• 대한기계학회논문집
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• 제17권8호
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• pp.1951-1962
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• 1993

The creation process of a typical machined surface is treated here as a dynamic system. An investigation is carried out to establish a relationship between the characteristics of cutting force fluctuations that cause vibration response of the tool-workpiece system and the formation of surface in face cutting by sintered carbide cutting tool. Cutting force is measured and analyzed in frequency domain. The power spectral densities of cutting force give a useful information in surface generation and it can be used to find out the control factor of surface roughness. The terms, PSD ratio & Normalized spindle frequency PSD, are defined and when the value of power in spindle frequency is absolutely little but relatively large, it is obtained high accuracy surface roughness. The aim of this research is to find surface profile by measured and analyzed cutting force signals. The simulation of surface generation gives the comprechension of its mechanism and help to predict and control the surface quality. In this study, it is suggested what informations about surface generation can be acquired from the cuttuing force signal and an way of generating a better surface.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.153-155
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• 2007

Korea Meteorological Administration (KMA) has operationally produced Atmospheric Motion Vector (AMV) from the consecutive MTSAT-1R satellite image dataset. Comparing with radiosonde data, our current AMV scheme shows more than 10 m/s RMSE. Therefore we need to improve continuously its accuracy. Many AMV producers have stated that the bad performance of the Height Assignment (HA) algorithm is the main reason of degrading the accuracy of AMV. The uncertainties in AMV HA can occur in the algorithm itself, used NWP profiles, and the performance of Radiative Transfer Model (RTM) etc. This study introduces currently operated AMV HA schemes and the impacts of NWP profile data and RTM that these schemes use were investigated. Finally we analyzed the relationship between vectors by vector tracking and heights assigned to each vector by using collocated wind profile dataset with radiosonde data. This study is a preliminary work to improve the accuracy of AMV by removing or decreasing the uncertainties in AMV estimation.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권5호
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• pp.393-402
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• 2003

In times of the civil uses of commercialized high-resolution satellite imagery, applications of remote sensing have been widely extended to the new fields or the problem solving beyond traditional application domains. Transportation application of this sensor data, related to the automatic or semiautomatic road extraction, is regarded as one of the important issues in uses of remote sensing imagery. Related to these trends, this study focuses on automatic road extraction using Gradient Direction Profile Algorithm (GDPA) scheme, with IKONOS panchromatic imagery having 1 meter resolution. For this, the GDPA scheme and its main modules were reviewed with processing steps and implemented as a prototype software. Using the extracted bi-level image and ground truth coming from actual GIS layer, overall accuracy evaluation and ranking error-assessment were performed. As the processed results, road information can be automatically extracted; by the way, it is pointed out that some user-defined variables should be carefully determined in using high-resolution satellite imagery in the dense or low contrast areas. While, the GDPA method needs additional processing, because direct results using this method do not produce high overall accuracy or ranking value. The main advantage of the GDPA scheme on road features extraction can be noted as its performance and further applicability. This experiment study can be extended into practical application fields related to remote sensing.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.231-237
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• 2017

최근 기업의 보안 시스템으로부터 수집되는 보안 인텔리전스 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 빅 데이터 환경이 도래하면서 기업들은 침해사고에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있게 되면서 기업이 수집할 수 있는 침해사고 정보가 다양해지고 있다. 이에 따라 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고의 다양한 속성을 사용하여 보다 정확하게 유사침해사고를 그룹별로 분류할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 분석 이론에 근거하여 침해사고를 공격유형과 침해자원을 고려한 다중 프로파일을 개발하고, 이를 활용하여 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고 유형 분류의 정확성을 개선하는 다중 프로파일 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안 모델은 침입탐지시스템에서 수집된 계층적 침해자원에 대한 유사도 분석을 통해 새로운 침해사고를 효과적으로 분석할 수 있다. 사실적이고 의미 있는 침해사고의 구성을 통한 유형 분류는 새로운 침해사고에 대한 유사 침해사고를 정확하게 분류 제공함으로써 분석의 실용성을 향상시킨다.

• 대기
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• 제33권5호
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• pp.441-456
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• 2023

The mobile observation method, in which a meteorological drone observes while ascending, can observe the vertical profile of wind at 1 m-interval. In addition, since continuous flights are possible at time intervals of less than 30 minutes, high-resolution observation data can be obtained both spatially and temporally. In this study, we verify the accuracy of mobile observation data from meteorological drone (drone) and fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere. To verify the accuracy of mobile observation data observed by drone, it was compared with rawinsonde observation data. The correlation coefficients between two equipment for a wind speed and direction were 0.89 and 0.91, and the root mean square errors were 0.7 m s^-1 and 20.93°. Therefore, it was judged that the drone was suitable for observing vertical profile of the wind using mobile observation method. In addition, we attempted to resolve the observation gaps in the lower atmosphere. First, the vertical observation gaps of the wind profiler between the ground and the 150 m altitude could be resolved by wind observation data using the drone. Secondly, the temporal observation gaps between 3-hour interval in the rawinsonde was resolved through a drone observation case conducted in Taean-gun, Chungcheongnam-do on October 13, 2022. In this case, the drone mobile observation data every 30-minute intervals could observe the low-level jet more detail than the rawinsonde observation data. These results show that the mobile observation data of the drone can be used to fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.533-539
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• 2010

2차원 카메라와 라인 레이저를 이용한 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템은 레일의 정확한 마모도 측정을 위하여 레일에 조사된 레이저 영역을 왜곡 없이 획득하고 이를 레일 단면과 정확하게 일치시켜야 한다. 그러나 일반적인 비접촉식 레일 마모도 측정 시스템의 카메라는 레일의 측면에서 비스듬하게 레일을 촬영하여 사선방향(Oblique Viewpoint)의 원시영상을 획득하는 방식을 취하기 때문에 카메라 모델(Camera Model)과 투시 변환(Perspective Transform)을 이용하여 카메라로부터 획득한 원시영상이나 영상으로부터 추출된 레이저 영역의 좌표 데이터를 레일의 단면과 일치시키기 위한 영상 후처리 작업을 수행하게 된다. 이때 라인 레이저가 조사된 지점에서 획득한 레일 프로파일 데이터는 전체 측정 구간에 대하여 일정한 간격으로 측정된 불연속 데이터의 특성을 가지므로 측정된 각 레일 프로파일 데이터 사이의 영역에서는 정확한 레일의 마모도를 측정할 수 없는 한계를 가진다. 본 논문에서는 레일의 양방향에서 획득한 영상에 대하여 3차원 레일 프로파일 생성을 위한 변형된 카메라 모델과 투시 변환을 적용함으로서 레일 마모도의 측정 정밀도를 향상하기 위한 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 제안하고자 한다. 제안된 3차원 레일 프로파일 재구성 기법을 통하여 전체 측정 구간내에 포함된 레일 마모도 측정 데이터의 불연속성을 효과적으로 제거하여 연속적인 측정면(Measurement Surface)을 생성함으로서 측정하고자 하는 전체 레일에 대한 향상된 측정 정밀도를 제공하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6D호
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• pp.931-936
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• 2008

지상LiDAR는 토탈스테이션에 비해 신속한 측량이 가능하기 때문에 터널의 내공단면 측량을 적기에 수행하고 중심선 오차와 여 미굴량 발생을 최소화할 수 있는 강점을 가지고 있어 지상LiDAR를 이용한 터널의 내공단면 측량 및 계측이 점점 증대되고 있으며 보다 효율적이고 정확한 지상LiDAR 활용을 위한 연구도 활발하게 진행 중이다. 현재 일반적으로 터널의 여 미굴량을 계산할 때 사용되는 양단면 평균법의 경우 기존 측량 방식인 토탈스테이션 및 사진측량 등과의 비교는 많이 이루어졌으나 터널 전체의 3차원 위치정보를 얻을 수 있는 지상LiDAR를 이용하여 터널의 내공단면을 측량 체적 및 여 미굴량을 구할 때 관측간격에 따른 기준이 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 시험터널에 대한 reverse engineering을 실시하여 터널 내공단면 측량 시 터널단면의 체적을 비교하여 가장 합리적인 간격을 결정하고 이 결과를 토대로 현재 설계 데이터가 존재하지 않는 시험터널에 대한 CAD도면을 제작하였다. 또한 지상LiDAR 기술의 정확도를 검증하기 위하여 토탈스테이션과의 비교를 통하여 타겟좌표 정확도, 입사각에 따른 정확도 분석을 실시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.379-385
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• 2013

인터넷에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 상품에 대한 고객별 선호도 정보로도 간주할 수 있기 때문에 개인화 추천을 위한 고객 프로필 생성에 효과적으로 활용될 수 있다. 하지만, 온라인에서의 상품평가는 누구나 작성할 수 있고, 왜곡된 목적으로 가지고 평가 행위를 하는 경우도 많아 평가정보의 신뢰도 편차가 크다. 따라서 본 연구에서는 상품에 부여된 평가정보 자체의 신뢰도를 측정하고 이를 추천시스템의 고객 프로필 생성 과정에 선별적으로 반영하는 방법론을 제안하고자 한다. 몇몇 추천 시스템 관련 연구에서 평가정보 작성자 수준에서 신뢰도를 측정하고 이를 활용하려 했던 것과 달리 본 연구에서는 개별 평가 정보 수준에서 신뢰도를 측정한다. 실험 결과 신뢰도가 일정수준 이상의 신뢰도를 갖는 평가정보만을 선별하여 고객 프로필을 생성할 경우 추천 시스템의 선호도 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국축산식품학회지
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• 제41권6호
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• pp.936-949
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• 2021

This study discriminated fatty acid profile and flavor characteristics of Beijing You Chicken (BYC) as a precious local breed and Dwarf Beijing You Chicken (DBYC) eggs. Fatty acid profile and flavor characteristics were analyzed to identify differences between BYC and DBYC eggs. Four classification algorithms were used to build classification models. Arachidic acid, oleic acid (OA), eicosatrienoic acid, docosapentaenoic acid (DPA), hexadecenoic acid, monounsaturated fatty acids (MUFA), polyunsaturated fatty acids (PUFA), unsaturated fatty acids (UFA) and 35 volatile compounds had significant differences in fatty acids and volatile compounds by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) (p<0.05). For fatty acid data, k-nearest neighbor (KNN) and support vector machine (SVM) got 91.7% classification accuracy. SPME-GC-MS data failed in classification models. For electronic nose data, classification accuracy of KNN, linear discriminant analysis (LDA), SVM and decision tree was all 100%. The overall results indicated that BYC and DBYC eggs could be discriminated based on electronic nose with suitable classification algorithms. This research compared the differentiation of the fatty acid profile and volatile compounds of various egg yolks. The results could be applied to evaluate egg nutrition and distinguish avian eggs.

• 정보관리학회지
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• 제33권1호
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• pp.317-336
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• 2016

오늘날 폭발적인 정보의 증가로 이용자들은 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 엄청난 시간과 노력을 기울여야 한다. 이 문제를 해결하기 위하여 이용자의 정보요구를 분석하고 이용자에게 적합한 논문을 추천해주는 논문추천시스템이 등장하고 있다. 그러나 대부분의 논문추천시스템은 논문추천시스템의 핵심인 이용자 프로파일을 간과하고 있다. 따라서 이 연구는 논문추천시스템의 성능을 좌우하는 이용자 프로파일을 기존의 평균으로 계산하지 않고 새로운 TPIPF(Topic Proportion-Inverse Paper Frequency)로 계산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기존의 방법을 모두 논문추천시스템에 적용하여 각각의 성능을 온라인 참고문헌 관리도구인 CiteULike에서 제공된 데이터 실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 제안된 TPIPF 방법을 적용한 논문추천시스템의 성능이 더 높다는 것을 알 수 있었다.