• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.3 no.3
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• pp.45-53
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• 2000

Geographical Information Systems(GIS) overlay analyses, while ideal for performing spatial searches on nominally mapped criteria, are of limited use when multiple uncertian criteria are concerned. But, Multi-Criteria Evaluation(MCE) techniques offer a means of making complex siting decisions, involving multiple criteria. The integration of GIS and MCE techniques became rational and objective approach to perform land suitability analysis on the basis of multiple criteria. An example application based on the search for suitable sites for the collective facility area in the kimhae daechung park using IDRISI is described.

• Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
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• v.19 no.2
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• pp.247-252
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• 2014

Purpose: This study was to investigate the properties and the location of neural reorganization following eccentric viewing training. Methods: 14 subjects with normal vision took part in eccentric viewing training. The measurements of the light sensitivity and multifocal electroretinogram were performed before and after the training. Results: The measurements of the light sensitivity and multifocal electroretinogram for pre-eccentric viewing training and post-eccentric viewing training showed the significant difference (p<0.047 and p<0.028, respectively). Conclusions: The retinal outer plexiform layer is unable to regenerate. However, the neural reorganization in the retinal outer plexiform layer is able to take place following eccentric viewing training.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.143-146
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• 2017

심층학습 모델 중 LSTM-CRF는 개체명 인식, 품사 태깅과 같은 sequence labeling에서 우수한 성능을 보이고 있다. 한국어 개체명 인식에 대해서도 LSTM-CRF 모델을 기본 골격으로 단어, 형태소, 자모음, 품사, 기구축 사전 정보 등 다양한 정보와 외부 자원을 활용하여 성능을 높이는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이런 방법은 언어 자원과 성능이 좋은 자연어 처리 모듈(형태소 세그먼트, 품사 태거 등)이 없으면 사용할 수 없다. 본 논문에서는 LSTM-CRF와 최소한의 언어 자원을 사용하여 다국어에 대한 개체명 인식에 대한 성능을 평가한다. LSTM-CRF의 입력은 문자 기반의 n-gram 표상으로, 성능 평가에는 unigram 표상과 bigram 표상을 사용했다. 한국어, 일본어, 중국어에 대해 개체명 인식 성능 평가를 한 결과 한국어의 경우 bigram을 사용했을 때 78.54%의 성능을, 일본어와 중국어는 unigram을 사용했을 때 각 63.2%, 26.65%의 성능을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.1
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• pp.63-68
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• 2010

In this paper, we propose a multiresolution stereo matching method based on genetic algorithm using edge information. The proposed approach considers the matching environment as an optimization problem and finds the solution by using a genetic algorithm. A cost function composes of certain constraints which are commonly used in stereo matching. We defines the structure of chromosomes using edge pixel information of reference image of stereo pair. To increase the efficiency of process, we apply image pyramid method to stereo matching and calculate the initial disparity map at the coarsest resolution. Then initial disparity map is propagated to the next finer resolution, interpolated and performed disparity refinement. We valid our approach not only reduce the search time for correspondence but alse ensure the validity of matching.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1991.04a
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• pp.47-52
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• 1991

주거환경을 침해하는 소음의 주된 요인은 가전제품으로서, 대부분의 가전제 품은 전기모터에 의해 구동된다. 가전제품을 작동시키는 전기모터는 가전제 품에 기진력을 주는 한편 공기중으로 소음을 방사함으로서 조용한 주거환경 을 해치게 된다. 따라서 조용하고 쾌적한 주거환경 확보를 위해서는 가전제 품용 구동모터의 소음을 효과적으로 차단 또는 감소해야 한다. 모터의 소음 원은 그 모터의 종류와 형태에 따라 약간씩은 다를 수 있으나 일반적으로 크게 기계적 소음, 공기 역학적 소음, 전자기 소음, 열/전기 화학적 소음 등 으로 분류된다. 이들 중 모터의 소음에 큰 영향을 주는 것은 기계적 소음, 공기 역학적 소음, 전자기 소음이며 열/전기 화학적 소음은 매우 작은 편이 다. 또한 공기 역학적 소음은 모터에 팬이 부착될 경우에만 큰 문제가 될 뿐 이며, 팬이 부착되지 않을 경우에는 기계적 소음과 전자기 소음이 주된 소음 원이 된다. 기계적 소음과 전자기 소음은 어느 것이 주된 소음원인지는 일반 적으로 잘 알 수 없기 때문에, 개별적인 연구와 실험을 통하여 파악해야 한 다. 기계적 소음은 주로 회전자의 불균형 회전에 의한 진동 및 그로 인한 외 부 프레임의 진동으로 대별되며, 전자기 소음은 주로 공급(Air-Gap)에서의 투과파(permeance wave)와 기자력(magneto-motive force)에 의한 반지름 방향의 힘에 의해 주로 발생된다. 본 연구에서는 기계적 소음과 전자기 소음 중 모터 소음에 영향이 큰 소음원을 판별해 내고 모델 실험을 통하여 감소 방안을 검토하였다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.7 no.1
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• pp.37-49
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• 2001

We propose an optimization of mutual information for multiresolution image registration to represent useful information as integrated form obtaining from complementary information of multi modality images. The method applies mutual information as cost function to measure the statistical dependency or information redundancy between the image intensities of corresponding pixels in both images, which is assumed to be maximal if the images are geometrically aligned. As experimental results we validate visual inspection for accuracy, changning initial condition and addictive noise for robustness. Since our method uses the native image rather than prior feature extraction, few user interaction is required to perform the registration. In addition it leads to robust density estimation and convergence as applying non-parametric density estimation and stochastic multiresolution optimization.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.12
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• pp.1609-1616
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• 2001

We present an autostereoscopic 3D display system using volume hologram. In this proposed system, the interference pattern of angular multiplexed plane reference and object beams are recorded into a volume hologram, which plays a role of guiding object beams of multi-view images into the desired perspective directions. For reconstruction, object beams containing the desired multi-view image information, which satisfy Bragg matching condition, are illuminated in the time-division multiplexed manner onto the crystal. Then multiple stereoscopic images are projected to the display plane for autostereoscopic 3D viewing. It is possible to make a high resolution multiview 3D display system independent upon the viewpoint.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.6
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• pp.709-714
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• 2003

It is important that the interaction between learners and contents in Educational Contents. But, there is just simple interaction in traditional WBI or CAI. As it is necessary to study for interaction with learners. There is applied more multimedia elements for the fun of learners. But, it is also necessary to study for Network Educational Game Contents which can give virtual environment to learn easily and funny. In this study, Competition Learning Model is designed for network learning environment. We can look at the new view point of Educational Contents by implementation of Network Educational Game Contents and Competition Learning Model.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.4
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• pp.155-162
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• 2014

In this study, we developed a server-based mobile multi-lingual name-card recognition system which utilizes smartphone only as a terminal for capturing images of name-card and displaying results of recognition, running server as a recognizer of characters. For efficient processing and transmission of captured images, we corrected the distorted images, removed noises from them, and defined the socket-based protocol for wireless transmission of images between smartphone and the recognizer on server. Various tests for name-cards of five language types show increased recognition rate and speed of the developed system against conventional smartphone-based recognizers.

• The Optical Journal
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• s.158
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• pp.58-60
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• 2015

드론이 인기다. 드론이 뜨고 있다. 드론은 왜 인기인가? 왜 드론이 인기인지를 인식해보아야 한다. 결론부터 이야기하면 드론이 인기인 이유는 드론이 MMM이기 때문이다. MMM은 필자가 2년 전 쯤에 만든 신조어로 Multipurpose Mobile Machine의 약자다. 다목적 이동 기계라는 말이다. 우리말로 줄이면 다이기(多移機)쯤 된다. 드론은 다목적 이동 기계, 즉 다이기이다. 인터넷이 군용으로 사용되다가 민간이 사용하게 된 것처럼 드론 역시 정찰, 감시, 폭격 등의 군사용으로 출발했지만, 민간이 사용하는 드론의 용도는 무척 다양하다. 사진 촬영, 영화 제작, 드라마 촬영, 음식 배달, 씨앗의 파종과 농약의 살포, 현장 탐사, 경계 근무 등 정말 다용도에 사용되고 있다. 중요한 것은 드론 각각이 다목적으로 사용될 수 있다는 것이다. 이는 드론이 단지 물리적 기계인 것이 아니라 스마트 기계로, 스마트폰과 같은 SW중심 기기와 드론에 내장된 OS와 SW에 의한 제어를 통해 비로소 실현된다. 즉, 드론은 MMM이기도 하지만, 정확히 SMM(Smart Mobile Machine)이기 때문에 그 잠재성이 인정받고 있는 것이다. 지금까지 스마트 폰, 스마트 워치, 스마트 TV 등은 모두 스마트 기기이기는 하지만 스마트 이동 기기는 아니다. 한편, 로봇 청소기 등 기존의 가정용 로봇이나 산업용 로봇은 대부분 단일목적 이동기기이거나 다목적 고정 기계이므로, 로봇이라 부르기가 민망한 기계들이었다. 필자는 드론이 이렇듯 새로운 스마트 기기 산업과 기존의 로봇 산업이 갈 길 또는 가고 있는 길을 보여주고 있다는 점에서 관심을 갖는다. 스마트 기기 산업의 관점에서는 이제 비로소 고정형(스마트TV), 부착형(스마트 워치), 휴대형(스마트 폰) 스마트 기기 산업에서 다목적 스마트 이동 기계라는 새로운 블루 오션 창출 산업이기에 의미가 있다.