• 한국정밀공학회지
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• 제9권2호
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• pp.52-60
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• 1992

In this study on the development of the heat flux sensor, unlike the common heat-flux sensor with thermocouple, the heat-treated adhesive-tupe film nickel-gauge was used in measuring temperature. The proposed its Ni-gauge is bound to be compatible with platinum gauge(Pt-Gauge) in its linearity. It is also considered to be cheap in economical sense. In the evaluation of it's performance, the numerical analysis is essential to investigate charateristics of proper sensor and the adequate analsis is depended upon boundary conditions and actual conditions. There are many types of heat flux sensor in the market, and adhexive type flux sensor is most common. In the present investigation, this type of heat flux sensor had been chosen. The figure of the sensor under consideration is an open cavity type, which is calculated numerically by SIMPLER algorithm. The temperature distributions of the sensor predicted by numerical calculation for steady and unsteady states are able to give the chacteristics of the adhesive type heat flux sensor(1st heat flux sensor) according to the heat flux. It means that the outvoltage, the sensitivity, and the performances of responsibility could be evaluated as a result. Through this analysis improved heat flux sensor(2nd heat flux sensor) could be predicted with the reflection of proper operating temperature($150^{\circ}C$) of the Ni-gauge.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.159-170
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• 2005

OC-SVM(One Class Support Vector Machine)은 주어진 전체 데이터의 분포를 측정하는 대신에. 데이터 분포의 서포트(support)를 측정하는 기술로서 주어진 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 최적의 서포트 벡터(support vector)를 구하는 기술이다. OC-SVM은 데이터 분포의 표현에 아주 뛰어난 접근 방법이지만, 사람의 주관적인 중요도를 반영하는 것은 힘들다. 본 논문에서는 각 데이터에 퍼지 맴버쉽(fuzzy membership)을 적용하여 기존의 OC-SVM에 사용자의 주관적인 중요도를 표현할 수 있는 FOC-SVM(Fuzzy One class Support Vector Machine)을 유도 하였다. FOC-SVM은 데이터들을 동등하게 다루는 것이 아니라, 데이터 객체의 중요도에 따라 데이터를 다룬다. 즉, 덜 중요한 데이터의 특징 벡터는 OC-SVM의 처리과정에 덜 기여하도록 하기 위하여, 객체의 중요도에 따라 특징 벡터의 크기를 조정하였다. 이를 증명하기 위하여 가상의 데이터를 가지고 실험을 하였고, 실험 결과는 예측된 결과를 보여 주었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.2294-2301
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• 1998

본 논문은 방송사별 각 장면의 중요한 내용의 성격을 갖고 있는 특징을 방송사별 뉴스 비디오에서 추출하기 위한 것이다. 추출하고자 하는 특징의 요소는 방송사 구별을 위한 방송사 아이콘과 각 장면의 대표적 성격을 갖고 있는 아이콘, 각 장면내의 주요 내용을 대표하는 정보인 자막의 문장 추출이다. 본 논문에서 제안하는 방법은, 비디오 프레임으로 입력되는 영상을 YIQ칼라 공간으로 전환한 뒤 히스토그램 평활화 방법을 이용하여 입력 영상의 영역 구분을 명확하게 한 후에, 영상의 에지를 추출하고 수직과 수평선에 기반한 에지 히스토그램의 비교에 의하여 원하는 특징을 추출하는 것이다. 또한 히스토그램 차이값에 의해서 선택된 키 프레임들 중에서 뉴스 아이콘을 추출하고 아이콘에 의하여 각 장면을 분할 할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 히스토그램이나 웨이블릿, 또는 객체의 움직임에 기반한 복잡한 방법대신 에지 히스토그램 비교 방법을 사용하여, 알고리즘을 간소화함으로써 계산 시간을 단축하였으며 특징 추출에도 좋은 결과를 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.473-479
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• 2016

본 논문은 가격이 저렴하고 친환경적이면서도 고성능, 고내구성, 구조적 단순함의 장점을 갖고 있어 최근에 폭넓은 관심을 받고 있는 스위치드 릴럭턴스 모터(SRM: Switched Reluctance Motor)의 보다 정확하고 안정적인 전류제어 방법에 대해 설명한다. 대부분의 전동기의 전류제어 방법에는 알고리즘과 제어 이득의 선정이 다른 제어기에 비해 상대적으로 간편한 PI 제어기를 이용한 방법이 주로 사용되어 왔다. 그러나 일반적인 PI 제어기는 SRM과 같이 고정자 권선의 전류 및 회전자의 위치마다 비선형적으로 파라미터가 급변하는 시스템의 경우 변하는 동작 지점마다 제어 이득을 조정해 주어야 하는 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 비선형적으로 특성이 변하는 SRM 드라이브 시스템에 제어 성능이 우수한 자기동조 퍼지 제어기를 이용한 제어기법을 적용하여 비선형적인 파라미터의 변화에도 보다 안정적인 전류제어가 가능한 것을 보였다. 또한 Matlab/Simulink 시뮬레이션을 이용하여, SRM 드라이브의 전류제어에 PI 전류 제어기(PICC: PI Current Controller)와 자기동조 퍼지 전류 제어기(STFCC: Self-tuning Fuzzy Current Controller)를 각각 적용한 후 그 결과를 비교하였으며 제안한 자기동조 퍼지 제어기의 제어성능이 우수함을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제35권2호
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• pp.37-62
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• 2018

문헌정보학 분야의 국내 학술지 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히, "정보관리학회지"에 수록된 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 용어 가중치부여 기법, 학습집합 크기, 분류 알고리즘, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 각 요소를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 보다 단순한 모델의 사용으로 상당히 좋은 수준의 성능을 도출할 수 있었다. 또한, 국내 학술지 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주를 할당하는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있다. 따라서 이러한 환경을 고려하여 단순하고 빠른 분류 알고리즘과 소규모의 학습집합을 사용하는 최적의 분류 모델을 제안하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권16호
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• pp.6781-6785
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• 2014

Purpose: This study used receiver operating characteristic curves to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) medulloblastoma (MB) and primitive neuroectodermal tumor (PNET) outcome data. The aim of this study was to identify and optimize predictive outcome models. Materials and Methods: Patients diagnosed from 1973 to 2009 were selected for analysis of socio-economic, staging and treatment factors available in the SEER database for MB and PNET. For the risk modeling, each factor was fitted by a generalized linear model to predict the outcome (brain cancer specific death, yes/no). The area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. A Monte Carlo algorithm was used to estimate the modeling errors. Results: There were 3,702 patients included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 73.7 (86.2) months. Some 40% of the patients were female and the mean (S.D.) age was 16.5 (16.6) years. There were more adult MB/PNET patients listed from SEER data than pediatric and young adult patients. Only 12% of patients were staged. The SEER staging has the highest ROC (S.D.) area of 0.55 (0.05) among the factors tested. We simplified the 3-layered risk levels (local, regional, distant) to a simpler non-metastatic (I and II) versus metastatic (III) model. The ROC area (S.D.) of the 2-tiered model was 0.57 (0.04). Conclusions: ROC analysis optimized the most predictive SEER staging model. The high under staging rate may have prevented patients from selecting definitive radiotherapy after surgery.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.286-295
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• 2003

공간 선택 질의에 사용되는 질의 윈도우로는 직사각형이 주로 사용된다. 하지만, 공간 선택 질의의 윈도우로는 직사각형이 아닌 일반적인 다각형 모양도 가능하며, 최근에는 GIS 등과 같은 응용 프로그램들이 성능 향상으로 인해 보다 많은 공간 데이터를 다룰 수 있게 됨에 따라, 여러 다양한 종류의 응용도 많이 등장하고 있다. 따라서, 직사각형뿐만 아니라 임의의 다각형 형태의 질의 윈도우에도 적합한 정제 단계 수행 전략에 대해 고려해 볼 필요가 있다. 이러한 전략으로는 기존의 공간 조인에서와 같이 plane-sweep 알고리즘을 이용하는 방법이 일반적이다. 하지만, 공간 데이터와 질의 윈도우의 특성을 관찰해보면, 일반적으로 질의 윈도우가 공간 데이터보다 훨씬 간단한 모양으로 구성되어 있음을 알 수 있으므로, 본 논문에서는 이러한 상황에 보다 적합한 정제 단계 수행 방법을 제시하고 있다. 실험을 통해 알 수 있듯이, 질의 윈도우를 구성하는 점의 개수가 약 20개 이하인 일반적인 경우에는, 본 논문에서 제시하는 새로운 방법이 기존의 방법보다 20% 정도 향상된 성능을 보이고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1305-1318
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• 2012

영상분할은 영상 처리 및 패턴 인식에서 매우 어려운 전처리 과정 중 하나이다. 일반적으로는 단순하고 구현이 쉽기 때문에 OTSU의 방법이 많이 사용되고 있지만, 영상의 히스토그램이 단일 분포를 갖거나 단일 분포에 가까울 경우에는 영상 분할이 정확히 되지 못한다. 또한, 만일 표적이 영상에 비해서 소형인 경우 표적의 히스토그램 분포가 작아져서 단일 분포에 가까워진다. 본 논문에서는 소형 표적 검출을 위한 개선된 영상 분할 기법을 제안하였다. 단일 분포 히스토그램의 단점을 극복하기 위하여 배경 히스토그램의 영향을 감소시키는 기법을 적용하였으며, SNR을 높이기 위하여 지역 평균화 기법을 1D OTSU에 적용하였다. 실제 열 영상을 기반으로 실험을 수행한 결과 2D OTSU 방법에 비해서 연산 시간은 크게 줄었으며, 영상 분할 결과는 개선되었음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1169-1181
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• 1994

Gamma 네트워크는 많은 수의 중복경로를 포함하고 있기 때문에 오류발생시 그 오류를 허용할 수 있는 능력을 보유하고 있다. 그러나 근원지 번호와 목적지 번호가 동일한 경우에는 경로가 한개 뿐이어서 오류가 발생한다면 오류를 허용할 수 있는 어떠한 방법도 존재하지 않는다. 더욱이 그 네트워크가 동적 패킷 라우팅(dynamic packet routing) 전략을 사용할 경우에 오류가 발생한다면 다른 중복경로를 찾기위해 후진추적(backtracking)을 해야하는 문제점도 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 새로운 스테이지 첨가 없이 해결할 수 있는 네트워크인 Dual 네트워크를 제안하고 있다. Dual 네트워크는 처음과 마지막 스테이지를 제외하면, Gamma 네트워크와 동일한 크기의 스위칭 소자를 사용하고 있으며, 특히 같은 크기의 Gamma 네트워크보다 스테이지(stage)수가 한개 줄어들어 매우 효율적인 네트워크이다. 또한, Dual 네트워크에서는 라우팅 방법으로 목적지 주소 라우팅(Destination Tag Routing)방법을 사용하기 때문에, 보다 간편하고 빠른 라우팅을 수행할 수 있는 장점도 가지고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.162-167
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• 2013

X-선과, ${\gamma}$-선을 이용한 형광분석장치는 현재 널리 쓰이는 물질의 고유특성을 분석하는 장치이다. 하지만 여러 가지 원인으로 인해 장치사용 시 측정 신호에서 중첩 현상이 발생한다. 검출 신호의 높이는 측정 물질의 특성을 반영하며 측정 물질을 정확히 분석하기 위해서는 중첩된 신호를 제거하거나 복원을 해야 한다. 현재 trapezoidal 필터는 형광분석장치에 널리 사용되고 있으며 중첩펄스 검출에서도 좋은 결과를 보이고 있다. 본 논문에서는 측정 신호의 사다리꼴 변형에 기반 한 중첩펄스 처리방법을 제안한다. 제안방법은 사다리꼴 필터를 이용한 최대값 검출 알고리즘에 두 개의 카운터와 몇 개의 레지스터만을 추가하여 추가적인 중첩펄스 처리 알고리즘을 구현하기 때문에 기존 방법에 비해 하드웨어 복잡도가 훨씬 적으면서도 정확히 중첩펄스를 처리 할 수 있다.