• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.38-38
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• 2001

본 논문에서는 웨이브릿 영역에서의 영역 분류와 대역간 예측 및 선택적 벡터 양자화를 이용한 다분광 화상테이타 압축 기법을 제안하였다. 이 방법에서는 각 대역을 웨이브릿 변환 후, 각 대역의 기저밴드의 대역별 특성을 이용하여 영역 분류를 행하였다. 그리고, 다른 대역과 해상도가 동일하고 공간적 분산이 작으며 분광적 상관성이 큰 기준대역 (reference channel)을 결정한 뒤, 이를 영역별 스칼라 및 분류별 가변 벡터 양자화를 행하여 부호화 하였다. 또한 기준대역과의 대역간 상관성이 큰 대역들에 대해서는 영역별 대역간 예측을 행한 후, 활동도가 높은 블록에 대해서만 선택적 벡터 양자화로 부호화를 행하였다. 이때, 활동도가 높은 블록들의 위치정보는 기준대역으로부터 얻어지는 임계치 지도 (threshold map; THMAP)를 이용하였다. 즉, 제안한 방법에서는 각 대역에 대해 웨이브릿 영역에서의 영역 분류 후 영역별 대역간 예측을 행함으로써 다분광 화상데이타에 존재하는 대역간 중복성을 제거하고 선택적 벡터 양자화를 행함으로써 대역내 중복성을 효과적으로 제거하여 압축효율을 향상시킨다. 실제 원격 센싱된 인공위성 화상데이타에 대한 실험을 통하여 제안한 기법의 부호화 효율이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.169-171
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• 2003

최근 환경문제가 대두됨에 따라 산업폐기물의 처리문제에 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 또한 현대의 콘크리트 구조물은 거대화, 고층화되어 그 중량이 계속 커지고 있으므로 구조물을 경량화 하려는 노력과 개발이 계속 진행되어 왔다. 구조물의 주재료로 사용되고 있는 콘크리트는 강도 및 내구성에 비해 비중이 크다는 결점을 가지고 있으므로 강하고 가벼운 고강도의 경량골재 콘크리트 개발이 행해져 왔다. (중략)

• 농업과학연구
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• 제23권1호
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• pp.39-50
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• 1996

본 연구는 세골재를 사용하지 않고 인공경량조골재로써 팽창점토와 경석을 사용한 인공경량골재 콘크리트의 물리 역학적 특성을 구명하기 위하여 실시되었으며, 시험을 통하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 물-시멘트비는 팽창점토를 사용한 경우 31%, 경석을 사용한 경우는 33%로 나타남으로써, 인공경량골재에 따른 물-시멘트비의 차이는 크게 나타나지 않았다. 2. 단위중량은 팽창점토를 사용한 경우 $1,635kg/m^3$, 경석을 사용한 경우는 $1,790kg/m^3$로, 경석을 사용함으로써 다소 증가하는 것으로 나타났다. 3. 흡수율은 모든 사용골재에서 다 같이 10%이하로 작게 나타났으며, 팽창점토보다 경석을 사용함에 따라 약간 증가하는 경향을 보였다. 4. 압축강도는 팽창점토와 경석을 사용한 경우 $203kg/m^2$와 $237kg/m^2$로 거의 유사하게 나타났으며, 인장강도와 휨강도도 압축강도와 마찬가지로 사용골재에 따른 차이는 크게 나타나지 않았다. 5. 반발도는 압축강도가 클 수록 크게 나타났고, 압축강도와 고도의 유의성이 있었으며, 특히 저강도 영역에서의 상관성이 크게 나타났다. 6. 초음파진동속도는 팽창점토와 경석을 사용한 경우 $3,884kg/m^2$, $3,922kg/m^2$로써 사용골재에 따른 차이는 거의 없는 것으로 나타났으며, 단위중량 및 압축강도가 클 수록 증가하는 경향을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.10-13
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• 2022

최근 인공지능 기술을 바탕으로 지능형 분석을 수행하는 기계를 위한 비디오 부호화 기술의 필요성이 요구되면서, MPEG 에서는 VCM(Video Coding for Machines) 표준화를 시작하였다. VCM 에서는 기계를 위한 비디오/이미지 압축 또는 비디오/이미지 특징 압축을 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 객체추적(object tracking)을 위한 머신비전(machine vision) 네트워크에서 추출되는 다중스케일(multi-scale) 특징의 효율적인 압축 기법을 제시한다. 제안기법은 다중스케일 특징을 단일스케일(single-scale) 특징으로 차원을 축소하여 형성된 특징 시퀀스를 최신 비디오 코덱 표준인 VVC(Versatile Video Coding)를 사용하여 압축한다. 제안기법은 VCM 에서 제시하는 기준(anchor) 대비 89.65%의 BD-rate 부호화 성능향상을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.280-282
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• 2020

최근 사물인터넷(IoT), 자율주행과 같이 기계 간의 통신이 요구되는 서비스가 늘어감에 따라, 기계 임무 수행에 최적화된 데이터의 생성 및 압축에 대한 필요성이 증가하고 있다. 또한, 사물인터넷과 인공지능(AI)이 접목된 기술이 주목을 받으면서 딥러닝 모델에서 추출되는 특징(feature)을 디바이스에서 클라우드로 전송하는 방안에 관한 연구가 진행되고 있으며, 국제 표준화 기구인 MPEG에서는 '기계를 위한 부호화(Video Coding for Machine: VCM)'에 대한 표준 기술 개발을 진행 중이다. 딥러닝으로 특징을 추출하는 가장 대표적인 방법으로는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network: CNN)이 있으며, 오토인코더는 입력층과 출력층의 구조를 동일하게 하여 출력을 가능한 한 입력에 근사시키고 은닉층을 입력층보다 작게 구성하여 차원을 축소함으로써 데이터를 압축하는 딥러닝 기반 이미지 압축 방식이다. 이에 본 논문에서는 이러한 오토인코더의 성질을 이용하여 CNN 기반의 이미지 분류 네트워크의 합성곱 신경망으로부터 추출된 feature에 오토인코더를 적용하여 압축하는 방안을 제안한다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2008년도 추계학술발표회 발표논문집
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• pp.447-451
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• 2008

28 kHz 주파수, 조사강도 70 W/L, pH 7로 조정, 조사시간 5 min으로 전처리된 비산재를 사용하여 인공경량골재의 시편을 제조하여 압축강도, 흡수율, 단위용적중량을 분석하였다. 분석 결과 압축강도는 평균 18 MPa 이상으로 측정되어 기준인 18 MPa를 만족하였으며, 흡수율은 국내 기준은 없지만 일본의 기준인 12% 이하보다 매우 높은 흡수율을 나타내었다. 단위용적중량은 기준(1650 kgf/m$^3$ 이하)에는 만족하지만 비교적 낮은 값을 보였으며, 중금속 용출시험결과 측정항목에서 매우 저농도로 나타나 환경상 위해성은 매우 미미할 것이라 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제28권2호
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• pp.156-169
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• 2018

퇴적암의 역학적 성질과 구조적 성질간의 관계는 오랫동안 연구되었다. 그러나 암석의 불균질성과 실험에서 여러 구조적 성질 중 오직 하나의 영향인자만을 변화시키는 것의 어려움 때문에 실험 결과들간의 불일치가 관찰되어왔다. 본 연구에서는 인공 퇴적암을 사용해 역학적 성질에 영항을 미치는 모든 요인을 통제할 수 있도록 하였으며, 실제 암석에 비해 균질성을 높였다. 이로 인하여 실험 결과들의 편차가 낮아졌으며, 실제 암석에 대한 실험보다 더욱 명료한 상관관계가 밝혀졌다. 실험에 사용된 시료는 반수석고 파우더를 물과 규사와 혼합하여 만들었으며, 완성된 형태의 인공 퇴적암은 입자 알갱이로서의 모래와, 교결물질로서의 석고로 이루어졌다. 이 인공 퇴적암으로 모래입자의 비율과 크기가 일축압축강도, 탄성계수, 그리고 탄성파속도에 미치는 영향을 분석하였다. 모래입자의 비율을 높일수록 일축압축강도는 줄어들었으며, 탄성계수와 탄성파속도는 증가하였다. 전반적으로 모래입자의 크기는 암석의 역학적 성질과 비선형적인 관계를 보였다. 여기에서의 연구 결과는 추후에 다른 종류의 교결물질이나 입자 알갱이를 사용한 연구와 통합될 수 있다. 이로부터 입자 알갱이나 교결물질의 종류, 혹은 교결물질과 입자 알갱이 간의 상호작용 등이 암석의 역학적 성질에 끼치는 영향에 대한 고찰이 가능할 것이며 그 결과는 다양한 종류의 퇴적암에 적용 가능할 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.27-29
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• 2021

인공지능 기반 머신 비전 응용이 증가함에 따라 사람이 아닌 기계에서 소비되는 영상 정보를 전송하는 요구가 발생하고 있다. 일반적으로 영상 정보를 전송할 때는 전송 비용을 고려하여 정보를 압축하며 기존 영상 압축 방법은 사람의 시각 인지적 특성을 반영하여 설계되었다. 따라서 기존 영상 압축 방법은 기계에서 소비되는 영상 정보를 압축하는 방법으로 적절하지 않다고 판단하여 2019년 7월, 기계를 위한 영상 부호화 기술의 표준화가 시작되었다. 본 논문에서는 머신 비전 태스크 중, 객체 탐지를 수행하는 네트워크의 피처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 피처 맵의 채널 간 중복성을 제거하기 위해 PCA 기반의 변환을 적용하여 피처 맵의 차원을 축소하며 특히 해상도 계층 구조를 갖는 네트워크의 피처 맵을 압축하기 위해 각 해상도 계층간 변환 기저를 예측하여 추가로 압축률을 높인다. 제안하는 방법을 적용하여 객체 탐지 결과의 큰 성능 하락 없이 약 92.3%에 데이터양 감소를 달성하였다.

• 지질공학
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• 제15권1호
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• pp.67-76
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• 2005

암석의 물리적 특성과 슈미트반발경도 결과로부터 일축압축강도를 예측하기 위한 인공신경망 이론의 적용과 최적 모델 구성에 대하여 연구하였다. 대구지 역의 퇴적암(사암, 셰일) 시료 55개가 사용되었으며, 이들 중 인공신경망 학습을 위하여 45개가 사용되었고 학습결과의 검증을 위하여 10개의 시료가 이용되었다. 인공신경망에 의한 추산 결과와 비교하기 위하여 통계적 방법을 통한 회귀분석을 통하여 역학특성의 상관식을 도출하였으며, 인공신경망의 유효성 검증을 위하여 모델 구축 시 에 사용하지 않은 새로운 자료에 대해 예측을 실시하고 통계적 방법에 의한 결과 및 실내 시험 결과와 비교하였다. 본 연구에 사용한 인공신경망모델에는 백프로퍼게이션 학습 알고리즘(back-propagation teaming algorithm)이 적용되었으며, 인공신경망의 학습효율 및 예측능력에 영향을 미치는 입ㆍ출력층 및 은닉층의 구조, 학습율, 시스템오차율 등을 달리 하며 학습을 시행하였다. 그 결과 통계적 분석보다는 인공신경망의 학습에 의한 예측결과가 더 나은 예측능력을 나타냈다.

• 한국추진공학회지
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• 제4권2호
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• pp.39-45
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• 2000

인공위성의 추력기는 필요한 추력을 발생시키는 장치이며, 추력기 연소실내로 연료를 공급하기 위해 추력기 밸브를 여닫게 된다. 추력기 밸브는 매우 짧은 시간 동안 연료유동을 차단하여 연료공급관내의 압력은 비정상상태가 된다. 이때 연료의 유동 관성력과 관로 재질의 탄성, 그리고 연료 자체의 압축성에 의하여 압력의 맥동현상이 발생하고, 최대압력이 예상치 못할 정도로 높은 경우에는 추력기 밸브 등 연료공급계통의 파손을 유발한다. 본 연구에서는 연료가 연료공급계통을 지날 때 발생되는 압력강하와 그 유동량을 실험적으로 계측하였으며, 추력기 밸브 입구에서의 비정상 유동특성을 계측하여 분석하였다.