• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.466-475
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• 2024

수중 음원 위치를 추정하기 위한 음향 모델 기반의 정합장 처리 방법은 해양 환경과 수신 배열 기울기에 대한 정확한 정보를 필요로 하므로, 음향 모델 불일치에 매우 민감하다. 반면, 도파관 불변성(배열 불변성) 기반의 음원 거리 추정 방법은 빔-시간 영역에서 분리된 다중경로 신호의 빔각도와 상대적 도달 시간 정보만을 활용하므로 음향 모델이 필요 없는 강인한 거리 추정 방법을 제공한다. 본 논문에서는 도파관 불변성 기반 음원 거리 추정 방법을 얕은 웅덩이가 있는 천해 환경으로 확장하였다. 실제 해상실험 데이터와 수치 시뮬레이션 결과를 통해 해당 환경에서의 수중 음원 거리 추정 성능을 분석하였다.

• 멤브레인
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• 제30권6호
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• pp.450-459
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• 2020

분리막 기반 공정은 기존 공정에 비해 에너지 소비 및 환경 영향을 감소시킬 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 분리막 공정의 성능은 분리막의 투과 특성과 직결되기 때문에, 선택도와 투과도가 우수한 새로운 분리막 소재를 개발하기 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 기체 투과선택성 향상을 위해 부피가 큰 에틸 치환기를 포함하는 diamine 단량체인 4,4'-methylenebis(2,6-diethylaniline) (MDEA)을 도입한 폴리이미드를 합성한 후 그 특성을 관찰하고 기체 투과 특성을 조사하였다. 이미드링 질소의 오쏘에 위치한 에틸기는 고분자 사슬의 패킹을 방해하고 사슬 강성과 고분자 사슬 간 거리를 증가시켰다. MDEA 기반 폴리이미드 분리막의 기체 투과 특성을 조사한 결과, 프로필렌/프로판 선택도 14.5와 프로필렌 투과도 7.0 barrer의 결과를 얻었다. 부피가 큰 치환기로 인해 기체 확산 길이가 증가하여 기체 투과 선택성이 높아졌음을 확인하였다. 혼합 기체 투과 결과 또한 MDEA 기반 폴리이미드 분리막이 실제 혼합 기체 공정에서 높은 선택도를 달성할 수 있다는 것을 보여준다. 이러한 MDEA 기반 폴리이미드는 우수한 투과도 및 선택도로 경제적인 프로필렌 분리의 가능성을 크게 높일 수 있다.

• 동양고전연구
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• 제66호
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• pp.193-226
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• 2017

이 글은 <하진양문록>의 남성주동인물 진세백의 행위와 심리를 주로 여성주동인물인 하옥주와의 관계를 중심으로 살펴 진세백의 작품 내적 성격을 정립하고 그 소설사적 위상을 점검하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 애착 이론의 관점에서 진세백을 분석하였다. 진세백은 자신의 감정을 여과 없이 표출하는 인물이다. 하옥주를 처음 본 순간 반하게 되는데 이는 주로 하옥주와의 스킨십으로 구현된다. 하옥주와 헤어지고 난 후에는 슬픔, 우울함, 분노를 표출하고 그리운 나머지 눈물을 흘리기까지 한다. 진세백은 하옥주와 이별과 만남을 반복하는데 일관적인 모습은 하옥주 곁을 떠나지 않으려 한다는 점이다. 하옥주에 대한 절(節)을 견지하며 그녀와 절대로 분리되지 않으려 한다. 감정을 진솔하게 표출하는 진세백의 행위는 당대 남성 유학자에게 요구하던 이념과는 거리가 먼 것으로서 경직되지 않은 발랄한 모습이다. 진세백은 애착 대상이던 부모를 여의고 하옥주를 새로운 애착 대상으로 삼지만, 그녀와의 반복된 이별로 극심한 분리불안 증세를 보인다. 결국 그러한 증세를 해소하는 것도 하옥주의 몫이다. 진세백은 남성영웅소설이나 여성영웅소설의 경직된 남성인물과는 거리가 있다. 대하소설에도 감정을 솔직하게 표현하는 호방형 인물이 등장하지만 진세백처럼 지속적으로 여성인물과 분리되지 않으려 하는 인물은 드물다. 전기소설이나 애정소설에서도 마찬가지로 진세백과 같은 감정선을 지닌 인물은 흔치 않다. 이러한 점에서 진세백은 소설사에서 매우 독특한 위상을 점하고 있다고 할 만하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1031-1043
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• 2013

영상에서 배경을 제거하고 손을 분리하는 기술은 손 인식 연구에서 가장 먼저 수행되는 기술이며, 분리된 결과 영상의 성능에 따라 이후의 인식 단계의 성능이 결정되는 중요한 기술이다. 기존의 연구는 조명 및 배경의 변화에 취약하거나 다수의 사용자와 상호작용에 한계가 있었다. 본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상을 혼용하여 손을 분리하는 기술을 제안한다. 먼저 입력된 컬러 영상을 이용하여 복잡한 환경에서도 정확하게 영역 채움을 위한 초기 위치를 설정하였다. 이 위치를 기준으로 영역 채움 연산을 위한 한계 영역을 재설정하여 조명 변화로 침식된 영역을 포함하도록 하고, 깊이 영상에서 영역 채움 연산을 수행함으로써 조명과 환경의 변화에도 강인하게 손의 영역을 분리하도록 하였다. 또한, 이렇게 분리된 손의 영역을 이용하여 실시간으로 피부 모델을 학습함으로써 조명 환경에 적응적으로 피부 모델을 갱신하여 보다 강인한 인식 성능을 얻을 수 있었다. 이를 다양한 조명 및 배경 환경에서 기존의 알고리즘과 비교 실험을 수행하여 강인한 인식 성능을 확인할 수 있었으며, 특히 역광 환경과 같이 조명 변화가 극심한 환경에서 강인한 성능을 보여주었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.133-138
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• 2003

본 논문에서는 비가시거리(NLOS) 전파환경에서 원형편파를 송신하고 수직, 수평편파 안테나로 수신하는 원형편파 다이버시티(CV-CH)방식에 대하여 이론적 모델을 제시하고 이의 우수성을 확인하였다. 원형편파 다이버 시티에 대한 간단한 이론적 모델을 통하여 XPD에 대한 상관계수 평가식을 유도하였으며, 비가시거리 전파환경에서 원형편파다이버시티 경우 직선편파다이버시티(VV-VH) 경우보다 교차편파분리도(XPD)가 약 6~7 dB 정도 낮게 됨을 알 수 있었다. 그 결과 원형편파 다이버시티 경우의 상관계수는 기존의 직선 편파다이버시티보다 더 낮은 상관계수 값을 나타내는 이론적 모델을 제시하였고 측정된 결과로부터 이의 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1496-1504
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• 2004

본 논문에서는 도로상에 운행중인 차량에 장착되어진 정방향 카메라로 획득한 스테레오 연속영상으로부터 추적대상 차량을 검출하고 추적중인 차량과의 거리를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 검출은 차선의 인식을 이용하여 도로 영역을 추출하고, 추출된 도로영역에서 차량의 특징 검색을 수행한다. 추적중인 차량과의 거리는 스테레오영상으로부터 TSS(three step search) 코릴로그램 정합 방법을 이용하여 추정된다. 제안된 방법은 컴퓨터 모의실험을 통하여 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 추적하고자 하는 차량을 분리하고 정합하여 추적됨을 보였다.

• 한국광학회지
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• 제18권2호
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• pp.117-121
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• 2007

In-line 디지털 홀로그래피가 가지고 있는 가장 근본적인 단점은 실상과 허상 그리고 영차 회절광이 공간적으로 분리 되지 않는 것이다. 본 연구에서는 영차 회절광은 소프트웨어를 이용하여 제거하고, 실상과 허상의 구분은 in-line 홀로그래피 현미경의 기하학적 배치를 이용하여 구분하였다. in-line 홀로그래피 현미경에서 허상의 크기는 대물렌즈와 홀로그램간의 거리에 의존한다. 본 연구에서는 허상의 크기가 대물렌즈의 후방 초점거리와 대물렌즈와 홀로그램 면까지의 거리가 일치할 때 최소가 되는 것을 알았으며, 이를 이용하여 실상과 허상을 구분하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.169-172
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• 2001

본 논문은 얼굴의 특징점 추적을 위하여 얼굴 회전 변환과의 크기 변환을 고려한 BMA(Block matching alogorithm)을 이용한 방법을 제안한다. 우선 얼굴의 크기 변화를 구하기 위하여 얼굴 영역을 분리하여 그 면적을 구한다. 이 면적을 이전 프레임에서 구한 얼굴 영역의 면적과 비교하여 크기 비례를 계산한다. 다음으로 각 특징점을 중심으로 하는 8방위 영역의 화소들로 집합을 설정한다. 집합을 설정할 때에는 얼굴의 크기 변화를 고려하여 영역 내 화소들을 포함하는 양을 수정한다. 그리고 새로운 영상에서 화소 집합간의 거리가 가장 작은 화소를 새로운 특징점으로 지정한다. 이 때, 회전 변화를 고려하여 화소 집합의 순서를 순차적으로 바꿔 집합 간 거리를 산출한다. 제안하는 방법은 회전과 크기 변환에 강인한 특성을 보일 뿐 아니라, 단순한 움직임 예측 방법인 BMA보다도 쉽고 빠르게 계산된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.83-90
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• 2002

최근의 많은 소프트웨어들은 규모가 방대하고 복잡하여 개발자가 도구를 사용하지 않고 수작업으로 설계를 재구조화하기 매우 어려우며 또한 많은 시간과 노력의 요구된다 본 논문에서는 클래스의 응집도와 결합도를 이용하여 객체 지향 설계를 자동으로 재구조화하는 방법을 기술한다 먼저 메소드들의 연관 관계를 규정하는 행렬을 응집도와 결합도를 이용한 메소드 사이의 거리로 정의한 후, 분리 클래스를 먼저 분할하고, 다음에 가장 낮은 응집도를 가진 클래스부터 분할하여 가장 거리가 가까운 클래스와 결합시킴으로써 설계를 재구조화한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.161-163
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• 1998

지리정보시스템과 같이 방대한 양의 공간데이터를 다루는 응용시스템에서 공간데이터베이스로부터 규칙적인 특성이나, 혹은 관심 있는 지식을 추출해내는 공간데이터마이닝의 역할은 매우 중요하다. 이를 위해 지금까지 이루어진 방법들에는 여러 가지가 있지만 그 중에서 대표적인 방법이 클러스터링으로 이는 단지 기하학적인 거리에 기반을 둔 공간적인 집중성과 분포도를 찾는 데에만 한정되어 있다. 그러나, 공간데이터마이닝을 위해서는 공간클러스터가 형성된 원인을 분석하는 것 또한 필요하다. 따라서 본 연구에서는 공간 클러스터링에서 얻어진 결과를 다른 공간적인 객체와의 연관성을 분석하여 공간적 집중성과 분포도를 유발하는 원인을 찾는 방법을 다룬다. 우선 몇 가지의 거리를 정의하는 것에 의해 클러스터와 공간객체사이의 연관성을 분석하는 방법을 제시하고, 생성된 공간 클러스터가 다수의 공간객체에 영향을 받을 경우, 그 공간 클러스터를 각각 단위클러스터로 분리하는 방법을 제시한다.