• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.57-69
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• 2005

본 논문에서는 워크플로우 프로세스 재발견 문제를 해결하기 위한 적절한 해결책으로 워크플로우 최적 축소 모델을 제안한다. 워크플로우 최적 축소 모델은 워크플로우 최적 축소 넷으로 표현할 수 있다. ICN(Information Control Net) 모델링 기법으로 표현되는 프로세스 모델은 ICN을 구성하고 있는 액티비티 사이의 액티비티 의존성에 따라 적절한 알고리즘의 적용으로 액티비티 의존 넷을 구성할 수 있다. 워크플로우 최적 넷 또한 액티비티 의존 넷의 몇 가지 속성에 대한 알고리즘 적용으로 찾아낼 수 있으며, 찾아낸 워크플로우 최적 넷을 프로세스 재발견 문제를 해결하기 위한 방안으로 제안하며, 프로세스 개선에도 의미를 둘 수 있다.

• 대한수학회보
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• 제49권5호
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• pp.961-987
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• 2012

A compartment model of the flow driven by pumping without valves (valveless pumping) in an open tank system is proposed. By the open tank system, we mean that two rigid cylindrical tanks are connected with an elastic tube. An incompressible fluid fills this system up to a certain level in tanks under the gravity. The compartment model for analyzing such open system is derived from the energy principle which will be called the energy conserving compartment model or shortly the ECCM. Based on this ECCM of valveless pumping, we explore the occurrence of directional net flow or directional net power by a specific excitation at an asymmetric part of the elastic tube. The interaction between deformable elastic tube and the fluid inside is considered in the ECCM. The reliability of the ECCMis investigated through some physical examples. The ECCM shows the existence of directional net power of the valveless pump system with open tanks and confirms that the direction and magnitude of the net power depend on the pumping frequency as well. Furthermore, the phase synchronization in time between the fluid pressure difference and the external pinching force over the pumping region is highly related to the direction of energy storing or net power.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.456-463
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• 2023

본 논문에서는 사용자의 개입없이 고해상도 위성 영상을 활용하여 정밀한 토지피복분류를 위해 U-Net 네트워크 모델에 SPADE 구조를 결합한 SSResUNet 모델을 제안한다. 제안하는 네트워크는 위성 영상의 공간적 특성을 보존하여 복잡도가 높은 환경에서도 강인한 분류모델이라는 장점이 있다. 다목적실용위성 3A 영상을 통해 학습한 결과 기존 U-Net, U-Net++ 대비 뛰어난 결과를 보였으며 평균 IoU 76.10, Dice 86.22의 성능을 도출하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.906-916
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• 2003

A multi-robot control algorithm using Petri-Net is proposed for 5vs5 robot soccer. The dynamic environment of robot soccer is modeled by defining the place and transition of each robot and converting it into Petri-Net diagram. Once all the places and transitions of robots are represented by the Petri-Net model, their actions can be chosen according to the roles of robots and position of the ball in soccer game, e.g., offensive, defensive and goalie robot. The proposed modeling method is implemented for soccer robot system. The efficiency and applicability of the proposed multiple-robot control algorithm using Petri-Net are demonstrated through 5vs5 Middle League SimuroSot soccer game.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.141-146
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• 2007

The importance of the net-based customer service in delivering supplementary after-sale services associated with product has been well documented. The strategic advantages of a well-implemented the net-based customer service are enhanced customer loyalty and higher lock-in of customers, and the resulting reduction in competition and the consequent increase in profits. However, not all customers utilize such the net-based customer service. This is partly due to the e-commerce divide, and partly due to privacy and security concerns of the customer for sharing personal information with firms. The limited level of customer adoption of the net-based customer service affects the firm profits and the customers' welfare. We use a game-theoretic model in which we model the net-based customer service system as a mechanism to enhance customers' loyalty. We find that an increase in adoption of the net-based customer service by the customer base is not always desirable for firms. and that customers who utilize such services are better off only when the overall adoption is limited.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.16-25
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• 2011

컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 임베디드 시스템 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 물리 공간과 연동되는 시스템의 예외적 동작은 임베디드 시스템의 운영에 심각한 위험과 피해를 초래 할 수 있다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성과 예외 관리가 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 확장된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 임베디드 시스템 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 예외 동작을 위한 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 응급의료지원 서비스에 적용 예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만아니라 예외 처리를 위한 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.28-36
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• 2010

컴퓨터 환경에서 한 가지 사건으로 상황이 특징 지워지기도 하지만, 일반적 상황 인식은 공간과 시간을 포함하는 다양한 사건들에 의해서 결정되어 진다. 물리적 공간과 상호 작용하는 실시간 센서 네트워크 상황 인식 서비스는 시간적 특성을 포함한다. 상황 인식 서비스 관계 설정 방법으로 실시간 상황 인식을 시공간적으로 취급하는 것이 요구된다. 본 논문은 상황 인식 모델에 시공간적 특성이 포함 되도록 하는 방법을 제안하고, 이를 개선된 Petri-Net을 이용하여 효과를 확인한다. 실시간 센서 네트워크 상황 인식을 위해 기본 Petri-Net, 패턴화된 Petri-Net 및 시공간 Petri-Net 모델 특성을 연구한다. 이 방법을 이용하여 새만금 온도 변화 탐지에 적용예를 보였다. 본 연구를 통해 시공간 Petri-Net을 사용한 응용 개발 뿐 만 아니라 시공간 상황 인식 모델링에 기여 할 것이다.

• 수산해양기술연구
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• 제42권3호
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• pp.148-157
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• 2006

A model experiment, simulation test using personal computer and real sea trial fishing were carried out to investigate the basic efficiency of bottom trawl net which can be used in the sea mount of North West Pacific, and experimental values were analyzed as the values of full-scale bottom trawl net. Hydrodynamic resistance for the full-scale trawl net according to the Koyama equation was 2.1 times higher than that of simulation and 2.4 times higher than that of model experiment at the average towing velocity. At the 3.5kt's of towing speed, net width of the full-scale trawl net was 2.5% smaller than that of simulation and 8.2% larger than that of model experiment. On the fishing experiment of the full-scale trawl net for the 3.5kt's of average towing speed, average net height of A group(same direction with external force) was 423.5% higher than that of model experiment and 457.1% higher than that of simulation and that of B group(opposite direction with external force) were 283.8% and 306.3% higher than in case of model experiment and Simulation respectively. Net mouth of the full-scale trawl net was 338.1-504.6% higher than those of model experiment and simulation in A group, and 525.2-745.3% higher in B group.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권3호
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• pp.476-488
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• 2021

Objective: We aimed to develop a deep neural network for segmenting lung parenchyma with extensive pathological conditions on non-contrast chest computed tomography (CT) images. Materials and Methods: Thin-section non-contrast chest CT images from 203 patients (115 males, 88 females; age range, 31-89 years) between January 2017 and May 2017 were included in the study, of which 150 cases had extensive lung parenchymal disease involving more than 40% of the parenchymal area. Parenchymal diseases included interstitial lung disease (ILD), emphysema, nontuberculous mycobacterial lung disease, tuberculous destroyed lung, pneumonia, lung cancer, and other diseases. Five experienced radiologists manually drew the margin of the lungs, slice by slice, on CT images. The dataset used to develop the network consisted of 157 cases for training, 20 cases for development, and 26 cases for internal validation. Two-dimensional (2D) U-Net and three-dimensional (3D) U-Net models were used for the task. The network was trained to segment the lung parenchyma as a whole and segment the right and left lung separately. The University Hospitals of Geneva ILD dataset, which contained high-resolution CT images of ILD, was used for external validation. Results: The Dice similarity coefficients for internal validation were 99.6 ± 0.3% (2D U-Net whole lung model), 99.5 ± 0.3% (2D U-Net separate lung model), 99.4 ± 0.5% (3D U-Net whole lung model), and 99.4 ± 0.5% (3D U-Net separate lung model). The Dice similarity coefficients for the external validation dataset were 98.4 ± 1.0% (2D U-Net whole lung model) and 98.4 ± 1.0% (2D U-Net separate lung model). In 31 cases, where the extent of ILD was larger than 75% of the lung parenchymal area, the Dice similarity coefficients were 97.9 ± 1.3% (2D U-Net whole lung model) and 98.0 ± 1.2% (2D U-Net separate lung model). Conclusion: The deep neural network achieved excellent performance in automatically delineating the boundaries of lung parenchyma with extensive pathological conditions on non-contrast chest CT images.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.584-589
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• 2010

본 논문에서는 만족스런 서비스 품질을 제공하는 페트리 네트 기반의 멀티미디어 동기화 모델을 제안한다. 제안한 모델은 실시간 특징을 나타내는 데이터의 서비스 품질을 보장할 수 있는 가변적 버퍼를 적용하였다. 본 논문에서는 페트리네트를 확장하여 새로운 멀티미디어 동기화 규격 모델을 표현할 수 있는 PBMSM을 제안하고, 제안한 모델의 검증을 위하여 페트리 네트의 두가지 분석방법에 의해 증명을 하였다. 그리고 기존의 모델과 비교하여 성능이 우수함을 보였다. 제안한 모델은 양질의 서비스 보장을 요구하는 시스템에 적합하다.