• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2003년도 추계학술대회 논문집(I)
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• pp.216-223
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• 2003

In this paper, we introduce the software and hardware of the measuring system for performances of traction and braking in KTX(Korea Train eXpress). The measuring system focuses on the verification of the performance and acquisition of test data. The software controls the hardware of the measuring system, performs the analysis and calculation of measurement data and acts as interface between users and the hardware. For this purpose, three programs, such as a measuring program, a back-up program and a post-processing program, have developed.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.1-6
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이 용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드 시스템을 제안한다 HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 신경망의 학습용으로 사용하여 신경망을 학습하여 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 시스템을 만든다 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 MLP에서는 약 $4.5\%$ RBFN에서는 약 $2\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 패의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제38권3호
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• pp.185-192
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• 2021

This technical paper deals the practical transformation algorithms between several lunar reference frames which will be used for Korea pathfinder lunar orbiter (KPLO) flight operation. Despite of various lunar reference frame definitions already exist, use of a common transformation algorithm while establishing lunar reference frame is very important for all members related to KPLO mission. This is because use of slight different parameters during frame transformation may result significant misleading while reprocessing data based on KPLO flight dynamics. Therefore, details of practical transformation algorithms for the KPLO mission specific lunar reference frames is presented with step by step implementation procedures. Examples of transformation results are also presented to support KPLO flight dynamics data user community which is expected to give practical guidelines while post processing the data as their needs. With this technical paper, common understandings of reference frames that will be used throughout not only the KPLO flight operation but also science data reprocessing can be established. It is expected to eliminate, or at least minimize, unnecessary confusion among all of the KPLO mission members including: Korea Aerospace Research Institute (KARI), National Aeronautics and Space Administration (NASA) as well as other organizations participating in KPLO payload development and operation, or further lunar science community world-wide who are interested in KPLO science data post processing.

• 대기
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• 제34권1호
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• pp.23-34
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• 2024

The Korea Meteorological Administration has improved medium-range weather forecasts by implementing post-processing methods to minimize numerical model errors. In this study, we employ a statistical correction technique known as the minimum continuous ranked probability score (CRPS) to refine medium-range forecast guidance. This technique quantifies the similarity between the predicted values and the observed cumulative distribution function of the Unified Model Ensemble Prediction System for Global (UM EPSG). We evaluated the performance of the medium-range forecast guidance for surface air temperature and relative humidity, noting significant enhancements in seasonal bias and root mean squared error compared to observations. Notably, compared to the existing the medium-range forecast guidance, temperature forecasts exhibit 17.5% improvement in summer and 21.5% improvement in winter. Humidity forecasts also show 12% improvement in summer and 23% improvement in winter. The results indicate that utilizing the minimum CRPS for medium-range forecast guidance provide more reliable and improved performance than UM EPSG.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.689-699
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• 2022

최근 다양한 산업에서 첨단기술의 적용으로 높은 생산성 향상을 이루고 있지만 건설산업의 경우 생산성 향상이 비교적 낮게 조사되어, 이를 극복하기 위한 첨단기술 연구가 빠르게 진행되고 있다. 여러 첨단기술 중 3차원 스캔 기술은 실제 대상물을 손쉽게 디지털화 할 수 있다는 점에서 건설현장의 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 기술로 널리 활용되고 있다. 특히 3차원 디지털 지형 모델은 토공 중장비의 자동제어 및 가이던스 등과 같은 건설 자동화의 기초자료가 될 수 있어 지형 스캔데이터의 높은 품질이 요구되고 있다. 3차원 디지털 지형 모델의 품질은 3D 스캐너의 성능 및 취득환경뿐 아니라 지형 스캔데이터 취득 후 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정인 노이즈제거, 정합 및 병합과정 등 또한 많은 영향을 끼치고 있어, 지형 스캔데이터 처리의 성능 증진이 필요할 것으로 보인다. 본 연구에서는 3차원 디지털 지형 모델 생성을 위한 전처리 과정 중 정합과정에서 발생하는 지형 스캔데이터의 밀도 불균일 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 개발한 정합 후처리 기술인 '픽셀기반 점군비교 알고리즘'을 제시하였으며, 실제 토공현장에서 취득한 지형 스캔데이터를 활용해 개발한 알고리즘의 성능검증을 수행하여 지형 스캔데이터 정합 후 불균일 문제의 개선 가능성을 검증하고 밀도 별 지형 스캔데이터에 대한 알고리즘의 최적 파라미터를 제시하였다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제14권3호
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• pp.218-225
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• 2011

Dual frequency identification sonar (DIDSON) is an imaging sonar that has been used for numerous fisheries investigations in a diverse range of freshwater and marine environments. The main purpose of DIDSON is fish counting, fish sizing, and fish behavioral studies. DIDSON records video-quality data, so processing power for handling the vast amount of data with high speed is a priority. Therefore, a semiautomated analysis of DIDSON data for fish counting, sizing, and fish behavior in Echoview (fisheries acoustic data analysis software) was accomplished using testing data collected on the Rakaia River, New Zealand. Using this data, the methods and algorithms for background noise subtraction, image smoothing, target (fish) detection, and conversion to single targets were precisely illustrated. Verification by visualization identified the resulting targets. As a result, not only fish counts but also fish sizing information such as length, thickness, perimeter, compactness, and orientation were obtained. The alpha-beta fish tracking algorithm was employed to extract the speed, change in depth, and the distributed depth relating to fish behavior. Tail-beat pattern was depicted using the maximum intensity of all beams. This methodology can be used as a template and applied to data from BlueView two-dimensional imaging sonar.

• 한국음향학회지
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• 제14권5호
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• pp.74-82
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• 1995

본 논문은 HMM과 연결 숫자음의 후처리를 이용한 음성 다이얼링에 관한 연구이다. HMM(Hidden Markov Model)은 좋은 결과를 보이면서 현재 음성 인식 분야에서 널리 사용되는 알고리즘이다. 그러나, HMM의 학습 방법인 maximum like-lihood estimation은 인식률을 극대화하는 모델의 파라메터 값을 생성하지 못하는 단점이 었다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 Segmental K-means 학습 과정에 후저리를 이용하여 인식 실험을 하였다. 한국어 연속 숫자음은 영어 연속 숫자음과 달리 연음 현상의 영향을 많이 받는다. Level Building 과정에서 연음에 의한 오류를 감소시키기 위해 연음에 의해 발생할 수 있는 단어를 별도의 모델로 추가하였다. 이렇게 추가된 단어 모델들에 대한 몇 가지 규칙을 인식 결과에 적용하여 출력을 다시 조정한다. 본 시 스템은 TMS320C30 프로세서를 내장한 DSP 보드와 IBM PC 상에서 구현되었고, 표준 패턴은 실험실 잡음 환경에서 남성 화자3명을 대상으로 작성하였다. 인식 실험 결과 21종 전화 번호 252개 데이타에 대하여 화자 종속의 경우 $91.6\%$, 회자 독립의 경우 $80.5\%$의 인식률을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.955-958
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• 2003

Nepal is a country of mountains The higher order geodetic points were mostly established on the top of mountains and these points were used for the geodetic network extension. Lower order geodetic control networks were established at different times and used for the surveying and mapping activities of the country.. It has been found that the rate of convergence between north and south borders of Nepal to be 21${\pm}$2 mm each year and the rate translation of Kathmandu to 55${\pm}$3 mm/year to the plates. The most intense deformation in Nepal occurs along the belt of high mountains along its northern border res ulting in a strain contraction rate normal to the Himalayan Arc. This belt is approximately 40 km wide and extends into southern Tibet.( 13). Recently Survey Department of Nepal has lunched a program of strengthening the existing geodetic network of Nepal and re-observed the position of higher order geodetic points by using geodetic GPS receivers to evaluate their position and thus to define the precision of the control points once again. This paper describes the observation procedure and the adjustment results of the existing higher order control network of Nepal established in different time using different types of equipment and techniques; and highlights the observation procedure and the result obtained after the post processing of the GPS observation results. Attempt has been made to give the procedure and identify the methodology for the re observation of existing higher order geodetic points by using GPS receiver and post processing the observed data so that the existing higher order geodetic points are within the given accuracy standard.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.303-313
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• 2021

Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.523-533
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• 2019

엔지니어링과 IT기술의 융합은 학문적 연구뿐 아니라 산업에도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 컴퓨터 시뮬레이션 기술은 실제 물리현상을 정확히 모사하고 실시간으로 분석할 수 있는 수준으로 발전했다. 본 논문에서는 산업에서 주로 활용되는 유체해석(CFD: Computational Fluid Dynamics) 기술과 최신 가시화 기술로 떠오르고 있는 증강현실을 활용한 후처리기에 대해 기술한다. 유체해석 시뮬레이션 결과를 증강현실기술을 활용하여 가시화하는 연구가 활발히 진행되고 있으나, 결과 데이터의 사이즈가 큰 특성상 데스크탑 환경에서 기사화하는 연구에 한정되어 실제 공간에서 검토가 필요한 유체해석 시뮬레이션분야에서 활용이 제한된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법에 대해 논의한다. 이를 위해 후처리 과정에서는 유체해석결과를 분석한 후, 모바일 환경에서 원활한 구동을 지원하기 위한 데이터 경량화(70% 이상) 작업을 수행하며, 가시화 과정에서는 경량화된 데이터를 이용하여 클라우드 컴퓨팅을 활용한 실시간 추적 작업과 함께 유체해석결과를 화면에 정합하여 가시화 한다. 이를 통해 사용자는 시뮬레이션이 수행된 다양한 공간에서 유체해석결과를 효과적이고 몰입감있게 검토/분석 할 수 있다.