• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.209-216
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• 2023

본 논문에서는 조선소 페인트 분사작업에서 분사 거리와 속도의 변화에 따라 페인트 두께를 추정할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 도장로봇을 이용하여 다섯가지 서로 다른 분사 거리와 속도값에 대한 실험 데이터를 취득하였다. 또한 노즐의 훼손 등으로 인해 노이즈가 발생하는데 이를 처리하기 위해 적절한 전처리과정을 적용하였다. 제안하는 방법은 주어진 데이터로부터 분사 거리와 속도에 대한 페인트 두께 추정 함수를 새로운 분사 거리와 속도에 대한 페인트 두께 추정 함수로 변형하는 계산을 한다. 인공신경망기반 예측 모델과 비교한 결과 제안하는 방법이 더욱 안정적이고 정확하게 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.524-530
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• 2022

재머와 클러터 간섭이 모두 존재하는 지상 환경에서 STAP 알고리즘을 적용하는 경우 STAP 알고리즘은 클러터에 비해 재머를 상대적으로 더 억제하므로써 이동 표적 성분이 클러터에 묻히는 결과를 초래한다. 본 논문에서는 공간 필터링에 의한 전처리 과정을 거친 후 STAP을 적용하므로써 클러터를 효과적으로 억제하는 두 단계 기법을 제시한다. 공간 필터 계수 찾는 방법을 제시하고 공간 필터링 과정이 표적 및 클러터 성분에 영향을 주지 않으면서 재머 성분만 감쇄시킬 수 있음을 보인다. 마지막으로 재머가 강한 STAP 시나리오를 시뮬레이션하여 제시된 방법이 STAP 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.63-75
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• 2022

The raw data collected by structural health monitoring (SHM) systems may suffer multiple patterns of anomalies, which pose a significant barrier for an automatic and accurate structural condition assessment. Therefore, the detection and classification of these anomalies is an essential pre-processing step for SHM systems. However, the heterogeneous data patterns, scarce anomalous samples and severe class imbalance make data anomaly detection difficult. In this regard, this study proposes a convolutional neural network-based data anomaly detection method. The time and frequency domains data are transferred as images and used as the input of the neural network for training. ResNet18 is adopted as the feature extractor to avoid training with massive labelled data. In addition, the focal loss function is adopted to soften the class imbalance-induced classification bias. The effectiveness of the proposed method is validated using acceleration data collected in a long-span cable-stayed bridge. The proposed approach detects and classifies data anomalies with high accuracy.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1274-1289
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• 2020

최근, 의료 영상 분야에서 딥러닝은 가장 활발하게 연구되고 있는 기술 중 하나이다. 충분한 데이터와 최신의 딥러닝 알고리즘은 딥러닝 모델의 개발에 중요한 요소이다. 하지만 일반화된 최적의 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 데이터의 양과 최신의 딥러닝 알고리즘 외에도 많은 것을 고려해야 한다. 데이터 수집부터 가공, 전처리, 모델의 학습 및 검증, 경량화까지 모든 과정이 딥러닝 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 본 종설에서는 의료 영상에 최적화된 딥러닝 모델을 위해 개발 과정 각각에서 고려해야 할 중요한 요소들을 살펴보고자 한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제34권4호
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• pp.502-518
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• 2015

본 연구는 초등학교 과학교과서에 수록된 광합성 실험을 초등 예비교사들이 직접 수행하고 그 실험결과와 자신의 반성을 담은 탐구과정상의 어려움과 해결책을 탐구보고서에 작성하도록 하였다. 10개조의 탐구보고서와 발표자료를 바탕으로 초등 예비교사들의 반성적 사고와 실험 수행 능력을 분석하였다. 반성적 사고에 대해서는 10편의 탐구보고서에서 '지식', '과정', '지향', '태도' 4가지 유형과 관련된 총 108개의 진술 문장을 추출하였다. 분석 결과 광합성 실험을 통해 획득한 '지식'에 대한 반성적인 사고에 대한 내용이 가장 많았다. 지식유형에서도 실험을 통해 새롭게 알게 된 것이나 기존의 개념이해가 변화한 내용에 대한 반성이 가장 높은 빈도를 보였다. 실험 수행 능력은 10개조 중 반성적 사고 4가지 유형을 합산하여 가장 높은 빈도를 보인 한 개 조와 가장 낮은 빈도를 보인 한 개 조의 탐구보고서를 '실험준비 및 안전사고 예방', '실험 수행', '실험결과 정리 및 일반화', '실험결과 보완 및 피드백' 4단계에 따라 분석하여 56개의 문장을 추출하였다. 분석 결과 '실험결과 보완 및 피드백' 단계에서 두 조 간에 가장 큰 차이를 보였다. 최하위 조의 경우 '실험결과 정리 및 일반화' 단계의 '컴퓨터를 이용한 정보 처리', '대체 시약 및 재료 탐색', '대체 실험법 고안' 능력과 관련된 내용은 탐구보고서에서 찾을 수가 없었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.348-357
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• 2007

개인용 이동형 단말기의 개선된 성능과 비용, 그리고 무선 통신 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 이를 이용하는 사용자들의 수가 빠른 속도로 늘고 있다. 그에 따라 사용자들에게 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기술이 요구하고 있는 시점이다. 현재까지의 연구를 통해 사용자가 필요로 하는 최단 경로 찾기 등의 기술은 많은 연구가 이루어져 있다. 하지만 사용자의 현재 위치에 따라 여러 가지 추천 서비스를 제공할 수 있게 하는 기술은 우리가 필요로 하는 도로 망에서가 아닌 Euclidean spaces에 집중되어 있다. 따라서 우리는 기존의 연구를 확장시켜, 도로 망에서 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 방법을 제안한다. 우리가 제안하는 시스템은 질의에 대한 응답을 하기 위해 전처리 단계를 필요로 한다. 이 단계에서는 먼저 전체 도로 망을 몇 개의 Voronoi 다각형으로 나누고, 나누어진 각각의 Voronoi 다각형들에 대한 정보를 계산한다. 이러한 과정에서 도로 망의 규모에 맞춰 자동으로 Voronoi 다각형의 개수를 결정하게 한다. 이를 통해 전체 도로 망의 크기가 변경되더라도, 전처리 단계 정보를 저장하는 공간이 예측 가능하도록 선형적으로 증가되게 하였다. 실제 질의 응답과정에서는 미리 계산된 정보를 이용하여 사용자들에게 빠른 속도의 서비스를 제공 할 수 있게 한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 도로 망에서 최근접 질의와 영역 질의를 효과적으로 처리 하여 탐색 시간과 방문 노드 수에서 많은 이점이 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.369-374
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• 2002

본 논문에서는 명암도 변화값과 기하학적 패턴벡터를 이용하여 실시간으로 차량번호판을 추출하고 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역보다 밀집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력과정에서 외부 환경에 따라 차량영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화를 적용하여 전처리후 제안한 기하학적 패턴벡터를 이용하여 차량번호를 인식하도록 하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴벡터 보다 계산 속도가 빠르며, 차량번호판의 크기와 잡음에 무관하며, 불규칙한 조명 상태에서도 정확한 차량 번호를 인식할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.102-113
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• 2014

본 논문은 두 대의 카메라로 찍은 영상을 이용하여 사물의 3D 정보를 계산하는 스테레오 매칭(Stereo Matching) 기법의 전처리 과정에 관한 연구이다. 본 논문에서는 카메라 내부의 왜곡 및 두 카메라간의 정렬 문제로 인해 생긴 영상의 수직시차(vertical parallax)를 제거하기 위한 실시간 편위교정(Rectification) 하드웨어 설계 구조를 제안한다. 이를 위한 사전 단계로 J.Y Bouguet이 설계한 Matlab 툴박스를 이용해 영상의 보정 매개변수(calibration parameter)를 구한 후 Heikkila 와 Silven의 알고리즘을 기반으로 하여 편위교정 하드웨어를 설계하였다. 이때 결과 이미지의 정밀도를 높이기 위하여 Xilinx의 Core 생성기를 이용해 부동소수점 연산기를 생성하여 사용하였으며, 이를 통하여 룩업 테이블(Look-Up Table) 등을 사용하여 설계된 타 편위교정 하드웨어에 비해 높은 정밀도를 가지면서도 실시간으로 작동하는 편위교정 하드웨어를 설계할 수 있음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제20권4호
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• pp.232-240
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• 2017

NMO보정은 탄성파 반사법 자료처리의 핵심적인 과정이고, AVO분석을 위해 가장 중요한 자료처리 단계이다. 그러나 NMO보정이 갖고 있는 근본적인 문제인 stretch 현상은 겹쌓기 단면의 품질을 저해하고 AVO분석의 신뢰성을 떨어뜨린다. 이 문제점을 해결하기 위해서 일반적으로 뮤팅을 수행하지만 stretch가 없는 NMO보정 기술을 적용한다면 먼거리 벌림 자료의 활용도가 높아진다. 이 논문에서는 먼저 NMO보정의 개념과 방법, 그리고 stretch 현상의 원인 및 특성에 대해 설명한다. Stretch 현상에 대한 직관적인 이해를 위해 단순화된 모형반응에 대한 NMO보정을 보여주고, 정량적인 이해를 위해 NMO보정에 대한 이론 식을 설명한다. Stretch를 제거하는 뮤팅에 대해 설명함으로써 기존 방법의 한계점과 새로운 해결책에 대한 필요성에 대해 논한다. Stretch가 없는 NMO보정 기법은 여러 가지 종류가 있는데 여기서는 역산 이론에 의해 이를 구현하는 방법을 사용하였다. 마지막으로 역산 기법을 통해 구현한 stretch가 없는 NMO보정을 합성자료와 현장자료에 적용하여 실제 성능을 확인해 보았다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2008년도 추계학술대회 논문집 Vol.21
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• pp.418-418
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• 2008

The electrochemical etching of silicon in HF-based solutions is known to form various types of porous structures. Porous structures are generally classified into three categories according to pore sizes: micropore (below 2 nm in size), mesopore (2 ~ 50 nm), and macropore (above 50 nm). Recently, the formation of macropores has attracted increasing interest because of their promising characteristics for an wide scope of applications such as microelectromechanical systems (MEMS), chemical sensors, biotechnology, photonic crystals, and photovoltaic application. One of the promising applications of macropores is in the field of MEMS. Anisotropic etching is essential step for fabrication of MEMS. Conventional wet etching has advantages such as low processing cost and high throughput, but it is unsuitable to fabricate high-aspect-ratio structures with vertical sidewalls due to its inherent etching characteristics along certain crystal orientations. Reactive ion dry etching is another technique of anisotropic etching. This has excellent ability to fabricate high-aspect-ratio structures with vertical sidewalls and high accuracy. However, its high processing cost is one of the bottlenecks for widely successful commercialization of MEMS. In contrast, by using electrochemical etching method together with pre-patterning by lithographic step, regular macropore arrays with very high-aspect-ratio up to 250 can be obtained. The formed macropores have very smooth surface and side, unlike deep reactive ion etching where surfaces are damaged and wavy. Especially, to make vertical microwire or nanowire arrays (aspect ratio = over 1:100) on silicon wafer with top-down photolithography, it is very difficult to fabricate them with conventional dry etching. The electrochemical etching is the most proper candidate to do it. The pillar structures are demonstrated for n-type silicon and the formation mechanism is well explained, while such a experimental results are few for p-type silicon. In this report, In order to understand the roles played by the kinds of etching solution and mask patterns in the formation of microwire arrays, we have undertaken a systematic study of the solvent effects in mixtures of HF, dimethyl sulfoxide (DMSO), iso-propanol, and mixtures of HF with water on the structure formation on monocrystalline p-type silicon with a resistivity with 10 ~ 20 $\Omega{\cdot}cm$. The different morphological results are presented according to mask patterns and etching solutions.