• 한국정밀공학회지
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• 제4권3호
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• pp.60-68
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• 1987

An optoelectronical method for in process monitoring of flank wear of cutting tools is presented. The method is based upon real-time vision technology in which the tool is illuminated by a beam of laser and then the image of wear zone is taken by a vidicon camera. The image is converted to a series of digital pixel data and processed through an algorithm specially developed for measurement of the wear land width. Detailed aspects of the prototype measurement system byilt for experiment are described, and test results are discussed. As conclusions, it is proved that the methods are effec- tive especially for-in situ application with a measuring accuracy of 0.01mm.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권4호
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• pp.301-311
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• 2024

This paper proposes a deep convolutional long short-term memory (ConvLSTM)-based crack growth prediction technique for predictive maintenance of structures. Since cracks are one of the critical damage types in a structure, their regular inspection has been mandatory for structural safety and serviceability. To effectively establish the structural maintenance plan using the inspection results, crack propagation or growth prediction is essential. However, conventional crack prediction techniques based on mathematical models are not typically suitable for tracking complex nonlinear crack propagation mechanism on civil structures under harsh environmental conditions. To address the technical issue, a field data-driven crack growth prediction technique using ConvLSTM is newly proposed in this study. The proposed technique consists of the four steps: (1) time-series crack image acquisition, (2) target image stabilization, (3) deep learning-based crack detection and quantification and (4) crack growth prediction. The performance of the proposed technique is experimentally validated using a concrete mock-up specimen by applying step-wise bending loads to generate crack growth. The validation test results reveal the prediction accuracy of 94% on average compared with the ground truth obtained by field measurement.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제5권1호
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• pp.27-35
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• 2015

Purpose - The study aims to investigate the effects of ethical management on corporate image and purchase intention. Research design, data, and methodology - The study employs monthly time series data from October 2013 to November 2013, analyzing variables to verify hypotheses. These concern three questions on marketing communication, five on public interest business activities, four on donation & sponsorship, two on donation & sponsorship activities, six on corporate image, four on volunteer service, and five on demographic characteristics. Results - Hypothesis 1, "Ethical management in marketing communication, public interest business, donation & sponsorship, and volunteer service positively affects corporate image," was partially adopted with significant regression of marketing communication, public interest business activity, and donation & sponsorship. Hypothesis 2, "Ethical management such as marketing communication, public interest business, donation & sponsorship, and volunteer service positively affects purchase intention," was partially adopted with significant regression of marketing communication and public interest business. Hypothesis 3, "Corporate image positively affects purchase intention," was adopted at significant regression. Conclusions - Ethical management influenced purchase intention and corporate image.

• 동아시아경상학회지
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• 제7권3호
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• pp.1-11
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• 2019

Purposes - This study discusses various aspects of familiarity with the sea and how familiarity with the sea is perceived. This study also summarizes the literature on the factors of previous researches that affect the formation or decision of national image. Research design and methodology - Sea familiarity index was derived from the results of recognition of free association with the sea, friendliness with the sea, association of the sea with life, interest to the sea, Korea's representative marine regions, and sea related emotionalism. The familiarity with the sea (ocean) perceived by foreign visitors or foreigners in the future will be helpful in deriving a comparative research. Results - This study has identified the marine tourism resources, marine ecology, and the cognitive and emotional situations consumers feel that should be developed practically. If a continuous time series research is conducted in the future through these, it will be a chance to provide a basis for consumers' dynamic awareness. Conclusions - Through this study, it is pointed out that the research utilizing the sea and ocean to form national image highly suggested an opportunity to add and utilize new variables academically. This study on the perspective of the formation of national image suggests a new approach to add and utilize new variables to future research using the sea and ocean.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.403-408
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• 2013

시나리오를 이미지로 바꾸는 첫 단계인 스토리보드에서 나타난 이미지 구성 분석은 문자 해석에서 출발하여 시각적 현상 의미를 표현한다. 즉 텍스트가 가지고 있는 의미의 속성, 그리고 각 이미지의 상징성, 장면들의 관계에 새로운 의미를 부여하는 것이 스토리보드이다. 스토리보드의 의미작용을 파악하고자 이미지 해석과 내적 발화를 통해 분석하였다. 서술 담론의 해석적 차원에서 담론의 동시성은 다양한 정보를 동시다발적으로 묘사할 수 있고, 이러한 많은 정보들이 하나의 에피소드로 엮어지면서 관계성이 제시되었다. 서술 담론의 사건 시간은 주로 객관적이면서도 설명적으로 묘사되어지는 장면으로 등장인물이나 사건에 대한 정확한 정보를 제시하는 데 유용하게 사용되었다. 서술 담론의 시간 연속은 시간에 따른 흐름의 연속성 아래 다양한 공간들이나 이미지를 나타냄으로 하나의 에피소드로 나타났다. 내적 발화 측면에서 본 충돌 이미지는 각각의 파편화된 이미지들이 나타내는 상징적 효과들이 서로 충돌되거나 연결되어 의미를 생성하는 역할을 하였고, 공간의 연속성은 전혀 다른 공간들의 이미지들을 하나의 맥락으로 이어질 때 다른 상징을 나타내는 역할을 하며, 시간의 연속성 또한 각각의 이미지들이 나타내는 상징들을 시간의 흐름 속에서 해석하여 다른 상징성을 만들어 낸다. 이러한 연구 분석 결과를 보면 서술 담론 측면에서는 내러티브 구조에 따른 서술 담론을 표현하지만 내적 발화는 어떠한 서술적 구조가 아닌 관객이 가지고 있는 경험과 정보력을 바탕으로 그 시대에 널리 알려져 있는 문화적 시대적 배경을 통해 해석되어진다. 내적 발화에서 나타난 이미지들은 서로 연관성이 없는 장면들을 충돌시켜 증폭시키고, 다시 재해석하게 하여 총체적 상징성을 드러내는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제25권3호
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• pp.191-198
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• 2007

현재 남한의 해안선 길이는 일제시대 측량한 자료에 의하면 육지해안과 도서해안을 합하여 총연장이 약 11,542km에 달하는 것으로 알려져 있다. 해안선에 대한 정확한 자료를 얻기 위해 현지측량으로 이를 수정 갱신하게 되면 엄청난 예산과 시간이 소요될 것으로 추정되고 있다. 아울러, 공유수면 매립과 간척사업 및 신항만 건설 등 크고 작은 각종 개발사업으로 인해 연안해역과 해안선이 수시로 변화되어 연안해역도의 갱신작업이 빈번해지고 있어 현지측량에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 연구대상의 지역적 범위를 부산근교로 한정하여 일정 간격의 항공사진, 위성영상 자료 및 CPS 측량결과를 이용하여 이 일대의 송정 해운대 광안리 송도 다대포 연안해역에 대한 변화량을 분석하였다. 연구내용으로는 연안지역에 대하여 항공사진과 위성영상, 그리고 RTK-GPS 측량을 통한 정성적 분석과 시계열적 변화량을 분석하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권1호
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• pp.68-80
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• 2013

Lung cancer is considered to be the leading cause of cancer death worldwide. A technique commonly used consists of analyzing sputum images for detecting lung cancer cells. However, the analysis of sputum is time consuming and requires highly trained personnel to avoid errors. The manual screening of sputum samples has to be improved by using image processing techniques. In this paper we present a Computer Aided Diagnosis (CAD) system for early detection and diagnosis of lung cancer based on the analysis of the sputum color image with the aim to attain a high accuracy rate and to reduce the time consumed to analyze such sputum samples. In order to form general diagnostic rules, we present a framework for segmentation and extraction of sputum cells in sputum images using respectively, a Bayesian classification method followed by region detection and feature extraction techniques to determine the shape of the nuclei inside the sputum cells. The final results will be used for a (CAD) system for early detection of lung cancer. We analyzed the performance of a Bayesian classification with respect to the color space representation and quantification. Our methods were validated via a series of experimentation conducted with a data set of 100 images. Our evaluation criteria were based on sensitivity, specificity and accuracy.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.949-954
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• 2010

윤곽선 이미지 매칭에서 두 이미지 시계열 간 회전 불변 거리는 많은 유클리디안 거리 계산을 필요로 하는 고비용의 연산이다. 본 논문에서는 삼각 부등식(triangular inequality)을 사용하여 유클리디안 거리 계산을 크게 줄이는 획기적인 해결책을 제시한다. 이를 위해, 먼저 질의 시퀀스의 자체 회전 거리의 개념을 제시하고, 이를 삼각 부등식과 함께 사용하면 많은 수의 거리 계산을 줄일 수 있음을 보인다. 다음으로, 자체 회전 거리 하나만으로 모든 가능한 자체 회전 거리를 대신할 수 있음을 정형적으로 증명한다. 실험 결과, 제안한 기법은 기존 기법에 비해 최대 수 배까지 성능을 향상시킨 것으로 나타났다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제40권1호
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• pp.15-23
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• 2024

This research aimed to assess the possibility of detecting forest degradation using time-series satellite imagery and three different deep learning-based change detection techniques. The dataset used for the deep learning models was composed of two sets, one based on surface reflectance (SR) spectral information from satellite imagery, combined with Texture Information (GLCM; Gray-Level Co-occurrence Matrix) and terrain information. The deep learning models employed for land cover change detection included image differencing using the Unet semantic segmentation model, multi-encoder Unet model, and multi-encoder Unet++ model. The study found that there was no significant difference in accuracy between the deep learning models for forest degradation detection. Both training and validation accuracies were approx-imately 89% and 92%, respectively. Among the three deep learning models, the multi-encoder Unet model showed the most efficient analysis time and comparable accuracy. Moreover, models that incorporated both texture and gradient information in addition to spectral information were found to have a higher classification accuracy compared to models that used only spectral information. Overall, the accuracy of forest degradation extraction was outstanding, achieving 98%.

• 대한공간정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.101-110
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• 1999

강과 호수와 같은 넓은 지역을 대상으로 수질조사를 실시할 경우, 주기적이고 동시적인 관찰과 분석이 요구되고 있으며 인공위성 영상을 이용한 원격탐사 기법은 이러한 측면에서 매우 유용한 것으로 평가되고 있다. 그러나 인공위성 영상으로부터 수질인자를 추출하고자 할 때, 대기 산란의 영향이 포함된 위성영상의 화소 값은 분석의 정확도를 감소시키는 주된 원인이 된다. 본 연구에서는 원격탐사 기법을 이용하여 수질 인자를 분석하고자 할 때, 대기의 산란에 의한 영향을 제거하기 위한 대기 보정방법을 선택하고자 하였다. 또한 대기 보정방법 중 클로로필-a 부유물질, 투명도에 대한 상관성이 가장 높은 밴드의 조합을 선정하였다. 이러한 대기 보정방법과 밴드 조합을 사용하여 1984년, 1989년, 1993년, 1995년에 각각 관측된 인공위성 영상으로부터 수질 인자간의 시계열 변화를 분석하고자 하였다.