• 지구물리와물리탐사
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• 제15권4호
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• pp.190-198
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• 2012

밀도가 알려진 4개의 모형시험공에서 이격실험을 하고 얻어진 비이격 및 이격 측정 자료를 분석함으로서 기준선과 이격선의 특성을 파악할 수 있었다. 특히 선원을 출발하여 검출기에 도달하기까지의 감마선 경로의 형태, 기준선과 이격선의 궤적 특성, 궤적에 미치는 밀도 및 검출기 조합의 영향을 추적할 수 있었으며 이격보정을 위한 최적의 검출기 조합까지 확인할 수 있었다. 기준선과 이격선의 기울기 모두 검출기 조합별 긴거리와 짧은거리 간의 선원-검출기 거리비에 비례하는 함수의 형태로 표시될 수 있음을 확인하였다. 이 연구는 기준선 및 이격선의 기울기에 대한 기본 개념 이해에도 효과적으로 적용되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.9-15
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• 2006

본 논문에서는 잡음영상에서 효과적인 에지검출을 위해 이표본 위치문제(two-sample location Problem)에서 잘 알려진 선형 순위 검정법(linear raft test)인 Wilcoxon 검정법, Median 검정법 그리고 Van der Waerden 검정법을 적용하고자 한다. 에지 존재 유무는 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 모형 하에서 인접한 두 개의 근방영역간의 평균 차이를 검정함으로서 통계적으로 결정한다. 여기서 근방영역의 크기와 형태는 에지검출을 위한 계산 속도와 에지방향을 고려하여 적응성 있게(adaptively) 결정하였다. 통계적 방법들의 에지검출 성능을 평가하기 위해 자연영상(natural images)과 인조영상(synthetic images) 그리고 잡음이 추가된 영상에 대해 실험을 실시하고 비교 분석하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.265-274
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• 1992

하천에 사고로 대량으로 유입된 유독성 유기오염물인 anthracene의 농도를 예측하기 위한 수학적 모형이 제안되었다. 이 수학적 모형은 물리적, 화학적 및 생물학적 반응을 고려한 6개의 미분방정식으로 구성되어 있으며, 5개의 입력변수와 9개의 반응계수를 포함하고 있다. 주어진 조건하에 제안된 수학적 모형을 대상으로 dynamic simulations와 민감도 분석을 수행한 결과 유입된 이 오염물의 농도를 검출한계내로 예측이 가능하였고, 용존 빛 부유고형물에 흡착된 이 오염물의 농도변화에 가장 큰 영향을 주어 가장 정확히 추정하여야할 주요 반응계수는 확산계수와 이동계수 및 흡착계수이었다. 이 연구에서 제안된 수학적 모형은 anthracene 뿐만아니라 이와 유사한 화학적 특성의 유기오염물의 경우에도 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.259-266
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• 2022

본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1330-1339
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• 2022

3D 물체검출은 대체로 자동차, 버스, 사람, 가구 등과 같은 비교적 크기가 큰 데이터를 검출하는 것을 목표로 두어 작은 객체 검출에는 취약하다. 또한, 임베디드 기기와 같은 자원이 제한적인 환경에서는 방대한 연산량 때문에 모델의 적용이 어렵다. 본 논문에서는 1개의 레이어만을 사용하여 로컬 특징에 중점을 두어 작은 객체 검출의 정확도를 높였으며, 제안한 사전 학습된 큰 네트워크에서 작은 네트워크로의 지식 증류법과 파라미터 크기에 따른 적응적 양자화를 통해 추론 속도를 향상시켰다. 제안 모델은 SUN RGB-D Val 와 자체 제작한 모형 사과나무 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 mAP@0.25에서 62.04%, mAP@0.5에서 47.1%의 정확도 성능을 보였으며, 추론 속도는 120.5 scenes per sec로 빠른 실시간 처리속도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.29-39
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• 2019

실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.

• 한국환경독성학회:학술대회논문집
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• 한국환경독성학회 2003년도 추계국제학술대회
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• pp.171-171
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• 2003

전국 주요 산단 지역에서 현재 유통되고 있는 화학물질의 스크리닝 수준에서의 생태 위해성 평가를 수행하고 체계적인 위해도 분석 시스템을 구축하기 위한 생태 위해성 예측 모형을 개발하였으며, 모형의 분석과 모니터링을 통하여 모형을 검증하고 수정, 보완하는 연구를 수행하였다. 전국 118개 공단중에서 10개의 산단 (시화반월, 전주, 대전, 대구, 청주, 울산, 구미, 여천, 대구 성서, 신평장림공단)을 대상 지역으로 하였고 이들 공단에서 사용되고 있는 약 1900 여종의 화학물질들의 물리화학적 특성 자료와 생태 독성값의 문헌치, 추정치를 포함한 database를 구축하였다. 모형 결과의 정확성을 높이기 위해서는 배출량의 정확한 산출이 필요하므로 본 연구에서는 유럽의 우선순위 선정 프로그램인 EURAM의 방법에 근거하여 화학물질의 산업 및 용도별 분류로부터 각각의 배출계수를 적용하여 사용량을 배출량으로 산출하는 방법을 이용하였다 구축된 database를 활용하여 산단별, 화학물질별 생태 위해도를 비교한 결과 어류 급성의 위해도는 울산>여천>대전의 순이었고, 물벼룩 급성의 위해도는 울산>여천>시화반월>청주의 순이었다. 울산을 제외한 대부분의 지역의 위해도는 1이하로 나타나 스크리닝 수준에서의 오염은 우려할 정도가 아닌 것으로 나타났다. 생태 위해성 프로그램의 validation을 위하여 대구 지역을 대상으로 문헌치 독성값을 위주로 하는 RQ가 0.1 이상인 물질들의 검출 가능성과 화학물질들의 특성을 파악하였고, Butylacrylate, Xylene, N,N-Dimethylformamlde, 1,2-Benzenedicarboxylic acid dibutylester, 2-Amino-4-methylphenol, Toluene, 2,2-Oxybisethanol의 7가지 물질들을 분석대상물질로 선정하여 분석을 수행할 예정이다. 본 연구에서는 분석 대상 지역을 확대하여 모형의 신뢰성과 타당성을 확인하고 모형을 수정, 보완하여 생태 위해성 예측 프로그램의 신뢰도를 높이고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.346-349
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• 2021

표 기계독해에서는 도메인에 따라 언어모형에 필요한 지식이나 표의 구조적인 형태가 변화하면서 텍스트 데이터에 비해서 더 큰 성능 하락을 보인다. 본 논문에서는 표 기계독해에서 이러한 도메인의 변화에 강건한 사전학습 표 언어모형 구축을 위한 의미있는 표 데이터 선별을 통한 사전학습 데이터 구축 방법과 적대적인 학습 방법을 제안한다. 추출한 표 데이터에서 구조적인 정보가 없이 웹 문서의 장식을 위해 사용되는 표 데이터 검출을 위해 Heuristic을 통한 규칙을 정의하여 HEAD 데이터를 식별하고 표 데이터를 선별하는 방법을 적용했으며, 구조적인 정보를 가지는 일반적인 표 데이터와 엔티티에 대한 지식 정보를 가지는 인포박스 데이터간의 적대적 학습 방법을 적용했다. 기존의 정제되지 않는 데이터로 학습했을 때와 비교하여 데이터를 정제하였을 때, KorQuAD 표 데이터에서 f1 3.45, EM 4.14가 증가하였으며, Spec 표 질의응답 데이터에서 정제하지 않았을 때와 비교하여 f1 19.38, EM 4.22가 증가한 성능을 보였다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권2호
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• pp.28-34
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• 1998

본 논문에서는 3차원 영상 처리 시스템을 이용한 이동 물체 추적을 위한 경계선 추출 알고리즘을 제시하였다. 이동 물체의 검출은 입력 영상에서 차 영상 기법을 이용하였고, 이동 물체 검출을 위한 검출 윈도우는 처리시간을 줄이기 위하여 4개의 예상영역과 물체영역으로 구성하였으며, 크기는 이동 물체의 크기와 중심 좌표에 대한 예측 계수에 의해 정하였고, 추적 카메라는 직류 모터에 의해 X, Y 방향으로 이동하도록 하였다. 모형 자동차를 이용하여 알고리즘을 수행한 결과, 최대 추적 시간은 2초였고, 추적 에러는 물체 크기의 6% 이하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.262-262
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• 2010

반도체 제조공정 중 식각공정(Etching)은 웨이퍼표면으로부터 화학적, 물리적으로 불필요한 물질들을 선택적으로 제거하는 방법이다. 식각공정 중 하나인 플라즈마 식각(Plasma etching) 공정에서 오버식각(over-etching) 과언더식각(under-etching) 되는것을피하기위해서통계적인방법을기준으로식각종료점(endpoint)를 결정한다. 본 논문의 목표는 통계적인 분석방법을 이용하지 않고 실시간 식각 데이터(realtime etching data)를 사용해서 식각 종료점을 검출하는 것이다. 식각 데이터는 시계열 데이터(time-series data)이기 때문에 간단한 구조와 적은 계산량으로 빠른 수렴속도와 좋은 안정도를 가진 Radial Basis Function Neural Network's (RBF-NN) 를 이용하여 시계열 모델(time-series model)을 구현 하였다. 광학방사분광기(Optical Emission Spectroscopy: OES)로부터 나온 6개의 데이터 세트중에서 4개의 데이터 세트는 RBF-NN을 학습하는데 사용되고 2개의 데이터 세트는 모델의 성과를 시험해 보기 위하여 사용하였다. 학습을 위한 데이터들은 Matrix화 시켜서 목표값을 설정하여 학습시킨다. 실험한 결과 학습한 RBF-NN 모형이 식각 종료점(endpoint)를 정확하게 검출된다는 것을 보여준다.