• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.7-9
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• 2006

본 논문은 워크플로우 분할에 기반하여 복합 웹 서비스를 빠르게 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 QoS 요구사항의 제약정도 계산, 워크플로우 분할, QoS 요구사항 분해, 그리고 서비스 선택의 네 단계로 구성된다. 특히 QoS 요구사항의 분해과정이 휴리스틱에 기반하기 때문에 워크플로우 분할 시 QoS 요구사항을 만족하는 서비스를 찾지 못할 가능성이 있다. 제안된 방법은 분할에 따른 서비스 선택 실패를 줄이기 위해 주어진 QoS 요구사항의 제약정도를 계산하여 워크플로우의 분할 여부를 판단한다. 실험 결과 제안된 방법은 분할 속도, 성공률, 품질 면에서 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.34-36
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• 2006

데이타 중심 저장 방식의 센서 네트워크는 비슷한 값의 데이타를 같은 센서 노드에 저장한다. 따라서 센서 네트워크가 확장되고 비슷한 값의 데이타가 빈번히 발생 시 하나의 센서 노드에 저장이 집중되는 문제가 있다. 기존의 데이타 중심 저장 방식에서 센서 데이타 저장 기법들은 저장 데이타의 효율적인 관리에만 치우쳐 센서 네트워크의 확장 시 하나의 센서 노드에 저장이 집중되는 문제점을 고려하지 않았다. 본 논문은 센서 네트워크의 확장 시 다차원 센서 데이타 저장의 효율적인 scalability를 지원하는 비균등 분할 기법을 제안한다. 제안한 기법은 센서 네트워크를 센서 노드의 분포에 따라 같은 센서 노드 개수를 갖는 영역으로 분할하고 분할된 각 영역 내에서 측정된 센서 데이타를 해당 영역에서 저장 및 관리함으로써 센서 네트워크의 확장에 따른 저장 비용을 줄였다. 그리고, 생성한 영역 개수를 센서 네트워크의 크기와 센서 노드의 개수, 발생하는 데이타의 양에 따라 증가시킴으로서 전체 센서 노드의 에너지 소모가 분산되어 기존의 방식과 비교하였을 때 센서 네트워크의 수명과 scalability가 향상되었다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.10 no.6
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• pp.125-133
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• 2009

Rock fracturing technique through fluid injection into the wellbore has been widely used to extract geothermal heat and to enhance oil and gas production. Single fracture formation is ideal for the production. However, it is very difficult to form single fracture formation. Instead, the formation of segmented fracture is a common phenomenon. Therefore, design parameters are expected to be different from those of single fracture because of mechanical interaction between segmented fractures. In this paper, design parameters such as length, aperture, and net pressure are evaluated by using model of segmented fracture in which numerical technique is incorporated to consider mechanical interaction between segments. Results show that the existence of fracture segmentation affects design parameters in fracturing treatment in rock by fluid injection.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.22 no.8
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• pp.13-19
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• 2021

In the case of construction on soft ground - such as national expressways sponsored by Social Overhead Capital (SOC) - many problems occur due to excessive settlement: therefore, an accurate settlement prediction has a major impact on the selection of improvement methods, project budget and construction period. Most of the settlement prediction methods currently used in projects apply Terzaghi's Theory of One-Dimensional Consolidation which assumes the uniformity of the depth of the soft ground. However, the results of soft ground settlement predictions vary when the target layer is divided into multiple horizontal layers. This study analyzed the change in the consolidation settlement behavior according to the horizontal division of soft ground as well as with different loading height.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.37 no.3
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• pp.39-44
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• 2000

In this Paper, we present a new 3D viewing device based on field-sequential stereoscopic system. To extract signals for synchronization, common field-sequential stereoscopic system should insert extra equipment in the system(usually PC), or use internal signal of the system with software drivers. It causes several problems such as inconvenience, compatibility with hardware or OS, and reversed view of left and right image. In this paper, we propose new system that uses photo sensor sensing the light stimulus on the screen to extract synchronization and R/L distinction signals. This system will solve these problems and moreover it can operate in the internet or HDTV.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.7
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• pp.1894-1905
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• 1996

Delauuany triangulation which is the dual of Dirichlet tessellation is not affine invariant. In other words, the triangulation is dependent upon the choice of the coordinate axes used to represent the vertices. In the same reason, Delahanty tetrahedrization does not have an affine iveariant transformation property. In this paper, we present a new type of tetrahedrization of spacial points sets which is unaffected by translations, scalings, shearings and rotations. An affine invariant tetrahedrization is discussed as a means of affine invariant 2 -D triangulation extended to three-dimensional tetrahedrization. A new associate norm between two points in 3-D space is defined. The visualization of the structure of tetrahedrization can discriminate between Delaunay tetrahedrization and affine invariant tetrahedrization.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.837-840
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• 2000

동영상에서 움직이는 객체 분할 및 모션 예측을 동시에 수행할 수 있는 연구는 다양한 방법으로 시도 되어 왔다. 실제 이미지를 서로 다른 움직임이나 서로 다른 공간적인 특정 영역으로 분리 될 수 있다고 가정 한다면 복수의 객체 또는 객체의 움직임으로 표현 할 수 있다. 객체 분할 측면에서 볼 때 효율적인 분할을 위해서는 특징 입력 벡터의 선택이 중요한 변수로 작용한다. 본 연구에서는 정밀한 객체 분할을 위해 밝기, 질감(Texture) 정보와 같은 정지영상의 특징 입력 벡터와 움직임 벡터 같은 동영상의 특징 입력 벡터를 동시에 사용한다. 분리된 객체는 각각의 클래스를 구성하게 되고 이를 위한 클래스 분류기로서 Median Radial Basis 신경 회로망을 사용한다. 객체 분할과 움직임 예측을 위해서 확률적 방법을 통한 에너지 함수를 구하고 비용함수를 도입한다. 신경 회로망의 각 Basis 함수는 영상의 특정한 영역에서 활성화되며 객체의 분류를 위해 신경 회로망 출력으로 가중치의 합으로서 나타나게 된다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.59-64
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• 2007

데이타 중심 센서 네트워크에서는 측정된 데이타의 값에 따라 데이타를 저장하는 센서 노드가 결정되기 때문에 같은 값을 갖는 데이타가 빈번하게 발생하면 이를 저장하는 센서 노드에 부하가 집중되어 에너지가 빠르게 고갈되는 문제가 있다. 또한 센서 네트워크가 확장되면 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 센서 노드로의 라우팅 거리가 멀어져 통신 비용이 증가되는 문제가 있다. 그러나 기존 연구들은 데이타 저장의 효율적인 관리에만 치우쳐 이와 같은 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비균등 네트워크 분할(Non-Uniform Network Spilt: NUNS) 기법을 제안한다. NUNS는 센서 네트워크를 센서 노드 개수와 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 비균등 크기의 Partition으로 분할하고 각 Partition에서 발생한 데이타를 그 Partition 내의 센서 노드가 저장 관리함으로써 센서 노드의 데이타 저장 부하를 분산시키고, 센서 네트워크의 확장에 따른 통신 비용을 줄인다. 그리고 NUNS는 각 Partition을 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 센서 노드 개수만큼 비균등하게 Zone으로 분할함으로써 센서 노드가 없는 Zone으로 인해 센서 노드에 부하가 집중되는 것을 막고 불필요한 라우팅 비용을 줄인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.147-148
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• 2017

본 논문에서는 간단한 사용자 입력과 다중 랜덤 워크(multiple random walker) 기법을 기반으로 동영상 내의 주요 객체를 분할하는 알고리즘을 제안한다. 우선 동영상의 첫 프레임에서 점 형태의 사용자의 입력을 받아 대략적인 객체와 배경의 위치를 얻고, Lab 색상의 측지거리를 이용하여 객체와 배경의 중요도 지도를 얻는다. 다음으로 영상을 슈퍼 픽셀 단위로 분할하고, 다중 랜덤 워크 기법을 적용하여 객체 분할을 수행한다. 랜덤 워크 기법 적용 시, 중요도 지도를 각 랜덤 워커의 초기 분포로 설정하고, 노드간 색상과 움직임 차이를 이용하여 전이 행렬을 계산한다. 마지막으로 결과를 정련한 뒤, 다음 프레임으로 분할 결과를 전파하여 시간적 일관성을 유지한다. 실험을 통하여 제안 기법이 기존 기법에 비하여 우수한 객체 분할 성능을 보임을 확인한다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.289-292
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• 2007

객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.