Min, Kyung-Won;Kim, Jin-Koo;Kim, Sung-Choon;Chung, Lan
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.14
no.2
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pp.173-179
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2001
성능지수는 제어 대상이 되는 구조물의 응답과 제어기의 성능에 관한 가중함수로 구성되어 있다. 따라서 가중함수의 설계에 따라 성능지수가 변화되며 제어 효율이 달라진다. 본 논문에서는 최적 능동제어 알고리듬의 일종인 시간 영역에서의 성능지수를 고려한 LQR기법과 LQG기법 및 주파수 영역에서의 성능지수를 고려한 H₂기법에 대하여 동일한 가중함수를 적용하여 제어 성능인 제어율과 제어력을 비교하는데 목적을 두고 있다. 그러나, LQG기법은 모든 상태 변수를 알아야 하는 LQR기법의 한계를 극복할 수 있으며 LQR기법과 동일 수준의 제어율과 제어력을 보이고 있고 출력 제어라는 장점을 고려하면 현실적인 기법이라고 말할 수 있다. 마지막으로 구조물 응답과 제어기의 주파수 특성을 고려하여 주파수 필터의 가중함수를 설계하는 H₂기법을 분석하였다. H₂기법은 제어력을 저주파수 영역에 집중시킬 수 있기 때문에 구조물 응답을 효과적으로 제어할 수 있는 방법으로 분석되었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.161-164
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2015
본 논문에서는 고정된 카메라에서 초기 프레임을 참조하여 현재 프레임에 새롭게 유입된 물체의 실시간 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 이진 분류 영상을 추출하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 사용한다. DCT는 기존 공간영역에서 Texture를 분석하는 방식보다 더욱 정확하게 Texture를 분석할 수 있다. 이는 주파수 영역에서 Texture 특징 분석이 더욱 용이하고 각 요소 안에 intensity와 texture 정보를 종합적으로 고려할 수 있기 때문이다. 또한 DCT 계산 복잡도를 최소화하기 위하여 DCT 수행 전에 색 정보를 이용하여 미리 분류 영역을 분석함으로써 처리 효율을 극대화 하였다. 마지막으로 생성된 이진 분류 영상을 자연스럽게 matting하기 위하여 Guided 필터 사용을 제안한다. Guided 필터는 guidance 정보를 통해 입력 영상을 전반적으로 개선할 수 있지만 intensity가 평탄한 영역 등에서 그 한계를 보여주므로 본 논문에서는 Guided 필터의 단점을 개선하는 방법을 추가적으로 제안한다.
현대에 이르러 초음속 운영 영역에서의 항공기에 대한 많은 연구가 진행되고 있으나, 음속 폭음 현상과 충격파 현상에서 야기된 높은 항력 및 연료 효율성 저하로 인하여 그 한계에 부딪치고 있다. Busemann 복엽 익형은 이와 같은 문제를 해결하기 위한 형상이며, 상하 형상에 의한 파동 상쇄효과 및 파동 감소효과를 통해 충격파의 강도와 음속 폭음 효과를 감소시키는 형상이다. 하지만 본 익형은 탈설계 조건에서 항력 계수가 급격하게 증가하는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 EDISON_CFD를 이용하여 Busemann 복엽 익형의 주변 유동 특성에 대하여 면밀한 고찰을 수행하였다. 우선 Busemann 복엽 익형의 초기 형상에 대한 유동 조건별 해석을 통하여 탈설계 조건에서의 항력 성능 저하 문제에 대한 고찰을 하였다. 이후 3개의 형상 변수에 대한 매개 변수 연구를 통하여 익형의 각 형상 변수가 탈설계 영역 및 해당 영역에서의 최대 항력 계수에 미치는 영향에 대한 고찰을 수행하였으며, 이를 통하여 기존 형상보다 좁은 탈설계 구간을 가지고, 최대 항력 계수가 약 34.8% 감소한 부스만 복엽 익형을 설계하였다.
This paper is to investigate into the stress-strain curves for austenite stainless steel STS 304 over the full strain range. The Ramberg-Osgood expression is useful up to the beyond the0.2% proof stress in the ultimate state. The Rasmussen curve has developed for stresses beyond 0.2% proof stress, based on the Ramberg-Osgood concept. These expressed curves don't good agree with the test results. It is here proposed the based on the analysis of the test results better curve.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.1645-1648
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2004
해마를 비롯하여, 뇌 기능과 밀접한 관련을 가지는 뇌 하위조직의 분석에 대한 최근 연구로 MR 영상 등의 해부학적 영상으로부터의 볼륨 추출, 형상 복원, 대칭성 비교 등을 들 수 있다. 이러한 연구들은 뇌의 해부학적 정보에만 의존함으로써 관심영역에 대한 신진대사 등의 분석에 한계를 가진다. 본 논문에서는 뇌 해마영역에 대하여 해부학적, 기능적 특성의 동시 분석이 가능한 프로시저를 제안한다. 먼저 해부학적 영상과 기능적 영상의 다중모달리티 영상정합을 수행하고 이를 기반으로 해마 SPECT 볼륨이 추출되며, 나아가 체적 측정 및 강도 분포 등의 정량분석을 수행함으로써 해부학적 영역의 기능정보에 대한 직관적이며 객관적인 분석이 가능하도록 하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.207-208
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2018
기술의 발달로 인해 휴대폰카메라와 간단한 광학 장치를 통해 나노 단위의 유해물질 영상을 획득할 수 있게 되었지만, 휴대폰카메라의 한계로 영상 전역에 원치 않는 잡음이 발생하여 유해물질 농도 검출의 정확도는 좋지 않다. 또한 기존의 관심영역 검출 알고리즘은 검출하고자 하는 대상의 형태학적 특성을 이용한 상관성 비교를 사용하는데, 처리 시간이 길어 휴대폰 어플리케이션에 적합하지 않다. 이에 착안하여, 본 논문에서는 실용화를 목적으로 영상처리를 기반으로 한 유해물질 영역 검출의 고속화 알고리즘을 제안한다. 영상보간 및 잡음제거의 전처리를 진행한 영상에 휴리스틱 관심 대상 검출 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 관심영역 검출 알고리즘과 대비 검출 시간은 약 70% 감소하였으며 검출 정확도는 증가하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.679-682
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2010
피부 영역 검출 기술은 생체 인식 기술의 하나로서 얼굴 자동 인식 혹은 손 모양 자동 인식 등을 위해 사용되고 있다. 일반적으로 색상을 이용하여 피부 영역을 검출하기 위해서는 다양한 피부색 샘플을 이용해 구해진 피부색 모델을 이용한다. 하지만 피부색은 사람마다 다르고, 조명과 같은 주변 환경의 영향도 받기 때문에 다양한 영상에 하나의 고정된 피부색 모델을 적용하여 피부 영역을 검출하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상 피드백 방법을 이용하여 영상에 적응적인 피부색 모델을 구한 뒤 이를 적용하여 피부 영역을 추출하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.483-486
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2021
기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.608-610
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2023
의료 분야에서 AI 모델의 활용이 증가하고 있지만, 모델의 예측 불확실성을 정확하게 평가하고 표현하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI-driven 방식을 제안하며, 특히 의료 영상 변환 모델에 대한 불확실성 표현과 데이터 한계 극복 방법론을 제안한다. 제안된 AI-driven 안저영상 변환 모델은 기존 GAN과는 다르게 구조가 이루어져 있으며, 신뢰도가 낮은 영역을 구분하고 시각화하여 표현할 수 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 모델과 비교하여 영상 변환 성능이 크게 향상되었으며, 불확실성에 대한 정확도 평가에서도 AI-driven 방식이 높은 성능을 보인다. 결론적으로, 본 연구는 AI-driven 방식을 통해 의료 AI에서의 불확실성 표현의 가능성을 확인하였으며, 이 방식이 데이터의 한계와 불확실성을 극복할 수 있을 것으로 기대된다.
In Korea, micro-enterprises are in charge of an important part of the common people's economy, but face difficulties such as excessive competition, deteriorating profitability, and concentration of life-oriented industries. In order to solve this problem, the government is providing commercial district analysis services for micro-enterprises. However, the data provided by various organizations is not standardized, and there is a limit to the composition of the service with limited data. In this paper, we propose a method of solving the data consistency problem and linking and analyzing between questionnaire information and commercial district information to expand the data analysis service. The proposed linking methods are three methods: linking the commercial area information and questionnaire information in the same area based on the type of business and area, linking the survey information centered on individual micro-enterprise, and linking a small area of questionnaire information with a large area of commercial district information. The linked commercial district information and questionnaire information can be used in various ways or expanded analysis services. This proposed a method to overcome the limitations of existing commercial district analysis services with questionnaire information and lay the foundation for expanding the commercial district analysis services necessary for micro-enterprises.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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