• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.230-234
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• 2007

이동 애드 혹 망에서 안정된 멀티캐스트 데이터 전달 구조는 데이터 전송률을 높이고 제어 부하를 맞추는데 기여한다. 이동 애드 혹 망의 동적 위상 때문에 애드 혹 환경에서 안정된 멀티캐스트 데이터 전달구조를 구성하는 것은 어려운 문제이다. 이 논문에서 우리는 이동 애드 혹 망을 위한 안정된 응용 계층 멀티캐스트를 제안한다. 이 프로토콜에서는 각각의 멤버 노드가 잔여 에너지와 지역 이동성에 따라 자신의 안정성을 미리 계산한다. 소스가 데이터 패킷을 전송해야 할 때, 변형된 지연 전달 방안을 통해 소스기반 오버레이 멀티캐스트 트리를 만든다. 오버레이 구성은 각각의 멤버 노드의 안정성에 따른다. 상대적으로 높은 안정성을 가진 멤버 노드는 하위 트리들을 가질 확률을 높여준다. 제안한 설계는 불안정한 멤버 노드들을 멀티캐스트 트리의 가장자리로 밀어내어 멀티캐스트 라우팅 안정성을 개선한다. 시뮬레이션 결과는 우리의 설계가 패킷 전송률, 링크 단절에 의한 손실률, 제어 부하 면에서 ODOMP[1]에 비해 우수하다는 것을 보여준다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.23 no.3
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• pp.89-100
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• 2007

In the companion paper, we provided the novel elastic-plastic constitutive model based on the micromechanics theory. Herein, the elastic and elastic-plastic deformation of granular soils is meticulously analyzed. To guarantee high accuracy of the microscopic parameter, the systematic procedure to evaluate the parameters is provided. The analysis of the elastic response during the isotropic and triaxial compression shows that the stress-level dependency of cross-anisotropic elastic moduli is induced by the power relationship of the contact force in the normal contact stiffness, while the evolution of fabric anisotropy is more pronounced during triaxial compression. The micromechanical analysis indicates that the plastic strains are likely to occur at very small strains. The plastic deformation of tangential contacts has an important role in the reduction of soil stiffness during axial loading.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1031-1034
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• 2017

기존 번호판 검출 및 인식에 사용되어지는 방법은 사랑이 직접 번호판의 특정을 기술하여 검출을 진행한다. 본 연구에서는 학습 기반의 완전 컨볼루션 신경망을 이용하여 번호판을 검출하였고 신경망은 약 27MB의 용량만으로 110-FPS 정도의 성능을 얻었다. 학습을 위한 데이터는 한국 번호판의 모든 종류 및 주간, 야간의 환경을 포함한 대략 5000개를 직접 수집하였다 또한 5000개의 데이터를 회전 및 이동에 대한 무작위적인 변형을 주어 대략 15000개의 데이터로 확장하였다 확장된 데이터로 얻은 결과로 번호판 검출률 97%를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.326-329
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• 2012

이 논문에서는 사람 얼굴 표정을 인식하기 위한 여러 가지 방법론들을 비교분석하였다. 사람얼굴표정을 인식할 때 특징 추출 방법에는 크게 AAM(Active Appearance Model) 기반 방법과 비 AAM 기반 방법이 있었다. 추출된 특징에 대한 학습 및 인식에도 신경망, SVM(Support Vector Machine), 사후확률, 기타 변형 알고리즘을 이용하는 경우가 많았다. 인식되는 표정에는 크게 행복, 분노, 슬픔, 놀람에 대한 표정 인식이 주를 이루었고 추가적으로 역겨움, 두려움, 졸음, 윙크까지도 인식하려는 시도가 있었으나 인식률이 그다지 높지 않았다. 또한 현재 나와 있는 표정인식방법들은 얼굴표정을 과장되게 지을 때에만 인식할 수 있다는 한계가 있었다. 따라서 사람들이 인식할 수 있는 미세한 표정변화를 컴퓨터가 인식하기 위해서 더욱 강건한 특징추출과 새로운 표정분류에 대한 정의 방법이 필요함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.332-333
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• 2018

본 논문에서는 딥러닝 기반의 주행 차로 인식 기법을 활용한 차선 변경 검출 기술을 제안한다. 제안한 방법은 주행 차로, 좌우 차로, 차량 등 3 종의 이미지 데이터를 학습, 검증, 실험 데이터로 나눠 활용하였다. 주행 차로 및 차선 변경 인식을 위하여 변형된 AlexNet 모델을 개발하였다. 실험 결과 주행 차로 69.45%, 좌우 차로 66.9%, 차량 76.4%의 인식률 결과를 보여 기존 패턴인식 방법과 비교하여 우수한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.383-386
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• 2007

X-Forms 기반의 웹 UI(User Interface)를 개발하는 소프트웨어는 개발이 완료되어 운영되는 과정에도 사용자의요구, 성능향상, 기능개선, 기능추가 등의 이유로 변경이 가능하다. 이러한 소프트웨어의 유지보수도 일반적인 요구사항명세, 분석, 설계, 구현의 개발 프로세스를 따른다. 본 논문에서는 UI 개발 소프트웨어의 유지보수 단계에서 효율적인 테스트를 하기 위해 V-모델을 확장, 변형한 테스트 프로세스 제안한다. 제안한 테스트 프로세스의 주요 활동은 요구사항분석을 통한 테스트 계획, 테스트 데이터를 식별하고 환경을 구축하는 분석과 설계, 테스트 케이스를 명세화하고 테스팅 방법론을 적용하는 구현과 실현, 리포팅과 산출물을 정리하는 테스트 마감 활동으로 진행한다. 웹 UI 개발 소프트웨어의 특징에 맡게 테스트 프로세스를 구축하고 실무에 적용하여 에러 검출률, 테스트 시간, 테스트 결과의 효율성을 높일 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.12
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• pp.2831-2838
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• 2014

This paper proposes the off-line handwritten flowchart symbol recognition algorithm by type and strength of a cross region of the straight line strokes that is extracted based the normalized dominant slope vectors. In the proposed algorithm, first of all, a connector symbol which consisted only curves is recognized by the special features, and the other symbols with straight line strokes are recognized by type and strength of a cross region, and that is extracted by extension of minimum bounding rectangle of the clusters of the normalized dominant slope vectors, and the straight line strokes of the symbols is extracted by the normalized dominant slope vectors. To confirm the validity of the proposed algorithm, the experiments are conducted for 10 different kinds of flowchart symbols that mainly used for computer program, and the number of symbols is 198. Experiment results were obtained the recognition rate of 99.5%, and the flowchart symbols is recognized correctly robust to variations, and then the proposed algorithm were found very effective for off-line handwritten flowchart symbol recognition.

• Composites Research
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• v.37 no.2
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• pp.132-138
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• 2024

In this study, a molecular dynamics simulation study was performed to investigate the size-dependent electroelastic properties of single-walled boron nitride nanotubes(BNNT). To describe the elasticity and polarization of BNNT under mechanical loading, the Tersoff potential model and rigid ion approximation were adopted. For the prediction of piezoelectric constants and Young's modulus of BNNTs, piezoelectric constitutive equations based on the Maxwell's equation were used to calculate the strain-electric displacement and strain-stress relationships. It was found that the piezoelectric constants of BNNTs gradually decreases as the radius of the tubes increases showing a nonnegligible size effect. On the other hand, the elastic constants of the BNNTs showed opposites trends according to the equivalent geometrical assumption of the tubular structures. To establish the structure-property relationships, localized configurational change of the primarily bonded B-N bonded topology was investigated in detail to elucidate the BNNT curvature dependent elasticity.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.2
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• pp.453-458
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• 2024

Optical Character Recognition is the technology that recognizes text in images and converts them into digital format. Deep learning-based OCR is being used in many industries with large quantities of recorded data due to its high recognition performance. To improve medical services, deep learning-based OCR was actively introduced by the medical industry. In this paper, we discussed trends in OCR engines and medical OCR and provided a roadmap for development of medical OCR. By using natural language processing on detected text data, current medical OCR has improved its recognition performance. However, there are limits to the recognition performance, especially for non-standard handwriting and modified text. To develop advanced medical OCR, databaseization of medical data, image pre-processing, and natural language processing are necessary.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.18 no.3 s.93
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• pp.379-388
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• 2006

This paper presents a model for evaluating the contribution by arch action to shear resistance in shear-critical reinforced concrete beams. Based on the relationship between shear and bending moment in beams subjected to combined shear and bending, the behavior of a beam is explicitly divided into two base components of the flexural action and the tied arch action. The compatibility condition of the shear deformation that deviates from Bernoulli bending plane is formulated utilizing the smeared truss idealization with an inclined compression chord. The Modified Compression Filed Theory is employed to calculate the shear deformation of the web, and the relative axial displacements of the compression and the tension chord by the shear flow are also calculated. From this shear compatibility condition in a beam, the shear contribution by the arch action is numerically decoupled. Then the validity of the model is examined by applying the model to some selected test beams in literatures. The results may confirm the rationale of the proposed behavioral model.