• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2013.05a
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• pp.164-164
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• 2013

전기수력학을 이용한 프린팅 기술은 마이크로 나노 크기의 프린팅에 효과적으로 응용되고 있으며, 전도성 입자의 인쇄를 통한 미세 전기 배선의 형성에도 사용되고 있다. 본 연구에서는 금속 고체 입자를 사용하지 않고, 금속 이온 기반의 용액을 제조하여 마이크로 크기의 패턴을 형성하였다.

• Fiber Technology and Industry
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• v.8 no.1
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• pp.11-18
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• 2004

급속한 반도체 기술의 발전은 획기적인 컴퓨터 및 통신기술의 발전을 가져왔고 초고속 정보화를 가속화시켜 통신의 패러다임과 인류의 생활패턴을 바꾸어 놓았다. 또한 컴퓨터의 초소형 출력장치와 저장장치 및 센서나 음성 인식을 기반으로 한 컴퓨터 입력 방식의 변화, 이동통신 발전 등을 통합한 새로운 컴퓨팅 시대를 요구하고 있다. 1990년대까지의 컴퓨터 기술은 대형컴퓨터에서 고정형태의 개인용 컴퓨터로 발전하였고, 최근에는 노트북을 비롯한 여러 가지 형태의 휴대용 컴퓨터의 등장으로 컴퓨터를 가지고 다니는 포터블(portable) 시대를 지나 반도체와 통신 기술 등의 발전에 힘입어 몸에 지니는, 입고 다니는(wearable)웨어러블 시대에 접어들었다. 따라서 사용자의 몸에 부착시키고 다니면서 언제 어디서든지 컴퓨터와 네트워킹을 하여 사용할 수 있는 디지털 의류를 필요하게 되었다.(중략)

• Fashion & Textile Research Journal
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• v.14 no.5
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• pp.846-852
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• 2012

Pets (such as dogs) are considered as important as family members, this perspective is due to an aging population and the decreased size of the traditional nuclear family. The pet industry has been growing every year; subsequently, is useful to develop practical patterns and designs appropriate for the body structure and movement of pet dogs. However, studies to develop a new form of pet dog's wear patterns and designs are limited. This study develops a basic pattern that is easily used based on a pet dog's size, designs popular clothing items for pet dogs, and helps in the manufactures of pet dog's wear. The results are as follow: 1) Analyzed categories and popular items of pet dog's wear from the research of the prior studies and on-line pet dog shopping malls; three categories (everyday wear, street wear, and special wear) and six items (T-shirt, one-piece, coat, jumper, and dress, tuxedo). 2) Developed the basic bodice pattern and sleeve pattern after test-wearing and revising the experimental patterns referenced from prior studies. 3) Developed patterns and designs for six popular items based on situation and gender: one-piece (everyday wear), coat (street wear), wedding dress (special wear) for female dogs/T-shirt (everyday wear), hood jumper (street wear), tuxedo (special wear) for male dogs. 4) Developed the previous six items to illustrate the research results of the study.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.46 no.3
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• pp.32-40
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• 2009

In order to reduce time-to-market, the demand for fast fault diagnosis has been increased. In this paper, a fault dropping technique with fault candidate ordering and test pattern ordering for fast fault diagnosis is proposed. Experimental results using the full-scanned ISCAS 89 benchmark circuits show the efficiency of the fault dropping technique with fault candidate ordering and test pattern ordering.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.200-204
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경의 발달로 인해 사용자 중심의 유비쿼터스 기술이 활발히 연구되고 있다. 이에 따른 각종 응용 분야가 활발히 연구 중이며, 그 중에서 특히 U-Health 기술이 주목받고 있다. U-Health 기술은 질병의 치료라는 전통적인 관점의 의료 서비스에서 벗어나 건강한 상태의 지속적인 관리와 질병의 예방이라는 적극적이고 확장된 개념으로 발전해가고 있다. 건강상태를 관리하고 진단하기 위해서는 기존의 진단데이터를 효율적으로 관리하고, 그것을 토대로 하여 유용한 정보를 얻어 낼 수 있는 방법이 필요하다. 지금까지는 데이터를 처리하기 위하여 통계적인 수치나 전문가에 의한 전문지식을 토대로 하는 방법을 사용하고 있다. 그러나, 건강상태를 관리하고 진단을 목적으로 하는 시스템에서는 높은 정확성이 보장되어야 한다. 또한 유비쿼터스 환경의 특성상 적은 메모리의 사용과 빠른 마이닝 속도가 수반되어야 한다. 본 논문에서는 튜플기반의 진단데이터들을 마이닝하여 진단패턴을 뽑아내는 의료 진단 마이닝 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 진단패턴정보의 정확성을 높일 수 있는 장점을 가지며, 튜플기반의 데이터들을 트리 구조로 구성함으로써 마이닝 속도를 향상시킨다. 더 나아가 트리 구조의 컴팩트한 데이터 구조로 메모리 적재가 용이하다. 이는 센서가 부착된 개별 사용자로부터 실시간으로 들어오는 건강상태와 진단패턴과의 비교, 분석을 가능하게 함으로써 보다 정확하고 빠른 진단결과를 내려줄 수 있는 의사결정시스템의 사용에 적합하다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.70-77
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• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.20 no.4
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• pp.221-232
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• 2014

초고령화된 한국 농촌에서 다양한 교육 및 직업 배경을 가진 중장년층 귀농인구의 유입은 고령화 문제에 대한 대안의 하나로 부각되고 있다. 본 연구는 농가 고령화에 대한 귀농인구의 잠재적인 기여도 측면에서 귀농인구의 지역별 유입 유출 패턴을 분석하였다. 분석에는 로그선형모형과 총합레퍼런스코딩을 사용하였고, 분석자료는 통계청의 2013년 귀농 통계이다. 분석결과에 의하면, 귀농인의 절반 정도가 수도권에서 비수도권 지역으로 이주한 인구이고, 이들을 제외하면 귀농인의 대부분은 원 거주지가 있던 도 내에서 이동하고 있다. 귀농인의 귀농 전 대비 귀농 후 지역 내 오즈비(odds ratio)는 지역별로 차이가 있으며, 귀농인의 성별과 연령에 따라서도 지역별 유입 유출패턴이 다르다. 이는 귀농인 유입의 긍정적 효과를 높이기 위해서는 지자체별 차이를 반영한 특화된 정책이 필요하다는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.336-336
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• 2023

가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.337-337
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• 2023

가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.3
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• pp.383-395
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• 2021

The diversity of urban landscapes is established by dynamic characteristics such as language, color, and their movement, which are the building environment, street patterns, and people. With the increase of foreign migrants in Korea, new guidelines are needed in terms of local community administration and land policy. Administrative, sociological, and geographical studies have been conducted on the steadily increasing number of foreign migrants since the 2000s, but it is difficult to establish for making safe and healthy communities through which different cultures and lifestyles of each country and ethnic group undergo some integration with the existing host society. There are limitations in identifying the lack of statistical data and the representation of a minority proportion of foreign residents. In order to analyze the core elements of the integrated strategy of the local community, the residential behavior and spatial characteristics of foreign migrants must first be identified.