• 소성∙가공
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• 제13권4호
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• pp.334-341
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• 2004

In this study, a remeshing algorithm adapted to the mesh density map using the Delaunay mesh generation method is developed. In the finite element simulation of forging process, the numerical error increases as the process goes on because of discrete property of the finite elements and distortion of elements. Especially, in the region where stresses and strains are concentrated, the numerical error will be highly increased. However, it is not desirable to use a uniformly fine mesh in the whole domain. Therefore, it is necessary to reduce the analysis error by constructing locally refined mesh at the region where the error is concentrated such as at the die corner. In this paper, the point insertion algorithm is used and the mesh size is controlled by using a mesh density map constructed with a posteriori error estimation. An optimized smoothing technique is adopted to have smooth distribution of the mesh and improve the mesh element quality.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.134-138
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• 2002

The human faces do not have distinct features unlike other general objects. In general the features of eyes, nose and mouth which are first recognized when human being see the face are defined. These features have different characteristics depending on different human face. In this paper, We propose a face recognition algorithm using the hidden Markov model(HMM). In the preprocessing stage, we find edges of a face using the locally adaptive threshold scheme and extract features based on generic knowledge of a face, then construct a database with extracted features. In training stage, we generate HMM parameters for each person by using the forward-backward algorithm. In the recognition stage, we apply probability values calculated by the HMM to input data. Then the input face is recognized by the euclidean distance of face feature vector and the cross-correlation between the input image and the database image. Computer simulation shows that the proposed HMM algorithm gives higher recognition rate compared with conventional face recognition algorithms.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.97-106
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• 1996

In this paper, we propose a face recognition algorithm using the hidden markov model and neural networks (HMM-NN). In the preprocessing stage, we find edges of a face using the locally adaptive threshold (LAT) scheme and extract features based on generic knowledge of a face, then construct a database with extracted features. In the training stage, we generate HMM parameters for each person by using the forward-backward algorithm. In the recognition stage, we apply probability vlaues calculated by the HMM to subsequent neural networks (NN) as input data. Computer simulation shows that the proposed HMM-NN algorithm gives higher recognition rate compared with conventional face recognition algorithms.

• 한국음향학회지
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• 제31권8호
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• pp.542-550
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• 2012

본 논문에서는 수중센서 네트워크에서 자기 조직화 기법을 활용하여 네트워크 토폴로지를 적응적으로 제어하고 노드 간 통신에 소요되는 에너지를 최소화하는 해법을 제안한다. 제안 기법은 네트워크 전체의 중앙제어 기능 없이 국지적으로 노드들 간의 시그널링을 통해 각 노드의 배터리 잔여량 정보를 공유하고 이를 바탕으로 클러스터의 헤더를 선출하거나 필요한 경우 네트워크 토폴로지를 지역적으로 조정함으로써 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 수중센서 네트워크에서의 대표적 토폴로지 구성법인 LEACH 기법과 제안 기법을 비교 분석한다. 이를 위한 성능 파라미터로서 네트워크 구성 일정 시간 후 배터리를 모두 소진하지 않은 생존 노드 개수, 배터리 잔여량 편차, 네트워크 구성을 위한 초기화 단계 및 구조 조정 단계에서의 에너지 소모량을 사용한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.83-89
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• 2000

기지국에서 안테나 배열을 쓰면 간섭효과가 줄어들어 공간적으로 선택적인 정보를 보내고 받을 수 있다 이 논문에서는 이동국 근처에서 국소적으로 산란된 신화의 새로운 모형을 제시하고, 이 모형에서 빔형성기의 가중값을 얻는다. 모의실험결과는 제안한 방법의 성능이 매우 뛰어나고, 따라서 각 퍼짐이 넓고 여러길 전파가 심한 도시 환경에 제안한 방법이 알맞음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.647-650
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• 2002

The human faces do not have distinct features unlike other general objects. In general the features of eyes, nose and mouth which are first recognized when human being see the face are defined. These features have different characteristics depending on different human face. In this paper, We propose a face recognition algorithm using the hidden Markov model(HMM). In the preprocessing stage, we find edges of a face using the locally adaptive threshold scheme and extract features based on generic knowledge of a face, then construct a database with extracted features. In training stage, we generate HMM parameters for each person by using the forward-backward algorithm. In the recognition stage, we apply probability values calculated by the HMM to input data. Then the input face is recognized by the euclidean distance of face feature vector and the cross-correlation between the input image and the database image. Computer simulation shows that the proposed HMM algorithm gives higher recognition rate compared with conventional face recognition algorithms.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1168-1182
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• 2017

In the past decades, various image regularization methods have been introduced. Among them, total variation model has drawn much attention for the reason of its low computational complexity and well-understood mathematical behavior. However, regularization parameter estimation of total variation model is still an open problem. To deal with this problem, a novel adaptive regularization parameter selection scheme is proposed in this paper, by means of using the local spectral response, which has the capability of locally selecting the regularization parameters in a content-aware way and therefore adaptively adjusting the weights between the two terms of the total variation model. Experiment results on simulated and real noisy image show the good performance of our proposed method, in visual improvement and peak signal to noise ratio value.

• 대한조선학회논문집
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• 제51권5호
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• pp.409-418
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• 2014

Simulation of flow past a complex marine structure requires a fine resolution in the vicinity of the structure, whereas a coarse resolution is enough far away from it. Therefore, a lot of grid cells may be wasted, when a simple Cartesian grid system is used for an Immersed Boundary Method (IBM). To alleviate this problems while maintaining the Cartesian frame work, we adopted an Adaptive Mesh Refinement (AMR) scheme where the grid system dynamically and locally refines as needed. In this study, We implemented a moving IBM and an AMR technique in our basic 3D incompressible Navier-Stokes solver. A Volume Of Fluid (VOF) method was used to effectively treat the free surface, and a recently developed Lagrangian Dynamic Subgrid-scale Model (LDSM) was incorporated in the code for accurate turbulence modeling. To capture vortex induced vibration accurately, the equation for the structure movement and the governing equations for fluid flow were solved at the same time implicitly. Also, We have developed an interface by using AutoLISP, which can properly distribute marker particles for IBM, compute the geometrical information of the object, and transfer it to the solver for the main simulation. To verify our numerical methodology, our results were compared with other authors' numerical and experimental results for the benchmark problems, revealing excellent agreement. Using the verified code, we investigated the following cases. (1) simulating flow around a floating sphere. (2) simulating flow past a marine structure.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권10A호
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• pp.1131-1138
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• 2004

IP 기반의 이동 통신망에서는 사용자들에게 연속적인 이동성을 제공하기 위해서 여러 이동성 에이젼트가 사용된다. 대규모 모바일 IP 시스템의 경우 이러한 에이젼트의 확장성과 규모성이 중요한 문제가 될 수 있다. 모바일 Ipv6에서의 시그널링 부하와 핸드오프 지연 시간을 줄이기 위해서 제안된 계층적 모바일 Ipv6에서는 MAP이라고 하는 지역 홈 에이젼트를 사용하여 위치 등록을 지역적으로 처리 가능하도록 한다. 하지만 한 지역 내에서의 움직임이 많은 경우 이러한 MAP이 성능상의 병목 지점이 될 수 있다. 이는 MAP이 시그널링 트래픽 뿐만이 아니라 이동 단말기에게 전달되는 데이터 트래픽에 대한 터널링 기능도 담당하기 때문이다. 따라서 보다 안정적인 서비스를 위해서는 이러한 MAP에서 서비스 받는 단말기의 수를 제한할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존의 무선망 자원 할당에서 사용되던 수락 제어 기법과 SMR (Session-to-Mobility Ratio)에 기반한 교체 기법을 이용하여 MAP의 부하를 효과적으로 제어할 수 있는 적응형 부하 제어 기법을 제안한다. 성능 분석을 위해서 제안한 기법을 마르코브 체인을 통해 모델링하여 핸드오프 이동 단말기 봉쇄 확률과 새 이동 단말기 봉쇄 확률을 분석하였다. 그 결과 제안한 기법은 두 봉쇄 확률을 아주 낮은 수준으로 낮출 수 있다는 것을 알 수 있었다.