• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.39 no.6
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• pp.592-599
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• 2020

This paper proposes a Convolutional Recurrent Neural Net (CRNN) structure that can simultaneously reflect both static and dynamic characteristics of seismic waveforms for various earthquake events classification. Addressing various earthquake events, including not only micro-earthquakes and artificial-earthquakes but also macro-earthquakes, requires both effective feature extraction and a classifier that can discriminate seismic waveform under noisy environment. First, we extract the static characteristics of seismic waveform through an attention-based convolution layer. Then, the extracted feature-map is sequentially injected as input to a multi-input single-output Long Short-Term Memory (LSTM) network structure to extract the dynamic characteristic for various seismic event classifications. Subsequently, we perform earthquake events classification through two fully connected layers and softmax function. Representative experimental results using domestic and foreign earthquake database show that the proposed model provides an effective structure for various earthquake events classification.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.22 no.2
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• pp.20-25
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• 2021

The target-object classification method was implemented using a deep-learning-based detection model in real-time images. The object detection model was a deep-learning-based detection model that allowed extensive data collection and machine learning processes to classify similar target-objects. The recognition model was implemented by changing the processing structure of the detection model and combining developed the vision-processing module. To classify the target-objects, the identity and similarity were defined and applied to the detection model. The use of the recognition model in industry was also considered by verifying the effectiveness of the recognition model using the real-time images of an actual soccer game. The detection model and the newly constructed recognition model were compared and verified using real-time images. Furthermore, research was conducted to optimize the recognition model in a real-time environment.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2017.04a
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• pp.29-29
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• 2017

Holland(1997)의 직업성격유형은 네 가지 가정을 기초로 한다. 이 가정에 기초하여 직업성격유형을 6가지 유형으로 분류하고, 사람의 성격과 그 사람의 작업환경에 대한 지식은 진로선택, 직업변경, 직업성취 등에 관해서 중요한 결과를 예측할 수 있다."라고 설명하고 있다. 이와 관련한 선행연구와 이론을 바탕으로 본 연구를 진행할 계획이다. 이와 같은 연구목적을 이루기 위한 내용은 다음과 같다. 첫째, 직업성격유형을 6가지 (R IASEC )로 분류한 이론을 본 연구의 대상인 일반 창업자(대학생, 청년, 장년 등)에게도 적용할 수 있는지 확인하고자 한다. 즉, Holland(1997)의 직업성격유형이론에 의한 현실적(Realistic)유형, 탐구적 (Invest igat ive)유형, 예술적 (Art ist ic)유형, 사회적 (Soc ia l)유형, 설득적(Enterprising)유형, 관습적(Conventional)유형의 분류를 본 연구에 적용하여 일반 창업자에게도 적용가능한지를 확인하고자 한다. 둘째, 일반 창업자의 직업성격유형, 직업가치유형 (내적직업가치, 외적직업가치)에 따른 창업성과에 대한 변수간의 구조를 분석하고자 한다. 구조 모형에서의 효과와 영향력을 분석하여 Holland의 직업성격유형과 창업성과 간의 관계를 규명하는 연구결과를 정립하고자 한다. 셋째, Holland의 직업성격유형 및 직업가치가 창업성과에 어떤 영향을 미치는지, 직업가치유형(내적직업가치 외적직업가치)이 창업성과에 어떤 영향을 미치는지 규명하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.44 no.9
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• pp.38-45
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• 2007

With the emergence of new applications, packet classification is essential for supporting advanced internet applications, such as network security and QoS provisioning. As the packet classification on multiple-fields is a difficult and time consuming problem, internet routers need to classify incoming packet quickly into flows. In this paper, we present multi-phase packet classification architecture using an internal buffer for fast packet processing. Using internal buffer between address pair searching phase and remained fields searching phases, we can hide latency from the characteristic that search times of source and destination header fields are different. Moreover we guarantee the improvement by using single entry caching. The proposed architecture is easy to apply to different needs owing to its simplicity and generality.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.58 no.2
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• pp.269-288
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• 2024

To structure the KOS registry, it is necessary to select a classification system that suits the characteristics of the collected KOS. This study aimed to classify domestic KOS collected through various classification schems, and based on these results, provide insights for selecting a classification system when structuring the KOS registry. A total of 313 KOS data collected via web searches were categorized using five types of classification systems and a thesaurus, and the results were analyzed. The analysis indicated that for international linkage of the KOS registry, foreign classification systems should be applied, and for optimization with domestic knowledge resources or to cater to domestic researchers, domestic classification systems need to be applied. Additionally, depending on the field-specific characteristics of the KOS, research area KOS should apply classification systems based on academic disciplines, while public sector KOS should consider classification systems based on government functions. Lastly, it is necessary to strengthen the linkage between domestic and international KOS, which also requires the application of multiple classification systems.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.11C
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• pp.662-672
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• 2011

This paper presents a new edge-preserving algorithm and its VLSI architecture for block artifact reduction. Unlike previous approaches using block classification, our algorithm utilizes pixel classification to categorize each pixel into one of two classes, namely smooth region and edge region, which are described by the edge-preserving maps. Based on these maps, a two-step adaptive filter which includes offset filtering and edge-preserving filtering is used to remove block artifacts. A pipelined VLSI architecture of the proposed deblocking algorithm for HD video processing is also presented in this paper. A memory-reduced architecture for a block buffer is used to optimize memory usage. The architecture of the proposed deblocking filter is prototyped on FPGA Cyclone II, and then we estimated performance when the filter is synthesized on ANAM 0.25 ${\mu}m$ CMOS cell library using Synopsys Design Compiler. Our experimental results show that our proposed algorithm effectively reduces block artifacts while preserving the details.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.111-114
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• 2011

건축물은 화재시 그 피해를 최소화하기 위해서 주요 구조부를 일정 수준의 내화구조로 시공되어야 한다. 현재 국내에서는 건축물 주요 구조부의 내화성능을 인정한 법정 내화구조를 규정하고 있으나 외국에 비하여 내화성능 및 구조의 구분없이 일률적으로 3시간의 내화성능을 규정하고 있으며, 이 경우도 규정된 후 상당한 시일이 경과되어 최근의 재료 및 공법 등을 적절히 수용하지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 현재 건축물 세부구조, 부위별로 내화성능을 세분화하여 규정할 필요가 있으며. 이를 위해 내화구조의 시험 자료를 근거로 한 경제적, 효율적 제도개선이 요구된다. 이에 본 연구에서는 국내의 법정내화구조로 규정된 벽체 구조를 대상으로 내화성능을 평가하여 각 구조별로 법정내화구조를 세분화한 기초자료를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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• 1996.03a
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• pp.35-42
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• 1996

지하 구조물의 안정성 확보와 경제적인 시공을 위하여 상세하고 합리적인 암반분류가 필요하다. 설계 초기에는 제한적인 정보와 암반의 불확실성에 따라 암반분류의 신뢰도가 떨어진다. 이러한 불확실한 지질 정보를 근사하게 추론할 수 있는 방법으로서 인공지능(Artificial intelligence) 특히 인공신경망 (Artificial neural network)이 있다. (중략)

• 보일러설비
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• s.80
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• pp.62-64
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• 2000

정부는 연말까지 대체에너지 보급목표 1.1${\%}$를 달성키 위해 중점기술분야에의 집중투자와 확보된 기술의 보급 확대를 적극 추진하고, 에너지 기술개발 10개년 계획의 실효성있는 수정보완을 통해 기술분류체계 개선 등 전략적 지원 방안을 모색하며, 기술의 중요성과 파급효과가 큰 중심기술 분야와 단기실용화가 가능한 일반 추진분야로 분류할 계획이다.

• The Microorganisms and Industry
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• v.27 no.1
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• pp.2-17
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• 2001

Cyclomaltodextrinase(CDase, EC 3.2.1.54), maltogenic amylase(EC 3.2.1.133). neopullulanase(EC 3.2.1.135)는 cyclomaltodextrin(CD), pullulan 및 전분을 가수분해하는 효소들이다. 이 효소들은 $\alpha$-1,4-Ο-glycosidic 결합에 작용하여 CD와 전분을 말토오스로 pullulan을 panose로 가수분해할 뿐만 아니라 올리고당들을 다양한 당 수용체 분자들의 C-3, C-4. C-6 수산기로 전이시키는 활성도 갖고 있다. 이러한 특성들은 기존의 $\alpha$-amylase를 비롯한 판수화물 분해효소들과 뚜렷이 구별되는 것으로 전분 분해효소들의 분류체계에 새로운 기준점을 제시한다고 하겠다. 본 총설에서는 CDase, maltogenic amylase, neopullulanase처럼 pullulan이나 전분보다 CD를 훨씬 더 잘 분해하는 효소들과 Thermoactinomyces vulgaris amylase II(TVA II)처럼 CD를 분해하기는 하나 pullulan을 더 잘 분해하는 효소들의 생화학적, 효소적, 구조적 특성들을 종합하여 소개하고자 하였다. 이 효소들은 40~60% 정도로 아미노산 서열이 동일하고, 세포 내에 존재하며, 분자량이 62~90 kDa로 $\alpha$-amylase보다 다소 크다. 아미노산 서열 비교분석 및 maltogenic amylase와 TVA II 등의 3차구조 분석 결과, 이 효소들은 아미노 말단에 보통 $\alpha$-amylase에는 존재하지 않는 약 130개 아미노산으로된 영역을 갖고 있어 이를 매개로 이합체를 형성할 수 있는 것으로 나타났다. 이합체-단위체 평형은 염 농도, 효소 농도, 산도 등에 의해 조절되고 단위체와 이합체 모두 효소환성을 갖고 있으나, 기질 특이성이 다르며 단위체는 전분을, 이합체는 CD를 선호하는데 이는 이합체 형성 시 활성부위의 구조적 변화에 따른 것으로 분석되었다. 본 총설에서는 CD 분해효소들의 다양한 기질 특이성을 올리고머 형성 등의 구조적 특성과 관련하여 논함으로써 관련 효소들의 분류체계를 보다 명확히 할 수 있는 자료를 제공하고자 하였으며, 이러한 효소들의 생리적 기능 및 산업적 이용에 대해 제안하고자 하였다.