• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.38-43
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• 2014

본 논문은, 현존하는 영어 FrameNet 데이터를 기반으로 하여, FrameNet에 대한 전문 지식이 없는 번역가들을 통해 수행할 수 있는 한국어 FrameNet의 수동 구축 개발 과정을 제시한다. 우리 연구팀은 실제로, NLTK가 제공하는 영어 FrameNet 버전 1.5의 Full Text를 이루고 있는 5,945개의 문장들 중에서, Frame 데이터를 가진 4,025개의 문장들을 추출해내어, 번역가들에 의해 한국어로 수동번역 함으로써, 한국어 FrameNet 구축 개발을 향한 의미 있는 초석을 마련하였으며, 제시한 방법의 실효성을 입증하는 연구결과들을 웹에 공개하기도 하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제42권1호
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• pp.1-10
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• 2006

Present study was conducted to improve the spring frame net trap for conger eel, Conger myriaster which prevents by-catch and protects immature fish. A series of comparative fishing experiment was carried out in water off the south-east coast of Korea from Nov. 2004 to Jul. 2005. And analyzed the amount of catch, by-catch rate, and CPUE, etc. of experimental traps which were the spring frame net traps, sorted four types of flappers. And the compared gear was a plastic conger eel pot. The conclusions were as follows. By-catch rates of spring frame net trap with the compressed flapper bound by nylon mono-filament was about 0-3%. CPUE of spring frame net trap with the compressed flapper was about 50-60% lower than that of traditional and plastic pot. And in case of conger eel that the total length is over 350mm, CPUE was little different on each type of flapper of every mesh size.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.23-29
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• 2020

This paper presents an approach for dynamic hand gesture recognition by using algorithm based on 3D Convolutional Neural Network (3D_CNN), which is later extended to 3D Residual Networks (3D_ResNet), and the neural network based key frame selection. Typically, 3D deep neural network is used to classify gestures from the input of image frames, randomly sampled from a video data. In this work, to improve the classification performance, we employ key frames which represent the overall video, as the input of the classification network. The key frames are extracted by SegNet instead of conventional clustering algorithms for video summarization (VSUMM) which require heavy computation. By using a deep neural network, key frame selection can be performed in a real-time system. Experiments are conducted using 3D convolutional kernels such as 3D_CNN, Inflated 3D_CNN (I3D) and 3D_ResNet for gesture classification. Our algorithm achieved up to 97.8% of classification accuracy on the Cambridge gesture dataset. The experimental results show that the proposed approach is efficient and outperforms existing methods.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.531-536
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• 2023

본 논문에서는 차량 내 네트워크에서 즉각적인 공격 탐지를 위해 프레임 피처 삽입이 적용된 슬라이딩 윈도우 기법을 제안한다. 이 방법은 현재 프레임의 공격 여부에 따라 라벨링을 진행하기 때문에 공격 탐지의 실시간성을 보장할 수 있다. 또한 이 방법이 CNN 연산에서 현재 프레임에 대한 가중치를 주어 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통해 확인하였다. 제안하는 모델은 경량화된 LeNet-5 구조 기반으로 설계되었으며 DoS 공격 탐지 성능에서 100%를 달성하였다. 또한 기존 연구의 모델들과 복잡성을 비교했을 때 제안하는 모델이 ECU와 같이 리소스가 제한된 장치에 더 적합함을 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제1권2호
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• pp.134-142
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• 1999

We have developed fully functional Video Server and Client applications which can transmit, receive, decompress and display compressed video over various networks. Our video trans-port allows dynamic rate control feedback, loss detection, and repair requests from Clients to the Server. Our experiments show how feedvack-before-degradation scheme for rate adaptation maintains good display frame-rate for video playback. We show how the playback degradation(reduction in display frame-rate) oc-curs and what happens if corrective measures are not taken to im-prove the situation. The degradation is attributed to the increased internal kernel buffering which consumes scarce CPU resources. We demontrate with our experimental results that ServerNet, with improved hardware delivery guarantees, can significantly reduce host CPU resource consumption while serving video streams. We present the maximum number of streams which can be served for each of ATM and ServerNet interconnects. The appropriate user-level packet size for the video server are also determined for each case.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.63-70
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• 2009

파괴모드는 저항력과 비탄성 변형 능력의 저하를 일으키는 균열이나 파단으로 귀결된다. 특수중심가새골조의 잠재적 파괴모드는 가새의 균열이나 파단, 가새나 거싯 플레이트의 순단면 파단, 거싯 플레이트용접의 균열, 볼트의 전단균열, 블록전단파단, 그리고 거싯 플레이트의 좌굴 등을 포함하고 있다. HSS 튜브가새는 특수중심가새골조에 자주 사용되고, 가새의 순단면 파단은 거싯 플레이트가 가새로 삽입되는 홈의 끝부분에 가새의 순단면을 통해 발생한다. 이 파괴모드는 인장파괴모드로 분류되고 급격한 강도저하와 취성적인 거동을 보인다. AISC 디자인 규준에선 순단면 보강을 요구하고 있다 (AISC 2001). 이 논문에서, 순단면 보강의 필요성에 대해 논의한다. 먼저, 미국 버클리대학교에서 수행됐던 순단면 파단실험을 유한요소모델을 이용한 이 실험의 모델링을 통해 소개한다. 실제 골조에서의 순단면 파단의 가능성을 조사하기 위해, 홈이 있는 중심가새골조를 유한요소법을 이용 모델링 하고, 인장지배의 근거리지진 이력을 적용시킨다. 이는 이력이 순단면 파단의 가장 중요한 인자라는 이전 해석 결과에서 기인한 것이다. 순단면 보강의 필요성과 인장지배의 근거리지진 이력의 영향에 대해 조사한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.838-840
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• 1999

In this paper, modeling and analysis of discrete event systems by temporal logic frame works and petri net is considered. The reachability tree of the petri net can be used to solve the safeness, boundedness, conservation and coverability problems of discrete event systems. But the reachability tree of the petri net do not solve reachability and liveness problems in general. We proposed a method that synthesised the petri net and the temporal logic frameworks. This method slove some problems of petri net by logical representation of temporal logic frameworks.

• 수산해양기술연구
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• 제41권2호
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• pp.122-128
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• 2005

The experiments were conducted to fine out the handling characteristics of the FMT(Frame Mideater Trawl) in the southern waters of Korea using a trawler "DONGBAEK" belongs to Yosu National University. The realtionship between the net depth D(m) and the warp length L(m) at the towing speeds of 2.5k't and 3.5k't werw as follows ; D(m) = 0.30L - 1.3(2.5k't), D(m) = 0.16L - 1.5(3.5k't). Therefore, the net depth was 3.0m deeper when the warp length was 10m longer at the towing speed of 2.5k't and was 1.6m deeper for 10m longer at the speed of 3.5k't, respectively. The sinking speed of FMT was 6.5m/min when the warp releasing speed was 24m/min at the towing speed of 2.5k't and was 3.8m/min for 25m/min at the towing speed of 3.5k't, respectively. The rising speed of FMT was 6.9m/min when the warp rewinding speed was 28m/min at the towing speed of 2.5k't and was 5.3m/min for 25m/min at the towing speed of 3.5k't, respectively. The mean elapsed time getting to the stable towing condition was 104sec at the towing speed of 2.5k't and was 105sec at the towing speed of 3.5k't, respectively, and there was no time difference for the towing speed variation. During the towing, the net depth was comparatively stable on the condition of no change for the warp length and the towing speed.

• 한국어학
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• 제48권
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• pp.223-268
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• 2010

The purpose of this paper is to build a semantic networks of the 'cooking class' verb (based on 'CoreNet' of KAIST). This proceedings needs to adjust the concept classification. Then sub-categories of [Cooking] and [Foodstuff] hierarchy of CoreNet was adjusted for the construction of verb semantic networks. For the building a semantic networks, each meaning of 'Cooking verbs' of Korean has to be analyzed. This paper focused on the Korean 'heating' verbs and 'non-heating'verbs. Case frame structure and argument information were inserted for the describing verb information. This paper use a Propege 3.3 as a tool for building "cooking verb" semantic networks. Each verb and noun was inserted into it's class, and connected by property relation marker 'HasThemeAs', 'IsMaterialOf'.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.85-89
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• 2016

프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.