RAPM의 활용과 개선방안에 관한 연구

유주원 漢陽大學校 大學院 2005 국내석사

희토류 산화물의 염소화 및 열환원 공정을 통한 희토류 금속 및 합금 제조

유주원 국립부경대학교 대학원 2025 국내석사

3차원 프린팅 공차로 제작된 경사 식립 교정용 미니임플란트 가이드 정확도

유주원 울산대학교 2018 국내박사

콘빔단층촬영 (cone-beam computered tomography)과 컴퓨터 지원 설계를 이용하여 제작된 다양한 교정용 미니임플란트 (orthodontic mini-implant, OMI) 식립 가이드들이 소개 되었다. OMI를 계획된 위치와 방향으로 정확히 식립 하려면 가이드 채널의 내경과 블레이드의 외경 간에는 적절한 공차가 부여되어야 한다. 금속 슬리브를 채널의 내부에 추가하여(metal sleeve design; MSD) 공차를 확보하는 가이드는, OMI 제조사에서 제공하는 전용 블레이드들의 외경에 따라 금속 슬리브도 다시 제작해야 하는 단점이 있다. 따라서 OMI 식립 가이드와 금속 슬리브를 이용하지 않는 채널을 (non-metal sleeve design; NMSD) 컴퓨터 지원 설계로 디자인하고, 해상도가 높은 3차원 프린터로 한 번에 출력하면, 다양한 교정용 임플란트 시스템 맞는 가이드를 쉽게 제작할 수 있다. 본 연구에서는 OMI 식립 시 금속 슬리브 사용 여부, 경사 식립과 술자에 따른 차이를 비교하기 위하여, 상악 우측 제2소구치와 제1대구치 치근 사이에 교합면에 대하여 80㎛의 공차를 부여한 NMSD 채널을 설계하고, 디지털 광원 처리 (digital light processing) 방식의 3차원 프린터로 0도, 30도, 40도, 50도 그리고 70도 가이드를 제작하였다. 가이드의 정확도를 검증하기 위하여 폴리젯 방식 3차원 프린터로 출력된 상악 구치부 모형에 핸드 드라이버와 가이드를 이용하여 직경 1.5mm, 길이 7mm의 OMI를 식립하였다. 식립된 OMI와 모형은 구강 스캐너로 스캔하여 STL 파일로 저장하였고, EXOCAD 프로그램을 이용하여 중첩하고, In2guide 프로그램을 이용하여 식립 오차 (OMI 헤드의 중심점 오차, 첨부 오차 그리고 각도 오차)를 계측하였다. 기존 연구를 과거 대조군으로 하여 금속 슬리브 유무가 식립 오차에 미치는 영향을 비교하고 (One sample t-test), 실험군에서 술자 간의 차이 (Independent t-test)와 NMSD 가이드로 경사 식립 시 오차 (Dunnet t-test)에 대하여 유의성 검증을 하였다. NMSD 가이드로 OMI 식립 시 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 0도 또는 30도에서 헤드의 중심점 오차, 첨부 오차 그리고 각도 오차는 MSD 가이드에 비하여 모두 적었다. 2. 0도, 30도 그리고 70도에서 술자 A 보다 술자 B의 오차가 더 크게 나타났 다. 3. 술자 A에서 0도와 비교 시, 30도와 40도는 식립 오차에 차이가 없었고, 50도 70도에서는 첨부 오차와 각도 오차가 증가하였다. 4. 70도 NMSD 가이드 사용 시 술자 A와 B에서 각각 평균 6.02도 그리고 평균 8.02도의 각도 오차가 발생 하였다. 3차원 프린팅 공차를 이용하도록 설계 및 제작된 OMI 가이드는 채널에 금속 슬리브를 이용하는 가이드 보다 정확도가 높았고, 50도 이상의 경사로 OMI를 식립하고자 할 경우 각도 오차를 감안하여 채널 각도를 보상하여 설계하는 것이 추천된다.

Re-Destyle: 개선된 Facial Destylization을 활용한 예시 기반 신경망 스타일 전이 연구

유주원 고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 2023 국내석사

예술적 스타일 전이는 예술 작품이 지닌 특징을 다른 이미지에 적용하는 이미지 처리의 오랜 화두 중 하나로, 최근에는 StyleGAN과 같이 미리 학습된 GAN(생성적 적대 신경망)을 통해 제한된 데이터로도 고해상도의 예술적 초상화를 생성하도록 학습하는 연구가 다양한 방면에서 성과를 내고 있다. 본 논문에서는 2가지 경로의 StyleGAN과 Facial Destylization을 통해 고해상도의 예시 기반 스타일 전이를 달성한 DualStyleGAN 연구에 대해 소개하고, 기존 연구에서 사용된 Facial Destylization 방법이 지닌 한계점을 분석한 뒤, 이를 개선한 새로운 방법, Re-Destyle을 제안한다. 새로운 Re-Destyle 방법으로 Facial Destylization을 적용할 경우 학습 시간을 기존 연구의 방법보다 20배 이상 개선할 수 있으며 그 결과 1000개 이하의 적은 데이터와 1~2시간의 추가 학습만으로도 원하는 타겟 초상화 스타일에 대해 1024×1024수준의 고해상도의 예시 기반 초상화 스타일 전이 및 이미지 생성 모델을 학습할 수 있다. Artistic style transfer is one of the long-standing topics of image processing that applies the characteristics of a work of art to other images, and recently research on learning to create high-resolution artistic portraits with limited data through pre-trained generative adversarial networks (GAN) such as StyleGAN has produced good results in various fields. In this paper, we introduce the DualStyleGAN study that achieved high-resolution, exemplar-based style transfer through two paths of StyleGAN and Facial Destylization, analyze the limitations of Facial Destylization method used in previous studies, and suggest a new method, Re-Destyle, to improve Faciel Destylization. When applying Facial Destylization as a new Re-Destyle method, the learning time can be improved by more than 20 times compared to the method of previous studies 1024 × 1024 high-resolution example-based portrait style transfer and image generation models can be learned.

비디오 장면 유사도 검출 알고리즘

유주원 상명대학교 대학원 2009 국내석사

최근 디지털 저작권과 관련된 이슈들이 많이 발생하면서 디지털 콘텐츠의 저작권 보호 및 불법 사용자 추적에 대한 많은 기술들이 연구되고 있다. 그러나 0과 1로 대변되는 디지털의 특성 때문에 콘텐츠를 손쉽게 복사할 수 있고, 배포될 수 있다는 문제점을 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 워터마킹 기술, DRM 기술, 필터링 기술 등이 있으며 최근에는 필터링 기술 중 한 부류인 특징 데이터 추출에 관한 연구가 크게 각광 받고 있다. 본 연구에서는 고유의 비디오 프레임의 특징 데이터를 추출하고 추출된 특징 데이터를 1차 신호로 생성하여 유사한 비디오 프레임 데이터를 검출하는 방법에 관하여 연구하였다. 기존의 비디오 유사도 검출 방법은 각 프레임 간의 데이터를 비교하기 때문에 검출 속도 및 산출 데이터양이 큰 문제가 있었다. 본 논문에서는 우선적으로 프레임 간의 RGB 거리 값을 계산하여 유사한 프레임간의 경계를 얻어낸 후 경계 범위 내에 있는 유사한 프레임간의 프레임 합에 대한 평균을 구해 대표 프레임을 얻어낸다. 그렇게 얻어낸 대표 프레임으로부터 서로 다른 세기의 가우시안 필터를 씌워 4가지 형태의 각기 다른 blurring 된 프레임을 생성하고, 또 다시 각각의 blurring 된 프레임간의 DOG 값을 구함으로써 3가지 형태의 DOG 프레임을 생성한다. 특징 데이터는 서로 이웃하는 DOG 프레임에 대해서 3 x 3 마스크를 씌워 임계치의 범위를 넘지 않는 가장 큰 값 혹은 가장 작은 값을 구하고, 구한 값에 대해서 outline을 제거함으로써 대표 프레임에 대한 특징 데이터를 추출한다. 이렇게 생성된 특징 데이터를 1차원 신호로 나열하고 다른 콘텐츠에서 추출된 1차원 신호들과 유사도를 비교함으로써 콘텐츠 간 유사도를 비교한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 352 x 288, 320 x 240, 240 x 160, 128 x 128 사이즈의 80 ~ 150 프레임만 추출된 샘플 동영상에서 잡음 첨가, 회전 변환, 크기 변환, 프레임 절삭, 프레임 제거에 대해 매우 강인한 특성을 나타낸다. Recently, many issues related to the digital copyright occurred and technology related to the digital contents copyright protection and illegal user tracing was studied. But digital contents can be copied and distributed easily because digital contents consist of just 0 and 1. Watermarking, DRM and Filtering technology can protect digital contents' copyright, Feature date extraction of Filtering technology has received keen interests from research communities. In this paper We proposed similarity detection algorithm of the video scene using 1-D feature data signal. A various of algorithms have been proposed to compare video Scene's similarity. But they can not solve the low extraction speed and many process data. We focused on the 1-D feature date signal to reduce the date process time. In this paper first, we get the similar frame's boundary by calculating the RGB distance value between frames. And we sum the frames' pixel value in same boundary for making the representative frame. Representative frame pass the Gaussian filter and make blurring frame of 4 forms. Blurring frame of 4 forms subtract between neighbor's blurring frame and make the DOG frame of 3 forms. We find the extreme value from DOG frame of 3 forms using 3 x 3 mask and delete the outline. Finally, we make the 1-D signal with feature data and compare the video scene similarity. The experimental results show that the proposed algorithm is robust against noise addition, rotation change, size change, frame delete, frame cutting.

진동력을 부여한 교정적 치아이동 양상에 관한 3차원 유한요소해석

유주원 울산대학교 대학원 2014 국내석사

질량과 탄성이 있는 구조물에서는 진동이 발생할 수 있고, 형상, 재질 및 구속 상태에 따라 고유한 진동특성을 가진다. 치아와 치조골, 치주인대는 다른 모든 물체와 마찬가지로 고유진동수를 가지며 공진을 일으킨다. 진동이 치아 이동에 미치는 영향에 관한 몇몇 연구가 있었지만, 고정식 교정장치 치료를 가정한 공학적 연구는 매우 부족하다. 본 연구에서는 정확한 진동해석을 위하여, micro CT를 이용하여 제작된 하악 제1대구치(μCT molar) 유한요소모델의 치조골을 균질한 경우 또는 비균질한 경우로 가정하고 고유진동수를 구하였고 이를 중첩하여 치조골 구조와 물성치 조합에 따른 진동형상의 차이를 먼저 알아보았다. 두 번째로 고정식 교정장치가 부착된 치아에 진동이 미치는 영향을 알아보기 위하여, 상악 치열과 두개골이 결합된(Mx.-skull) 유한요소모델을 제작하고, 20개의 고유진동수에 대하여(643 Hz ~ 21380 Hz) 각 치아 교합면의 절점에서 교합면에 수평 방향으로 0.25 N의 힘으로 가진 시에, 치아 별 진동형상을 알아보았다. 두 가지 해석을 바탕으로 특정한 주파수의 진동력을 가하여 치아에 가해지는 응력의 분포와 변위의 양상을 해석하였고 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. μCT molar 유한요소모델에서 치조골을 균질하게 가정한 경우가 비균질하게 가정한 경우보다 고유진동수는 약 1.3배 크고, 0 Hz에서 30000 Hz까지 진동을 가할 때 최대 진폭은 약 0.6배 작았다. 2. Mx.-skull 유한요소모델에서 0.25 N으로 가진 시 8977 Hz에서 중절치의 순설측 비조절성 경사 이동이 나타났고 11270 Hz에서 측절치의 순설측 조절성 경사 이동이 나타났다. 3. Mx.-skull 유한요소모델에서 0.25 N으로 가진 시 15057 Hz에서 중절치에서 제1소구치까지의 근원심 방향 조절성 경사 이동이 나타났고 21380 Hz에서 제2소구치의 근원심 방향 비조절성 경사 이동이 나타났다. 4. Mx.-skull 유한요소모델에서 0.25 N으로 가진 시 17929 Hz에서 제2대구치의 협설측 비조절성 경사 이동이 나타났다.

Comparative Analyses of the Flavors from Hallabong (Citrus sphaerocarpa) with Lemon, Orange and Grapefruit by SPTE and HS-SPME Combined with GC-MS : 고체상 포집 추출법, 시료 상층부 고체상 극미량 추출법과 GC-MS를 이용한 한라봉의 향미성분 분석 : 레몬, 오렌지,

유주원 서울여자대학교 대학원 2003 국내박사

이 논문에서는 고체상 포집 추출법 (SPTE)과 시료 상층부 고체상 극미량 추출법 (HS-SPME)의 두 가지 추출방법을 사용하여 한라봉의 껍질로부터 추출한 향미성분들을 GC-MS로 규명하였다. 한라봉의 향미성분들 중 d-limonene (98.5%)이 주요 성분으로 검출되었고, cis-β-ocimene, valencene 그리고 α-farnesene과 같은 성분들 또한 상대적으로 높은 peak로서 검출되었으며, 그밖에 sabinene, isothujol 및 δ-elemene 등과 같은 향미성분들이 소량 검출되었다. SPTE-GC-MS방법을 이용하여 추출, 동정한 한라봉의 향미성분들을 같은 방법을 이용하여 분석한 레몬, 오렌지 및 자몽의 향미성분들과 비교하였다. 또한 크로마토그래피 분석자료를 근거로 한라봉, 레몬, 오렌지 및 자몽 향기성분의 유사성을 파악하기 위하여 주성분 분석이 시도되었다. HS-SPME에 있어서는 네 개의 citrus속 과일들에 존재하는 다섯 개의 특징적인 향미성분들의 추출을 위하여 선택된 fiber들의 효율이 시료 상층부의 기체상과 HS-SPME fiber coating물질 사이의 분배계수(K_(fg))와 상대농도인자(relative concentration factor)를 통하여 평가되었다. 모든 시료에 대하여 평가된 네 개의 fiber들 중 50/30㎛ DVB/CAR/PDMS fiber가 가장 추출효율이 높은 것으로 나타났다. The aroma component of Hallabong peel was characterized by GC-MS with two different extraction techniques including solid-phase trapping solvent extraction (SPTE) and headspace solid-phase microextraction (HS-SPME). Aroma components emitted from Hallabong peel were compared with those of the other citrus varieties such as lemon, orange and grapefruit by SPTE and GC-MS. d-Limonene (98.5%) was main component and relatively higher peaks of cis-β-ocimene, valencene and α-farnesene in Hallabong are observed. Other volatile aromas such as sabinene, isothujol and δ-elemene were found at small peaks. And principal component analysis was employed to distinguish citrus aromas based on their chromatographic data. For HS-SPME, the fiber efficiency is evaluated through comparing the partition coefficient (K_(gs)) between the HS gaseous phase and HS-SPME fiber coating, and the relative concentration factors (CF) of the five characteristic compounds of the four citrus varieties. 50/30㎛ DVB/CAR/PDMS fiber is verified as the best choice among the four fibers evaluated for all the samples.

뉴럴네트워크 가속기에서의 추론 연산 최적화 기법

유주원 忠南大學校 大學院 2022 국내석사

As services for edge AI increase, deep learning inference computation performance in edge devices needs to be improved. There are various devices that can utilize edge AI. CPU is possible when performing simple tasks, but it is not suitable because there are insufficient resources to utilize complex deep learning models as needed because it must be applied in various environments. GPUs have sufficient resources to utilize complex deep learning models, but they are not suitable for edge AI that requires continuous maintenance in environments such as edge devices that are difficult to cool down due to high power consumption. NPU can utilize complex deep learning models such as GPUs and is suitable for use as edge AI in fixed environments due to low power consumption, but is not suitable for modification and incorporation of various environments because of its fixed hardware design. FPGA can utilize complex deep learning models such as GPU while consuming less power like NPU. It is suitable for use as edge AI because it can be used immediately by designing hardware in the programming logic area and modifying it as needed. In addition, if you find the optimal hardware that meets the needs of a specific model or operation, mass production is possible using ASIC. This paper proposed a method to apply the MEC technique by modifying the memory structure to fit the computational structure of the matrix multiplication acceleration circuit of the VTA for efficient memory use using the FPGA. In order to calculate through an acceleration circuit of a VTA, data must be loaded from memory, and the device memory of the VTA is relatively small in size, resulting in an increase in the number of accesses to memory. This problem reduces performance in inference operations. Applying the method proposed in this paper can reduce the number of accesses to memory by changing the structure of memory and storing data efficiently. In addition, as the number of accesses to memory decreases, the idle time of the matrix multiplication acceleration circuit of the VTA decreases and the computation speed increases. Compared to the calculation method of Im2Col in VTA, the proposed method improved most of the matrix sizes by 1.2.2GOPS, and memory usage decreased by 33-58% in the total matrix size.

LATTE : a framework for learning item-features to make a domain-expert for effective conversational recommendation

유주원 한양대학교 대학원 2024 국내석사

For high-quality conversational recommender systems (CRS), it is important to recommend the suitable items by capturing the items' features mentioned in the dialog and to explain the appropriate ones among the various features of the recommended item. We argue that the CRS model should be a domain-expert who is (1) knowledgeable about the relationships between items and their various features and (2) able to explain the recommended item with its features relevant to dialog context. To this end, we propose a novel framework, named as LATTE, to pre-train each core module in CRS (i.e., the recommendation and the conversation module) through abundant external data. For the recommendation module, we pre-train the recommendation module to comprehensively understand the relationships between items and their various features by leveraging both multi-reviews and a knowledge graph. For pre-training the conversation module, we create the synthetic dialogs, which contain responses providing the explanation relevant to the dialog context by using all the items' features and dialog templates. Through extensive experiments on two public CRS datasets, we demonstrate that LATTE exhibits (1) the effectiveness of each module in LATTE, (2) the superiority over 7 state-of-the art methods, and (3) the interpretations based on visualization.

Population model of spodoptera exigua (Hübner) (Lepidoptera: Noctuidae)

유주원 서울대학교 대학원 2012 국내석사

The population model of the beet armyworm, Spodoptera exigua (Hübner), was constructed to understand its population dynamics in the fields. Major components of the population model of S. exigua are temperature-dependent development models of each stage and an adult oviposition model. To develop the temperature-dependent development model, development time and survival of each life stage were investigated at ten constant temperatures (12.5, 15, 17.5, 20, 22.5, 25, 27.5, 30, 32.5, and 35℃) under a photoperiod of 14:10 (L:D) h. To develop the oviposition model, longevity, fecundity, and survival of adult were investigated at nine constant temperatures (15, 17.5, 20, 22.5, 25, 27.5, 30, 32.5, and 35℃) under a photoperiod of 14:10 (L:D) h. Relationship between the development rate for each life stage and temperature was fitted by a linear and six nonlinear models, and was fitted best by the Lactin 2 model (r2=0.95-0.99). The lower developmental thresholds were 12.18, 13.67, 14.19, and 13.12℃ for egg, early (1-3rd instar) larva, late (4th-last instar) larva, and pupa, respectively. Thermal constants for each stage were 42.92, 85.47, 76.92, and 98.04 DD, respectively. The developmental variations of each stage were described against the physiological age by the three-parameter Weibull function. Relationship between female adult developmental rate (1/mean longevity) and temperature was fitted by the Lactin 2 model (r2=0.95). Fecundity of adult was highest at 30℃ and lowest at 15℃. Cumulative oviposition rate and survivorship were well described by the three-parameter Weibull function, and the sigmoid function, respectively. The simulation model was evaluated by comparing model outputs with adult occurrence data from the welsh onion fields in 2010 and 2011. The population model of S. exigua will be useful to predict its seasonal population dynamics in the fields.