• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권4호
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• pp.431-443
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• 2003

This paper presents an efficient method to evaluate the performance of an extended stochastic Petri net by simple algebraic operations. The reachability graph is derived from an extended stochastic Petri net, and then converted to a timed stochastic state machine, using a semi-Markov process. The n-th moments of the performance index are derived by algebraic manipulations with each of the n-th moments of transition time and transition probability. For the derivation, three reduction rules are introduced on the transition trajectories in a well-formed regular expression. Efficient computation algorithms are provided to automate the suggested method. The presented method provides a proficient means to derive both the numerical and the symbolic solutions for the performance of an extended stochastic Petri net by simple algebraic manipulations.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.152-163
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• 2020

실제적인 산사태 대응조치 단계 이전에 산사태위험지수를 통하여 산사태 발생 위험도를 모니터링하고 예측하기 위하여, LAMP의 고해상도 강우와 토양수분 예측 자료를 DB화 하고, 산사태 연구자들의 연구대상 지역에 적합한 지도 투영법과 공간해상도로 변환하는 절차를 ArcGIS를 이용하여 마련하였다. 이를 위하여 ERA5 재분석 강수와 농촌진흥청 10m 깊이 토양수분자료를 이용하여 LAMP 모델 강수 및 토양수분 자료를 정량적 그리고 정성적으로 평가하여 모델의 특성을 파악하였다. 또한, LAMP 강우, 토양수분, 증발산 등의 결과 자료를 10m 초고해상도 ArcGIS 포맷 자료로 변환하는 과정을 실무적으로 상세히 기술하여, 국내 지역에서 WRF 모델의 NetCDF 자료를 ArcGIS로 이용자들이 손쉽게 변환할 수 있도록 기술적 편의를 제공하였다.

• 천문학회지
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• 제54권3호
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• pp.89-102
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• 2021

Even in an era where 8-meter class telescopes are common, small telescopes are considered very valuable research facilities since they are available for rapid follow-up or long term monitoring observations. To maximize the usefulness of small telescopes in Korea, we established the SomangNet, a network of 0.4-1.0 m class optical telescopes operated by Korean institutions, in 2020. Here, we give an overview of the project, describing the current participating telescopes, its scientific scope and operation mode, and the prospects for future activities. SomangNet currently includes 10 telescopes that are located in Australia, USA, and Chile as well as in Korea. The operation of many of these telescopes currently relies on operators, and we plan to upgrade them for remote or robotic operation. The latest SomangNet science projects include monitoring and follow-up observational studies of galaxies, supernovae, active galactic nuclei, symbiotic stars, solar system objects, neutrino/gravitational-wave sources, and exoplanets.

• 방송공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.592-601
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• 2019

관상동맥 시술을 위해 혈관 조영 X-선 영상은 시술 진단 및 보조에 유용하게 활용된다. 삼차원의 복잡한 구조를 가진 관상동맥을 이차원 X-선 영상에서 기존의 단일기법만을 사용하여 정확히 분할하는 것에 어려움이 있으며, 특히 혈관이 중간에 끊어지거나 말단부위혈관이 유실되는 현상으로부터 오차가 크게 발생하는 경향이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존 단일기법으로 초기분할 단계를 거친 후, 초기분할결과를 기반으로 정교한 보정영역을 설정하는 단계, 보정영역을 대상으로 패치기반 지역보정을 수행하는 단계가 수행된다. 본 연구를 통해 끊긴 혈관을 보완한 분할 결과를 구할 수 있을 뿐만 아니라 미세혈관까지 포함하지 못한 참 값의 한계점을 해결할 수 있다. 또한, 존재하는 기존 관상동맥 분할방법들에 융합하여 추가적인 성능개선을 얻어낼 수 있다. 본 논문에서는 Fully convolutional network 기반 깊은 신경망 네트워크인 U-net을 활용하였으며, 제안된 보정방법을 융합하여 기존 U-net 단일 모델 대비 성능이 상당히 개선된다는 것을 실제 여러 환자들의 데이터 셋을 통하여 증명하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.53-62
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• 2018

스토리를 분석하기 위해서는 스토리의 행동 주체인 등장인물에 대한 분석이 선행되어야 한다. 현재의 등장인물 분석 방법인 Character-net이나 RoleNet과 같은 방법은 최종 누적된 스토리의 결과에 대한 분석만을 진행하여 조연의 역할 분류를 하기에는 부족한 면이 있다. 조연의 역할 분석을 위해 축적된 형태의 스토리 분석 방법이 아닌 스토리 진행에 따른 시계열적 분석 방법을 연구할 필요가 있다. 본 논문은 Character-net의 3차원 시각화를 통해 등장인물들 중에 조력자들을 유형에 따라 멘토와 단짝친구로 분류하는 방법을 제안하고 그 방법의 정확도를 평가하는 논문이다. 3차원 시각화를 위해 WebGL을 사용하여 웹브라우저 상에서 누구나 결과를 확인할 수 있도록 인터페이스를 구성하였다. 또한 멘토와 단짝친구를 구별하기 위한 규칙을 제안하였고 그 성능을 평가하였다. 영화 7편에 대해 선정된 10명의 등장인물에 대해 평가한 결과 90%의 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권2호
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• pp.139-146
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• 2023

Osteoporosis is a disease in which the risk of bone fractures increases due to a decrease in bone density caused by aging. Osteoporosis is diagnosed by measuring bone density in the total hip, femoral neck, and lumbar spine. To accurately measure bone density in the lumbar spine, the vertebral region must be segmented from the lumbar X-ray image. Deep learning-based automatic spinal segmentation methods can provide fast and precise information about the vertebral region. In this study, we used 695 lumbar spine images as training and test datasets for a deep learning segmentation model. We proposed a lumbar automatic segmentation model, CM-Net, which combines the center point of the spine and the modified U-Net network. As a result, the average Dice Similarity Coefficient(DSC) was 0.974, precision was 0.916, recall was 0.906, accuracy was 0.998, and Area under the Precision-Recall Curve (AUPRC) was 0.912. This study demonstrates a high-performance automatic segmentation model for lumbar X-ray images, which overcomes noise such as spinal fractures and implants. Furthermore, we can perform accurate measurement of bone density on lumbar X-ray images using an automatic segmentation methodology for the spine, which can prevent the risk of compression fractures at an early stage and improve the accuracy and efficiency of osteoporosis diagnosis.

• 수산해양기술연구
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• 제32권3호
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• pp.217-222
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• 1996

대형정치망의 원통내에 있어서 멸치어군의 이동행동은 1992년 12월 1일부터 12월 4일까지 일본국 석천현 칠미시 연안에 있는 안단 정치망 어장 3호망에서 스케닝 소나를 이용하여 실시하였는데, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 2개의 원통시아에 어군의 이동행동은 주야간에 차이가 있었고, 밤보다는 낮에 더 많이 이동하였다. 2. 제2 원통에 멸치어군이 존재하였을 때, 제1원통에 있는 멸치어군이 제2 원통으로의 입망 비율은 78%였고, 제2 원통에 멸치어군의 존재는 제2원통에의 입망 비율에 영향을 미쳤다는 것을 시사하고 있다. 그러나, 제2원통에 조밀하게 멸치어군이 존재하였을 때, 제 2원통에 입망한 어군의 체류시간은 매우 짧았고, 제2 원통에서 어군의 밀도 상승은 어군의 도피 비율을 증가시킨다는 것을 시사하고 있다. 3. 멸치어군은 원통에 입망할 때, 대부분이 망의 중앙에서 먼바다 쪽으로 방향을 바꾸어 이동하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권55호
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• pp.16-19
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• 1997

• 수산해양기술연구
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• 제46권4호
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• pp.281-291
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• 2010

To estimate the mesh selectivity of monofilament and multifilament gill net for Marbled sole, Pleuronectes yokohamae, the field testes were carried out 12 times with five different mesh sizes (86.6, 101.0, 121.2, 137.7, 151.5mm) in the western sea of Korea, 2007-2009. The master curve of selectivity was estimated by the extended Kitahara's method. In the field testes, the total number of species and catch were 26 and 987, respectively. The catch number of marbled sole was 728 and occupied 73.8% in total catch. The optimum values of l/m for 1.0 of retention probability in monofilament and multifilament gill net were estimated 0.288 and 0.307, respectively and l/m was estimated to be 0.189, 0.203, 0.213, 0.222 and 0.230 in case of monofilament gill net and 0.171, 0.191, 0.205, 0.216 and 0.227 in case of multifilament gill net when the retention probability were 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 and 0.5, respectively. The 0.5 selection range of multifilament gill net was wider about 1.5 times than that of monofilament gill net according as multifilament gill net was 0.216 and monofilament gill net was 0.148. So the multifilament gill net has a low selectivity than that of the monofilament gill net. To estimate the optimum mesh size on first maturity length 19.5cm of marbled sole, the retention probability value of 0.1 was adopted in consideration of using the gill net for marbled sole at present. The optimum mesh size were estimated to be 103.2mm and 114.0mm in monofilament gill net and multifilament gill net, respectively, on first maturity length 19.5cm of marbled sole.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.31-39
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• 2018

본 논문에서는 흉부 CT 영상에서 결절의 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상 기반의 GGN-Net을 이용해 간유리음영 결절 자동 분류 방법을 제안한다. 첫째, 입력 영상에 결절 내부의 고형 성분의 유무 및 크기 정보가 포함될 수 있도록 밝기값, 재질 및 형상 증강 영상의 활용을 제안한다. 둘째, 다양한 입력 영상을 여러 개의 컨볼루션 모듈을 통해 획득한 특징맵을 내부 네트워크에서 통합하여 훈련하는 GGN-Net를 제안한다. 제안 방법의 분류정확성 평가를 위해 순수 간유리음영 결절 90개와 고형 성분의 크기가 5mm 미만인 혼합 간유리음영 결절 38개, 5mm 이상 고형 성분의 크기를 가지는 혼합 간유리음영 결절 23개의 데이터를 사용하였으며, 입력 영상이 간유리음영 결절 분류 결과에 미치는 영향을 비교하기 위해 다양한 입력 영상을 구성하여 결과를 비교하였다. 실험 결과, 밝기값, 재질 및 형상 정보가 함께 고려된 입력 영상을 사용한 제안 방법이 정확도가 82.75%로 가장 좋은 결과를 보였다.