• 한국지진공학회논문집
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• 제2권2호
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• pp.45-55
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• 1998

액상화 가능성을 예측하기위해 많은 방법들이 제안되어왔지만, 재료의 미세구조의 특성을 이용한 방법은 거의 없다. 본 연구에서는, 동하중을 받는 재료의 전체 응력-변형률의 특징에 대해 통합적 구성방식을 제공하는 교량상태개념(DSC)모델에 이론적 기초를 두며, 포화 사질토의 액상와 가능성을 평가하기 위한 새로운 방법을 제안한다. DSC이론으로부터, 미세구조의 변형시 재료내부 상태의 급격한 변화가 일어나는 시점의 교란도(한계교란도: Dc)를 초기 액상화 시기로 정의한다. 본 방법은 포화 Ottawa 모래를 이용한 진동 실삼축시험 결과로부토 얻은 자료를 이용하여 적합성이 검토되었다. 또한 본 연구로부터, 액상화와 초기 구속압사이의 관계가 Dc의 개념으로부터 밝혀졌다. 본 연구에서 제안한 새로운 액상화 평가방법은 액상화 거동을 예측할 수 있으며, 결론적으로 기존의 경험적 방법보다 향상된 방법이라고 사료된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제9권1호
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• pp.44-49
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• 2006

이 연구에서는 $CO_2$ 주입 모니터링에서의 전기비저항 토모그래피(ERT)의 분해능에 대해 조사한다. $CO_2$ 주입체 양쪽의 케이싱 없는 시추공에서 단극자 및 양극자 전극 배열이 사용된다. 주입 전 및 주입에 따른 3단계 모델에 대한 반응이 계산되고, 잡음이 더해진 후의 이론 값들이 L1 과 L2 norm을 사용해 역산된다. 역산결과는 어느 정도 수준이상의 $CO_2$ 부피가 확실히 감지됨을 보여준다. 대부분의 경우에 L1 norm의 경우가 L2에 비해 우월함이 판명되었다. 역산 결과를 주입 전 모델의 역산결과로 정규화하면 전기비저항이 변화하는 부분의 훌륭한 영상을 보여주며, 비저항의 전체적인 변화를 통합해서 판단하면 전체 주입된 부피에 대한 타당한 측정이 이루어짐이 입증된다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.38-47
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• 1989

헴트(HEMT) 소자의 순수 해석적 DC모델이 2차원 전하제어 시뮬레이션 결과[4]에 기초하여 제작되었다. 이 모델에서는 2-DEG 채널의 전자 운송 역학에 확산 효과를 추가하였다. 이 확산효과는 기존 1차원 DC모델에서 사용하는 전자 이동도 및 문턱전압을 증가시키는 효과를 가졌음을 보였다. 또한 2-DEG 농도분포함수를 piecewise 선형화하여 HEMT 소자의 subthreshold 특성의 해석적 모델을 추가하였고, 따라서 2-DEG의 채널 두께 및 게이트 용량을 게이트 전압의 함수로 나타내었다. I-V curve의 전류포화영역에서의 기울기를 모델하는데는 gate 밑의 전자포화채널 지역에서의 전자채널두께와 채널길이 변조현상을 함께 고려하였다. Troffimenkoff형의 전장의존 전자이동도를 사용하여 I-V곡선의 포화현상을 모델하였다. 또한 기존 1차원 모델에서 감안되지 않은 2차원 효과가 실제 전류특성곡선에서 매우 중요한 역할을 하며, 이 효과가 효과적으로 1개의 보정상수f로 보상됨을 보였고, 물리적으로 이 상수가 채널 GCA 지역과 채널포화지역 사이에 형성되는 채널천이지역의 전자농도와 관계됨을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제14권5호
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• pp.5-10
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• 1995

본 논문에서는 단어를 발음하는 방법 이 각각 다른 화자들의 변이성을 잘 흡수하도록 복수개의 통계적인 모델들을 구성하기 위하여 HMM을 기본으로 하는 집단화 방법을 제시한다. 또한 개발된 방법으로부터 얻어진 HMM집단화된 모델들이 불특정화자 고립단어 인식에 응용된다. HMM 집단화 방법은 학습용 데이타로부터 어떤 경계치 보다 낮은 유사도를 갖는 관측열들을 분리하여 새로운 집단을 만들고 이 집단내에 있는 관측열들을 이용하여 새로운 모델들을 학습시키는 방법이다. 집단화 과정은 반복되는데 최고의 유사도를 갖는 모델의 집단에 관측열들을 재분배하고 집단내 관측열들이 변화하면 새로운 모델을 재 추정하여 기존의 모델을 대신한다. 그러므로 이 집단화 방법은 집단화 과정과 파라미터 추정이 일체화되어 기존의 패턴에 의한 집단화 방법보다 더욱 효율적이 된다. 실험결과 HMM에 의한 집단화 방법이 기존의 패턴에 의한 집단화 방법보다. 고립 숫자음 인식에 있어서 $1.43\%$의 인식률을 향상시킬 수 있었으며 단일 모델의 사용보다는 $2.08\%$의 인식률이 향상되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권1호
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• pp.54-61
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• 2009

피부색 정보는 비전 기반 시스템에서 인체 인식에 널리 쓰이는 중요한 정보이다. 그러나 기존의 픽셀 단위의 피부색 분할 방법은 피부색 영역 내부와 외부에 발생하는 오분할로 인해 여러 가지 피부색 관련 시스템의 인식률을 저해시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 양자화 영역 정보로부터 프레임 간에 근접한 유사 피부색의 영역별 분할을 통한 피부색 분할 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피부색 영역분할을 위해 JSEG 알고리즘을 통해 영상의 칼라를 양자화하여 영역을 분할한다. 분할된 영역으로부터 근접한 유사 피부 영역의 후보를 결정하고, 각 영역의 히스토그램 비교를 통해 피부색 영역을 결정한다. 이렇게 결정된 영역으로부터 피부색 표본을 추출하여 다음 프레임을 위한 피부색 모델을 갱신한다. 성능 평가를 위해 ECHO 데이타베이스와 조명이 변화하는 환경에서 실제 촬영한 영상을 이용하여 기존 연구의 분류 방법 비교 실험을 실시하였고, 기존보다 향상된 영역 분할 및 조명 적응 성능을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권5D호
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• pp.527-532
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• 2012

지상라이다는 시간과 인력의 소모를 절감하면서도 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있으므로 3차원 지적, 문화재보호, 건설관리 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 포인트 클라우드를 기반으로 한 실내 3차원 모델 구축 기법을 제시하였다. 제시한 방안은 세그먼테이션 단계와 외곽선 추출 단계로 이루어진다. 세그먼테이션 단계에서는 RANSAC과 정제격자를 이용하여 포인트 클라우드를 동일 평면에 따라 분할한다. 외곽선 추출단계에서는 외곽선 추출 격자를 이용하여 3차원 모델의 경계선을 추출한다. 또한 모델링에 사용되지 않은 포인트들을 메쉬자료화여 실내 공간의 세부 묘사를 위한 자료로 활용하였다. 제시한 모델링 기법은 메쉬자료를 이용하여 3차원 모델 구축을 하던 작업과정을 크게 개선하였다. 하지만 실내 공간의 환경 특성에 따라 RANSAC 경계값, 정제격자와 외곽선 추출 격자 크기의 조정이 필요하며 원형 또한 곡선 형태를 지닌 실내 구조물의 외곽선 추출을 위한 알고리즘의 개선이 필요하다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권1호
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• pp.1-10
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• 2003

본 연구에서는 Metal-Ferroelecric-Semiconductor FET (MFSFET) 소자의 특성을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션에서는 field-dependent polarization 모델과 square-law FET 모델이 도입되었다. MFSFET 시뮬레이전에서 C-V/sub G/ 곡선은 축적과 공핍 및 반전 영역을 확실하게 나타내었다. 게이트 전압에 따른 캐패시턴스, subthreshold 전류 그리고, 드레인 전류특성에서 강유전체 항전압이 0.5, 1V 일 때, 각각 1, 2V 의 memory window 를 나타내었다. 드레인 전류-드레인 전압 곡선은 증가영역과 포화영역으로 구성되었다. 드레인 전류-드레인 전압 곡선에서 두 부분의 문턱전압에 의해 나타난 포화드레인 전류차이는 게이트 전압이 0, 0.1, 0.2 그리고, 0.3V 일 때, 각각 1.5, 2.7, 4.0 그리고 5.7㎃ 이었다. 시간경과 후의 드레인 전류를 분석하였는데, PLZT(10/30/70) 박막은 10년 후에 약 18%의 포화 전류가 감소하여 우수한 신뢰성을 보였다. 본 모델은 MFSFET 소자의 동작을 예측하는데 중요한 역할을 할 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.104-115
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• 1999

본 논문은 세 개의 카메라로부터 얻어진 영상에서 표면 깊이 정보를 재구성하여 얼굴의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 논문에서는 Trinocular 영상을 사용하여 binocular 영상 사용 시 발생하는 폐색 영역 문제와 깊이 해상도 한계를 개선하였다. 또한, MPC_MBS (Matching Pixel Count Multiple Baseline Stereo) 유사도 측정 방법을 제안하여 영상 정합 시 발생하는 Boundary overreach 현상을 줄이고 정합의 정확도와 정밀도를 개선하였다. 이 방법은 정합 때 발생하는 중복 계산을 제거함으로써 계산 시간도 줄일 수 있다. 모델 생성 시에는 추출된 변위 정보를 2차원 보간에 의해 소수점 단위까지 확장하여 연속적인 표면 깊이 정보를 추출하였고, 이로부터 일정 간격의 초기 삼각형 매쉬 모델을 생성하였다. 또한 삼각형 매쉬 모델의 데이터 크기를 줄이기 위하여 사용자가 지정하는 오차 이내에서 같은 평면으로 근사화 되는 꼭지점을 병합하는 알고리듬을 제안하여 효율적인 얼굴 모델 생성이 이루어지도록 하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권1호
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• pp.145-161
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• 2014

Recently, many large organizations have multiple data sources (MDS') distributed over different branches of an interstate company. Local patterns analysis has become an effective strategy for MDS mining in national and international organizations. It consists of mining different datasets in order to obtain frequent patterns, which are forwarded to a centralized place for global pattern analysis. Various synthesizing models [2,3,4,5,6,7,8,26] have been proposed to build global patterns from the forwarded patterns. It is desired that the synthesized rules from such forwarded patterns must closely match with the mono-mining results (i.e., the results that would be obtained if all of the databases are put together and mining has been done). When the pattern is present in the site, but fails to satisfy the minimum support threshold value, it is not allowed to take part in the pattern synthesizing process. Therefore, this process can lose some interesting patterns, which can help the decider to make the right decision. In such situations we propose the application of a probabilistic model in the synthesizing process. An adequate choice for a probabilistic model can improve the quality of patterns that have been discovered. In this paper, we perform a comprehensive study on various probabilistic models that can be applied in the synthesizing process and we choose and improve one of them that works to ameliorate the synthesizing results. Finally, some experiments are presented in public database in order to improve the efficiency of our proposed synthesizing method.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제17권1호
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• pp.111-122
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• 2014

The provided habitat of many services from natural capital is important. But because most ecosystem services tools qualitatively evaluated biodiversity or habitat quality, this study quantitatively analyzed those aspects using the species distribution model (MaxEnt). This study used location point data of the goat(Naemorhedus caudatus), marten(Martes flavigula), leopard cat(Prionailurus bengalensis), flying squirrel(Pteromys volans aluco) and otter(Lutra lutra) from the 3rd National Ecosystem Survey. Input data utilized DEM, landcover classification maps, Forest-types map and digital topographic maps. This study generated the MaxEnt model, randomly setting 70% of the presences as training data, with the remaining 30% used as test data, and ran five cross-validated replicates for each model. The threshold indicating maximum training sensitivity plus specificity was considered as a more robust approach, so this study used it to conduct the distribution into presence(1)-absence(0) predictions and totalled up a value of 5 times for uncertainty reduction. The test data's ROC curve of endangered mammals was as follows: growing down goat(0.896), otter(0.857), flying squirrel(0.738), marten(0.725), and leopard cat(0.629). This study was divided into two groups based on habitat: the first group consisted of the goat, marten, leopard cat and flying squirrel in the forest; and the second group consisted of the otter in the river. More than 60 percent of endangered mammals' distribution probability were 56.9% in the forest and 12.7% in the river. A future study is needed to conduct other species' distribution modeling exclusive of mammals and to develop a collection method of field survey data.