• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.980-993
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• 2020

딥-러닝 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특성을 적절하게 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 딥-러닝 기반 스타일 전이 방식의 안정적이고 보다 다양한 스타일 전이 결과 제공에 대한 문제를 다룬다. 스타일 전이를 위한 광범위한 초-매개변수 설정에 따른 실험 결과에 대한 고찰을 바탕으로 스타일 전이 결과의 안정성 및 다양성에 대한 문제를 정의하고, 이러한 문제를 해결하기 위한 부분 손실 정규화 방법을 제안한다. 제안된 정규화 방식을 이용한 스타일 전이는 입력 영상의 특징에 상관없이 초-매개변수 설정을 통해 동일 수준의 스타일 전이 정도를 조절할 수 있을 뿐 아니라, 스타일 손실을 정의하는 계층 별 가중치 설정의 조절을 통해 기존 방식과 달리 보다 다양한 스타일 전이 결과를 제공하며, 입력 영상의 해상도 차이에 대해 보다 안정적인 스타일 전이 결과를 제공하는 특징을 가진다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.176-184
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• 2013

Quantification of road noise is a challenging issue in the development of tire noise since its transfer paths are complicated. In this paper, a simplified model to estimate the road noise is developed. Transfer path of the model is from wheel to interior. The method uses the wheel excitation force estimated throughout inverse method. In inversion procedure, the Tikhonov regularization method is used to reduce the inversion error. To estimate the wheel excitation force, the vibration of knuckle is measured and transfer function between knuckle and wheel center is also measured. The wheel excitation force is estimated by using the measured knuckle vibration and the inversed transfer function. Finally interior noise due to wheel force is estimated by multiplying wheel excitation force in the vibro-acoustic transfer function. This vibro-acoustic transfer function is obtained throughout measurement. The proposed method is validated by using cleat excitation method. Finally, it is applied to the estimation of interior noise of the vehicle with different types of tires during driving test.

• 대한수학회보
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• 제50권1호
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• pp.37-56
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• 2013

This paper deals with the behavior of positive solutions to the following nonlocal polytropic filtration system $$\{u_t=(\mid(u^{m_1})_x{\mid}^{{p_1}^{-1}}(u^{m_1})_x)_x+u^{l_{11}}{{\int_0}^a}v^{l_{12}}({\xi},t)d{\xi},\;(x,t)\;in\;[0,a]{\times}(0,T),\\{v_t=(\mid(v^{m_2})_x{\mid}^{{p_2}^{-1}}(v^{m_2})_x)_x+v^{l_{22}}{{\int_0}^a}u^{l_{21}}({\xi},t)d{\xi},\;(x,t)\;in\;[0,a]{\times}(0,T)}$$ with nonlinear boundary conditions $u_x{\mid}{_{x=0}}=0$, $u_x{\mid}{_{x=a}}=u^{q_{11}}u^{q_{12}}{\mid}{_{x=a}}$, $v_x{\mid}{_{x=0}}=0$, $v_x|{_{x=a}}=u^{q21}v^{q22}|{_{x=a}}$ and the initial data ($u_0$, $v_0$), where $m_1$, $m_2{\geq}1$, $p_1$, $p_2$ > 1, $l_{11}$, $l_{12}$, $l_{21}$, $l_{22}$, $q_{11}$, $q_{12}$, $q_{21}$, $q_{22}$ > 0. Under appropriate hypotheses, the authors establish local theory of the solutions by a regularization method and prove that the solution either exists globally or blows up in finite time by using a comparison principle.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.19-27
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• 2000

본 논문에서는 볼륨 데이터로부터 관심대상 객체의 3차원 경계면을 추출하고 이에 대한 기하학적 모델을 생성하기 위하여 자체교차방지 기능을 가진 다해상도 변형 모델을 제시한다. 변형 모델은 경계면 추출에 우수한 성능을 가진 것으로 알려져 있지만, 기존 변형 모델은 초기화 의존성, 오목한 경계면 추출의 취약성, 모델 요소간 자체교차 발생의 세가지 문제점을 가지고 있다. 제안하는 변형 모델은 다해상도의 볼륨 데이터를 기반으로하여 모델을 저해상도에서 고해상도로 세분화해가면서 객체의 경계면을 추출함으로서 초기화에의 의존성을 극복할 뿐 아니라 빠른 속도로 경계면에 수렴할 수 있다. 또한, 삼각형 메쉬 크기를 볼륨 데이터의 복셀 크기에 맞추어 항상 균일하게 유지함으로써 모델이 내부 힘의 제약없이 오목한 경계면을 성공적으로 추출할 수 있게 하였고, 모델이 변형될 때마다 자체교차방지 힘을 적용하여 모델내 삼각형 메쉬간의 자체교차를 사전에 방지할 수 있도록 하였다. 제안 모델을 컴퓨터 합성 볼륨 데이터 및 뇌 MR 볼륨 영상 데이터에 적용한 결과 오목한 함몰 부위를 가진 구와 뇌피질의 경계면을 자체교차없이 빠른 속도로 추출할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.136-147
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• 2003

주어진 문제에 대하여 최적의 성능을 가지는 신경회로망을 얻기 위해서는 학습을 통한 매개변수의 최적화 (parameter optimization)와 모델 선택을 통한 구조 최적화(structure optimization )의 통합적인 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 각 세부 방법들의 특성을 고려하여, 공통의 특성을 갖는 방법들을 결합함으로써 효율적이면서도 일반화 성능을 높이는 총체적인 신경회로망 최적화 방법을 제안한다. 먼저 다양한 오차 함수를 사용할 수 있는 자연 기울기 강하 학습에 적응적 정규화 방법을 도입함으로써 가중치 매개변수(weight parameter)들을 최적화한다. 그리고 이렇게 최적화된 매개변수(parameter)들에 자연 프루닝(natural pruning)을 적용하여 불필요한 요소들을 제저하여 최적화 된 구조를 생성한다. 반복적인 과정에 의하여 후보 모델들을 구성하고 베이시안 정보 기준(Bayesian Information Criterion: BIC )을 이 용하여 최적의 모델을 평가하여 선택하는 방법을 제안하였다. 벤치마크 데이터에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 구조 최적화 능력과 일반화 성능의 우수성을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권6호
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• pp.585-593
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• 1998

퓨리에 자기공명영상 기법의 경우 촬영시간 단축 및 적절한 신호대잡음비 유지를 위해 phase-encoded 신호의 개수를 감소시키는 경우가 종종 있다. 그러나, 이는 재구성된 영상에 번짐과 물결무늬 형태의 truncation artifact를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 truncation artifact를 감소시키기 위해 Bayesian 방법에 근거한 새로운 정칙화기법을 제안한다. Truncation artifact는 phase 방향으로만 형성되므로 종전의 상호 대칭형태의 주변화소를 고려한 piecewise smoothness 사전정보를 사용할 경우 read 방향으로의 미세한 영상정보가 유실되기 쉽다. 따라서, 본 연구에서는 종전의 단순대칭형 보다 개선된 형태로서 자기공명영상의 공간정보를 포착할 수 있는 정교한 사전정보의 형태를 제안한다. 본 연구진의 실험결과 새롭게 제안된 방법으로 적용할 경우 truncation artifact가 감소될 뿐 아니라 종전의 미세정보유실 현상이 감소됨으로써 tissue regularity와 경계가 한층 더 향상됨을 확인할 수 있었다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제18권2호
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• pp.61-67
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• 2015

Background: The purposes of the study were to examine rotator cuff tendon degeneration with respect to harvesting location, to determine a rationale for debridement of the torn end, and thus, to determine adequate debridement extent. Methods: Twenty-four patients with a full-thickness rotator cuff tear were included in the study. Tendon specimens were harvested during arthroscopic rotator cuff repair from three locations; from torn ends after minimal regularization of fraying (native end group, NE group), from torn ends after complete freshening of the frayed end (freshened end group, FE group), and from the macroscopically intact portion just distal to the musculotendinous junction (musculotendinous junction group, MTJ group). Control samples were harvested from patients admitted for surgery for proximal humerus fracture. Harvested samples were evaluated using a semi-quantitative grading scale. Results: Mean total degeneration scores in the NE group ($13.3{\pm}3.21$), the FE group ($12.5{\pm}2.30$), and in the MTJ group ($10.8{\pm}3.10$) were significantly higher than those in the normal control group ($5.0{\pm}2.87$; all p<0.001). Mean total degeneration score in the NE group was significantly higher than that in the MTJ group (p=0.012), but was not from that of the FE group. Mean total degeneration score in the FE group was not significantly different from that of the MTJ group. Conclusions: Tendon degeneration exists throughout the entire tendon to the macroscopically intact portion of full-thickness rotator cuff tear. Therefore, aggressive debridement to grossly normal appearing, bleeding tendon is unnecessary for enhancing healing after repair.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-16
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• 2016

본 논문에서는 최소자승법에 기반한 효율적인 곡선 복구 기법을 제안한다. 구체적으로는, 법선 벡터를 포함한 평면상의 샘플포인트가 주어졌을 때 계층적인 ZP(Zwart-Powell)-스플라인의 레벨로 곡선을 복구하는데, 세밀한 부문을 복구하면서도 비교적 큰 구멍도 효율적으로 메꾸고 있다. 정규화를 위해서는, (1) 선형시스템의 특이성을 피하기 위한 티코노프 정규항과 (2) 아이소커브를 부드럽게 하기 위한 이산 라플라스 정규항 두 가지를 사용하고 있다. 정량적인 벤치마크 테스트를 통해 비교한 결과, 본 방법은 다항식에 기반한 기법들에 비해 훨씬 우수한 결과를 보여준다는 것을 확인할 수 있다. 구멍이 있는 데이터의 경우, 계층적인 B-스플라인과 비교해본 결과 엇비슷한 품질을 보이지만 약 90%의 계산량만을 필요로 한다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제9권2호
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• pp.115-121
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• 2018

Artificial neural network (ANN) simulation is used to predict the dynamic change of permeate flux during wheat starch industry wastewater microfiltration with and without static turbulence promoter. The experimental program spans range of a sedimentation times from 2 to 4 h, for feed flow rates 50 to 150 L/h, at transmembrane pressures covering the range of $1{\times}10^5$ to $3{\times}10^5Pa$. ANN predictions of the wastewater microfiltration are compared with experimental results obtained using two different set of microfiltration experiments, with and without static turbulence promoter. The effects of the training algorithm, neural network architectures on the ANN performance are discussed. For the most of the cases considered, the ANN proved to be an adequate interpolation tool, where an excellent prediction was obtained using automated Bayesian regularization as training algorithm. The optimal ANN architecture was determined as 4-10-1 with hyperbolic tangent sigmoid transfer function transfer function for hidden and output layers. The error distributions of data revealed that experimental results are in very good agreement with computed ones with only 2% data points had absolute relative error greater than 20% for the microfiltration without static turbulence promoter whereas for the microfiltration with static turbulence promoter it was 1%. The contribution of filtration time variable to flux values provided by ANNs was determined in an important level at the range of 52-66% due to increased membrane fouling by the time. In the case of microfiltration with static turbulence promoter, relative importance of transmembrane pressure and feed flow rate increased for about 30%.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.257-267
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• 2020

본 연구는 우리나라 수출 분야의 산업별 고용비중을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하고, 예측성능을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구에서는 각 머신러닝 기법 예측값들에 부여되는 가중치의 합을 1로 설정하는 제약하의 예측조합 기법을 사용하여 예측의 정확성과 안정성을 확보하고자 하였다. 또한, 본 연구는 산업별 고용비중에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후, 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정 상에서의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제의 산업 고용비중에 근접한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 제약하의 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.