• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권5호
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• pp.277-282
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• 2003

In this paper we propose Using Higher Order Neuron on the Supervised Learning Machine of the Kohonen Feature Map. The architecture of proposed model adopts the higher order neuron in the input layer of Kohonen Feature Map as a Supervised Learning Machine. It is able to estimate boundary on input pattern space because or the higher order neuron. However, it suffers from a problem that the number of neuron weight increases because of the higher order neuron in the input layer. In this time, we solved this problem by placing the second order neuron among the higher order neuron. The feature of the higher order neuron can be mapped similar inputs on the Kohonen Feature Map. It also is the network with topological mapping. We have simulated the proposed model in respect of the recognition rate by XOR problem, discrimination of 20 alphabet patterns, Mirror Symmetry problem, and numerical letters Pattern Problem.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권12호
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• pp.120-127
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• 2008

HMIPv6는 효율적인 핸드오버를 제공하고 시그널링 오버헤드를 줄이기 위한 기술로 주목받고 있다. HMIPv6는 이러한 시그널링 오버헤드와 지역적 이동성 관리를 위해 MAP(Mobility Anchor Point)를 도입한다. MAP는 빈번한 핸드오버가 발생하는 HMIPv6 네트워크 환경에서 효율적인 이동성 관리를 이룬다. 그러나 HMIPv6는 특정한 MAP로의 부하집중과 같은 네트워크 안에 존재하는 MN(Mobile Node)와 CN(Correspondent Node)사이의 불필요한 지연을 발생시킨다. 또한 모든 패킷은 MAP를 경유하여 전송되기 때문에 MAP는 HMIPv6 네트워크에서의 경로 최적화를 방해한다. 본 논문은 HMIPv6 네트워크에서 MAP의 부하에 따라 경로를 최적화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MAP 도메인 안에서 최적의 서비스를 제공하기 위한 임계값을 설정하고 MAP에 연결된 이동노드의 수가 임계값을 넘어서는 경우에 MAP를 거치지 않고 AR(Access Router)로 직접 전송하도록 한다. 이에 따라 제안하는 방법은 시그널링 비용을 줄일 뿐만 아니라 특정한 MAP의 부하집중을 완화시킨다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제11권2호
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• pp.95-102
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• 2007

목적: 3.0 Tesla와 같은 고 자장에서 고해상도의 나선주사영상을 얻기 위해서는 주자장을 균일하게 만들어야 한다. 특히, 나선주사영상인 경우 스핀-에코펄스 시퀀스(SE)나 경사자계 에코 펄스 시퀀스(GE)에 비하여 측정 시간이 길기 때문에 주자장이 균일하지 못하다면, off-resonance 현상으로 영상의 blur가 심해진다. 본 연구에서는 빠른 시간 안에 주자장을 균일하게 할 수 있는 고차(Higher-order) shimming방법을 모색했다. 대상 및 방법: 3 Tesla 자기 공명 영상시스템에서 고해상도의 나선주사영상을 얻기에 적합할 정도의 균일한 주자장을 빠른 시간 안에 만들기 위해, 한번의 스캔으로 axial, sagittal, coronal 방향의 불균일도 map을 구할 수 있는 펄스 시퀀스를 제안하였고, 불균일도 map으로부터 spherical harmonics 분석를 통해 shim 코일에 적절한 전류를 인가하여 주자장을 균일하게 만들었다. 결과: 3 Tesla 자기 공명 영상 시스템에서 주자장의 불균일도는 주자장의 크기에 비례하게 된다. 제안한 펄스 시퀀스로 얻은 영상을 이용하여 불균일도 Map을 만들 수 있었고, 이를 spherical harmonics 분석을 하여 2-3회의 고차 shimming으로 불균일한 자장을 균일하게 만들 수 있었다. 제안된 고차 shimming 방법은 전체 영상 영역 뿐만 아니라 선택한 영역에 대해서만 적용도 가능하기 때문에 국부 영역에 대한 고차 shimming이 가능하다. 고차 shimming이 적용되어 주자장이 균일하게 개선된 상태에서 고해상도의 나선주사영상을 얻을 수 있었다. 결론: 3 Tesla 고자장 자기 공명 영상 시스템에서 주자장의 불균일도를 개선하기 위한 펄스 시퀀스와 알고리즘을 통해 주자장의 불균일도를 빠른 시간 안에 개선할 수 있었다. 주자장의 불균일도를 효과적으로 개선함으로써, 고해상도의 나선주사 영상을 얻을 수 있었다.

• Educational Technology International
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• 제17권2호
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• pp.253-271
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• 2016

This study investigated the effect of generative concept maps according to learning achievements and cognitive load. A total of 78 students in the first grade of middle school participated in this study. Before the experimental treatment was implemented, students had to fill out a questionnaire assessing prior knowledge. The study was designed where all the students were presented the same learning contents regarding photosynthesis; however, the two experimental groups were provided with different concept map methods: a learner-generative concept map (GCM) and an instructor-provided concept map (PCM). GCM students were asked to make a concept map by themselves in small groups while they are reading material. PCM students were instructed to study in small groups in order to read the material; however, they were provided a concept map developed by their teacher. The control group (CG) had the teacher present the learning contents in traditional lecture format with no accompanying concept map. The results show that there were significant differences in the achievements among the groups. CG showed higher achievement than both the experimental groups. There was also a significant difference in cognitive load. Although the GCM group did not obtain higher achievement than the other groups, the GCM group showed higher mental effort and lower physical fatigue than the other groups. The GCM group might have invested more effort to find and connect ideas when drawing their concept map with peers which is unlike the conditions for the PCM group and CG. In conclusion, we should consider applying GCM in teaching and learning design in order to increase learning achievement and decrease extraneous cognitive load.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.221-231
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• 2005

수치지도 Ver. 2.0은 지리정보시스템에 적합하지만 수치지도로부터 외형적으로 정보를 취득하거나, 종이지도 제작을 위한 용이성 등은 오히려 퇴보되었다. 본. 연구에서는 이러한 문제점을 고려하여 지리정보시스템에서 요구하는 기하하적, 논리적 데이터구조를 가지면서 종이지도 또는 수치지도 Ver. 1.0 수준의 정보력을 갖는 수치지도 Ver. 2.0을 제작하고자 한다. 연구를 위하여 동일지역의 종이지형도, 수치지도 Ver 1.0 및 수치지도 Ver 2.0을 대상으로 지형코드, 색상, 지형코드우선순위 등을 분석하였다. 지형코드의 우선순위에 대해서는 실제지형과 같은 순위로 배열함을 원칙으로 하되 위치에 따라 순위가 뒤바뀌는 경우에 대해서는 별도의 코드를 생성하였다. 본 연구의 특성상 색상 등과 같이 주관적인 감각이 포함되는 요소에 대해서는 기존의 도식규정을 준수하며, 지형지물의 외형적 표현방식과 전산자료구조가 서로 대치될 때는 자료구조에 우선순위를 두었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.11-13
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• 2008

This study proposes the method to use existing digital maps as one of the technologies to exclude individual differences that occur in the process of manually determining GCP for the geometric correction of KOMPSAT images and applying it to the images and to automate the generation of ortho-images. It is known that, in case high-resolution satellite images are corrected geometrically by using RPC, first order polynomials are generally applied as the correction formula in order to obtain good results. In this study, we matched the corresponding objects between 1:25,000 digital map and a KOMPSAT image to obtain the coefficients of the zero order polynomial and showed the differences in the pixel locations obtained through the matching. We performed proximity corrections using the Boolean operation between the point data of the surface linear objects and the point data of the edge objects of the image. The surface linear objects are road, water, building from topographic map.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2006년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.405-410
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• 2006

The digital map version 2.0 is national base map which is used for frame work data, paper map making as well as geographic information system. National Geographic Institude has been research to make small scale digital map by using large scale digital map. NGI made from 25 1/5,000 digital maps to one 1/25,000 digital map ver 2.0 with map generalization system in 2003. However, they could not make 1/10,000 and l/50,000 digital map version 2.0 because of There is no portrayal on the scale 1/10,000 and 1/50,000 digital map in the existing regulations. therefore. We create the specification of the digital map on scale in order to make small scale digital map version 2.0 such as 1/10,000 and 1/50,000 scale.

• 호남수학학술지
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• 제35권4호
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• pp.717-727
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• 2013

In this paper, we study on a higher order extremal problem relating the Ahlfors map associated to the pair of a finitely connected domain in the complex plane and a point there. We show the power of the Ahlfors map with some error term which is conformally equivalent maximizes any higher order derivative of holomorphic functions at the given point in the domain.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제42권1호
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• pp.213-221
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• 2024

A family of sixth-order multiple-root solver have been developed and the special case of weight function is investigated. The dynamical analysis of selected iterative schemes with uniparametric polynomial weight function are studied using Möbius conjugacy map applied to the form ((z - A)(z - B))^m and the stability surfaces of the strange fixed points for the conjugacy map are displayed. The numerical results are shown through various parameter spaces.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권5호
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• pp.12-21
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• 2006

본 논문에서는 컬러 영상에서 배경의 복잡도와 객체의 위치에 관계없이 영상 내에 존재하는 중요 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 중요 객체를 추출하기 위해 에지(edge) 정보와 색상(color) 정보를 이용한 특징 지도를 사용한다. 또한, 효과적인 객체 추출을 위해서 참조 지도(reference map)를 제안한다. 참조 지도를 생성하기 위해서는 영상에서 사람의 시각에 두드러지게 구분되는 영역을 표현하는 특징 지도(feature map)를 먼저 생성한다. 그런 다음, 특징 지도들을 효과적으로 결합하여 배경의 영향을 최소화 하면서, 중요 객체가 존재할 확률이 높은 영역들을 포함하는 참조 지도를 생성한다. 특징 지도를 생성하기 위해서는 밝기 차 정보를 나타내는 에지와 YCbCr 컬러와 HSV 컬러 공간에서의 색상 성분을 사용하며, 특징 지도에 대한 생성 방법은 영상 내에서 밝기차이와 색상차이에 의해서 나타나는 경계 부분을 추출하는 방법을 사용한다. 최종적으로 중요 객체가 존재하는 영역을 나타내기 위해서 참조 지도와 특징 지도들을 결합한 결합 지도(combination map)를 생성한다. 결합 지도는 중요 객체의 외곽선 정보만을 표현하기 때문에, 객체 전체를 표현할 수 있는 객체 후보 영역을 추출하는데, 이를 위해서는 객체 후보 영역을 추출하기 위해서 convex hull 알고리즘을 사용한다. Convex hull 알고리즘에 의해서 추출된 영역은 여전히 배경 부분을 포함하고 있으므로, 영상 분할 방법을 적용하여 배경을 제거한 후 영상에서의 중요 객체를 추출한다. 제안한 알고리즘의 성능을 실험적으로 확인한 결과, 평균적으로 84.3%의 정확율과 81.3%의 재현율의 성능을 보였다.