• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.493-503
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• 2015

기존의 광고모델연구는 대부분 모델의 특성이 광고하는 브랜드로 전이된다는 전제 하에 모델의 광고 효과를 주로 검증하였으나 본 연구는 역으로 광고하는 브랜드의 특성이 해당 광고모델에게로 전이되는지, 전이된다면 과연 어떤 점이 차이를 발생시키는지, 브랜드특성 전이효과에 연구의 초점을 맞추었다. 연구의 타당도를 높이기 위해 실제 브랜드와 모델을 선정했으며, 실험자극물의 현실성을 높이기 위해 인쇄광고와 함께 TV광고물을 실험에 맞게 제작하여 동시에 활용하였다. 실험은 광고노출 4유형(브랜드광고 3집단, 광고무노출 통제집단) x 모델 2유형(유명인, 신인)으로 설계되었다. 분석결과 연구가설대로 브랜드 특성이 모델로 전이되었으며, 이러한 브랜드특성 전이효과는 기성 유명인 모델보다 신인 모델에게서 더 두드러지게 나타났다. 기존에 형성된 이미지를 가지고 있는 기성 유명인 모델에게는 이미지 특성 종류에 따라 브랜드특성 전이효과가 선별적으로 발생하는 것으로 나타났다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권4호
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• pp.431-438
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• 2012

고밀도 폴리에틸렌(HDPE)과 같은 고분자재료의 기계적 거동은 시간과 온도에 의존적이다. 따라서 근위경골절골술(HTO)용 X-밴드 플레이트에 적용되는 HDPE의 각기 다른 변형률속도에 따른 인장거동에 대한 연구는 매우 중요하다. 일반적으로 엔지니어링 응력-변형률곡선에 기반을 둔 폴리메트릭 물질의 변형거동은 입자넥킹의 소성변형을 동반한 높은 비균질성을 나타내므로 매우 복잡한 거동을 나타낸다. 본 연구에서는 1~500%/min의 9가지 변형률속도를 적용하여 그에 따른 점탄성 거동을 평가하였다. 그 결과, 저속 변형률속도에서는 최대인장응력이 증가하고 변형률은 감소하였으나 고속 변형률속도에서는 점탄성거동이 급변하는 교차점(Ts)이 발생하였다. 또한 전이점($P_{st}$)에 의해 구해진 전이응력(${\sigma}_{ts}$)은 고속 변형률속도에서 최대인장응력(${\sigma}_{ult}$)보다 저하됨을 관찰할 수 있었고, 초기 모듈러스와 전이점에서의 시컨트 모듈러스의 비인 ${\beta}$를 이용하여 저속과 고속 변형률속도에서의 점탄성 거동을 평가한 결과 고속 변형률속도에서 급격한 ${\beta}$의 증가를 관찰할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제23권5호
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• pp.420-427
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• 2004

본 논문에서는 선형예측 잔여신호에 대한 하모닉 벡터 여기 코딩과 시간 대역 분리 혼합 코딩을 결합한 4kbps EHSX (Enhanced Harmonic Stochastic Excitation) 음성부호화기 실시간 구현한 내용을 기술한다. 유성음 구간에서는 하모닉 여기 코딩에 무성음 구간에 대해서는 분석-합성 구조의 벡터 여기 코딩을 사용하였으며, 유/무성음이 혼재하는 전이구간에서는 시간 분리 전이 코딩을 사용하였다. 이 음성부호화기 구현을 위해 부동소수점과 고정소수점을 모두 지원하는 DSP인 TMS320C6701을 사용하였고, 연산량을 줄이기 위해 IFFT를 사용한 저 복잡도 정현파 합성법을 사용하여 알고리즘의 최적화를 이루었으며, 복잡도의 문제가 되는 부분을 고정소수점으로 변환한 후 파이프라인을 적용한 핸드 어셈블리 코딩을 하여 구현에서의 최적화를 이루었다. 또한, 메모리의 효율성을 극대화하기 위해 캐쉬 메모리 할당과 데이터를 내부 메모리에 할당하였고 수학 연산의 최적화를 위해 FastRTS67x 라이브러리를 사용하였다. 개발 환경은 DSP EVM 보드를 사용하였으며 음성 신호의 입·출력 확인으로 동작 및 기능을 검증하여 실시간 구현하였다.

• 한국진공학회지
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• 제16권4호
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• pp.286-290
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• 2007

실리콘 기판위에 성장된 ZnO 나노막대에 NiO를 코팅하여 core-shell 형태의 나노막대를 제작하였다. 이렇게 제작된 나노막대를 수소 분위기에서 열처리한 결과 ZnO 나노막대 표면에 Ni 나노점들이 형성됨을 확인하였다. 이러한 여러 종류의 나노막대의 저온(5K)에서 광발광 (photoluminescence) 특성을 연구하였는데 $ZnO{\rightarrow}NiO-ZnO{\rightarrow}Ni$ 나노점-ZnO 순서로 시료가 변화함에 따라 속박된 exciton들의 전이 에너지와 진폭이 변화함을 확인하였다. ZnO에 비하여 NiO-ZnO 시료의 경우 받개에 속박된 exciton ($A^0X$) 전이가 크게 감소함을 보이나 Ni 나노점-ZnO 시료의 경우 $A^0X$ 전이가 가장 우세함을 보인다. 이러한 현상은 수소화 과정에서 침투한 Ni과 수소 이온이 주개로 작용하였기 때문이다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제30권11호
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• pp.1340-1344
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• 2001

뇌로 전이한 악성 섬유성 조직구종 1례를 문헌 고찰과 함께 보고하고자 한다. 환자는 62세 남자로 다발성 전이성 뇌종양 의증하에 개두술 및 종양 제거술을 시행받았다. 술전 검사상 두개강외 원발 부위를 의심할만한 병변은 발견하지 못하였다. 수술과 전뇌 방사선 치료후 6개월째에 성장하는 우측 견부 종양이 발견되어 적출술을 시행하였다. 뇌와 견부 조직 표본에서 악성 섬유성 조직 세포종에 부합되는 일치된 병리 소견을 보였으나 GFAP-양성 세포들은 뇌병변의 조직 표본에서만 발견되었다. 이후에 발생한 척추 등의 골격계 전이성 병변에 대하여서는 고식적 방사선 치료를 행하였다. 최초 진단 후 12개월째 우측 견부 종양이 재발하여 항암 화학 치료 중이다. 이 증례에서 특이한 점은 원발 부위 발견전 전이성 뇌종양이 진단된 것인데, 악성 섬유성 조직구종으로부터 뇌로 전이한 경우가 드물거니와 특히 원발부위가 확인되기 전에 뇌로 전이한 병변이 먼저 발견된 경우는 보고된 바가 없다. 또 하나의 중요한 소견은 GFAP 발현이 뇌병변에서만 나타나며 원발부위인 견부 종양에서는 관찰되지 않은 점이다. 원발성 두개강내 악성 섬유성 조직구종에서 GFAP-양성 세포의 존재는 중요한 조직학적 특성의 하나로 알려져 있으나, 본 증례의 소견은 원발성 두개강내 악성 섬유성 조직구종에 존재하는 GFAP-양성 세포들도 악성 섬유성 조직구종에 의해 이차적으로 생성된 비종양성 성상 세포들이라는 가설을 뒷받침하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.30.1-30.1
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• 2009

정보화가 급속히 진전됨에 따라 보다 많은 양의 정보를 전송, 처리, 저장하게 되면서 이를 위해 대용량, 고속, 비휘발성의 특징을 갖는 차세대 메모리의 개발이 절실히 요구되고있다. 이 중 저항 변화 메모리(ReRAM)는 일반적으로 TiO2, Al2O3, NiO2, HfO2, ZrO2 등의 전이금속산화물을 이용한 MIM 구조로서 적당한 전기 신호를 가하면 저항이 높아서 전도되지 않는 상태(Offstate)에서 저항이 낮아져 전도가 가능한 상태(On state)로 바뀌는 메모리 특성을가진다. ReRAM은 비휘발성 메모리이며 종래의 비휘발성 기억소자인 Flash memory 보다 access time 이105 배 이상 빠르고, 5V 이하의 낮은 전압에서도 동작이 가능하다. 또한 구조가 간단하여 공정 단순화가 가능하고 소자의 집적화도 쉽다는 점 등 많은 장점들이 있어서 Flash memory를 대체할 수 있는 유력한 후보로 여겨지고 있다. 본연구에서는 DC-magnetron Sputtering 방법으로 전이금속 박막을 증착하고, Dry furnace로 산화시켜 전이금속산화물 박막을 제작한 후 저항변화 특성을 연구하였다. 두 개의 전이금속산화물 박막을 dual-layer로 형성시켜 저항변화특성을 관찰하였으며 또한, 전이금속산화물 박막의 조성을 달리 하여 저항변화를 관찰 하였다. 전이금속산화물 박막의 전기적 특성을 알아보기 위해 Si(100) wafer 위에 Pt를 이용 MIM 형태로 capacitor 시편을 제작 하여, probe station으로 I-V 측정을 하였고 조성 및 표면 분석을 위해서는 AES와 AFM을, 미세구조를 분석을 위해서는 TEM과 SEM 을 사용하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제10권4호
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• pp.35-40
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• 2016

중간경로수정기동은 발사체 분리벡터를 보정하기 위해 필요하다. 직접전이궤적의 경우에는 약 3~4회의 중간경로수정 기동이 요구되었다. 그러나 위상전이궤적의 직접전이궤적에 비해 전이궤적이 길기 때문에 중간경로수정기동의 전략이 달라진다. 위상전이궤적을 이용하는 궤도선은 지구를 여러 번 돌기 때문에 근지점 및 원지점 등 발사체 투입오차를 보정하기 위한 좋은 지점을 여러 번 만나게 된다. 발사체 분리 오차가 크다 하더라도 중간경로수정기동의 전략이 좋으면 적은양의 보정 기동으로도 큰 오차를 보정할 수 있다. 본 논문은 높은 발사체 투입오차를 보정하기 위한 위상전이궤적의 절차와 전략을 기술한다.

• 한국인쇄학회지
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• 제15권1호
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• pp.41-55
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• 1997

We examine various digital halftoning technique and their application to printings. Three such technique are the error diffusion, cluster dither and disperse dither method. This paper describes a new tone correction halftone method to compensate dot gain. Input digital level are transformed by tone correction characteristics. The function of tone correction are solved from the printer response characteristic. The experimental results show that the proposed method is useful and valid.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2008년도 제35회 하계학술대회 초록집
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• pp.163-163
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• 2008