• 한국지반신소재학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.87-96
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• 2015

토목섬유(Geosynthetics)는 도로, 철도, 항만, 댐, 제방 등의 각종 토목구조물에 보강, 배수, 필터, 분리, 침식방지 등의 용도로 폭넓게 적용되고 있다. 특히 토목섬유는 보강토옹벽이나 사면/지반 보강 등을 위한 보강용도로서의 적용이 활발하며, 최근에는 성토체의 안정성과 시공성 및 경제성 향상을 도모하기 위해 성토지지말뚝 상부를 토목섬유로 보강하는 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 토목섬유 보강재를 사용한 토목구조물의 안정성 해석을 위하여 실내 모형실험이나 현장에 적용된 토목섬유에 스트레인게이지를 부착하여 토목섬유의 인장변형을 측정하는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 토목섬유의 제조방법과 강성도 및 스트레인게이지 부착방법 등에 따라 측정된 인장변형률 값의 편차가 나타난다. 본 연구에서는 지오그리드와 직포, 부직포 등 3가지 형태의 토목섬유를 대상으로 스트레인게이지가 부착된 토목섬유에 대한 광폭인장강도시험을 수행하여 video extensometer를 이용하여 측정된 인장변위로부터 산정한 인장변형률과 스트레인게이지에 의해 측정된 인장변형률을 비교, 분석함으로써 스트레인게이지 실측값의 신뢰성을 평가하였다. 분석 결과, 스트레인게이지 실측값은 비교적 강성이 높은 지오그리드와 직포의 경우에는 신뢰도가 높으나, 강성이 작은 부직포의 경우에는 신뢰도가 매우 낮음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.123-136
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• 2005

본 논문에서는 신경회로망보다 우수한 성능을 보이는 학습 이론인 SVM을 기반으로, 인간의 인지 과학에서 많은 연구가 이루어지고 있는 선택적 주의집중을 응용한 중첩 패턴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 선택적 주의집중 모델은 SVM의 입력단에 주의집중층을 추가하여 SVM의 입력을 직접 변화시키는 학습을 하며 선택적 필터의 기능을 수행한다. 주의집중의 핵심은 학습을 멈추는 적절한 시점을 찾는 것과 그 시점에서 결과를 판단하는 주의집중 척도를 정의하는 것이다. 지지벡터는 주변에 존재하는 패턴들을 대표하는 표본이므로 입력 패턴이 초기상태일 때 주의집중을 하고자 하는 클래스의 가장 가까운 지지벡터를 기준으로 그 지지벡터와의 거리가 최소가 되었을 때 주의집중을 멈추는 것이 적절하다. 일반적인 주의집중을 적용하면 주의집중 척도를 정의하기가 난해해지기 때문에 변형된 입력이 원래 입력의 범위를 넘지 않는다는 제약조건을 추가하여 사용할 수 있는 정보의 폭을 넓히고 새로운 척도를 정의하였다. 이때 사용한 정보는 변형된 입력과 원래 입력의 유클리드 거리, SVM의 출력, 초기상태에 가장 가까웠던 히든뉴런의 출력값이다. 인식 실험을 위해 USPS 숫자 데이터를 사용하여 45개의 조합으로 중첩시켰으며, 주의집중을 적용시켰을 때 단일 SVM보다 인식 성능이 월등히 우수함을 확인하였고, 또한 제한된 주의집중을 사용하였을 때 일반적 주의집중을 이용하는 것 보다 성능이 더 뛰어났음을 확인하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.69-78
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• 2022

지오튜브 공법은 해안지역 해안선 침식방지와 준설토 매립 호안사면의 뒤채움 필터석 대체용으로도 널리 활용되고 있다. 본 연구는 지오텍스타일에 의해 보강되어 제작된 공시체를 현장 상태를 고려하여 등방 구속압력 10kPa, 50kPa, 100kPa 이하로 최소화하여 연직응력 재하 시 변형 거동을 파악하였다. 시험결과 공시체의 연직 변형율 7%까지는 구속압(≤100kPa)에 관계없이 지오텍스타일 조직의 이완에 따른 인장력이 발휘되는 초기 Strain Hardening 영향으로 응력-변위 거동은 동일하였다. 변형율 7%이상부터는 구속압력이 작은 공시체는 재하 시 변형이 커서 보강 지오텍스타일의 인장 저항력을 증가시키므로 Strain Hardening에 의해 파괴 시 축차응력은 상대적으로 증가하였다. 파괴 후는 급격하게 Strain Softening에 의해 취성파괴형태를 나타내면서 저하되었다. 이는 일반적인 삼축압축시험에서 셀 압이 증가되면서 전단응력도 크게 증가되는 현상과 다르다. 지오텍스타일 등방구속시험에서는 지오텍스타일의 인장변위가 일차적으로 영향을 받기 때문에 탄성계수를 급격하게 증가시키는 탄성 거동을 나타내고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.179-194
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• 2012

디지털 합성 이미지는 이미지가 담고 있는 진정성을 왜곡하기 때문에 사회적인 문제가 되고 있다. 이러한 디지털 합성 이미지들은 인터넷, 잡지 또는 정치적 광고를 위한 이미지들에서 흔히 볼 수 있다. 이러한 왜곡된 매체들은 이미지가 담고 있는 정보에 대한 신뢰도를 떨어트릴 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 대중에게 전달되는 정보의 혼란을 예방하기 위한 연구로써 디지털 합성 이미지를 판독하는데 목적이 있다. 대부분의 합성 이미지들은 이미지 크기 조절 및 회전을 이용하는 방법을 사용하기 때문에 합성 영역에 보간 (Interpolation)이 적용되게 된다. 본 논문은 보간의 흔적을 검출하는 연구로써 이미 보간이 적용된 영역과 그렇지 않은 영역에 재보간을 적용하여 두 영영간의 주파수 패턴을 검출하는 실험을 하였다. 이를 통해 합성에 사용된 보간 흔적을 검출하였으며 이미지 리터칭에 사용된 필터링 영역도 검출할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.124-131
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• 2014

본 논문에서는 4-채널 전위계 센서의 배열을 이용한 비접촉 제스처 인식 알고리즘을 제안한다. 주변의 전기장 변화에 민감한 전위계 센서를 스마트기기의 제스처인식에 활용하기 위해서 실내 환경에서 극저주파 대역 EMI(Electro Magnetic Interference) 및 PLN(Power Line Noise) 영향을 최소화하였다. AC 형태의 입력 데이터 값에 10Hz LPF(Low Pass Filter) 및 H/W 샘플링 속도를 고려한 최대 버퍼 값 추출 알고리즘을 적용하여 선형적인 DC 형태의 데이터로 변형한다. 추가적으로 칼만 필터를 적용함으로써 노이즈를 최소화하며, 센서간의 배열을 고려한 데이터 차분 과정을 통해 목표물의 2차원적 움직임 정보를 추출한다. 추출된 데이터 값과 peak 값의 시차정보를 이용하여 DTW(Dynamic Time Warping) 제스처 인식 및 보정 알고리즘을 구현하였으며, 다섯가지 동작 시나리오 테스트 결과 95% 이상의 높은 인식률을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권9호
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• pp.835-840
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• 2008

본 논문에서는 고객의 다양한 행동 분석을 통해 e-commerce 포탈에서 향상된 개인화 기법을 제안한다. 고객의 행동은 "상품 구매" '장바구니에 상품 추가", "상품 정보 확인" 세가지로 구분하였다. 추천된 상품에 대한 평점을 측정하기 위해 사용자의 행동을 암묵적으로 추적한다. 제안하는 추천 기법은 Cross Correlation Coefficient를 변형하여 비슷한 선호도를 가진 고객들을 분류한 후 대상 고객이 선호하는 상품과 비슷한 선호도를 가진 고객들의 상품 유사도를 측정한다. 본 시스템의 가장 주목할만한 특징은 고객의 행동을 바탕으로 상품에 대한 평점을 암묵적으로 계산하는 것이다. 상품의 선호도에 대하여 고객의 직접적인 대답을 요구하면 고객들이 불편함을 느낄 수 있기 때문에 고객의 행동을 통하여 상품에 대한 선호도를 반영한다. 실험결과 부분에서 우리의 시스템과 협업 필터링을 기반으로 한 다른 기법의 비교를 통하여 각 기법들의 장단점을 보일 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권4호통권38호
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• pp.19-26
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• 2006

본 연구에서는 LiDAR 자료로부터의 지면정보 추출기법들에 대한 정확도를 평가하였다. 특히, 포인트 형태의 벡터자료인 LiDAR 원시자료를 직접 활용하는 기법과 정규격자형식의 DSM 형식으로 변형하여 활용하는 기법의 정확도를 비교하였다. 정규격자형식의 자료를 이용하는 방법으로는 경계추출 및 필터링 기법을 이용하는 방법, 평균필터링에 의하여 생성된 추세면을 이용하는 방법을 적용하였으며, 벡터구조의 원시LiDAR 자료를 직접 활용하는 기법으로써 Local Maxima 및 엔트로피를 이용하는 방법을 적용하였다. 또한, 수작업을 통하여 제작된 DEM 및 수치지도의 축척별 오차허용범위를 이용하여 정확도 평가를 수행하였으며, 경계검출 및 필터링, 추세면, Local Maxima, 엔트로피를 이용한 각 기법의 DEM의 평균 오차는 0.27m, 2.43m, 0.13m, 0.10m로써 엔트로피를 이용한 방법이 가장 높은 정확도를 나타내었다. 또한, 벡터형식의 LiDAR원시자료를 직접 이용하는 방법이 격자형식으로 변환하는 방법에 비하여 상대적으로 높은 정확도를 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.743-753
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• 2020

본 논문에서는 실감형 360도 영상의 특징점 기술의 강인성 지표를 제안한다. 이동통신사의 5G 서비스가 본격적으로 서비스됨에 따라 언제 어디서든지 대용량의 실감형 360도 영상저작물을 빠른 속도로 이용할 수 있게 되었다. 그러나 DRM 해체 및 각종 영상 변형을 통해 웹하드, 토렌트 등에서 불법 유통되고 있어 저작권 보호를 위한 강인성이 지원되는 필터링 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 기존 2D 영상의 강인성 지표를 응용하고 실감형 360도 영상저작물의 특징인 투영방법 및 재생 방법을 고려한 강인성 지표를 제안하였다. 본 제안을 샘플 필터링 시스템에 대하여 적용하여 성능평가를 실시하였고 약 3초대의 실행시간에서 95% 이상의 우수한 인식률을 확인하였다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제5권3호
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• pp.83-89
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• 2005

이 논문은 여러 개의 집중하중을 받는 깊은 보의 최적위상을 조사 분석하고 그 결과를 기술하였다. 본 연구에서는 최소화해야하는 변형에너지를 목적함수로 가정하고 구조물의 초기부피를 제약함수로 사용하였다. 물질내부에 존재하는 구멍의 크기를 조절하기 위하여 최적정기준법을 바탕으로 한 크기조절알고리듬을 도입하였다. 수치해석을 통하여 길은 보의 최적위상과 관련한 위상최적화 파라미터의 민감도를 조사하였고, 필터링과정이 최적위상에 끼치는 영향을 심도 있게 조사하였다. 수치해석결과로부터 깊은 보의 최적위상은 최적화 파라미터와 깊은 연관되어 있고 필터링과정이 최적위상을 찾는데 매우 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권7호
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• pp.974-981
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• 2019

미세먼지발생 문제는 커다란 사회적 문제로 대두되고 있다. 선박에서는 주 추진 동력원으로 디젤엔진을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 디젤엔진에서 발생하는 미세먼지로 알려진 입자상 물질을 줄이기 위해서 디젤엔진의 후처리시스템으로 사용 중인 DPF(디젤미립자 필터, Diesel particulate filter)를 소개하고자 한다. DPF의 소재로는 Cordierite와 SiC (Silicon carbide)의 두 가지가 사용되고 있다. 본 논문에서는 SiC DPF에 사용되는 접합제의 물성 향상을 위해서 기존 접합제로 사용된 SiC 계열의 물질 대신 코디얼라이트를 사용하여 열팽창계수 변화를 통한 고온 변형에 대한 열 내구성을 평가하였으며, 접합제와 Segment 사이의 결합을 결정짓는 바탕제에 주성분인 실리카졸의 pH 변화에 따른 물성 변화를 확인하였다. 이를 기반으로 실리카 졸의 반응성을 높이기 위해 Siline계 커플링제를 첨가하거나 SiC를 일부 첨가함으로써 접합제의 물성 변화의 영향에 대해서 실험을 통하여 확인하였다.