• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2004.06a
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• pp.20-25
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• 2004

본 논문은 하이퍼링크를 활용한 2 단계 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹 페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문이라 간주하여 텍스트 정보를 추출하였다. 또한 스팸 메일을 구분하기 위한 정보를 두 가지로 구분하여 사용하였는데, 메일 송신자의 정보와 확실한 스팸 키워드 리스트를 확실한 정보군으로 구분하여 먼저 적용하고, 이보다 덜 명확한 정보들은 토로 구분하여 속성벡터를 만들어 SVM 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 하이퍼링크를 통하여 웹페이지를 가져온 방법이 그냥 원본 메일만 사용한 방법보다 F-measure 값이 평균 2.8%의 성능향상을 보였다.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.24 no.1
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• pp.38-57
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• 1981

Cardell, Jr. (1964)는 도룡뇽의 뇌하수체 전염에서 5가지의 분비세포를 구분하였으며 Dent와 Gupta (1967), 그리고 Iturrza (1964)는 영원류에서 5가지 분비세포를 구분하여 보고한 바 있다. 또 Doerr-Schott (1965)는 개구리에서 5가지 분비세포를, Mira-Moser (1969, 1970)는 6가지의 분비세포와 한가지의 무과립세포를 구분하였다. Shinkawa등 (1972)도 역시 7가지 cell type을 구분하였다. Shinkawa와 Nakai (1972)는 참개구리에서 역시 7가지 cell type을, 그리고 이들이 선정한 3 cell type에서 ACTH를 분비한다는 사실을 보고 하였다. 이에 본 연구자들은 산개구리를 재료로 하여 우선 동면기의 것을 실험하였던 바 7가지 cell type을 구분한 바 있고, 다시 활동기의 것을 재료로하여 세포내 소기관의 변화를 관찰하였는데 여기서 몇가지 차이점을 보고하는 바이다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.789-790
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• 2006

본 논문은 요즘 유행하는 웰빙(Well Being)에 대한 관심과 점점 고조되는 사람의 체질구분에 대해 퍼지이론(Fuzzy Theory)를 통해 연구하였다. 또한 각 체질구분에 따른 음식궁합을 따져서 보다 개인적 웰빙음식이 무엇이 있나에 대해 연구하였다. 사람마다 각각에 체질을 가지고 있다. 또한 자신의 체질이 아니더라도, 다른 체질에 대한 특성을 가질 수 있다. 이런 점에서 퍼지이론을 사용하여 체질을 구분할 수 있다. 퍼지이론의 큰 장점이 문제점 해결시 참<1>, 거짓<0>으로 해결하지 않기 때문에 여러 가지 문제 해결점을 가진다는 것이다. 공통적으로 해당하는 체질문항일 경우 퍼지 소속함수 값을 각각 다르게 주어서 최종 포인트에 대한 Fuzzy set 의 크기를 따져 체질구분을 하고, 그에 따른 음식궁합을 규정한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.613-615
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• 2003

본 논문은 문서 구조분석을 통해 얻어진 텍스트 영상에 대해 낱자 단위 분할 과정과 분할된 낱자에 대한 언어 구분 방법을 제안한다. 먼저 8방향 연결 요소를 이용한 레이블링을 수행하고 각 레이블의 거리관계와 한글 종모음의 특징을 이용하여 낱자 분리를 수행한다. 분리가 이루어진 낱자의 언어 구분은 각 낱자에 존재하는 concavity 특징을 이용하여 한글과 영어로 구분하게 된다. Concavity 특징을 찾기 위해 낱자를 이루는 흑화소 중 수직런을 이루는 흑화소 중 일부와 세리프 성분을 제거하며 그 방법을 기술한다. concavity 특징은 분리기를 통해 한글과 영어 두 가지로 분리되며, 분류기는 신경망을 이용한다. 제안된 방법은 20개의 텍스트 영상에 총 7923개의 낱자를 대상으로 실험하였으며, 낱자 분리는 97.20%의 정확도를 보였으며 분리된 낱자에 대한 언어 구분은 92.70%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.204-207
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• 2021

LiDAR 장비 및 SfM 과 MVS 방법을 이용하여 생성된 point cloud 와 mesh 에는 항상 노이즈가 포함되어 있다. 이러한 노이즈를 제거하기 위해선 노이즈와 edge 를 효과적으로 구분해낼 수 있어야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 mesh 로부터 edge 를 먼저 구분해낸 후 edge 에 해당하는 영역과 평면에 해당하는 영역에 서로 다른 필터를 사용하는 많은 연구들이 있지만 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서는 edge를 잘 구분해내지 못하는 문제가 존재한다. 이러한 방법들은 mesh 로부터 edge 를 구분해내는 알고리즘의 성능이 노이즈를 제거하는 전체 알고리즘의 성능에 큰 영향을 주기 때문에 강한 노이즈에서도 edge 를 잘 구분해낼 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 PCA 와 graph-cut 을 이용하여 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서 edge 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.3
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• pp.432-440
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• 2011

This paper focus on lane recognition performance test using a road lane constraint with transport infrastructure information. The constraint is determined through the relation of the drive direction and vehicle position. The road lane constraint sets large limit for first and last lane. To analyze the performance of the proposed method, simulations are carried out. The results show that the lane recognition performance using a constraint is improved 40% at four-lane, 25% at six-lane, 15% at eight-lane.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1072-1076
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• 2008

본 연구에서는 한강유역 109개 지점의 강우관측소에서 관측된 지속기간별 연최대강우량을 기본으로 각 지속기간별 L-모멘트값을 산정하고, 한강유역에 적합한 빈도해석기법을 정의하기 위하여 지역구분을 실시하였다. 지역구분을 위한 군집분석을 수행하기 위하여 각 지점별 기상학적 인자와 지형학적 인자를 변수로 사용하였다. 군집분석 기법인 Ward, 평균연결법, Fuzzy-c means, Two-Step방법을 이용하여 지역구분을 실시하였다. GIS를 이용하여 각 방법들을 이용하여 군집된 결과를 도시한 결과 Fuzzy-c means방법으로 구분된 지역구분이 적합한 것으로 나타났다. 또한 구분된 지역의 동질성 여부를 판단하고 적정 분포형을 선정하였으며 지점빈도해석 및 지역빈도해석을 통하여 빈도별 확률 수문량을 산정하였다. 산정된 결과의 정확도 알아보기 위해 모의발생을 시킨 후, 각 기법별로 산정된 상대 평균 제곱근 오차(Relative Root Mean Square Error, RRMSE)를 비교 분석한 결과 대체적으로 지수홍수법과 계층적 방법이 낮은 RRMSE를 나타냈다. 따라서 한강유역에서는 지수홍수법과 계층적 방법을 적용한 지역빈도해석이 적합한 것으로 판단된다.

• The Journal of the Petrological Society of Korea
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• v.5 no.1
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• pp.10-20
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• 1996

The increament of crustal thickness, continental growth and evolution, plate tectonic movements, and mega-impacts of meteorites have been worldwidely studied in the subdivision of Precambrian. In many subdivision methods of Precambrian Eon and Eonthem, the division based on the principle of the Plate tctonic movement referred internationally, is as follows, $L^AT_EX$ The rationality of this subdivision and some problems in the currently adopted stratigraphic subdivision of Precambrian Eonthem will by commented, and the validity of English and Korean Geological terminology on the Precambrian stratigraphy of northeastern Asia will be discussed also.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.187-194
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• 2008

LiDAR는 일반 항공사진 및 위성영상과는 달리 사물의 높이를 측정할 수 있어 산림의 3차원 모델링을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 특성을 이용하여 산불이 발생한 강원도 양양지역 산림의 물리적 피해를 분석하였으며, 디지털 항공사진으로부터 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 추출하여 산림의 생물학적 피해를 분석하였다. 산림의 물리적 피해는 임관의 피해정도에 따라 지표면에서 반사되는 Point Data의 개수의 비율로서 추정을 하였다. 피해정도의 고저(高低)를 구분하는 기준은 통계적 방법 (Jenk's Natural Break) 으로부터 추정된 0.3594을 사용하였으며, 지표면 반사비율이 0.3594 이상인 경우 물리적 피해정도를 고(高, Serious Physical Damage; SPD), 지표면 반사비율이 0.3594 이하인 경우 물리적 피해정도를 저(低, Light Physical Damage; LPD)로 나타내었다. 또한 생물학적 피해는 일반적인 NDVI 값의 범위(-1

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.1
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• pp.120-127
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• 2019

Passive source depth discrimination has been studied for decades since the source depth can be used for discriminating whether the target is near the surface or submerged. In this thesis, an algorithm for source depth discrimination is proposed based on CIR (Channel Impulse Response) from target-radiated noise (or signal). In order to extract CIR without a known source signal, Ray-based blind deconvolution is used. Subsequently, intersections of CIR pattern, which is characterized by ray arrival time difference, is utilized for discriminating source depth. The proposed algorithm is demonstrated through numerical simulation in ocean waveguide, and verified via the experimental data.