• 청정기술
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• 제30권3호
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• pp.195-202
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• 2024

Plant polyphenols have attracted attention recently because of their abundance in the human diet, high antioxidant effects, and ability to prevent various diseases associated with oxidative stress, such as cancer and cardiovascular and neurodegenerative diseases. Therefore, this study demonstrated the extraction of bioactive phenolic compounds from Allium hoorkei root (AHR) using subcritical water extraction (scWE) under various temperatures (120 ~ 160 ℃) and times (30 ~ 180 min) at a fixed pressure (10 MPa) and AHR to water ratio (1:20, w/w). Furthermore, this study used severity factors, the combined effect of the temperature and time, in order to optimize the conditions for achieving a high yield and efficient recovery of target bioactive phenolic compounds while minimizing the degradation of the extracted products and maintaining a high selectivity. Subcritical water extraction at 160 ℃ for 30 min (severity of 3.24) produced a relatively high yield (88%) and high number of bioactive compounds including total phenolic contents (31.3 mg GAE/g dry AHR) and rare sugars (D-picose, D-talose, and D-tagatose) compared to Soxhlet extracts obtained from extraction for 8 h with water and 75% ethanol. As a result, the extracts obtained from the green scWE process may have high potential applications in medicines and functional foods because of their high bioactivity and safety.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.981-989
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• 2011

본 논문에서는 광대역 레이다 측정 신호를 이용하여 5기종의 스케일 모델에 대해 표적 구분 실험을 수행하였다. 대역폭의 크기에 따른 표적 구분 성능을 비교하기 위해 2 GHz(2~4 GHz), 4 GHz(2~6 GHz), 그리고 6 GHz(2~8 GHz)의 대역폭을 이용하였고, 시간-주파수 영역 해석법인 STFT와 CWT를 이용하여 각 표적에 대한 특성벡터를 추출하였다. 여기서 추출된 특성 벡터들은 multi-layerd perceptron(MLP) 신경망 구분기의 입력으로 사용되어 표적 구분 성능을 비교한 결과, 사용하는 주파수 대역폭이 넓을수록 표적 구분 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집D
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• pp.915-920
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• 2001

A spent fuel problem has prevented the nuclear power from claiming to be a completely clean energy source. The nuclear transmutation technology to incinerate the long lived radioactive nuclides and produce energy during the incineration process is believed to be one or the best solutions. HYPER(Hybrid Power Extraction Reactor) is the accelerator driven transmutation system which is being developed by KAERI(Korea Atomic Energy Research Institute). Some major feature of HYPER have been developed and employed. On-power fueling concepts are employed to keep system power constant with minimum variation of accelerator power. A hollow cylinder-type metal fuel is designed for the on-line refueling concept. Lead-bismuth(Pb-Bi) is adopted as a coolant and Spallation target material. HYPER is a subcritical reactor which needs an external neutron source. 1GeV proton beam is irradiated to Lead-bismuth(Pb-Bi) target inside HYPER, and spallation neutrons are produced. When proton beams are irradiated, much heat is also deposited in the Pb-Bi target and beam window which separates Pb-Bi and accelerator vacuum. Therfore, an effective cooling is needed for HYPER target. In this paper, we performed the thermal-hydraulic analysis of HYPER target using FLUENT code, and also calculated thermal and mechanical stress of the beam window using ANSYS code.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.27-32
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• 2010

오늘날 FMCW 레이더 시스템은 차량의 능동 안전 시스템에 널리 활용되어지고 있다. 레이더 시스템에서 탐지확률을 높이고 오경보율을 줄이기 위해서는 정지타겟을 포함한 클러터 성분을 제거하고 관심 있는 이동타겟을 효과적으로 탐지하기 위한 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이동타겟 탐지 및 클러터 제거 알고리즘을 제안한다. 먼저 제안된 이동타겟 비트주파수 검출 필터를 이용하여 클러터를 제거한다. 검출된 이동타겟 비트주파수들을 이용하여 데이터-결합 한 후, 제로-도플러 제거 알고리즘을 이용하여 남아있는 클러터를 제거한다. 이 알고리즘을 검증하기 위해 실제 FMCW 레이더를 이용하여 도로 상에서 실험하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.1-7
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• 2011

무장 전투기와 같은 공격용 항공기는 정밀한 공대공 또는 공대지 공격을 위해 표적의 정확한 위치 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 레이더나 FLIR과 같은 표적추적센서 없이 공대공 유도탄의 seeker head를 조종사의 머리가 가리키는 방향으로 유도하는 장비인 HMD만을 사용하여 공대지 표적의 위치정보를 획득하는 방법을 제시한다. 시뮬레이션 실험을 행한 결과 HMD를 수동 센서로 사용할 경우 다른 표적추적센서와의 연동 없이 HMD 만으로도 높은 정밀도의 표적 위치 정보를 획득할 수 있음을 발견하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.135-140
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• 2009

본 논문에서는 하이라이트 모델에 기반하여 능동소나의 표적신호를 합성하고, 합성된 신호를 이용하여 표적인식 실험을 수행하였다. 동일 표적이라도 표적의 자세각에 따라 다양한 형태의 파형을 갖는 신호가 합성되는데, 이에 대한 표적인식 결과를 알아보기 위해서 두 가지 방법으로 실험을 수행하였다. 하나는 고정된 여러 가지 자세각에 대한 표적신호에 대한 인식실험이고, 다른 하나는 임의의 자세각을 가지는 교신에 대만 인식 실험을 수행하였다. 인식실험을 위한 특징 인자로는 합성된 표적신호에 대해 시간영역에서 정합필터 및 포락선 검출을 통해 얻어지는 하이라이트 패턴을 사용하였으며, 패턴인식 기법으로는 다중클래스 SVM과 인공신경망을 사용하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.363-371
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• 2015

개체 추출은 원격탐사 분야의 주된 연구분야 중 하나로, 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 보다 세밀하고 특정적인 개체를 추출할 수 있게 되었다. 기존의 화소 기반의 영상 처리 기법들은 고해상도 위성영상의 분광 및 기하학적인 다양성과 복잡성을 제대로 반영하기 어렵기 때문에 근래에는 영상분할 기술을 기반으로 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그런데 단순히 RGB 밴드 영상에 한 가지 영상분할 기법을 적용하는 것으로는 다양한 분광 특성과 형태를 갖는 여러 대상 개체들을 추출하는데 한계가 있다. 지표면의 피복의 종류를 식별하고, 상태를 모니터링 하는데 효과적인 분광지수는 개체 추출 과정에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영상분할 기술을 기반으로 하여 분광지수를 이용한 보다 효과적인 개체 추출 기술을 제안하고자 하였다. 다양한 종류의 개체를 추출하기 위하여 의사결정 트리 분류 기술을 사용하였으며 고해상도 위성인 WorldView-2의 8밴드 다중분광 영상을 이용한 실험을 통해 각 대상 개체를 추출하기에 적합한 분광지수들을 선택하고 이의 효용성을 평가해보고자 하였다. 그 결과, 건물, 도로, 나지, 식생, 수계, 그림자의 6개 클래스에 대한 개체들을 선택적으로 분류할 수 있었고, 식생지수를 비롯한 다양한 분광지수들이 각 개체의 종류를 선별해내는데 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권1호
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• pp.1-6
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• 2019

In the field of industrial applications, the real-time performance of the target detection problem is very important. The most serious time consumption in the pedestrian detection process is the extraction phase of the candidate window. To accelerate the speed, in this paper, a fast extraction of pedestrian candidate window based on the BING (Binarized Normed Gradients) algorithm replaces the traditional sliding window scanning. The BING features are extracted with the positive and negative samples and input into the two-stage SVM (Support Vector Machine) classifier for training. The obtained BING template may include a pedestrian candidate window. The trained template is loaded during detection, and the extracted candidate windows are input into the classifier. The experimental results show that the proposed method can extract fewer candidate window and has a higher recall rate with more rapid speed than the traditional sliding window detection method, so the method improves the detection speed while maintaining the detection accuracy. In addition, the real-time requirement is satisfied.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.1-5
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• 2021

Cyberbullying is a problem that is faced in many cultures. Due to their popularity and interactive nature, social media platforms have also been affected by cyberbullying. Social media users from Arab countries have also reported being a target of cyberbullying. Machine learning techniques have been a prominent approach used by scientists to detect and battle this phenomenon. In this paper, we compare different machine learning algorithms for their performance in cyberbullying detection based on a labeled dataset of Arabic YouTube comments. Three machine learning models are considered, namely: Multinomial Naïve Bayes (MNB), Complement Naïve Bayes (CNB), and Linear Regression (LR). In addition, we experiment with two feature extraction methods, namely: Count Vectorizer and Tfidf Vectorizer. Our results show that, using count vectroizer feature extraction, the Logistic Regression model can outperform both Multinomial and Complement Naïve Bayes models. However, when using Tfidf vectorizer feature extraction, Complement Naive Bayes model can outperform the other two models.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.835-840
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• 2004

현재 사용되고 있는 소형 레이더 장치는 타선의 진운동정보(진침로, 진속력)나 충돌회피정보(CPA, TCPA) 및 주위 상황 변화에 대한 다양한 물표 정보를 제공할 수 없는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제에 주목하여 일반 소형 어선에 탑재되어 있는 저가형의 소형 레이더 장치로부터 analog video signal, trigger, bearing 및 heading pulse를 공급받아 현용의 자동 레이더 플롯팅 장치(Automatic Radar Plating Aid, ARPA) 레이더에서 제공하는 수준의 각종 정보를 정량적으로 추출 및 제공할 수 있는 레이더 목표 추출 장치(Radar Target Extractor, RTE)를 개발하여 소형 레이더 장치에 부착시켜 소형 연근해 어선에서도 타선의 진운동정보 및 충돌회피 정보와 같은 항해 정보를 수집, 활용할 수 있도록 하였다.