• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.600-606
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• 2018

Smart city is currently the main direction of development. The automatic management of instrumentation is one task of the smart city. Because there are a lot of old instrumentation in the city that cannot be replaced promptly, how to makes low-cost transformation with Internet of Thing (IoT) becomes a problem. This article gives a low-cost method that can identify code wheel instrument information. This method can effectively identify the information of image as the digital information. Because this method does not require a lot of memory or complicated calculation, it can be deployed on a cheap microcontroller unit (MCU) with low read-only memory (ROM). At the end of this article, test result is given. Using this method to modify the old instrumentation can achieve the automatic management of instrumentation and can help build a smart city.

• 대한수의학회지
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• 제51권2호
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• pp.165-169
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• 2011

Barium suspension, oral iodine contrast medium and water were applied in eight dogs to evaluate (1) distension of gastrointestinal tract, (2) the effect of the oral contrast media on the identification of the pancreas from surrounding organs, and (3) image quality and the presence of artifacts in canine pancreas computed tomography (CT) images. Oral iodine contrast medium, gastrografin, produced significant artifacts that deteriorated the CT images of the pancreas. The use of water did not provide the fullness of the gastrointestinal lumens. Barium suspension was effective for the identification of the pancreas from the surrounding gastrointestinal tract, without significantly increasing image noise. Barium suspension can be used as an optimal contrast medium that will not cause an adverse effect on the pancreatic density and image quality.

• 자원리싸이클링
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• 제30권4호
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• pp.3-10
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• 2021

도시광산의 대표적인 사례인 폐 전자부품 재활용 분야는 유용한 선별기술의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 전자부품들을 4개의 그룹으로 선별하기 위해 딥러닝에 의한 이미지 식별을 기반으로 한 선별기를 개발하였다. 전자부품들은 폐 인쇄회로기판으로부터 회수되었으며, 처리 후 차이점에 따라 분리되어야 한다. 선별기는 GPU, 카메라, 컨베이어벨트, 공기 압축기로 이루어진 워크스테이션으로 구성되어있다. 컨베이어벨트(벨트 속도: 6cm/s) 위에 있는 작은 크기(3.5cm 이하)의 전자부품들을 데이터로 가져와 학습했다. 이미지 식별의 정확도는 종류에 따라 96%, 그리고 그룹에 따라 99%였다. 벨트속도와 압축공기의 블로다운 시간과 같은 작동조건에 변화를 주었을 때, 이미지 식별의 정확도 그리고 블로다운에 의한 회수율을 측정하여 선별의 최적 조건을 결정했다. 최적조건에서 이미지 분류의 정확도는 그룹별로 98.7%였다. 선별 효율은 70% 이상이었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.201-210
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• 2023

딥러닝 기반 얼굴 인증 모델은 높은 성능을 보이며 많은 분야에 이용되지만, 얼굴 이미지를 모델에 입력하는 과정에서 사용자의 얼굴 이미지가 유출될 가능성이 존재한다. 얼굴 이미지의 노출을 최소화하기 위한 방법으로 비식별화 기술이 존재하지만, 얼굴 인증이라는 특수한 상황에서 기존 기술을 적용할 때에는 인증 성능이 감소하는 문제점이있다. 본 논문에서는 원본 얼굴 이미지에 다른 인물의 얼굴 특성을 결합한 뒤, StyleGAN을 통해 비식별화 얼굴이미지를 생성한다. 또한, HopSkipJumpAttack을 활용해 얼굴 인증 모델에 맞춰 특징들의 결합 비율을 최적화하는 방법을 제안한다. 우리는 제안 방법을 통해 생성된 이미지들을 시각화하여 사용자 얼굴의 비식별화 성능을 확인하고, 실험을 통해 얼굴 인증 모델에 대한 인증 성능을 유지할 수 있음을 평가한다. 즉, 제안 방법을 통해 생성된 비식별화 이미지를 사용하여 얼굴 인증을 할 수 있으며, 동시에 얼굴 개인정보 유출을 방지할 수 있다.

• 통상정보연구
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• 제19권4호
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• pp.147-174
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• 2017

최근 중국에 진출한 한국기업들은 제품과 직접적으로 관련된 마케팅활동 이외에도 기업이미지 제고를 위한 수단으로 CSR활동과 기업광고를 활발히 수행하고 있다. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 중국 현지 소비자들을 대상으로 중국에 진출한 주요 한국기업들의 CSR활동과 기업광고가 기업이미지에 어떠한 영향을 미치는가를 분석함과 동시에 기업이미지와 기업-소비자 동일시, 한국제품에 대한 평가와 중국 소비자의 행위적 반응 간의 구조적 관계에 대하여 파악하고 있다. 이를 위해 우선 이론적 논의 및 선행연구를 바탕으로 5개의 가설을 설정하고 이 가설들을 종합하여 이론적 연구모형을 구축하였다. 그리고 이 연구모형을 검증하기 위해 중국내 주요 대학의 MBA학생들을 대상으로 한 설문조사를 진행하였다. 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, CSR활동과 기업광고는 기업이미지에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 기업이미지는 기업-소비자 동일시에, 기업-소비자 동일시는 제품 평가에, 제품에 대한 긍정적인 평가는 중국현지 소비자들의 행위적 반응에 모두 정(+)의 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구결과는 향후 중국에 기진출한 한국기업들이 중국 소비자들에 대하여 호의적인 기업이미지를 심어주며 소비자와의 우호적인 관계를 지속적으로 유지하기 위하여 활발한 CSR활동과 기업광고활동을 수행해야 할 필요성이 있음을 시사한다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제9권3호
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• pp.289-303
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• 2022

In this study, the impact of assigned pixel labels on the accuracy of crack image identification of steel structures is examined by using an atrous separable convolution neural network (ASCNN). Firstly, images containing fatigue cracks collected from steel structures are classified into four datasets by assigning different pixel labels based on image features. Secondly, the DeepLab v3+ algorithm is used to determine optimal parameters of the ASCNN model by maximizing the average mean-intersection-over-union (mIoU) metric of the datasets. Thirdly, the ASCNN model is trained for various image sizes and hyper-parameters, such as the learning rule, learning rate, and epoch. The optimal parameters of the ASCNN model are determined based on the average mIoU metric. Finally, the trained ASCNN model is evaluated by using 10% untrained images. The result shows that the ASCNN model can segment cracks and other objects in the captured images with an average mIoU of 0.716.

• 천문학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-8
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• 2001

We present a fast reduction method of survey data obtained using a single-dish radio telescope. Along with a brief review of classical method, a new method of identification and elimination of negative and positive bad channels are introduced using cloud identification code and several IRAF (Image Reduction and Analysis Facility) tasks relating statistics. Removing of several ripple patterns using Fourier Transform is also discussed. It is found that BACKGROUND task within IRAF is very efficient for fitting and subtraction of base-line with varying functions. Cloud identification method along with the possibility of its application for analysis of cloud structure is described, and future data reduction method is discussed.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.301-304
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• 2003

This raper propose a matching algorithm using voronoi diagram for rotation and translation invariant fingerprint identification. The proposed algorithm extracts geometrical structures that ate derived from voronoi diagram of a fingerprint image. Then distances and angles are extracted from the geometrical structure and saved indexing form for fingerprint matching. Experimental results show that the proposed algorithm invariant to fingerprint rotation and translation requirements and matching time.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제22권5호
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• pp.652-659
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• 1998

The present study is aimed to develop a new PIV operating software through optimization of vector tracking identification including versatile pre-processings and post-processing techniques. And the result exhibits an improved version corresponding various input and output multimedia compared to previous commercial software developed by other makers. An upgraded identification method called grey-level cross correlation coefficient method by direct calculation is suggested and related user-friendly pop-up menu are also represented. Post-processings comprising turbulence statistics are also introduced with graphic output functions.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제45권4호
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• pp.471-494
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• 2013

In this paper, identification of isotropic and orthotropic linear elastic material constitutive parameters has been demonstrated by a FEA-free energy-based inverse analysis method. An important feature of the proposed method is that it requires no finite element (FE) simulation of the tested material. Full-field displacements calculated using digital image correlation (DIC) are used to compute DIC stress fields enforcing the equilibrium condition and DIC strain fields using interpolation functions. Boundary tractions and displacements are implicitly recast into an objective function that measures the energy residual of external work and internal elastic strain energy. The energy conservation principle states that the residual should be zero, and so minimizing this objective function inversely identifies the constitutive parameters. Synthetic data from simulated testing of isotropic materials and orthotropic composite materials under 2D plane stress conditions are used for verification of the proposed method. When identifying the constitutive parameters, it is beneficial to apply loadings in multiple directions, and in ways that create non-uniform stress distributions. The sensitivity of the parameter identification method to noise in both the measured full-field DIC displacements and loadings has been investigated.