• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.436-442
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• 2020

ESS(energy storage system)는 재생에너지 자원의 증가 등의 영향에 따라 최근 다양한 분야에서 중요한 전력원으로 자리 잡고 있다. ESS는 사용에 따라 가용 용량이 지속적으로 감소하므로 잔존수명을 관리하는 것이 중요하다. 잔존수명의 추정을 위하여 주기적으로 점검자가 확인하는 방식이 사용될 수도 있으나, 관리시스템을 통하여 자동으로 모니터링되고 관리되는 것이 일반적이다. ESS 사업자 관점에서 정확도 높은 상태추정은 경제적, 효율적 운용을 위하여 중요하다. 잔존수명추정 모델은 운영에 따른 사이클 노후화와 기간 경과에 따른 캘린더 노후화를 고려하여 구성되며 복잡한 수학적 연산을 필요로 한다. ESS에 탑재되는 저비용 저성능의 프로세서에 잔존수명 추정모델의 적용을 위해서는 모델의 적절한 경량화 방안이 요구된다. 본 논문에서는 낮은 수준의 프로세서에서 연산이 용이하도록 ESS 잔존수명예측 모델을 경량화하였다. 시뮬레이션 평가 결과 ESS 잔존수명 추정 기준모델과 제안하는 모델간 오차는 1% 이내로 나타났다. 또한, 제안된 모델의 성능개선 효과 검증을 위하여 ATmega328을 기반으로 비교 평가를 수행하였을 때, 76.8~78.3%의 컴퓨팅 시간 단축을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.723-730
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• 2013

본 논문에서는 Kinect 센서를 이용한 팔 제스처 인식 시스템의 설계에 대해 소개한다. 제스처 인식을 위한 기존의 연구들에서는 동적 시간 왜곡(DTW)에서 은닉 마코프 모델(HMM)에 이르기까지 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 시스템은 Kinect 센서를 통해 얻을 수 있는 순차적인 팔 관절 위치 데이터로부터 각 제스처 별 고유한 은닉 마코프 모델을 학습한다. 동일한 제스처를 수행하더라도 Kinect 센서에 포착되는 각 관절의 위치 좌표 값들은 팔의 길이와 방향에 따라 크게 달라질 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템에서는 다양한 환경 조건에서도 높은 제스처 인식 성능을 얻기 위해, 팔 관절들의 좌표 값으로 구성된 특징 벡터를 팔 관절들 간의 각도 값으로 변환하는 특징 변환 과정을 수행한다. 또한, 본 시스템에서는 은닉 마코프 모델의 학습과 적용의 효율성을 높이기 위해, 고차원 실수 관측 벡터들에 k-평균 군집화를 적용하여 이산 은닉 마코프 모델들을 위한 1차원 정수 시퀀스들을 구한다. 이와 같은 차원 축소와 이산화를 통해, 실시간 환경에서도 은닉 마코프 모델들을 효율적으로 제스처 인식에 이용할 수 있다. 끝으로, 서로 다른 두 가지 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 인식 성능을 입증해 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1288-1298
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• 2002

타원곡선 암호시스템을 GF(2$^{m}$ )상에서 고속으로 구현하기 위해서는 빠른 나눗셈기가 필요하다. 빠른 나눗셈 연산을 위해선 비트-패러럴 구조가 적합하나 타원곡선 암호시스템이 충분한 안전도를 가지기 위해서는 m의 크기가 최소한 163보다 커야 한다. 즉 비트-패러럴 구조는 0(m$^2$)의 면적 복잡도를 가지기 때문에 이러한 응용에는 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 CF(2$^{m}$ )상에서 표준기저 표기법을 사용하여 모듈러 나눗셈 A(x)/B(x) mod G(x)를 고속으로 수행하는 새로운 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 제안한다. 효율적인 나눗셈기 구조를 얻기 위해, 새로운 바이너리 최대공약수(GCD) 알고리즘을 유도하고, 이로부터 자료의존 그래프를 얻은 후, 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 설계한다. 본 논문에서 제안한 나눗셈기는 0(m)의 시간 및 면적 복잡도를 가지며, 연속된 입력 데이터에 대하여, 초기 5m-2 사이클의 지연 후, m 사이클 마다 나눗셈의 결과를 출력한다. 제안된 나눗셈기를 동일한 입출력 구조를 가지는 기존의 연구 결과들과 비교 분석한 결과 칩 면적 및 계산 지연시간 모두에 있어 상당한 개선을 보인다. 따라서 제안된 나눗셈기는 적은 하드웨어를 사용하면서 고속으로 나눗셈 연산을 수행할 수 있기 때문에 타원곡선 암호화시스템의 나눗셈 연산기로 매우 적합하다. 또한 제안한 구조는 기약 다항식(irreducible polynomial) 선택에 있어 어떤 제약도 두지 않고, 단 방향의 신호흐름을 가지면서, 매우 규칙적이기 때문에 필드 크기 m에 대해 높은 유연성 및 확장성을 제공한다.였다. an extraction system, a new optical nonlinear joint transform correlator(NJTC) is introduced to extract the hidden data from a stego image in real-time, in which optical correlation between the stego image and each of the stego keys is performed and from these correlation outputs the hidden data can be asily exacted in real-time. Especially, it is found that the SNRs of the correlation outputs in the proposed optical NJTC-based extraction system has been improved to 7㏈ on average by comparison with those of the conventional JTC system under the condition of having a nonlinear parameter less than k=0.4. This good experimental results might suggest a possibility of implementation of an opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system. 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느 형을 형성하는지를 관찰하기 위하여 좌측 촉각의

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.325-334
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• 2007

본 연구에서는 점진적인 유량 및 압력이 변화하는 상수관망에서 Rigid Water Column Theory를 이용하여 정상모형의 확장기간 모의해석보다 정확하고 수충격 해석보다는 계산비용 및 노력 측면에서 효율적으로 장시간 부정류 해석 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 이용하여 실제관망에 대하여 24 시간 열 수요량을 고려한 부정류 해석 및 밸브폐쇄로 인한 수충격해석 모의에 적용하였고 해석 결과는 다음과 같다. 24 시간 일변화 모의의 경우에 수요량이 증가할 경우 모든 관로에서 압력감소가 나타났으며 수요량이 감소할 경우 압력증가가 나타났다. 그리고 일 수요량의 변화에 따라 나타난 절점에서의 유량 및 압력 변화폭은 각 절점마다 다르고 수요량과 유량의 변화양상이 반대로 나타나는 관로도 발생하고 있으며 KYPIPE2의 결과와 본 모형의 유량 및 압력차이도 발생하고 있어 상수관망의 동역학적 해석의 필요성이 대두되었다. 밸브폐쇄로 인한 수충격모의에 본 모형이 적용되었을 때 본 모형은 유체의 압축성을 무시함으로 인해 밸브 완전 폐쇄와 동시에 압력과 유량의 변화가 전 관망에 발생하였고 수충격모형은 유체의 탄성으로 인해 발생된 압력파의 도달시간이 필요함으로 압력과 유량변화가 지체되어 나타났으나 전체적인 변화양상 및 변화폭의 크기 등은 유사한 경향을 나타내어 본 모형의 적용성을 입증하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 장기간 점진적인 관로 부정류를 비교적 정확하게 해석할 수 있을 것으로 판단되며 이를 이용하여 관로내 오염물의 확산해석, 수요량을 고려한 절점에서의 압력제어 및 누수저감, 장기간 관로내의 유량 및 압력 변화를 고려한 관망관리 등의 분야에서 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대되었다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-7
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• 2010

본 연구에서는 LiCl-KCl/Cd계의 전해제련 공정을 대상으로 악티늄 및 희토류족 원소들의 전해이동을 모델링하고 해석하였다. 이 공정에서 용융염 전해질과 액체 카드뮴 음극간의 확산 경계층 계면에서 확산제한 전기화학반응 및 물질수지를 고려한 단순화된 동적모델을 수립하였다. 제안된 모델링 접근방법은 음극에서 일어나는 금속염의 반쪽 전지 환원반응에 기초를 둔 모델이다. 이 모델을 사용하여 정전류 전해공정에서 주어진 인가전류 조건을 만족하는 시간까지의 전해이동과 연계된 농도거동, 각 원소의 패러데이 전류 그리고 시간 함수의 전기화학 전위를 예측하는 가능성을 보여주었다. 선택된 5성분 원소(U, Pu, Am, La, Nd)계의 결과를 예비 모사하여 전산모델이 전기화학적 특성을 이해하고 개선된 전해제련로를 개발하기 위한 정보를 제공할 수 있는가를 평가하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.954-961
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• 2010

스트림 암호는 블록 암호보다 안전성은 떨어지지만 수행 속도가 빠른 것이 큰 장점이었다. 그러나 최근까지 블록 암호의 수행 속도를 개선한 알고리즘 개발로 지금은 AES의 경우 스트림 암호와 수행 속도 차가 거의 없게 되어, 안전하면서 빠른 스트림 암호 개발이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 ASR(Arithmetic Shift Register)과 간단한 논리연산으로 구성된 32비트 출력의 고속 스트림 암호 AA32를 제안한다. 제안한 알고리즘은 소프트웨어 구현이 쉽게 디자인된 스트림 암호 알고리즘으로 128비트 키를 지원하고 있으며, 워드와 바이트 단위로 연산을 수행한다. AA32의 전체 구성은 선형 궤환 순서기(Linear Feedback Sequencer)로 ASR 151비트를 적용하였고, 축소함수는 비선형(Non-Linear) 연산을 위한 S-박스를 사용하지 않고 간단한 논리연산을 사용한 크게 두 부분으로 구성되어 있는 매우 간결한 구조의 스트림 암호이다. 제안한 스트림 암호 AA32는 SSC2, Salsa20 보다 수행 속도 테스트결과 빠른 결과를 보여주고 있으며, 안전성 또한 현대 암호 알고리즘이 필요로 하는 안전성을 만족하고 있다. 제안한 암호 알고리즘은 휴대폰과 같은 무선 인터넷 환경과 DRM(Digital Right Management) 등과 같은 실시간 처리가 필요한 분야와 제한된 환경인 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에 사용 가능한 고속 스트림 암호 알고리즘이다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권11호
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• pp.1123-1129
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• 2015

자동차부품 세척장비는 엔진과 변속기 블록 등의 가공과정에서 잔류하는 기름때를 제거하며, 잦은 수류방향 전환과 고압수의 분사를 위해 한 쌍의 2 방향 밸브를 사용한다. 그러나 정교한 밸브제어장치 없이 2 방향 밸브를 사용하는 경우 급격한 수류방향 전환에 따른 맥동현상이 발생하여 사용에 어려움이 따른다. 대안으로 하나의 3 방향 절환밸브를 사용하는 방법은 정교한 제어장치 없이도 정확한 수류방향 절환이 원활히 이루어져 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 그러나 복잡한 유로 및 바텀플러그 형상으로 인해 유속변화가 심하게 발생하여 공동현상이 나타날 수 있다. 본 연구에서는 3 방향 절환밸브 내의 유동특성을 해석적으로 평가하였으며, 바텀플러그 하부에서 나타나는 공동현상을 공동화지표와 POC(Percent of cavitation)를 도입하여 정량화하였다. 공동현상의 저감을 위해 바텀플러그 형상을 매개변수화하고, 해석의 수렴성 개선과 해석시간을 단축시킬 수 있는 단순 유한요소모델을 이용하여 유동해석을 통한 형상최적설계를 실시하였다. 완전요인배치법을 통한 실험계획법과 인공신경망 기반 반응표면모델을 적용하여 공동현상이 발생하지 않는 POC 가 30% 미만인 바텀플러그의 형상을 제시하였다. 얻어진 최적해는 POC 27%에 대하여 바텀플러그의 허리길이와 꼬리길이가 각각 6.42mm 및 6.96mm 이다.

• 생체재료학회지
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• 제22권4호
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• pp.328-336
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• 2018

Background: Biogenic fabrication of silver nanoparticles from naturally occurring biomaterials provides an alternative, eco-friendly and cost-effective means of obtaining nanoparticles. It is a favourite pursuit of all scientists and has gained popularity because it prevents the environment from pollution. Our main objective to take up this project is to fabricate silver nanoparticles from lichen, Usnea longissima and explore their properties. In the present study, we report a benign method of biosynthesis of silver nanoparticles from aqueous-ethanolic extract of Usnea longissima and their characterization by ultraviolet-visible (UV-vis), Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy, transmission electron microscopy (TEM) and scanning electron microscopy (SEM) analyses. Silver nanoparticles thus obtained were tested for antimicrobial activity against gram positive bacteria and gram negative bacteria. Results: Formation of silver nanoparticles was confirmed by the appearance of an absorption band at 400 nm in the UV-vis spectrum of the colloidal solution containing both the nanoparticles and U. longissima extract. Poly(ethylene glycol) coated silver nanoparticles showed additional absorption peaks at 424 and 450 nm. FTIR spectrum showed the involvement of amines, usnic acids, phenols, aldehydes and ketones in the reduction of silver ions to silver nanoparticles. Morphological studies showed three types of nanoparticles with an abundance of spherical shaped silver nanoparticles of 9.40-11.23 nm. Their average hydrodynamic diameter is 437.1 nm. Results of in vitro antibacterial activity of silver nanoparticles against Staphylococcus aureus, Streptococcus mutans, Streptococcus pyrogenes, Streptococcus viridans, Corynebacterium xerosis, Corynebacterium diphtheriae (gram positive bacteria) and Escherichia coli, Klebsiella pneuomoniae and Pseudomonas aeruginosa (gram negative bacteria) showed that it was effective against tested bacterial strains. However, S. mutans, C. diphtheriae and P. aeruginosa were resistant to silver nanoparticles. Conclusion: Lichens are rarely exploited for the fabrication of silver nanoparticles. In the present work the lichen acts as reducing as well as capping agent. They can therefore, be used to synthesize metal nanoparticles and their size may be controlled by monitoring the concentration of extract and metal ions. Since they are antibacterial they may be used for the treatment of bacterial infections in man and animal. They can also be used in purification of water, in soaps and medicine. Their sustained release may be achieved by coating them with a suitable polymer. Silver nanoparticles fabricated from edible U. longissima are free from toxic chemicals and therefore they can be safely used in medicine and medical devices. These silver nanoparticles were stable for weeks therefore they can be stored for longer duration of time without decomposition.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.3-32
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• 1995

The Highway Capacity Manual specifies procedures for evaluating intersection performance in terms of delay per vehicle. What is lacking in the current methodology is a comparable quantitative procedure for ass~ssing the safety-based level of service provided to motorists. The objective of the research described herein was to develop a computational procedure for evaluating the safety-based level of service of signalized intersections based on the relative hazard of alternative intersection designs and signal timing plans. Conflict opportunity models were developed for those crossing, diverging, and stopping maneuvers which are associated with left-turn and rear-end accidents. Safety¬based level-of-service criteria were then developed based on the distribution of conflict opportunities computed from the developed models. A case study evaluation of the level of service analysis methodology revealed that the developed safety-based criteria were not as sensitive to changes in prevailing traffic, roadway, and signal timing conditions as the traditional delay-based measure. However, the methodology did permit a quantitative assessment of the trade-off between delay reduction and safety improvement. The Highway Capacity Manual (HCM) specifies procedures for evaluating intersection performance in terms of a wide variety of prevailing conditions such as traffic composition, intersection geometry, traffic volumes, and signal timing (1). At the present time, however, performance is only measured in terms of delay per vehicle. This is a parameter which is widely accepted as a meaningful and useful indicator of the efficiency with which an intersection is serving traffic needs. What is lacking in the current methodology is a comparable quantitative procedure for assessing the safety-based level of service provided to motorists. For example, it is well¬known that the change from permissive to protected left-turn phasing can reduce left-turn accident frequency. However, the HCM only permits a quantitative assessment of the impact of this alternative phasing arrangement on vehicle delay. It is left to the engineer or planner to subjectively judge the level of safety benefits, and to evaluate the trade-off between the efficiency and safety consequences of the alternative phasing plans. Numerous examples of other geometric design and signal timing improvements could also be given. At present, the principal methods available to the practitioner for evaluating the relative safety at signalized intersections are: a) the application of engineering judgement, b) accident analyses, and c) traffic conflicts analysis. Reliance on engineering judgement has obvious limitations, especially when placed in the context of the elaborate HCM procedures for calculating delay. Accident analyses generally require some type of before-after comparison, either for the case study intersection or for a large set of similar intersections. In e.ither situation, there are problems associated with compensating for regression-to-the-mean phenomena (2), as well as obtaining an adequate sample size. Research has also pointed to potential bias caused by the way in which exposure to accidents is measured (3, 4). Because of the problems associated with traditional accident analyses, some have promoted the use of tqe traffic conflicts technique (5). However, this procedure also has shortcomings in that it.requires extensive field data collection and trained observers to identify the different types of conflicts occurring in the field. The objective of the research described herein was to develop a computational procedure for evaluating the safety-based level of service of signalized intersections that would be compatible and consistent with that presently found in the HCM for evaluating efficiency-based level of service as measured by delay per vehicle (6). The intent was not to develop a new set of accident prediction models, but to design a methodology to quantitatively predict the relative hazard of alternative intersection designs and signal timing plans.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.