• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.17-25
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• 2020

본 연구에서는 1 MW급 수평축 조류발전기의 출력 및 유동특성을 분석하기 위해 3차원 레이놀즈 평균 나비어-스톡스 해석을 수행하였다. 난류해석을 위해 SST(shear stress transport) 난류모델을 사용하였고, 유동해석을 위한 계산영역은 육면체격자로 구성하였으며, 최적의 격자 크기를 결정하기 위하여 격자 의존성 시험을 수행하였다. 터빈의 노즈 형상 및 유입각도, 그리고 타워 구조물의 영향을 분석하였다. 노즈 형상의 경우 노즈의 직경 대비 축방향 길이의 비가 증가할수록 터빈 출력이 향상되는 결과를 확인할 수 있었고, 유입각도가 약 15° 이상에서는 터빈의 성능이 약 10% 이상 감소하는 것을 확인하였다. 또한 타워 구조물에 의하여 하류식 터빈의 경우 상류식 터빈에 비하여 성능이 1% 감소함을 알 수 있었다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제50권2호
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• pp.105-115
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• 2020

Purpose: This study investigated the position of the hyoid bone and its relationship with airway dimensions in different skeletal malocclusion classes using cone-beam computed tomography (CBCT). Materials and Methods: CBCT scans of 180 participants were categorized based on the A point-nasion-B point angle into class I, class II, and class III malocclusions. Eight linear and 2 angular hyoid parameters(H-C3, H-EB, H-PNS, H-Me, H-X, H-Y, H-[C3-Me], C3-Me, H-S-Ba, and H-N-S) were measured. A 3-dimensional airway model was designed to measure the minimum cross-sectional area, volume, and total and upper airway length. The mean crosssectional area, morphology, and location of the airway were also evaluated. Data were analyzed using analysis of variance and the Pearson correlation test, with P values <0.05 indicating statistical significance. Results: The mean airway volume differed significantly among the malocclusion classes(P<0.05). The smallest and largest volumes were noted in class II (2107.8±844.7 ㎣) and class III (2826.6±2505.3 ㎣), respectively. The means of most hyoid parameters (C3-Me, C3-H, H-Eb, H-Me, H-S-Ba, H-N-S, and H-PNS) differed significantly among the malocclusion classes. In all classes, H-Eb was correlated with the minimum cross-sectional area and airway morphology, and H-PNS was correlated with total airway length. A significant correlation was also noted between H-Y and total airway length in class II and III malocclusions and between H-Y and upper airway length in class I malocclusions. Conclusion: The position of the hyoid bone was associated with airway dimensions and should be considered during orthognathic surgery due to the risk of airway obstruction.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제34권12호
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• pp.3553-3558
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• 2013

The three dimensional-quantitative structure activity relationship (3D-QSAR) studies on chemical features of pyridine-2-amines in the external region of c-Met active site (ER chemical features of pyridine-2-amines) were conducted by docking, comparative molecular field analysis (CoMFA), and topomer CoMFA methods. The CoMFA model obtained the partial least-squares (PLS) statistical results, cross-validated correlation coefficient ($q^2$) of 0.703, non cross-validated correlation coefficient ($r^2$) of 0.947 with standard error of estimate (SEE) of 0.23 and the topomer CoMFA obtained $q^2$ of 0.803, $r^2$ of 0.940, and SEE of 0.24. Further, the test set was applied to validate predictive abilities of models, where the predictive $r^2$ ($r{^2}_{pred}$) for CoMFA and topomer CoMFA models were 0.746 and 0.608, respectively. Each contribution of ER chemical features of pyridine-2-amines to the inhibitory potency showed correlation coefficients, $r^2$ of 0.670 and 0.913 for two core parts, 3-(benzo[d]oxazol-2-yl)pyridine-2-amine and 3-(1-(2,6-dichloro-3-fluorophenyl)ethoxy) pyridine-2-amine, respectively, with corresponding experimental $pIC_{50}$.

• 감성과학
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• 제13권4호
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• pp.789-796
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• 2010

본 연구에서는 다양한 색채환경에 대한 반응을 파악하기 위해 3차원 가상환경 인터페이스를 개발하고, 개발된 인터페이스에 대해 사용자가 어떻게 감성적으로 인터렉션하는지를 평가하였다. 3차원 가상환경은 후면 투사형 대형화면을 통해 제시되었으며, 가구를 포함한 실내 환경요소에 12가지 색채조합을 적용한 후, 피실험자들에게 색채조합에 대한 반응과 아울러 가상환경 인터페이스를 통한 감성적 인터렉션을 함께 평가하도록 하였다. 총 34명의 대학생들이 실험에 참여하였으며, 피실험자들은 대형화면 ($8'{\times}6'$)에 제시되는 고화질의 색채 환경 속에서 표준 입력장치를 사용하여 360도로 시선을 움직일 수 있었다. '공간적 실재감(Spatial Presence)', '주제와 연관성(Topic Involvement)', 및 '유쾌함(Enjoyment)'에 관한 자기보고형 설문지를 통해 가상환경파의 인터랙션을 통한 감성 및 인지적 반응을 파악하였다. 현 연구는 향후 디자인 연구, 특히 환경디자인 연구에 3차원 가상환경 인터페이스를 적용하고자 하는 연구자들이 사용자 인터랙션을 사전에 이해하는데 기여할 것으로 기대된다.

• Earthquakes and Structures
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• 제8권3호
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• pp.555-572
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• 2015

This paper presents an experimental study of three two-dimensional (2D/planar) steel reinforced concrete (SRC) T-shaped column-RC beam hybrid joints and six 3D SRC T-shaped column-steel beam hybrid joints under low cyclic reversed loads. Considering different categories of steel configuration types in column cross section and horizontal loading angles for the specimens were selected, and a reliable structural testing system for the spatial loading was employed in the tests. The load-displacement curves, carrying capacity, energy dissipation capacity, ductility and deformation characteristics of the test subassemblies were analyzed. Especially, the seismic performance discrepancies between planar hybrid joints and 3D hybrid joints were intensively compared. The failure modes for planar loading and spatial loading observed in the tests showed that the shear-diagonal compressive failure was the dominating failure mode for all the specimens. In addition, the 3D hybrid joints illustrated plumper hysteretic loops for the columns configured with solid-web steel, but a little more pinched hysteretic loops for the columns configured with T-shaped steel or channel-shaped steel, better energy dissipation capacity & ductility, and larger interlayer deformation capacity than those of the planar hybrid joints. Furthermore, it was revealed that the hysteretic loops for the specimens under $45^{\circ}$ loading angle are generally plumper than those for the specimens under $30^{\circ}$ loading angle. Finally, the effects of steel configuration type and loading angle on the seismic damage for the specimens were analyzed by means of the Park-Ang model.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.351-360
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• 2018

인간 감정 인식은 컴퓨터 비전 및 인공 지능 영역에서 지속적인 관심을 받는 연구 주제이다. 본 논문에서는 wild 환경에서 이미지, 얼굴 특징점 및 음성신호로 구성된 multi-modal 신호를 기반으로 여러 신경망을 통해 인간의 감정을 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, multi task learning과 비디오의 시공간 특성을 이용한 준 감독 학습을 사용함으로써 영상 기반 네트워크의 학습 성능을 크게 향상시켰다. 둘째, 얼굴의 1 차원 랜드 마크 정보를 2 차원 영상으로 변환하는 모델을 새로 제안하였고, 이를 바탕으로 한 CNN-LSTM 네트워크를 제안하여 감정 인식을 향상시켰다. 셋째, 특정 감정에 오디오 신호가 매우 효과적이라는 관측을 기반으로 특정 감정에 robust한 오디오 심층 학습 메커니즘을 제안한다. 마지막으로 소위 적응적 감정 융합 (emotion adaptive fusion)을 적용하여 여러 네트워크의 시너지 효과를 극대화한다. 제안 네트워크는 기존의 지도 학습과 반 지도학습 네트워크를 적절히 융합하여 감정 분류 성능을 향상시켰다. EmotiW2017 대회에서 주어진 테스트 셋에 대한 5번째 시도에서, 제안 방법은 57.12 %의 분류 정확도를 달성하였다.

• 폴리머
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• 제31권3호
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• pp.206-214
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• 2007

3차원적 타원체 형태 ($a_1>a_2>a_3$)를 사용하여, 2가지의 종횡비 (1차 종횡비 $\rho_{\alpha}$와 2차 종횡비 $\rho_{\beta}$)를 갖는 배열된 3차원 형태의 충전제를 포함하는 복합체의 열팽창 변화를 이론적으로 예측하는 모델을 연구하였다. Eshelby의 등가 텐서를 이용하여 배열된 타원형 충전제를 기지재의 이론에 의해 열팽창 계수를 예측할 수 있었다. 종단방향 열팽창 계수 ${\alpha}_{11}$는 두 가지 종횡비 모두 증가하면, 감소하여 충전제의 열팽창에 접근한다. 수직방향 열팽창 계수 ${\alpha}_{33}$는 충전제 함유량에 따라 초기에는 증가하여 최대값을 갖는 경향을 보인다. 1차 종횡비 $\rho_{\alpha}$가 증가하면, 횡단방향 열팽창 계수는 감소하나, 2차 종횡비 $\rho_{\beta}$가 증가하면, 같이 증가한다. 또한, 수직방향 열팽창 계수 ${\alpha}_{33}$는 $\rho_{\alpha}$가 증가하면 증가하나, $\rho_{\beta}$가 증가하면, ${\alpha}_{33}$는 반대로 감소한다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.293-301
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• 2023

표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.71-77
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• 2005

본 논문에서는 5.1채널 입체음향 오디오 신호를 2채널의 헤드폰으로 재생하기 위한 HRTF (Head Related Transfer Function) 기반의 입체음향 생성 시스템에 대하여 다룬다. 각 채널의 모노 입력신호는 HRTF를 이용한 바이노럴(binaural) 필터링을 통해 가상적으로 음상정위되며, 입체감과 공간감을 증가시키기 위해 잔향효과가 추가된다. 연산량 감소를 위해 음상정위 성능을 저하시키지 않는 범위에서 HRTF의 임펄스 응답 탭 수를 줄였으며, 잔향효과를 위한 음장제어부에서는 초기반사열중 주요한 성분만을 지연기로 모델링하였다. 또한 비개인화된 HRTF DB에 의란 앞/뒤 혼돈 문제를 줄이기 위하여 앞/뒤 스펙트럼의 차를 가중치로 하여 HRTF 스펙트럼을 강조하는 방법을 적용하였다. 구현한 시스템의 성능 평가 결과, 단순한 스테레오 방법이나 2채널 Down Mixing 방식에 비해 현실감 있고 방향성 있는 입체음향을 느낄 수가 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권3호
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• pp.163-170
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• 2007

이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장착된 카메라의 위치와 방향을 얻을 수 있지만, 이 경우 정확한 자기위치인식을 위해서는 충분한 지상 기준점을 이용해야만 한다. 본 연구에서는 기존의 호모그래피 방법이 2차원 특징점의 상관관계를 이용하는 것과는 다르게 GPS와 INS 입력값을 이용하여 이전 시점 영상과 중첩된 3차원 모델로부터 얻어진 3차원 좌표를 투영 변환함으로써 예측한 위치와 현재 시점 영상으로부터 KLT 추적방법을 사용하여 산출된 대응 특징점의 위치 사이의 관계로부터 카메라의 위치와 방향을 산출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 무선으로 운행되는 간이실험장치 내에 CCD카메라, GPS, INS 등을 장착하였으며, 영상은 15Hz의 프레임율로 획득한 비디오시퀀스를 사용하여 실시간으로 카메라 위치와 방향을 산출하는 실험을 수행하였다.