• 한국철도학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.495-500
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• 2011

철도차량의 승차감은 승객이 느끼는 감정이므로 물리적인 진동의 크기뿐만 아니라 인간의 감응도(느낌)도 고려하여야 하며, 이러한 진동에 대한 인간의 감응도를 나타낸 것이 주파수 보정곡선이다. 주파수 보정곡선은 라플라스 변환형태의 전달함수이기 때문에 이 전달함수를 직접 사용하여 시간 영역에서의 승차감의 평가가 불가능하다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 라플라스 변환형태의 전달함수를 시간 영역에서 사용할 수 있는 전달함수로 변환하는 방법을 제시하고 다양한 예제를 통해 이 방법에 대한 타당성을 입증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.79-83
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• 2000

필터 설계에서 통과대역 파상 α/sub p/와 저지대역이 시작하는 주파수 w/sub s/에서의 저지대역 감쇠 α/sub s/가 주어질 때 필터 함수의 차수는 정수이기 때문에 저지대역 감쇠가 설계명세보다 △α/sub s/ 만큼 커진다. 본 논문에서는 트레이드 오프를 이용하여 초과된 저지대역 감쇠 △α/sub s/를 제거함으로써 극점-Q를 감소시키는 방법을 제안하고 필터 특성을 개선하였다. 또한 trade-off를 이용한 극점-Q 감소법을 변형된 Chebyshev 함수에도 적용하여 4가지 형태의 함수를 주파수 영역 및 시간 영역에서 특성을 비교 해석하였다. 트레이드 오프를 이용한 극점-Q 감소법은 필터의 특성에 직접적인 영향을 주는 극점-Q 값을 차수의 증가 없이도 최대 49.6%까지 감소하였다. 이로 인하여 트레이드 오프 이전의 Chebyshev 필터 함수에 비해 주파수 영역의 위상, 지연 특성 등이 개선되었고, 시간영역의 단위계단응답 특성에서 지연시간, 정착 시간이 감소하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.143-156
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• 2023

인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.89-90
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• 2008

AWGN(Addictive white gaussian noise)에 의해 영상은 자주 훼손되곤 한다. 최근 이를 복원하기위해 웨이블릿(Wavelet) 영역에서의 베이시안(Bayesian) 추정법이 연구되고 있다. 웨이블릿 변환된 영상 신호의 밀도 함수(pdf)는 표족한 첨두와 긴 꼬리(long-tail)를 갖는 경망이 있다. 이러한 사전 밀도 함수(a priori probability density function)를 상황에 적합하게 추정한다면 좋은 성능의 복원 결과를 얻을 수 있다. 빈번이 제안되는 릴도 함수로 가우시안(Gaussian) 분포 참수와 라플라스(Laplace) 분포 함수가 있다. 이들 각각의 모델은 훌륭히 변환 계수들을 모델링하며 나름대로의 장점을 나타낸다. 본 연구에서는 가우시안 분포와 라플라스(Laplace) 분포의 혼합 분포 모델을 밀도 함수로 제안하여, 이 들의 장점을 종합하였다. 이를 MAP(Maximum a Posteriori) 추정 방법에 적용하여 잡음을 제거 하였다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 시각적인 면(Visual aspect), 수치적인 면(PSNR), 그리고 연산량(Complexity) 측면에서 망상된 결과를 얻었다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제2권4호
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• pp.62-69
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• 1988

선형 시스템에 대한 Lyapunov 함수의 구성법은 잘 알려져 있으나, 비선형 시스템의 Lyapunov 함수 구성법은 아직 체계화되어 있지 못하다. 따라서, 본 논문에서는, 비선형 시스템의 안전도 해석을 위하여, 종래의 정상상태 부근에서 Taylor 전개에 의한 선형화 기법에 의존하지 않고, 비선형 시스템을 나타내는 상태공간의 활동성 모델로부터, 비선형성을 나타내는 항을 분리하여, 특수행렬변환시킴으로서, 선형 시스템의 Lyapunov 함수 구성법을 살린, 행렬다항식형 Lyapunov 함수를 구성하고, 이를 유도전동기의 안전도 해석에 적용시켰다. 그 결과, 구해진 안정영역은, 선형화에 의한 것보다는 훨씬 넓은 초공간으로 표현되는 유도전동기의 점근안정영역이 되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.189-192
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• 1998

본 논문은 DCT (Discrete Cosine Transform) 영역에서의 압축 동영상 하향 전환기법 (down conversion)을 제안한다. DCT 영역에서의 하향 전환이 완전 복호화한 후 공간 영역에서 하향 전환하는 것보다 계산량 측면에서 상당한 이점이 있다. 또한 복호기 루프 내에서 영상 크기가 줄기 때문에 메모리의 부담을 덜 수 있다. 가장 간다한 방법으로서 복원된 영상의 화질이 약잔 떨어지더라도 계산량과 메모리를 줄이기 위해 8x8 DCT 블록의 저주파 영역의 4x4 DCT 계수만을 추출하여 4x4 IDCT하는 기법이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 변형된 4x4 IDCT 기저 함수를 이용한 새로운 DCT 영역에서의 하향 전환 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안한 기법이 기존의 DCT 영역에서의 하향 전환기법과 같은 계산량 및 메모리로 향상된 PSNR을 갖는다는 것을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.639-650
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• 1999

본 논문에서는 정현파형 브러시리스 직류 전동기의 속도제어를 위해 두 개의 스위칭 라인에 의해 구성된 채터링 둔감영역을 갖는 가변구조 속도제어기를 설계한다. 슬라이딩 모드 과정 중 과도상태에서 발생하는 고주파 채터링을 저주파로 한정시키기 위해 데드 존(Dead Zone) 함수의 도입을 제안하고, 정상상태에서의 채터링 및 정상상태 오차를 제거하기 위해서는 제어입력에 시변이득을 적용한다. 제안된 데드 존 함수는 두개의 스위칭 함수로 구성된 슬라이딩 영역을 표시하며 이 영역에 시스템의 상태가 존재 시제어 구조를 PI제어기로 변경하여 채터링이 발생하지 않으며 이 영역의 이탈 시만 가변구조제어를 적용하므로 채터링이 발생하게 되어 과도상태의 고주파 채터링을 저주파로 감소시킬 수 있다. 설계된 속도 제어기에 대해 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 성능을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3A호
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• pp.439-445
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• 2006

터널과 같이 구조물의 크기가 매질의 영역에 비하여 상대적으로 작은 경우와 같은 무한영역의 문제는 유한요소법을 적용하여 해석할 수 있으나 해석의 정밀도를 높이기 위해서는 해석영역을 크게 선정하게 되어 계산량이 증가하고, 인위적인 경계조건에 의한 오차의 영향을 피할 수 없다. 이를 개선하기 위해 관심영역은 유한요소로 모델링하고 무한영역은 무한요소로 모델링하는 혼합법을 적용하면 보다 효과적이다. 본 연구에서는 다양한 감쇠함수를 적용한 등매개변수형 무한요소를 제안하였고 매개변수해석을 통하여 터널해석에 적합한 감쇠함수의 특성치를 제시하였다. 또한 이를 적용한 3차원 혼합모델이 터널 해석에 유효함을 입증하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제16권4호
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• pp.181-194
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• 1984

변분법을 사용하여 원자로의 핵연료 관리문제를 연구하였다. 원자력 발전소에 영향을 미치는 두 함수 즉 이윤함수와 가격함수는 원자로의 연소도방정식과 최대허용출력 밀도에 대한 부등 제약조건이며, 이들은 임계성의 제약조건이 된다. 초기이윤의 변분해는 원자로에 뚜렷한 두 영역이 있음을 보여 주었다. 즉 일정 출력 영역과 최소 재고량 또는 평활 중성자속 영역이 그것이다. 이들 든 영역의 변이점은 전력에 대한 이윤과 연료에 대한 이자 지급에 상당히 중요하다. 그러므로 각 영역에서 동일 농축도의 핵연료를 가질 동일 부피의 세 영역으로 된 원자로를 최적화 하기 위하여 핵연료 주기 가격 함수가 사용 되었다. 최대 허용 출력 밀도에 대한 부등 제약조건들은 이들 부등 제약 조건이 원자로심의 어느 특정 점이나 로심주기를 통하여 항상 동일 제약조건이 되어야 한다. 원자로의 임계성과 출력밀도에 대한 동일 제약조건에 관계된 핵연료의 연소도에 대한 계차 방정식의 해를 구하였으며 최적 농축도의 위치를 구하기-위하여 구배법을 사용하였다. 이들 계산결과는 부동 제약 조건들을 적절히 적용하면 원자로를 최적화하기 위하여 비선형 최적 기술이 사용될 수 있음을 보여 주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.241-247
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• 2007

자궁 경부 세포진 영상의 핵 추출을 위해서는 영상의 배경과 핵 그리고 세포질 영역의 구분이 중요하다. 또한 정상 세포핵과 암종 세포핵의 구분 및 인식을 위해서는 세포핵들의 형태학적 특징을 이용한 분류 기준을 세워야한다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵 영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화 한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3\times3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.