• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.61-71
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• 2004

얼굴검출을 위한 다양한 연구가 행해지고 있으나 아직도 실시간성의 확보는 미진하다. 이에 본 연구는 연속영상에서 컬러와 움직임 정보를 이용한 실시간 얼굴검출 방법을 제안한다. 피부색 검출을 위한 컬러공간은 조명의 변화에 강인하고 피부색을 좁은 영역으로 정의할 수 있는 Hue와 Cr성분을 조합하여 재구성한 HCr을 사용한다. 배경참조영상 기반에서 밝기와 Cr 성분을 함께 사용하여 획득한 움직임 영역에서, HCr과 적응적 임계값을 이용해서 피부색 영역을 검출하고, 그 검출된 영역의 모양과 크기정보를 통해 얼굴 후보영역을 구한다. 이렇게 구해진 얼굴후보영역에서 G와 B성분의 차이, 밝기, Cr성분 값과 눈과 입의 위치 및 거리관계를 이용하여 눈과 입을 검출하여 얼굴을 확정한다. 실험결과 연속영상에서 실시간으로 얼굴을 검출 할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.46-56
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• 1991

본 논문에서는 16위도 X 8비트 Content Addressable and Reentrant Memory(CARM)를 설계하였다. CARM은 읽기, 저장, 매칭, 리엔트린트(Reentrant)의 4가지 동작 모드를 수행한다. CARM의 읽기와 저장 동작은 기존의 스태틱 RAM과 같다.CARM은 집 장에서 레영역 회수(Garbate collection)를 조건적으로 수행할 수 있는 리엔트런트 동작을 가지고 있다. 이러한 기능은 다이내믹 데이타 플로우 컴퓨터의 고속 매칭 유닛에 사용될 수 있다. CARM은 또한 매칭어드레스를 그들의 우선권에 따라 순차적으로 인코딩을 할 수 있는 기능을 가지고 있다. 이러한 CARM은 전체적으로 메모리 셀, 순차적 어드레스 인코더(Sequential Address Encoer, S.A.E), 리엔트런트 동작, 읽기/저장 제어, 데이타/마스크 레지스터, 감지 증폭기, 인코더, 디코더 등의 8개의 블럭으로 구성된다.CARM은 데이타 플로우 컴퓨터, 패턴 인식,테이블 룩업(Table look-up), 영상처리 등에 응용될 수 있을 것이다. 설계된 회로에 대해 각 동작별로 Apollo 워크스테이션의 QUICKSIM을 이용하여 논리 시물레이션을 하였고, 각 블럭별 회로의 SPICE 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션결과 액세스 타임은 26ns였고, 매치 동작을 수행하는 데에는 4lns의 자연시간이 소요됐다. 결체 레이아웃은 3{\;}\mu\textrm{m} n well CMOS 공정에 따른 설계 규칙을 이용하여 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.53-60
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• 2011

본 논문에서는 저해상도 영상에서 번호판 인식 성능 향상을 위해 번호판 검출 기술과 초해상도 복원 기술의 융합 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 번호판 검출 부분은 구조적 패턴 특징을 기반으로 하였으며, 초해상도 부분은 칼만 필터 기반 순차적 데이터 방법으로 구성된다. 제안한 융합 방법은 입력 영상에서 번호판 검출 여부에 따라 (i) 전체 영상에 대한 초해상도 복원 과정을 거친 후 고해상도 번호판 영상을 얻는 방법과, (ii) 번호판 검출 후 검출된 번호판 영역에 대해 초해상도 복원을 수행하여 고해상도 번호판 영상을 얻는 방법으로 나뉜다. 다양한 환경에서의 모의 실험을 통해 제안된 융합 방법의효용성을 입증하였다. 다양한 환경에서의 모의 실험을 통해 제안된 융합 방법의 효용성을 입증하였다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
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• pp.574-578
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• 2003

There are so many methods to estimate the groundwater recharge. These methods can be categorized into four groups. First groupis related to the water balance analysis, second group is concerned with baseflow/springflow recession, and third group is interested in some types of tracers; environmental tracers and/or temperature profile. The limitation of these types of methods is that the estimated results of recharge are presented in the form of an average over some time period. Forth group has a little different approach. They use the time series data of hydraulic head and specific yield evaluated from field test, and the results of estimation are described in the sequential form. But their approach has a serious problem. The estimated results in forth typeof methods are generally underestimated because they cannot consider the discharge phase of water table fluctuation coupled with the recharge phase. Ketchum el. at. (2000) proposed calibrated method, considering recharge- and discharge-coupled water table fluctuation. But the dischargeis considered just as the areal average with discharge rate. On the other hand, there are many methods to estimate the source wavelet with observed data set in geophysics/signal processing and geophysical methods are rarely applied to the estimation of groundwater recharge. The purpose this study is the evaluation of the applicability of one of the geophysical method in the estimation of sequential recharge rate. The applied geophysical method is called minimum entropy deconvolution (MED). For this purpose, numerical modeling with linearized Boussinesq equation was applied. Using the synthesized hydraulic head through the numerical modeling, the relative sequenceof recharge is calculated inversely. Estimated results are very concordant with the applied recharge sequence. Cross-correlations between applied recharge sequence and the estimated results are above 0.985 in all study cases. Through the numerical test, the availability of MED in the estimation of the recharge sequence to groundwater was investigated

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.445-452
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• 2019

본 연구에서는 대용량 위성영상의 무감독분류를 위해 k-means clustering 알고리즘의 병렬처리 코드를 개발하여 PC-cluster에서 구현하였다. 이를 위해 OpenMP (Open Multi-Processing)를 기반으로 CPU (Central Processing Unit)의 다중코어를 이용하는 intra-node 코드와 message passing interface를 기반으로 PC-cluster를 이용하는 inter-nodes 코드, 그리고 이 둘을 병용하는 hybrid 코드를 구현하였다. 본 연구에 사용한 PC-cluster는 한 대의 마스터 노드와 여덟 대의 슬래이브 노드로 구성되어 있고 각 노드에는 여덟 개의 다중코어가 장착되어 있다. PC-cluster에는 Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu의 두 가지 운영체제를 설치하여 병렬처리 성능을 비교하였다. 실험에 사용한 자료는 두 가지 다중분광 위성영상으로서 중용량인 LANDSAT 8 OLI (Operational Land Imager) 영상과 대용량인 Sentinel 2A 영상이다. 병렬처리의 성능을 평가하기 위하여 speedup과 efficiency를 측정한 결과 전반적으로 speedup은 N/2 이상, efficiency는 0.5 이상으로 나타났다. Microsoft Windows와 Canonical Ubuntu를 비교한 결과 Ubuntu가 2-3배의 빠른 결과를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과가 일치하는지 확인하기 위해 각 클래스의 밴드별 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 결과 영상간 화소대 화소 비교도 수행하였다. Intra-node 코드를 구현할 때에는 OpenMP에 의한 false sharing이 발생하지 않도록 주의해야 하고, PC-cluster에서 대용량 위성영상을 처리하기 위해서는 파일 I/O에 의한 성능저하를 줄일 수 있도록 코드 및 하드웨어를 설계해야 함을 알 수 있었다. 또한 PC-cluster에 설치된 운영체제에 따라서도 성능 차이가 발생함을 알 수 있었다.

• 영재교육연구
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• 제21권1호
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• pp.175-191
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• 2011

본 연구는 일반 학생들과 과학영재들을 대상으로 문제해결과정에서 주로 활용하고 있는 창의적 사고의 편향을 알아보기 위한 것이다. 일반 학생 144명과 과학영재 97명을 대상으로 창의적 사고의 편향을 알아보기 위하여 R/LCT, BPI를 실시하였다. R/LCT에서 일반 학생들은 우뇌 영역의 사고를 주로 활용하였고, 과학영재들은 좌뇌 영역의 사고를 주로 활용하였다. 일반학생들은 전체적 사고의 활용을 가장 선호하였고, 언어적 사고를 가장 기피하였다. 과학영재들은 논리적 사고를 가장 선호하였고, 임의적 사고를 가장 기피하였다. 일반 학생들의 좌뇌선호집단과 우뇌선호집단 간 좌뇌 영역 사고의 성향과 우뇌 영역 사고의 성향에서 모두 유의미한 차이를 보였다. 즉, 각 집단은 특정의 사고에 편향되어 문제를 해결하려는 경향이 분명하다. 그러나 과학영재들은 좌뇌선호집단과 우뇌선호집단 간 좌뇌 영역 사고 성향은 차이가 적고 주로 우뇌 영역의 사고 성향에서 차이가 크게 나타났다. 즉 과학영재들은 두 집단 모두 논리적 사고, 상징적 사고, 직선적 사고 등 좌뇌 영역의 사고를 적극적으로 활용하고 있다. 결과적으로 과학영재는 일반학생들에 비해 문제를 해결하는 과정에서 서로 다른 방식으로 문제를 해결하려고 한다. 따라서 복잡한 문제는 다양한 사고를 통하여 해결할 수 있으므로 효과적인 과학영재교육을 위하여 영재들의 창의적 사고의 편향을 고려한 교수학습방법이 요구된다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.30-34
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• 1976

24개의 기본요소를 가지고 2-7개 요소로서 한 문자를 구성하는 한글 data의 연속입력으로부터 space code없이 단음절을 자동식별하는 한 system을 제안한다. 3천여자의 한글을 30종의 form으로 form화하고, 그들 form에 대한 7개의 form 특징과 문자구간을 검출하여 단음절을 식별한다. 그 결과 연속입력되는 한글 data의 처리에서 음절분리용 space code를 사용했을 때와 비교하여 컴퓨터의 기억용량이 약 25% 절감되고 처리속도가 약 30% 향상된다.

• 한국기계가공학회지
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• 제19권6호
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• pp.55-60
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• 2020

The injection molding technique is a processing method widely used for the production of plastic parts. In this study, the gate position, gate size, packing time, and melt temperature were optimized to minimize both the stress and deformation that occur during the injection molding process of medical suction device components. We used a central composite design and Latin hypercube sampling to acquire the data and adopted the response surface method as an approximation method. The efficiency of the optimization of the injection molding problem was determined by comparing the results of a genetic algorithm, sequential quadratic programming, and a non-dominant classification genetic algorithm.

• 소성∙가공
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• 제8권1호
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• pp.29-37
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• 1999

An analysis system for sheet metal forming(SAT_STAMP) has been developed to improve the design and tryout process by predicting the deformation behavior more precisely. This analysis system consists of forming analysis, springback analysis and post processor modules. The more accurate prediction of stress history can be achieved due to the improved contact algorithm. Continuous simulation of sequential processes can be carried out conveniently without interruption by the improved data management of the developed system. The error of data transfer between forming analysis and springback analysis is minimized using the proper shell element. Several benchmark test results and practical results are presented to show the effectiveness and reliability of this program.

• 응용통계연구
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• 제24권6호
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• pp.1103-1113
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• 2011

Gene expression data is obtained through many stages of an experiment and errors produced during the process may cause missing values. Due to the distinctness of the data so called 'small n large p', genes have to be selected for statistical analysis, like classification analysis. For this reason, imputation and gene selection are important in a microarray data analysis. In the literature, imputation, gene selection and classification analysis have been studied respectively. However, imputation, gene selection and classification analysis are sequential processing. For this aspect, we compare the performance of classification methods after imputation and gene selection methods are applied to microarray data. Numerical simulations are carried out to evaluate the classification methods that use various combinations of the imputation and gene selection methods.