• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
• /
• 2012.08a
• /
• pp.68-68
• /
• 2012

근래 탄소 단원자 두께의 2차원 결정재료인 그래핀은 연구자들에게 연구대상물질로 가장 각광 받고 있지만 그 합성법 및 이에 따른 분석법은 매우 제한되어 있다. 특히 분석의 핵심인 결정구조 및 원자구조 등을 탐구하기 위해서는 투과전자현미경(TEM)의 이용이 필수적이다. 최근 수차보정 기법을 이용한 투과전자현미경의 비약적인 발전으로 인해 탄소와 같이 가벼운 원소의 단원자까지 이미징해 낼 수 있는 수준에 이르고 있지만 정확한 그래핀 분석을 위해서는 전자현미경의 기본적인 이해와 분석사례 중심으로 깊이 있게 분석법을 살펴보는 것이 유용하다. 본 Tutorial에서는 전자현미경의 기본적인 이론과 최첨단 투과전자현미경의 소개, 그리고 이 투과전자현미경을 이용한 그래핀의 분석 방법과 그 사례들, 제한점등에 대해 알아본다. 그래핀의 층수분석을 위한 전자회절법, 그래핀의 결정입계 분석을 위한 전자회절, 암영상법 및 원자분해능 이미징, STEM영상 기법, 그래핀을 나노재료 분석에 지지막으로 이용하는 방법, bilayer 그래핀 등에 대해 살펴본다. 그리고 저전압에서 작동하는 저손상 단원자 분해능의 성능과 미래의 응용 가능성, 발전방향등을 전망해 본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.136-138
• /
• 2000

대용량의 멀티미디어 자료를 기반으로 하는 산업의 급성장은 이에 적합한 효율적인 저장 및 검색시스템을 요구하고 있다. 그러나, 멀티미디어 자료의 고차원적인 특성은 저장과 검색에 있어 성능을 저하시키는 문제점으로 지적되고 있다. 이를 해결하기 위하여 멀티미디어 자료로부터 저차원의 특성을 추출하여 내용기반 검색을 수행하는 연구가 진행되어오고 있다. 본 논문에서는 이미지내의 객체 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 이용하여 저차원의 색상정보와 모양정보를 추출하는 기법을 제안한다. 히스토그램정보는 이미지의 객체를 포함하는 MBR을 이용하여 9개의 타일로 균등분할하여 추출하며, 모양정보는 객체 MBR의 중심으로부터 16방향의 스캐닝을 통해 16개의 점으로 구성된 모양정보를 추출한다. 실험을 통하여 추출된 정보의 검색성능을 평가하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.41 no.9
• /
• pp.959-967
• /
• 2008

Disaggregation techniques are widely used to transform observed daily rainfall values into hourly ones, which serve as important inputs for flood forecasting purposes. However, an important limitation with most of the existing disaggregation techniques is that they treat the rainfall process as a realization of a stochastic process, thus raising questions on the lack of connection between the structure of the models on one hand and the underlying physics of the rainfall process on the other. The present study introduces a nonlinear deterministic (and specifically chaotic) framework to study the dynamic characteristics of rainfall distributions across different temporal scales (i.e. weights between scales), and thus the possibility of rainfall disaggregation. Rainfall data from the Seoul station (recorded by the Korea Meteorological Administration) are considered for the present investigation, and weights between only successively doubled resolutions (i.e., 24-hr to 12-hr, 12-hr to 6-hr, 6-hr to 3-hr) are analyzed. The correlation dimension method is employed to investigate the presence of chaotic behavior in the time series of weights, and a local approximation technique is employed for rainfall disaggregation. The results indicate the presence of chaotic behavior in the dynamics of weights between the successively doubled scales studied. The modeled (disaggregated) rainfall values are found to be in good agreement with the observed ones in their overall matching (e.g. correlation coefficient and low mean square error). While the general trend (rainfall amount and time of occurrence) is clearly captured, an underestimation of the maximum values are found.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.31 no.11
• /
• pp.35-45
• /
• 2014

주성분 분석 기법(PCA)는 가장 널리 사용되는 데이터 차원 감소 (dimensionality reduction) 기법으로 알려져 있다. 하지만 데이터에 이상점 (outlier)가 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다는 단점을 가지고 있다. Rank-Sparsity(Robust PCA) 기법은 주어진 행렬을 low-rank 행렬과 저밀도(sparse)행렬의 합으로 분해하는 방식으로, 이상점이 많은 환경에서 PCA기법을 효과적으로 대체할 수 있는 알고리즘으로 알려져 있다. 본 고에서는 RPCA 기법을 간략히 소개하고, 그의 적용분야, 및 알고리즘에 관한 연구들을 대해서 알아본다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.26 no.10B
• /
• pp.1444-1452
• /
• 2001

얼굴인식에서 정보 이론적 접근방법은 얼굴 영상을 기저 영상의 합으로 분해하는 것을 기초로 한다. 가장 많이 쓰이고 있는 방법은 Principal Component Analysis (PCA)를 기반으로 하는 eigenface 방법이다. PCA를 기반으로 하는 방법은 데이터의 2차 통계적 구조만을 고려하므로 화소 사이의 고차 통계적 의존성은 고려되지 않는다. Factorial code 표현법은 효과적인 정보 표현의 좋은 방법으로 알려져 있고 이것은 Independent Component Analysis (ICA)와 밀접한 관련이 있다. Factorial code 표현법은 eigenface 방법과 비교할 때 중요한 정보가 포함되어 있는 데이터의 고차 통계적 구조도 고려되어 더욱 효과적인 정보 표현을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 PCA를 이용하여 찾아낸 저차원 특징 공간에서 Factorial code 표현법을 이용하여 얼굴인식을 위한 통계적 특징점을 찾아낸다. 얼굴 인식에 있어서 Factorial code 표현법이 eigenface 방법보다 성능이 우수함을 모의실험을 통하여 입증한다.

• Proceedings of the Korean Printing Society Conference
• /
• 1995.11a
• /
• pp.13-17
• /
• 1995

헤테로원자(X=O, S, Se)의 변환에 따라 용액상에서 Merocyanine색소 및 Cyanine색소의 헤테로원자X는 p궤도의 원자보다 d궤도의 원자가 공명에 관여하여 공역계확장에 기여하였고, 유전률이 큰 용매 일수륵 Merocyanine색소는 장파장으로 흡수극대치가 이동하였다. 또 Cyanine색소의 기저상태는 $I^-$이온과 정전하 발색단을 가진 이온성 화합물로 되어 있으므로 극성용매에서 $I^-$ 이온의 전하가 색소본체로 전하 이동전이가 발생하여 단파장화 하였다. 고상에서 색소의 농도가 높을 수록 색소분자간의 거리가 가까워져 색소 상호작용이 변화하여 흡수스펙트럼에서는 전체적으로 폭이 넓은 형태로 나타났으며 이것은 농도가 높을 수록 색소분자간의 거리가 가까워져 색소 상호작용이 변화한 때문이라고 생각된다. 또한 3차원 형광의 저농도에서 보이지 않는 새로운 스펙트럼이 Cyanine색소에서 나타났으며 이 스펙트럼은 색소고유의 흡수에 기인한 것으로 Eximer형광으로 생각된다. 광전특성에 있어서는 Merocyanine색소가 Cyanine색소보다 활성화에너지가 낮아 전하이동도가 커짐에 따라 높은 광전특성을 나타내었다. 그리고 Merocyanine색소 헤테로원자(X)의 비교에서 광전특성은 O

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.166-168
• /
• 2018

새롭게 변형되는 대규모 악성코드들을 신속하게 탐지하기 위하여 인공지능 딥러닝을 이용한 악성코드 탐지 기법을 제안한다. 대용량의 고차원 악성코드를 저차원의 이미지로 변환하고, 딥러닝 합성곱신경망(Convolution Neural Network)을 통해 이미지의 악성코드 패턴을 학습하고 분류하였다. 본 논문에서는 악성코드 분류 모델의 성능을 검증하기 위하여 악성코드 종류별 분류 실험과 악성코드와 정상코드 분류 실험을 실시하였고 각각 97.6%, 87%의 정확도로 악성코드를 구별해 내었다. 본 논문에서 제안한 악성코드 탐지 모델은 차원 축소를 통해 10,868개(200GB)의 대규모 데이터에 대하여 10분 이내의 학습시간이 소요되어 새로운 악성코드 학습 및 대용량 악성코드 탐지를 신속하게 처리 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Crystallographic Association Conference
• /
• 2003.05a
• /
• pp.23-23
• /
• 2003

Cu 단결정과 다결정 Cu 막대(rod)를 시료로 하여 구부린 완전결정(bent perfect crystal, BPC)을 이용한 중성자 단색기의 특성을 평가함으로써 단결정 회절 및 집합조직 측정장치인 4축 단결정 회절장치(FCD)에 BPC 단색기를 적용할 수 있는지 시험하였다. 측정은 한국원자력연구소의 연구용 원자로인 하나로의 571 수평공에 구성된 test station에서 수행하였다. 단색기와 시료 사이의 거리는 3000mm, 시료와 검출기 사이는 600mm, 단색화빔 인출각도(2θ/sub M/)는 44.6°로 고정하여 FCD와 거의 같은 배치를 구현하였다 직사빔의 단면분포와 강도는 저효율 2차원 위치민감형 검출기(2-D PSD)를 이용하여 확인하였다. 이 검출기는 검출면적 90x90㎟, 공간 분해능 1.2mm, 검출효율 약 1%인 저효율 검출기이다. 회절빔은 검출면적 190x190㎟, 검출효율은 1Å에서 60%인 고효율 2-D PSD를 이용하여 측정하였다. Cu 단결정 측정에 사용한 ePC 단색화 결정은 200×40×3.4㎣ 크기의 Si(220) 슬랩이며, 비대칭 기하로 Si(331)면을 사용하여 파장 λ=0.954Å으로 중성자빔을 단색화시켰다. BPC-Si를 구부려 슬랩의 곡률반경을 변화시키면서 단색기-시료-검출기가 평행배치일 때 Cu(200), (220), (400), (420)면의 rocking curve를 측정하여 각 조건에서의 분해능과 강도를 평가하였다. BPC 단색기를 집합조직 측정에 적용할 수 있는지 시험하기 위하여 다결정 Cu 막대(직경 4.5mm, 길이 18mm)를 시료로 선택하였다. 207x30x3.0㎣ 크기의 Si 슬랩을 단색화 결정으로 사용하였다. 이 슬랩은 다양한 결정면을 이용한 특별한 기하를 구현할 수 있도록 Si(111)면에서 10° 벗어난 면을 절단한 것이다. 비대칭 기하로 Si(311)면을 사용하여 파장 λ=1.253Å의 단색화된 중성자빔으로 측정하였다 BPC-Si를 구부려 슬랩의 곡률반경을 변화시키면서 단색기-시료-검출기가 평행파 반평행배치일 때 Cu(111), (200), (220), (311), (331), (420)면의 회절선을 측정하여 각 조건에서 분해능과 강도를 평가하였다.

• Journal of KIISE:Databases
• /
• v.31 no.6
• /
• pp.596-608
• /
• 2004

A lot of work has been done to reduce disk access time in I/O intensive systems, which store and handle massive amount of data, by distributing data across multiple disks and accessing them in parallel. Most of the previous work has focused on an efficient mapping from a grid cell to a disk number on the assumption that data space is regular grid-like partitioned. Although we can achieve good performance for low-dimensional data by grid-like partitioning, its performance becomes degenerate as grows the dimension of data even with a good disk allocation scheme. This comes from the fact that they partition entire data space equally regardless of distribution ratio of data objects. Most of the data in high-dimensional space exist around the surface of space. For that reason, we propose a new declustering algorithm based on the partitioning scheme which partition data space from the surface. With an unbalanced partitioning scheme, several experimental results show that we can remarkably reduce the number of data blocks touched by a query as grows the dimension of data and a query size. In this paper, we propose disk allocation schemes based on the layout of the resultant data blocks after partitioning. To show the performance of the proposed algorithm, we have performed several experiments with different dimensional data and for a wide range of number of disks. Our proposed disk allocation method gives a performance within 10 additive disk accesses compared with strictly optimal allocation scheme. We compared our algorithm with Kronecker sequence based declustering algorithm, which is reported to be the best among the grid partition and mapping function based declustering algorithms. We can improve declustering performance up to 14 times as grows dimension of data.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.4 no.3
• /
• pp.126-133
• /
• 2003

This paper is related to a morphological segmentation method for extracting the moving object in video sequence using global motion compensation and two-dimensional spatio-temporal entropic thresholding. First, global motion compensation is performed with camera panning vector estimated in the hierarchical pyramid structure constructed by wavelet transform. Secondly, the regions with high possibility to include the moving object between two consecutive frames are extracted block by block from the global motion compensated image using two-dimensional spatio-temporal entropic thresholding. Afterwards, the LUT classifying each block into one among changed block, uncertain block, stationary block according to the results classified by two-dimensional spatio-temporal entropic thresholding is made out. Next, by adaptively selecting the initial search layer and the search range referring to the LUT, the proposed HBMA can effectively carry out fast motion estimation and extract object-included region in the hierarchical pyramid structure. Finally, after we define the thresholded gradient image in the object-included region, and apply the morphological segmentation method to the object-included region pixel by pixel and extract the moving object included in video sequence. As shown in the results of computer simulation, the proposed method provides relatively good segmentation results for moving object and specially comes up with reasonable segmentation results in the edge areas with lower contrast.