• Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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• v.26 no.1
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• pp.13-15
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• 2015

Intraoperative neuromonitoring of thyroid surgery has gained universal validity to help in nerve identification, safe nerve dissection, and prediction of postoperative vocal cord function. In this article, standard intraoperative neuromonitoring procedure, interpretation about loss of signal, and the indications covered by health insurance will be described.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.14 no.6
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• pp.87-97
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• 2018

Rainfall depth is an important meteorological information. Generally, high spatial resolution rainfall data such as road-level rainfall data are more beneficial. However, it is expensive to set up sufficient Automatic Weather Systems to get the road-level rainfall data. In this paper, we proposed to use deep learning to recognize rainfall depth from road surveillance videos. To achieve this goal, we collected two new video datasets, and proposed a new deep learning architecture named Temporal and Spatial Segment Networks (TSSN) for rainfall depth recognition. Under TSSN, the experimental results show that the combination of the video frame and the differential frame is a superior solution for the rainfall depth recognition. Also, the proposed TSSN architecture outperforms other architectures implemented in this paper.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05c
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• pp.464-469
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• 1996

차폐시설내에서 고방사성 물질이 이송되는 경우에 수송대상 핵물질의 이송경로를 감시하는 분석방법을 개발하였다. 이방법은 디지탈화하여 화상처리된 카메라 영상정보와 NDA 장비 및 NCC 프로그램에 의해 모니터링된 방사선 신호를 실시간으로 통합 분석하는 신경회로망 기법에 기초하고 있다. 핵물질의 경로와 핵물질의 종류 및 용기의 종류를 파악할 수 있는 이 방법은 정상적인 움직임과 비정상적인 움직임을 판단하여 차폐시설의 보장조치 체계를 구축할 수 있으며, DUPIC 핵연료 제조 시설 같은 새로운 시설의 보장조치 시스템의 일부로 활용될 수 있다.

• Korean Journal of Head & Neck Oncology
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• v.24 no.1
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• pp.3-8
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• 2008

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1995.10a
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• pp.1182-1185
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• 1995

This paper presents a novel technology for unattented continuous monitoring of radioactive material in hot cell environments. In this monitoring system, the surveillance camera data and NDA data are time synchronized and integrated into the same dimension through data processing. The integrated information is then fed into a neural network to generate diagnostics through data processing. the integrated information of the concept is tested for a spent nuclear fuel transprotation in an operational hot cell at KAERI. The presented integral part of the multi-sensory system and the analytical paradigm may provide an effective technologyical alternative for safeguarding new conceptual hot cell facilities, namely the Dupic facility.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.20-31
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• 1994

FMS(Flesible Manufacturing System), FMX(Flexible Manufacturing Cell)와 같은 유연 생산시스템 뿐만 아니고 공장자동화(FA)의 최하위 단위인 절삭가공 공작기계에 대한 무인화의 실현은 머지않은 장래에 완성될 IMS(Intelligent Manufacturing System)시스템이 구축에 있어서 최대의 걸림돌이 되고 있다. 전통적인 생산시스템에서는 경험을 가진 작업자에 의해 절삭공정이 감시되어지며, 만약 이상이 발생했을 때에는 그 상태에 따른 적절한 조치를 즉시 취할 수 있었다. 그러나 급속도로 연구가 진행되는 무인생산 시스템에서는 이러한 작업자의 역할이 컴퓨터에 의한 자동적인 감시 및 제어 시스템으로 대체되어야 한다. 이러한감시활동 중에서도 공구마모 및 파단의 검출은 효율적인 공구교환정책, 가공물의 품위유지 및 공구와 공작기계의 보호를 위해서 가장 중요한 부분으로 취급되고 있다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.157-160
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• 2000

본 논문에서는 교통 감시 시스템의 필수 단계중에 하나인 실시간 자동차 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 자동차 인식 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 움직임이 있는 후보 영역을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 후보 영역에 자동차가 포함되어 있는지를 판별하기 위해 웨이블릿 변환 계수들을 입력으로 하는 신경망을 사용한다. 일반 도로에서 획득한 230대의 자동차가 포함된 동영상을 실험한 결과, 자동차 검출율은 97.8%, 프레임당 처리 시간은 0.12ms이다. 본 논문에서 제안한 실시간 자동차 검출 방법은 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.177-178
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• 2007

플라즈마 공정은 집적회로 제작을 위한 미세 박막의 증착과 패턴닝에 핵심적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광방사분광기 (Optical emission spectroscopy-OES)정보와 역전파 신경망을 이용해서 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획법을 적용하여 수집되었다. Raw OES 정보대신, Actinometric OES 정보를 이용하였으며, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석 (Principal Component Analysis-PCA)을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 최적화한 모델의 예측에러는 323 $\AA/min$이었다. 이전에 PCA를 적용하고 은닉층 뉴런의 함수로 최적화한 모델의 예측에러는 570 $\AA/min$이었으며, 개발된 모델은 이에 비해 43% 증진된 예측 성능을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.225-226
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• 2009

본 연구에서는 신경망과 웨이브릿을 결합하여 플라즈마 챔버의 누출을 감시하기 위한 시계열 모델을 개발하였다. 플라즈마 데이터는 광반사분광기 (Optical Emission Spectroscopy-OES)를 이용하여 측정하였으며, 이를 시계열 신경망을 이용하여 모델링하였다. 이산치 웨이브릿 (Discrete Wavelet Transformation)은 OES 센서정보의 전 처리를 위해 이용되었다. 개발된 웨이브릿 신경망 모델은 47개의 데이터 sets을 이용하여 평가하였으며, 누출상태를 효과적으로 탐지할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.4B
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• pp.683-691
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• 2000

In this paper, we proposed the cell multiplexer using Hopfield neural network and the bandwidth predictor using the backpropagation neural network in order to make an accurate call setup decision. The cell multiplexer controls heterogeneous traffic and the bandwidth predictor estimates minimum bandwidth which satisfies traffic's QoS and maximizes throughput in network. Also, a novel connection admission controller decides on connection setup using the predicted bandwidth from bandwidth predictor and available bandwidth in networks. And then, we proposed a fuzzy traffic policer, when traffic sources violate the contract, takes an appropriate action and aim proved traffic shaper, which controls burstness which is one of key characteristics in multimedia traffic. We simulated the proposed controller. Simulation results show that the proposed controller outperforms existing controller.