• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-29
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• 2016

본 논문은 구형 객체가 촬영된 깊이 영상에서 깊이 정보를 통하여 제일 근접한 구를 찾아내어 깊이 영상을 부호화하는 방법을 제안한다. 블록단위로 분할된 깊이 영상에 대해 최소자승법을 통해 촬영된 구형 객체와 제일 근접한 구의 형태를 찾는다. 그 후 찾아낸 구의 형태로 깊이 값을 예측하고, 측정된 깊이 값과의 오차를 통해 깊이 영상을 부호화한다. 또한, 블록 내의 부호화된 각 깊이 화소들과 찾아낸 구의 인자 정보를 같이 부호화한다. 제안된 방법으로 구형 객체에 대해 기존 DPCM 방법보다 최대 81% 이상의 부호화 효율 향상이 이루어졌다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.1-8
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• 2019

본 논문에서는 깊이 영상에서 깊이 카메라의 일시적인 오류로 인해 측정이 되지 않은 깊이 화소의 값을 보정하는 방법을 제안한다. 깊이 영상의 한 블록 내에서 측정이 정상적으로 된 화소의 좌표와 깊이 값을 이용하여, 해당 블록의 깊이 값과 제일 오차가 적은 평면과 곡면을 모델링한다. 그 후 각각의 모델링된 표면을 통해 추정된 깊이 값과 원래 측정된 깊이 값을 비교하여 오차를 계산한다. 그 후 오차가 제일 작게 계산된 표면을 선택한 후, 측정에 실패한 깊이 화소를 선택된 모델링 표면을 통해 깊이 값을 추정함으로써 보정한다. 모의실험 결과 제안된 방법을 통한 보정방법은 $5{\times}5$ 영역의 중간 값을 이용한 보정방법에 비해 보정 성능이 평균 20% 개선되었음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1368-1375
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• 2019

In this paper, an prediction method is proposed for coding of depth pictures using spherical modeling. An spherical surface which has the least error from original depth values is modeled in a block. Pixels in the block are predicted through the parameters of the modeled spherical surface. Simulation results show that average prediction errors and entropy powers are improved to 30% and 200% comparing to the intra prediction of H.264/AVC, selection ratios of the proposed spherical modeling mode is more than 25%.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제16권4호
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• pp.454-467
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• 2002

It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. Toidentifythelocation and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses neuro-fuzzy-evolutionary technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS) solved via hybrid learning algorithm (the back-propagation gradient descent and the least-squares method) and Continuous Evolutionary Algorithms (CEAs) solving sir ale objective optimization problems with a continuous function and continuous search space efficiently are unified. With this ANFIS and CEAs, it is possible to formulate the inverse problem. ANFIS is used to obtain the input(the location and depth of a crack) - output(the structural Eigenfrequencies) relation of the structural system. CEAs are used to identify the crack location and depth by minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on beam structures and the results are promising.

• 콘크리트학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.18-26
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• 2004

지하공사비는 전체공사비를 결정짓는 중요한 요소로서 일반적으로 동일한 층고의 지상공사비의 2${\~}$2.5배에 해당한다. 본 연구에서 지하주차장 층고를 대폭적으로 감소할 수 있는 일방향 슬래브 구조도와 최소깊이 U형보를 제안하였다. 최적설계에 의해 제안된 U형보는 기존의 직사각형 단면보다 보깊이를 최소 12${\~}$34cm 까지 감축이 가능할 것으로 예상된다. 본 연구에서 두 개의 대표적인 실물크기 U형보를 실험하였다. 이 실험에서 U형보는 설계하중과 공칭강도를 상회하는 휨강도에서 최종 파괴되었다. 그러나 토핑콘크리트가 굳기전 단순지지 상태에서 시공 하중에 의한 휨균열이 발생할 가능성이 있는 것으로 판단되었으므로 보중앙에 가설 시공지주를 사용하는 것이 요구된다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제17권2호
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• pp.252-259
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• 2017

In this paper, we propose a novel method for extracting an accurate depth of a trap that causes RTS(Random Telegraph Signal) noise. The error rates of the trap depth rely on the mean time constants and its ratio. Here, we determined how many data of the capture and emission time constant are necessary in order to reduce the trap depth error caused by an inaccurate mean time constant. We measured the capture and emission time constants up to 100,000 times in order to ensure that the samples had statistical meaning. As a result, we demonstrated that at least 1,000 samples are necessary to satisfy less than 10% error for trap depth. This result could be used to improve the accuracy of RTS noise analysis.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.11-17
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• 2016

본 논문에서는 평면을 모델링하여 깊이 정보를 보정하고 부호화를 개선하는 방법을 제안한다. 먼저 보정하고자 하는 화소를 중심으로 수평, 수직 방향으로 최소 자승법을 이용하여 평면을 모델링한 후 예측 오차에 근거하여 예측된 평면이 적합한지 판단한다. 그 후 모델링된 평면상의 깊이 화소 값으로 보정한다. 제안된 방법을 통해 평면으로 이루어진 깊이 영상뿐만 아니라 다양한 깊이 정보를 가지는 깊이 영상에 대해서도 보정이 가능하다. 제안된 방법을 적용하여 부호화 성능을 나타내는 엔트로피 척도를 측정한 결과, 부호화 성능이 최대 80.2% 개선된 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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• pp.525-528
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• 2006

The remote sensing data can be used to calculate the water depth especially in the clear and shallow water area. In this study, the SPOT data was used for bathymetric mapping in Dong-Sha atoll, located in northern South China Sea. The in situ sea depth was collected by echo sounder as well. A global positioning system was employed to locate the accurate sampling points for sea depth. An empirical model between measurement sea depth and band digital count was determined and based on least squares regression analysis. Both non-classification and unsupervised classification were used in this study. The results show that the standard error is less than 0.9m for non-classification. Besides, the 10% error related to the measurement water depth can be satisfied for more than 85% in situ data points. Otherwise, the 10% relative error can reach more than 97%, 69%, and 51% data points at class 4, 5, and 6 respectively if supervised classification is applied. Meanwhile, we also find that the unsupervised classification can get more accuracy to estimate water depth with standard error less than 0.63, 0.93, and 0.68m at class 4, 5, and 6 respectively.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권1호
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• pp.39-44
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• 2004

본 연구에서는 깊이선량률의 측정값과 단일에너지 계산값들로부터 치료용 전자선에 대한 에너지분포를 계산하였다. 최소제곱법에 기초한 수치연산을 이용하여 측정과 환산 깊이선량률의 차이가 최소가 되는 에너지분포를 결정하였다. 본 방법은 임상에 이용되는 명목에너지 6, 9, 12, 그리고 15 MeV 전자선에 대하여 적용되었다. 본 연구에서는 측정값과의 비교를 위하여 결정된 에너지분포를 입력자료로 이용한 깊이선량률의 몬테칼로 계산을 수행하였다. 계산된 깊이선량률을 측정값과 비교할 때, 모든 전자선에 대하여 표면에서 R$_{80}$ 깊이까지 측정값과 $\pm$3% 미만, 비정 근처까지 $\pm$4% 미만의 상대오차를 보였다. 본 연구는 입사 전자선의 에너지분포를 결정하기 위한 실용적 방법으로 응용될 수 있다.

• International Journal of Concrete Structures and Materials
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• 제18권3E호
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• pp.151-159
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• 2006

A total of 32 pullout tests were performed for the multiple headed bars relatively deeply embedded in reinforced concrete column-like members. The objective was to determine the minimum embedment depth that was necessary to safely design exterior beam-column joints using headed bars. The variables for the experiment were embedment depth of headed bar, center-to-center distance between adjacent heads, and amount of supplementary reinforcement. Regular strength concrete and grade SD420 reinforcing steel were used. The results of the test the indicated that a headed bar embedment depth of $10d_b$ was not sufficient to have relatively closely installed headed bars develop the pullout strength corresponding to the yield strength. All the experimental variables, influenced the pullout strength. The pullout strength increased with increasing embedment depth and head-to-head distance. It also increased with increasing amount of supplementary reinforcement. For a group of closely-spaced headed bars installed in a beam-column joint, it is recommended to use column ties at least 0.6% by volume, 1% or greater amount of column main bars, and an embedment depth of $13d_b$ or greater simultaneously, to guarantee the pullout strength of individual headed bars over 125% of $f_y$ and ductile load-displacement behavior.