• 대한인간공학회지
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• 제31권3호
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• pp.463-467
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• 2012

This study aims to empirically investigate population stereotype of burner-control linkage of four-stove gas range for Koreans. Background: The previous studies' results for gas range stereotypes were different depending upon methods adopted, i.e., whether using questionnaires, computer simulation or physical models. It is known that the physical model experiment should not be methodologically replaced by the computer simulation or paper-and-pencil tests. Stereotype of gas range for Koreans was surveyed based on questionnaires, but has not been dealt with by using physical models. Method: An experiment was conducted to investigate stereotype of four-burner gas range, in which 32 subjects participated and a real gas range available in the market was bought and used. Four types of burner-control linkage were used as independent variable, and reaction time as dependent variable. Results: ANOVA revealed that four types of burner-control linkage and subjects' gender were not significant on reaction time. Duncan's multiple range test showed that reaction times for type III was significantly lower than those for the other three types of burner-control linkage(${\alpha}$=0.05). Conclusion: It is concluded based on the results of this study that stereotype of gas range for Koreans is type III. This is in agreement with results of existing studies using questionnaire survey, while different from those based on physical models. Application: The results of this study would be useful as an ergonomic guideline when designing gas ranges or similar equipments for minimizing operation errors.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제47권2호
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• pp.176-186
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• 2015

Pattern classifications have become important tools for fault diagnosis in nuclear power plants (NPP). However, it is often difficult to obtain training data under fault conditions to train a supervised classification model. By contrast, normal plant operating data can be easily made available through increased deployment of supervisory, control, and data acquisition systems. Such data can also be used to train classification models to improve the performance of fault diagnosis scheme. In this paper, a fault diagnosis scheme based on semisupervised classification (SSC) scheme is developed. In this scheme, new measurements collected from the plant are integrated with data observed under fault conditions to train the SSC models. The trained models are subsequently applied to new measurements for fault diagnosis. In comparison with supervised classifiers, the proposed scheme requires significantly fewer data collected under fault conditions to train the classifier. The developed scheme has been validated using different fault scenarios on a desktop NPP simulator as well as on a physical NPP simulator using a graph-based SSC algorithm. All the considered faults have been successfully diagnosed. The results have demonstrated that SSC is a promising tool for fault diagnosis in NPPs.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2000년도 International Symposium on Bioinformatics
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• pp.59-60
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• 2000

The past few years have seen a dramatic increase in gene expression data on the basis of DNA microarrays or DNA chips. Going beyond a generic view on the genome, microarray data are able to distinguish between gene populations in different tissues of the same organism and in different states of cells belonging to the same tissue. This affords a cell-wide view of the metabolic and regulatory processes under different conditions, building an effective basis for new diagnoses and therapies of diseases. In this talk we present machine learning techniques for effective mining of DNA microarray data. A brief introduction to the research field of machine learning from the computer science and artificial intelligence point of view is followed by a review of recently-developed learning algorithms applied to the analysis of DNA chip gene expression data. Emphasis is put on graphical models, such as Bayesian networks, latent variable models, and generative topographic mapping. Finally, we report on our own results of applying these learning methods to two important problems: the identification of cell cycle-regulated genes and the discovery of cancer classes by gene expression monitoring. The data sets are provided by the competition CAMDA-2000, the Critical Assessment of Techniques for Microarray Data Mining.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4042-4059
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• 2020

The development of new multimedia techniques such as 3D printing is increasingly attracting the public's attention towards 3D objects. An optimized robust and imperceptible watermarking method based on Ant Colony Optimization (ACO) and Weber Law is proposed for 3D polygonal models. The proposed approach partitions the host model into smaller sub meshes and generates a secret watermark from the sub meshes using Weber Law. ACO based optimized strength factor is identified for embedding the watermark. The secret watermark is embedded and extracted on the wavelet domain. The proposed scheme is robust against geometric and photometric attacks that overcomes the synchronization problem and authenticates the secret watermark from the distorted models. The primary characteristic of the proposed system is the flexibility achieved in data embedding capacity due to the optimized strength factor. Extensive simulation results shows enhanced performance of the recommended framework and robustness towards the most common attacks like geometric transformations, noise, cropping, mesh smoothening, and the combination of such attacks.

• 한국문헌정보학회지
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• 제31권1호
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• pp.185-213
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• 1997

본 연구는 정보기술환경의 변화에 따라 대학의 정보관리조직구조를 CIO 조직체제로 변모해 온 과정과 새로운 CIO 조직구조 속에서 대학도서관과 컴퓨터센터의 상호협력관계를 구명하여 이를 국내대학에 적용시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 주로 미국대학에서 활용하고 있는 다양한 CIO 조직 모형들의 특성과 이 모형에서 도서관과 컴퓨터센터와의 상호협력관계에 관한 실증적 분석이 이루어졌다.

• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.21-26
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• 2005

Breakdown characteristics and survival probability of turn-to-turn models were investigated under ac and impulse voltage at 77K. For experiments, two test electrode models were fabricated: One is point contact model and the other is surface contact model. Both are made of copper wrapped by O.025mm thick polyimide film(Kapton). The experimental results were analyzed statistically using Weibull distribution in order to examine the wrapping number effects on voltage-time characteristics under ac voltage as well as under impulse voltage in LN$_{2}$. Also survival analysis were performed according to the Kaplan-Meier method. The breakdown voltages of surface contact model are lower than that of point contact model, because the contact area of surface contact model is wider than that of point contact model. Besides, the shape parameter of point contact model is a little bit larger than that of surface contact model. The time to breakdown t$_{50}$ is decreased as the applied voltage is increased, and the lifetime indices slightly are increased as the number of layers is increased. According to the increasing applied voltage and decreasing wrapping number, the survival probability is increased.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.25-36
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• 1996

본 논문은 격자 구조 회선 교환 망에서 발생할 수 있는 호 차단 확률 및 failure model을 설정하여 신뢰도를 분석하였다 특히 failure model에서는 link failure 모델을 고려하였다. 대상 모델은.flooding search routing 방식을 사용하여 패킷을 통화 대상자 노드에 전송하였다. 이때. 각 링크failure는 독립적이라고 가정하였다. 이와 같은 failure모델의 성능을 평가하기 위한 방법으로서 joint probability를 이용하여 소규모 격자 구조 회선 교환망의 신뢰도를 분석해 보았으며. 이를 시뮬레이션 한 값과 비교해 보았다 또한. 통신망에서 주요한 성능 지표중 하나8! 호 차단 확률을 구하여 회선망의 신뢰도를 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.23-26
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• 2010

본 논문은 웹 기반 3D 패션몰 설계 기법 및 구현 방법에 대해 제한한다. 웹 3D 패션몰은 마우스 조작이 쉬운 Web3D 저작툴인 ISB로 구현하였고, 3D 인체 모델과 의상 아이템 모델은 3D MAX를 이용하여 로폴리곤 모델링으로 제작하였고, 생성된 3D 인체 모델과 의상 아이템 모델을 XML 형식으로 출력시켜 저장한 후, Direct3D를 이용하여 제작된 ActiveX 컨트롤을 사용하여 웹상에서 3D 인체 모델과 의상 아이템 모델의 정합과 애니메이션을 구현하였다. 또한 텍스타일 팔레트를 제작하여 의상 아이템 모델에 맵핑하는 과정을 알파블렌딩 기법을 적용하여 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.73-81
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• 2015

소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 입력 개체의 결함 유무를 예측하는 이진 분류 모델들에 관한 것들이다. 하지만 모든 결함들이 같은 심각도를 갖지는 않으므로 예측 모델이 입력 개체의 결함경향성을 몇 개의 심각도 범주로 분류할 수 있다면 훨씬 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 복잡도와 크기 메트릭들을 입력으로 하는 심각도 기반 결함 예측 모델을 제안하였다. 학습 알고리즘은 많이 사용되는 네 개의 기계학습 기법들을 사용하였으며, 모델 구조는 삼진 분류 모델로 하였다. 모델 성능 평가를 위해 실험 데이터는 두 개의 NASA 공개 데이터 집합을 사용하였고, 평가 측정치는 Accuracy를 이용하였다. 평가 실험 결과는 역전파 신경망 모델이 두 데이터 집합에 대해 각각 81%와 88% 정도의 Accuracy 값으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.489-492
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• 2005

본 논문은 웨이블릿 변환 특성을 기반으로 조명의 영향을 표현하는 표준 영상 왜곡 모델을 구축하여 조명 및 기타 영상의 왜곡에 강한 얼굴검출 기법을 제시한다. PC카메라 환경에서와 같이 입력 영상의 명암왜곡이 지속적으로 존재하는 응용에서는 히스토그램 평활화, 명세화와 같은 기존의 명암도 보정 방법으로는 효율적인 얼굴탐색이 어렵다. 따라서 입력 영상의 왜곡정보를 분석하고 이 정보가 입력 영상의 보정에 사용될 수 있다면 효율적인 얼굴검출이 수행될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 입력 영상의 웨이블릿 변환으로 얻어진 각 고주파 영역의 픽셀을 조사하여 원 영상의 가로, 세로, 대각선 방향의 에지 정보를 분석함으로써 현재 입력된 영상의 명암 상태를 확인하고, 얼굴특징요소 중 눈을 기준으로 검출을 수행하여 아주 어둡거나 밝은 환경에서도 얼굴검출 성능을 높이도록 한다.