 부가가치를 만들 수 있기 때문이다. 이러한 사이버캐릭터는 앞으로계속 발전하는 사이버공간에서 중요한 역할을 할 수 있다. 사이버캐릭터의 성공에는 중요한 역할을 할 수 있다. 사이버캐릭터의 성공에는 축척된 기술력, 지금의 지원과 문화적 배경에서 오는 독특한 컨셉 등의 3대 요소가 필요하다. 이러한 3박자가 갖추어질 때 사이버캐릭터가 가상현실의 구심점으로서 하나의 이슈를 갖게 되는 주체가 될 수 있다는 것이다. 또한 앞으로 계속될 인터넷에서 정보의 지배에서 사회, 문화적 정체성에 관한 "한국적 지식 정보 사회"의 실체와 연결되기 때문이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.58-63
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• 2020

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.

• 터널과지하공간
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• 제28권6호
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• pp.596-608
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• 2018

도시 기반시설이 노후화됨에 따라 도시 재난 발생 가능성이 증가하고 있다. 특히, 하수관로, 상수도관망, 지하철 등 노후화된 지하 시설물은 도심지 지반함몰을 유발하는 잠재적 원인이 된다. 도심지 지반함몰은 토양 침식 혹은 유실로 인해 생성된 지하 공동이 확장하여 지역적이고 갑작스런 지반 붕괴까지 이르는 현상으로 정의할 수 있다. 이는 석회암과 같은 용해성 암반에서 발생하는 싱크홀과는 구분된다. 지반 거동과 관련된 전통적인 계측 방식은 좁은 측정 범위와 각 센싱 지점에서의 계측값을 제공하기 때문에 불특정 다수 지역에서 발생할 수 있는 지반함몰 감시체계로서 한계가 있다. 따라서, 도시에 발생하는 지하 공동에 의한 지반함몰을 예방하기 위한 감시체계로서는 적절하지 않으며 지반 내 물리적 환경변화를 감시할 수 있는 새로운 상시 영역 감시 기술이 필요하다. 본 연구에서는 비방사 유도 자기장(자기공명) 기반 감시 체계의 기술적 타당성을 실험적으로 검토하였다. 공기, 물, 흙 등 매질과 공진 주파수, 임피던스 그리고 송 수신기 거리 등과 같은 환경변수에 따른 경로 손실 변화를 측정하는 방식으로 이루어졌다. 이론적으로 자기장의 전달 특성은 매질의 밀도와 독립된 것으로 알려졌으나, 실험 결과 매질의 조건에 따라 경로 손실에 의미있는 차이를 보이는 것으로 나타났다. 또한, 매질의 물리적 환경변화에 따라 경로손실보다는 반사계수가 명확한 차이를 보였으며, 입력 반사계수가 출력 반사계수에 비해 보다 판별이 용이한 것으로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.456-465
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• 2019

PHEV(Plug in Hybrid Electric Vehicle)와 BEV(Battery Electric Vehicle)는 모터 및 차량 전장 시스템의 구동을 위하여 고전압 배터리를 사용하며 이를 충전시켜주는 OBC(On-Board Charger)와 고전압에서 저전압으로 전력변환을 해주는 LDC(Low DC/DC Converter)가 반드시 필요하다. OBC와 LDC는 차량에 독립적인 시스템으로 동작 하며 개별 공간을 사용하기 때문에 이를 통합한 시스템을 활용하여 무게 및 사용 공간 확보에 대한 필요성이 대두 되고 있다. 본 논문은 LDC 트랜스포머의 설계를 단순화하여 절연형 전류원 컨버터를 사용한 OBC에 통합이 가능한 1.5kW급 LDC컨버터에 대하여 제안하였다. 제안된 LDC는 양방향 벅-부스트 컨버터의 고정된 임의의 출력 전압을 사용하여 LDC의 최종 출력 전압의 제어가 가능하기 때문에 기존의 OBC-LDC 통합 시스템과 비교하여 배터리 전압 사용 범위, 컨버터의 Duty Ratio 및 OBC의 출력 턴 비를 고려한 트랜스포머 설계에 대한 부분을 단순화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 LDC의 시제품을 제작하여 200V ~ 400V의 입력 전압에서 정상 동작을 확인 하였으며 정격 부하 조건에서 최대 효율 91.885%를 달성 하였다. 또한 OBC-LDC통합 시스템 구축을 통해 약 6.51L의 부피를 달성 하였으며 기존 독립적인 시스템에 비해 15.6% 저감되어 공간 확보에 대한 이점을 확인 할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.41-51
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• 2018

최근 영상 감시 분야에서는 지능형 영상 감시 시스템에 딥 러닝 기반 학습 방법이 적용되어 범죄, 화재, 이상 현상과 같은 다양한 이벤트들을 강건하게 탐지 할 수 있게 되었다. 그러나 3차원 실세계를 2차원 영상으로 투영시키면서 발생하는 3차원 정보의 손실로 인하여 폐색 문제가 발생하기 때문에 올바르게 객체를 탐지하고, 자세를 추정하기 위해서는 폐색 문제를 고려하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기존 RGB 정보에 깊이 정보를 추가하여 객체 탐지 과정에서 나타나는 폐색 문제를 해결하여 움직이는 객체를 탐지하고, 탐지된 영역에서 컨볼루션 신경망을 이용하여 인간의 관절 부위인 14개의 키포인트의 위치를 예측한다. 그 다음 자세 추정 과정에서 발생하는 자가 폐색 문제를 해결하기 위하여 2차원 키포인트 예측 결과와 심층 신경망을 이용하여 자세 추정의 범위를 3차원 공간상으로 확장함으로써 3차원 인간 자세 추정 방법을 설명한다. 향후, 본 연구의 2차원 및 3차원 자세 추정 결과는 인간 행위 인식을 위한 용이한 데이터로 사용되어 산업 기술 발달에 기여 할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.461-469
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• 2020

본 논문에서는 손글씨 숫자 데이터셋, 얼굴 데이터셋의 중요영역 추출을 위한 PCA 기반의 특징되먹임방법을 제안한다. 이전의 LDA 기반의 특징되먹임 방법을 확장하여 PCA 기반 특징되먹임 방법이 제안된다. 제안된 방법에서 데이터에 차원 축소 머신러닝 알고리듬 중 하나인 PCA 기법을 적용하여 데이터를 중요한 특징 차원들로 축소한다. 차원 축소과정에서 도출되는 weight를 통해 축소된 각 차원 축에서의 데이터 중요 지점을 확인한다. 각 차원 축은 축의 고유값의 크기에 따라 전체 데이터에서의 가중치가 다르다. 이에 각 차원 축의 고유값의 크기에 비례하는 가중치를 부여하여 각 차원 축에서의 데이터 중요 지점을 합하는 연산 과정을 거친다. 연산 과정을 통해 얻어진 데이터에 Threshold를 적용하여 데이터의 중요 영역을 구한다. 그 후 도출된 데이터의 중요 영역에 원본데이터로 역매핑을 유도하여 원본 데이터 공간에서 중요영역을 선택한다. MNIST 데이터셋에 대한 실험 결과를 확인하고 기존의 LDA 기반의 특징되먹임 방법을 통한 결과와 비교를 하여 PCA기반 특징되먹임을 기반한 패턴 인식 방법의 유효성과 가능성을 확인한다.