• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.881-884
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• 2017

좋은 특징을 도출할 수 있는 신경망은 곧 대상을 잘 이해하고 있는 신경망을 의미한다. 그러나 얼굴과 같이 유사한 이미지를 분류하기 위해서는 신경망이 좀 더 구분되는 특징을 도출해야한다. 본 논문에서는 얼굴과 같이 유사도한 이미지를 분류하기 위해 오차함수에 중심확장(Center Expansion)이라는 오차를 추가한다. 중심확장은 도출된 특징이 밀집되면 클래스를 분류하는 매니폴드를 구하기 어려워져 분류 성능이 하락되는 문제를 해결하기 위해 제안한 것으로 특징이 밀집될 가능성이 높은 부분에 특징이 도출되지 않도록 강제하는 방식이다. 학습 시 활용하는 오차는 일반적으로 분류 문제를 위해 사용되는 softmax cross-entropy 오차와 각 클래스의 분산을 줄이는 오차 그리고 제안한 중심확장 오차를 조합해 구할 것이다. 본 논문에서는 제안한 중심확장 오차를 조합한 모델과 조합되지 않은 모델이 결과적으로 특징 도출과 분류에 어떠한 영향을 주었는지 알아볼 것이다. 중심확장을 조합해 학습한 모델이 어떤 영향을 주었는지 알기 위해 본 논문에서는 Labeled Faces in the Wild를 활용해 분류 실험을 진행할 것이다. Labeled Faces in the Wild을 활용해 실험한 결과 중심확장을 활용한 모델과 활용하지 않은 모델간의 성능을 차이를 확인할 수 있었다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.41 no.2
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• pp.121-127
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• 2017

From the perspective of commercializing rotating machines equipped with magnetic bearings, maintaining the error between the mechanical center and the magnetic center within an acceptable level is crucial. The existing method of measuring the center error is to adjust the position references that minimize the current imbalance present in levitation control outputs. However, this method can be applied only after all the components of the system are operational. In this paper, we present a new method of estimating the center error by using only the position sensors and a current source. A force model that relates the position of the rotor with the coil currents is set up. Using this model, the center error is estimated by minimizing the difference between the force angles and the contact angles measured in a pull test. The feasibility of the method is numerically and experimentally validated.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2004.04a
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• pp.44-44
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• 2004

GPS를 이용하여 대기 수증기의 3차원 분포도를 구하기 위하여, 관측소와 GPS 위성 간 시선방향으로의 수증기에 의한 GPS 신호지연 정도를 결정할 필요가 있다. 이 때 정확성 향상을 위하여 반드시 고려해야하는 위상중심변화(phase center variations)와 조석하중에 의한 지각변위(ocean loading displacements) 등 수직방향 좌표 결정 오차를 유발하는 요인들을 소개한다. 타 연구를 통해 위상중심변화는 크게는 l0cm 이상의 오차를, 그리고 조석하중에 의한 지각변위는 한반도의 경우 최대 3-4cm 정도의 오차를 보임을 알았지만, 이들 오차가 시선방향 습윤지연 결정에 미치는 영향은 규명되지 않았다. (중략)

• The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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• v.13 no.1
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• pp.126-129
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• 2001

I. 목적 : Half beam을 이용하여 인접한 조사면 치료시, 경계부위에서 발생할 수 있는 Jaw Position에 의한 기하학적 오차는 정확한 선량전달에 문제를 일으킨다. 이에 본 저자는 QA용 필름을 이용하여 조사면 setting 방법과 조작자간의 오차를 분석하고 이를 최소화할 수 있는 방법을 찾고자 한다. II. 대상 및 방법 : 본 실험은 6MV선(CL2100C, Varian, USA)을 대상으로 하였으며, 폴리스틸렌팬톰($25{\times}25cm2$)을 SSD 100 cm으로 고정한 후, 측정용 필름(X-omat V2, Kodak, USA)을 5 cm 깊이에 위치 시켜 조사면의 중심에서 경계를 이루는 비대칭 조사면 ($0/7.5{\times}15,7.5/0{\times}15 cm$)을 쌍으로 조사하였다. 조사된 필름은 자동현상기를 이용하여 현상한 후 농도계(Densitometer, Multidata, USA)를 이용하여 중심축상에서의 농도분포를 측정하여 인접한 조사면에서의 오차를 분석하였다. 조작방법과 조작자간의 오차를 분석하기 위하여 5명의 방사선사를 대상으로 auto및 manual set-up을 실시하였고 각 방법의 평균 오차를 분석하기 위해 5회 반복하였다. III. 결과 : 필름 농도곡선을 이용하여 두 조사면이 만나는 경계에서의 오차를 분석한 결과, remote console set-up의 경우 주변 조사면에 비해 $-0.16{\pm}3.44\%$, pendant방식에서는 $+5.04{\pm}4.37\%$로 나타났고, 조작자간의 유의성이 관찰되었다. IV. 결론 : 비대칭 조사면을 이용한 근접 조사면의 치료시 pendant 방식보다 remote console 방식에서 오차가 적 게 나타나므로 Auto set-up 기능의 이용은 치료시에 조사면 경계에서의 선량 오차를 최소한으로 줄이는데 도움이 될 것으로 생각된다. 또한 manual 방식으로 set-up 시 오차의 편차가 크게 나타나므로 치료시에 세심한 주의가 필요할 것으로 사료된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.8
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• pp.11-19
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• 2013

This paper presents a simple method to estimate center of distortion and correct radial distortion from fish-eye lens. If the center of image is not locate that of lens in a straight line, the disadvantage of FOV model is low accurate because of correcting distortion without estimated centre of distortion. We propose a method accurately estimating Distortion center using FOV model and 2D pattern from wide angle lens. Our method determines the center of distortion in least error between straight lines and curves with FOV model. The results of experimental measurements on synthetic and real data are presented.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.14 no.1
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• pp.43-53
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• 1990

The manufacturing errors such as pitch error and run-out error in planetary gear system bring about the irregular displacement of the center of each gear, which cause the torqe variation, vibration and noise. In this study, the relation between manufacturing errors and error motions of the center of gear was analyzed, and it can be applied to identyfy the errors of gears by investigating the measured locus of the center of each gear. Also, another identification method of power spectrum estimation using FFT algorithm was introduced, which analyze the frequency of the measured error motions. The results show that the error of each gear had a corresponding unique frequency, therefore, this method proved to be more effective.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.14 no.3
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• pp.245-252
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• 2020

The purpose of this study was intended to recognize the importance of quality control (QC) in order to reduce exposure and improve image quality by comparing the center-point (CP) of according to hospital grade and the difference between X-ray field (XF) and light field (LF) in diagnostic digital X-ray devices. XF and LF size, CP were measured in 12 digital X-ray devices at 10 hospitals located in 00 metropolitan cities. Phantom was made in different width respectively, using 0.8 mm wire after attaching to the standardized graph paper on transparent plastic plate and marked as cross wire in the center of the phantom. After placing the phantom on the table of the digital X-ray device, the images were obtained by shooting it vertically each field of survey. All images were acquired under the same conditions of exposure at distance of 100cm between the focus-detector. XF and LF size, CP error were measured using the picture archiving communication system. data were expressed as mean with standard error and then analyzed using SPSS ver. 22.0. The difference in field between the XF and LF size was the smallest in clinic, followed by university hospitals, hospitals and general hospitals. Based on the university hospitals with the least CP error, there was a statistically significant difference in CP error between university hospitals and clinics (p=0.024). Group less than 36-month after QC had fewer statistical errors than 36-month group (0.26 vs. 0.88, p=0.036). The difference between the XF and LF size was the lowest in clinic and CP error was the lowest in university hospital. Moreover, hospitals with short period of time after QC have fewer CP error and it means that introduction of timely QC according to the QC items is essential.

• Journal of environmental and Sanitary engineering
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• v.17 no.1
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• pp.28-35
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• 2002

A methods of minimizing the measurement error brought from gas compositions was proposed by Hot wire Anemometer which don't have measurement resistance to calculate of gas vent in sanitary landfill. It was determined measurement error to compared velocity at the center of pipe to calculate using rotor meter and density gas compositions with velocity at the center of pipe to calculate using water head indicator which don't have measurement resistance. Considering the methods of minimizing gas velocity in sanitary landfill using hot wire anemometer and rotor meter, it was found to minimize within 10% as error of gas vent in sanitary landfill.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.442-443
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• 2010

본 논문에서는 영구자석 동기 전동기의 센서리스 운전 시 제정수 오차와 각 편차의 관계를 중심으로, 제정수 오차의 영향을 분석하였다. 각 오차 정보를 부호 요인과 이득 요인으로 나누어, 부호 요인으로 반영되는 제정수 중 인덕턴스와 저항의 오차가 추정 각의 실제 각에 대한 편차로 반영됨을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.42-47
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• 1999

연속 계조도 영상을 이진 영상(하프톤 영상)으로 변환하는 하프톤 기법중 대표적인 두 방법은 순차적 디더법과 오차 확산법이 있다. 이 중에서 오차확산법은 예리한 하프톤 영상을 얻기위한 우수한 하프톤 기법으로 잘 알려져 있다. 그러나 알고리듬에 기인하는 여러 인공잡음들이 발생하므로 이를 개선하기 위한 방법으로 최적의 필터 계수를 얻기 위한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 연속 계조도 입력 영상과 하프톤 영상사이의 양자화 오차를 영상에 적응적이며 최적으로 확산시키기 위해 양자화 오차를 초기 가능성의 퍼지 부분 집합으로 정의하였다. 이러한 퍼지 부분 집합의 중심화소에 대해 이웃한 화소의 오차 가능성을 고려한 후 FAM 규칙을 이용하여 각각 화소들의 오차 가능성을 영상에 따라 적응적으로 갱신하였으며 이를 원영상에 더하여 다시 양자화 과정을 번복하는 퍼지 이완 알고리듬을 이용한 오차 확산법을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하여 얻은 결과를 최적 필터 계수를 구하기 위한 기존의 방법의 결과 영상과 비교 분석하였다.