Kim, Jun-Gon;Kim, Young-Seok;Kim, Gi-Dong;Hong, Wan;Woo, Hyung-Joo;Choi, Han-Woo
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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1999.07a
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pp.76-76
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1999
한국자원연구소 제작된 TOF spectrometer는 입자의 비행시간과 에너지를 동시에 측정 기록하여 질량분별된 에너지 스펙트럼을 얻고자 하는 목적으로 제작되었다. 그러나 질량분별이 필요치 않은 후방 산란실험에서는 비행시간의 측정만으로 훌륭한 에너지 계측기가 된다. 중이온 산란분석법(heavy ion RBS)은 He을 사용하는 산란분석법에 비하여 원리적으로 분해능이 우수하나 사용하는 반도체 검출기의 에너지 분해능의 불량이 이러한 장점을 상쇄하는 실정이다. 그러나 TOF spectrometer를 중이온 산란실험의 에너지 계측기로 사용하면 H, He에 대한 반도체 검출기 정도의 낮은 에너지분해능 수준을 유지할 수 있으므로 중이온 산란실험의 원리적인 장점을 살릴 수 있다. 한국자원연구소에서는 He RBS의 취약점으로 지적되어온 medium elements에 대한 질량분해능과 깊이 분해능을 향상시키고자 140$^{\circ}$ 산란각에 TOF spectrometer가 위치하는 Heavy Ion Rutherford Backscattering Spectrometry (HIRBS) 시스템을 설계하였다. 설계된 TOF spectrometer를 채용하였을 때 기대되는 질량분해능 향상효과와 분석의 최적조건에 관하여 논한다.
Kim, Sang-Chul;Lee, Je-Min;Kim, Dae-Youn;Nang, Jong-Ho
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06b
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pp.351-353
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2012
교통 표지판은 도로 주행에 있어 분별력 있는 정보를 제공한다. 하지만 주행 중에 가로수나 다른 자동차에 의해 교통 표지판은 가려져 있거나 훼손된 경우가 많다. 또한 자동차가 커브할 때 카메라 영상에는 회전된 객체로 보이게 된다. 이런 경우에 교통 표지판의 인식이 어렵기 때문에 본 논문에서는 각 문제점에 모두 강건한 피처를 이용해 매칭하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법에 기반하여 주행 중 영상에서 보다 분별력 있는 정보를 획득하여 더 많은 응용 분야에 적용할 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1997.11a
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pp.205-208
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1997
본 연구는 기하학적인 특징 추출을 기반으로 얼굴 영상에서 얼굴표정을 인식하는 방법을 제시한다. 얼굴표정은 3가지 그룹으로 제한한다(무표정, 기쁨, 놀람). 표정에 관련된 기본 특징들을 추출하기 위하여 얼굴표정정영상에서 눈높이, 눈폭, 입높이, 입폭을 추출하여 데이터를 분석한다. 분석결과로 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이가 표정을 분별하는 주요 특징으로 추출되었다. 각 표정별 눈높이, 입폭, 입높이의 평균과 표준편차를 구하여 표정별 표준 템플릿을 작성하였다. 표정인식 방법은 최소 근접 분류기(nearest neighbor classifier)를 사용하였다. 새로운 얼굴표정 영상과 표준 템플릿간의 유클리드 거리를 계산하여 새로운 표정에 대하여 83%인식률을 얻었다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.131-134
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2002
원래 오감은 말 그대로 각 감각이 개별적으로 존재하는 것이 아니라 다섯 개의 감각이 때로는 겹치고 보완하고 서로 상승하기도 하면서 우리의 감성구조를 보다 입체적으로 구성한다. 따라서 사람들은 뭔가를 판단할 때 오감을 총동원하게 된다. 그러나 일반적으로 디자인이나 제품개발을 하기 위해 사용하는 의미분별척도는 사물의 성질이나 모양을 묘사하는 이미지 형용사를 사용하기 때문에 이런 감성구조를 파악하기에는 많은 한계를 가질 수 밖에 없다. 본 연구에서는 형용사 이미지어에 의존하는 의미분별척도법(SD법)의 한계를 밝히고, 형태, 색채, 음감, 미감, 후각, 촉감과 같은 오감 정보의 관련기호분석을 바탕으로 보다 입체적으로 감성구조를 파악할 수 있는 감성척도를 개발하였다.
이 글은 영구의 자동차내부 소음연구와 보버르트(Bobbert)의 첫 번재 독일어로 쓰인 연구를 다루고 있다. 승용차내부소음은 높은 적외파음향(infra sound)으로 특징지어 진다. 그런 까닭으로 그러한 종류의 소음을 A-평가계측(A-rated measurement)으로 그 영향을 파알하는 것은 한계가 있다. 자동차음향공학은 특히 인공청각(artificial head)기술의 발전, 소리의 합성적 제조 및 다양한 자동차 내부 음색(timbre)에 대한 일본연구가들 (하쉬모토, 쿠와노, 남바)에 의해 상당산 성취를 경험하였다. 위의 연구들은 무엇보다도 의미분별기법(Semantic Differentials)과 다차원측정방법(Multidimen-sional Scaling)을 사용하고 있다. 그러한 기법의 사용은 심리측정방법을 심리음향학(Psycho-acoustics), 특히 츠뷔커학파(Zwicker school)의 심리음향학 방법론과 결합한 것으로 볼 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.799-801
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2005
현재 마이크로어레이 기술은 대량의 유전자 발현 데이터 특히 종양과 관련한 데이터들을 쏟아내고 있다. 이 데이터를 기반으로 종양의 종류에 따른 유전자들의 차별적 발현 양상을 분석하고 발현량의 변화가 두드러지는 유전자들에 기반하여 종양을 분별할 수 있는 분류 모델을 구축한 후, 이것을 종양을 진단하거나 예측하는데 이용할 수 있다. 대부분의 종양은 생성 매커니즘에 따라 세부 부류로 나눌 수 있고 세부 부류에 따라 치료 방법이나 예후가 달라지므로, 정확하게 종양의 세부 부류를 진단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 종양의 종류에 따라 발현량이 민감하게 변화하는 유전자들을 뽑아내기 위한 특징 추출 방법들과 추출된 특징들에 기반해서 종양의 종류를 분별할 수 있는 기계학습 알고리즘들의 조합들의 성능을 비교분석 하였다.
Wangyun is a prominent scholar in the Qing dynasty. Shuowenshili is his masterpiece study of Shuowenjiezi. Shuowenshili discusses the difference between Fenbiewen and Leizengzi. It emphasizes that meanings to a word tends to help express more exactly. Wangyun's discussion about Gujinzi refers to the phenomenon that in order to recode a word different characters used in different periods. Wangyun's use of Gujinzi is based on the purpose to explain the relationship between characters. Fenbiewen and Leizengzi are specialized term of characters evolution. Wangyun's theory of Fenbiewen, Leizengzi and Gujinzi is the most important linguistics found. He was generous contributions to the linguistics of China. In particular, understanding the meaning and development of Chinese character.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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