• 한국안전학회지
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• 제37권2호
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• pp.1-9
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• 2022

Most factories deal with toxic or flammable chemicals in their industrial processes. These hazardous substances pose a risk of leakage due to accidents, such as fire and explosion. In the event of chemical release, massive casualties and property damage can result; hence, quantitative risk prediction and assessment are necessary. Several methods are available for evaluating chemical dispersion in the atmosphere, and most analyses are considered neutral in dispersion models and under far-field wind condition. The foregoing assumption renders a model valid only after a considerable time has elapsed from the moment chemicals are released or dispersed from a source. Hence, an initial dispersion model is required to assess risk quantitatively and predict the extent of damage because the most dangerous locations are those near a leak source. In this study, the dispersion model for initial consequence analysis was developed with three-dimensional unsteady advective diffusion equation. In this expression, instantaneous leakage is assumed as a puff, and wind velocity is considered as a coordinate transform in the solution. To minimize the buoyant force, ethane is used as leaked fuel, and two different diffusion coefficients are introduced. The calculated concentration field with a molecular diffusion coefficient shows a moving circular iso-line in the horizontal plane. The maximum concentration decreases as time progresses and distance increases. In the case of using a coefficient for turbulent diffusion, the dispersion along the wind velocity direction is enhanced, and an elliptic iso-contour line is found. The result yielded by a widely used commercial program, ALOHA, was compared with the end point of the lower explosion limit. In the future, we plan to build a more accurate and general initial risk assessment model by considering the turbulence diffusion and buoyancy effect on dispersion.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-501
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• 2022

This paper is a study on context-sensitive spelling error correction and uses the Korean WordNet (KorLex)[1] that defines the relationship between words as a graph to improve the performance of the correction[2] based on the vector information of the word embedded in the correction technique. The Korean WordNet replaced WordNet[3] developed at Princeton University in the United States and was additionally constructed for Korean. In order to learn a semantic network in graph form or to use it for learned vector information, it is necessary to transform it into a vector form by embedding learning. For transformation, we list the nodes (limited number) in a line format like a sentence in a graph in the form of a network before the training input. One of the learning techniques that use this strategy is Deepwalk[4]. DeepWalk is used to learn graphs between words in the Korean WordNet. The graph embedding information is used in concatenation with the word vector information of the learned language model for correction, and the final correction word is determined by the cosine distance value between the vectors. In this paper, In order to test whether the information of graph embedding affects the improvement of the performance of context- sensitive spelling error correction, a confused word pair was constructed and tested from the perspective of Word Sense Disambiguation(WSD). In the experimental results, the average correction performance of all confused word pairs was improved by 2.24% compared to the baseline correction performance.

• 센서학회지
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• 제31권1호
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• pp.51-56
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• 2022

In this study an efficient method for detecting and monitoring engine misfiring, focusing on minute speed changes in the crankshaft is proposed., Its validity is verified using various misfiring cases. Typically, the crankshaft speed fluctuates around the normal value depending on the engine misfiring status. Even a minute speed change in the crankshaft can be estimated by measuring the rotation time of each tooth of the 118-tooth flywheel attached to the crankshaft with a 2-MHz timer. Therefore, a speed pattern for an in-line six-cylinder engine consists of 236 tooth rotation speeds corresponding to the two rotations of the crankshaft, in which all the cylinders complete four-stroke cycle. FFT analysis can reduce the number of components of a speed pattern from 236 to just four major components: - fundamental frequency_(f), 2f, 3f, 6f., - This makes the comparison of the misfiring cases simpler and faster. In the experiment, five engine status cases (one normal firing and, four misfiring cases) were simulated. While the 6f component was the largest for the normal case, the f component increased as misfiring occurred one, two apart, and two consecutive times. The 3D FFT pattern comprising the ratio of f, 2f, and 3f, 6f showed that the distance between the misfiring and normal states was larger

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권9호
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• pp.2991-3007
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• 2022

Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권2호
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• pp.153-164
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• 2010

혈관분포도(vascularity) 및 세포조밀도(cellularity)와 같은 종양의 생물학적 특성을 고려한 임상표적체적을 결정하기 위하여, 국부혈류용적영상(regional cerebral blood volume map, rCBV map)과 겉보기확산계수영상(apparent diffusion coefficient map, ADC map)의 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑 할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 프로그램은 해부학적 영상 및 기능 영상 간 mutual information, affine transform, non-rigid registration을 이용한 영상 정합 기능을 제공한다. 영상 정합 후 기준 영상과 정합된 영상에서 획득한 각 segmented bone의 겹치는 체적 비율 및 contour 간 평균 거리를 이용하여 정합도 평가도 가능하다. 잔여 종양이 있는 악성신경아교종 환자의 영상을 이용하여 소프트웨어의 기능을 평가하였을 때, bone segmentation과 contour 간 평균 거리 차이를 이용한 정합도는 각각 약 74%와 2.3 mm였으며, 수동정합을 이용하여 2~5% 정도의 정합도를 향상 시킬 수 있었다. 종양의 생물학적 특성을 치료 계획에 반영할 수 있도록, color map을 이용하여 rCBV map을 분석하였으며, ADC map에서 설정한 관심 영역의 평균 확산 계수와 표준 편차 등을 계산하여 종양의 예후 인자 및 악성도를 평가하였다. 두 기능 영상이 공통적으로 나타내는 종양 체적에서 얻은 생물학적 인자를 평면 위에 맵핑하여 종양의 특성을 쉽게 파악할 수 있는 multi-functional parametric map을 구성하였다. 또한 각기능 인자에 대응되는 악성 종양의 임계값을 적용하여 주변 종양 세포에 비하여 혈관 분포도는 높으면서 확산 계수는 낮아 악성 종양 세포일 확률이 높은 영역을 구분할 수 있었다. 각 기능 영상 위에서 설정한 생물학적 종양 체적 및 악성도가 높은 국소 체적은 해부학적 영상 위에 표시하여 dicom 파일로 출력할 수 있었다. 개발한 소프트웨어는 기능적 다중영상을 이용하여 생물학적 종양 체적을 해부학적 영상 위에 맵핑하는데 적용할 수 있으며, 해부학적 영상에서 파악하기 어려운 종양의 특성 변화들을 치료 계획에 활용할 수 있다. 나아가 개발한 소프트웨어를 이용하여, 한 종류의 영상을 참고하여 종양 체적을 결정했을 때 발생할 수 있는 오류를 줄이고, 치료 전이나 치료 과정에서 나타나는 종양의 조직학적, 생리학적 특성을 치료 계획에 접목하는데 활용할 수 있다.

• 기독교교육논총
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• 제62권
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• pp.161-186
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• 2020

본 연구는 이기성과 폐쇄성으로 사회적 공신력을 잃어가며, 전염병에 의한 사회적 거리두기가 확산되는 상황에서 신앙공동체인 교회를 이해하는데 있어 새로운 지평을 여는 목적으로 진행하였다. 첫째로, 교회를 나타내는 대표적인 용어인 '에클레시아'의 개념과 의미를 역사적, 성서적, 신학적으로 연구하면서, 이 용어를 빈번하게 사용한 바울의 의도를 탐구하였다. 둘째로, 공동체와 개인의 관계를 면역학적 개념으로 풀어간 에스포지토의 코무니타스와 이무니타스의 고찰을 통해 신앙공동체의 새 지평을 탐색하였다. 최근 교회는 다양한 원인으로 사회의 신뢰를 잃었을 뿐만 아니라, 의도치 않게 아주 일부의 교회가 전염병 바이러스의 전파자로 지적되어 신앙공동체의 약화 또는 상실의 위기에 봉착해 있다. 코로나 19 이후 2차 유행도 예측되고 있어, 일상의 부분적 상실과 더불어 교회에서의 모임 예배나 교제의 어려움도 불가피한 형국이다. 앞으로의 교회는 면역 개념을 이해하며, 예수그리스도의 정신과 삶의 향내를 드러내면서 사회의 변화를 이끌 수 있는 참된 신앙공동체의 구축이 필요하다. 이를 위해 급변하는 시대와 상황에 맞는 신앙공동체 패러다임의 혁신과 실천이 요청된다. 본고 1장에서는 사회적 공신력을 잃고, 사회적 거리두기의 대상이 된 교회와 신앙공동체의 문제점들을 이기성과 폐쇄성으로 지적하며 혁신을 제안한다. 2장에서는 신앙공동체 패러다임의 전환을 위해 고대 그리스에서 사용한 '에클레시아'를 연구하며 분석하며, 사도바울이 '에클레시아'를 교회라는 신앙공동체에 적용한 의도를 파악한다. 4장에서는 면역 개념에 대해 알아보고, 부정적 면역을 넘어 긍정적 면역의 개념을 통해 개인과 공동체의 관계를 고찰했던 에스포지토의 재해석을 정리하며, 다양한 공동체와 개인, 교회의 신앙공동체 변혁을 위한 적용점을 도출한다. 5장은 결론으로 '에클레시아'의 의미를 통해 약화 및 상실되어가는 소중한 모임과 참여를 회복시키고 더 높은 차원의 공적모임, 민주적 참여로의 확장을 제안한다. 그리고 면역 개념의 재해석에 입각해 다양한 개인 안에서의 연합, 연합 안에서의 다양한 개인을 교회와 신앙공동체의 대안으로 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.829-842
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• 2003

최근 화상 회의, 화상 전화, 모바일 환경에서의 화상 통신, 얼굴 인식을 이용한 보안 시스템 등의 상업화에 힘입어 비디오에서의 얼굴 검출 및 추적 기술은 눈부신 발전을 이룩하였다. 또한, 얼굴 요소 검출은 요소 그 자체뿐 아니라 정화한 얼굴 영역 검출을 위한 필수 단계로서 중요한 연구 주제가 되고 있다. 그러나 영상에 나타난 복잡한 배경과 카메라 조작 및 조명에 의한 색상 왜곡 그리고 다양한 조명 조건 둥은 얼굴 검출 및 추적, 요소 검출에 있어 여전히 큰 장애가 되고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 실시간 화상 통신을 위한 새로운 얼굴 영역 검출 및 추적 알고리즘과 검출된 얼굴 영역에서 효과적으로 눈 영역을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 얼굴 검출 알고리즘은 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 웨이블릿 변환된 세 종류의 부 영역을 이용하여 얼굴 형판을 생성하고 웨이블릿 변환된 입력 영상과의 유사도를 측정하여 얼굴을 검출한다. 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄일 수 있었으며 세 가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었다. 또한 효과적인 얼굴 추적 알고리즘을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하고 예측된 얼굴 위치를 중심으로 탐색 영역을 정해 형판 정합을 수행함으로써 얼굴 검출률을 높이면서 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 수직, 수평방향 투영을 이용한 합리적인 눈 검출 알고리즘은 어두운 조명이나 부정확한 얼굴 영역에서도 만족스러운 결과를 보여주었다.26$이었으며, 점차 감소, 다시 증가하여 담금 10일에는 $3.42{\sim}3.69$이었다. 시험구별로는 KKR이 가장 낮았다. 총산은 담금 1일에 $0.29{\sim}0.82%$였으며 담금 6일에 $1.75{\sim}2.53%$로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performance

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권11호
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• pp.42-47
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• 2007

본 논문은 초광대역 임펄스를 이용한 지반탐사 레이더에 있어서 지면 및 지면과 안테나 사이의 간격에 따른 임펄스 전파에 미치는 영향을 기술한다. 영향 연구를 위해 평판형 초광대역 다이폴 안테나를 개발하였다. 우선, 수치해석 방법을 이용하여 지면의 유전율 변화 및 안테나와 지면 사이의 간격에 대한 영향을 시뮬레이션하였다. 결과를 비교하기 위하여 실제 모래 및 수분이 포함된 토양으로 구성된 시험장을 제작하여, 개발된 다이폴 안테나를 사용하여 주파수 영역에서의 지면의 변화 및 안테나와 지면의 간격 차이에 의한 주파수 영역에서의 투과 특성을 조사하였다. 역 퓨리에 변환을 이용하여 주파수 영역에서 시뮬레이션 및 측정된 투과 특성을 시간 영역에서의 임펄스 응답 특성을 구하였다. 시뮬레이션과 측정 결과로부터 지면의 유전율이 높을수록 안테나와 지면과의 간격 변화가 클수록 최대 투과값이 생기는 주파수가 높아졌고, 투과 계수도 증가하였다. 시간영역에서는 유전율이 높을수록 지표면의 직접 반사에 의해 수신되는 신호가 크게 증가하였고, 수신 신호의 모양은 완전히 변형되었다. 또한, 지면과 안테나 사이의 간격 변화로 시간영역 반사 신호의 첨두치의 시간 위치가 변경됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.471-478
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• 2009

최근 다양한 3차원 콘텐츠 및 응용 프로그램의 개발되고, 컴퓨터 사용자 계층이 다양화됨으로 인하여 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 사용자가 손을 이용하여 윈도우를 효율적으로 제어할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 기존 인터페이스에 관한 연구들은 고가의 장비를 사용하거나 복잡한 제스처 인식, 또는 부가적인 도구인 마커 등을 사용하는 문제가 있다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 새로운 시각적 비접촉 인터페이스를 제안한다. 손을 사용하여 윈도우를 제어하기 위하여 HSV 색상공간을 이용하여 손 영역을 검출한다. 그리고 거리변환 행렬과 손 외곽선의 곡률을 이용하여 손의 중심과 손가락의 위치를 파악한다. 손의 중심과 손가락 위치를 이용하여 본 논문에서 제안하는 7가지의 제어 동작 중 사용자가 의도하는 동작을 파악하여 인터페이스로써 활용한다. 제안하는 인터페이스는 스테레오 카메라를 사용함으로써 사유자가 3차원 공간에서 거리감을 가지고 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 간단한 손동작으로 제어하고자 하는 객체를 시각적으로 접촉할 수 있도록 함으로써 직관적인 제어가 가능하도록 하였다. 마지막으로 제안하는 인터페이스를 활용한 응용을 통해서 효율성을 확인한다.