• 인지과학
• /
• 제21권4호
• /
• pp.447-458
• /
• 2010

시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제41권6호
• /
• pp.99-108
• /
• 2004

본 논문에서는 CCD(charge-coupled device) 영상 기반의 자동 표적 탐지 시스템(ATD System : Automatic Target Detection System)에 적합한 빠른 탐색 방법을 제안한다. 무기체계에서의 활용을 위해서는 빠른 연산이 주요한 변수인 만큼 이 논문에서는 적은 계산량으로 다양한 표적을 탐지할 수 있는 능력에 주안점을 두고 있다. 표적 훈련(train)단계에서는 구간별 수직 방향 프로젝션을 이용하여 1D의 템플릿을 구성하고 K-means clustering과 이진 트리 구조(binary tree structure)를 활용하여 실제 시험 단계에서 템플릿 정합하는 횟수를 최소화한다. 또한 Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS)를 이용하여 각각의 템플릿에 적응적인 skip-width를 사용하여 탐색 속도를 높이고 클러터 제거 단계에서는 윤곽선으로부터 추출한 Fourier Descriptor계수를 비교함으로써 초기 탐지에서 타겟으로 오인된 클러터를 모양 정보에 기반해서 제거하는 방법을 사용한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.21-29
• /
• 2001

본 연구는 2단계 학습자 개별 적응 평가시스템을 설계하고 구현한 것이다. 2단계 학습자 개별 적응 평가시스템이란 학습자의 학습 상태에 따라 필요한 문제지를 추출하여 동적으로 제공할 수 있도록 단원별 진단평가를 시행하고 학습된 결과를 저장하였다가 그 결과에 따라 기본, 보통, 심화 문제지군(群)을 구성하여 제공하는 단계형 학습자 개별적응 평가(CAT)를 설계하여 구현한 평가 시스템을 말한다. 본 학습자 개별 적응 평가시스템은 웹을 기반으로 하였으므로 지역적으로 흩어져 있는 교사들이 공동으로 문항을 제작함으로써 문항제작에 필요한 노력을 줄일 수 있고 학습자는 이를 이용해 개별학습의 효과를 얻을 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.107-111
• /
• 2005

멀티미디어 사용의 증가에 따라 정보화 사회에 있어 정지영상 정보를 높은 압축율로 방대한 데이터를 얼마나 빠르게 에러 없이 전송 또는 처리하는가 하는 문제가 요구되어지고 있다. 본 논문은 임베디드 시스템 환경의 정지영상 인코팅 분야에서 다양한 기능과 압축 성능을 보이고 있는 JPEG2000의 압축효율 향상을 위하여 양자화 전 단계에서 추출데이터를 축소시켜 EBCOT 단계로 전달되는 데이터의 양을 줄이는 방법으로, 웨이블렛 계수의 저주파 대역에 대한 부호화를 제거하여 부호화 과정에서의 sign bit를 줄이고, 중요도 판별과정에서 각 단계별 임계치를 설정하여 중복비트를 제거하는 분할 정렬 알고리즘을 이용하여 웨이블렛 계수를 줄이는 방법을 제안하였다. 실험결과, 제안한 방법을 통해 임베디드 환경아래에서 기존의 JPEG2000 표준보다 더 우수한 양질의 성능과 저 비트율을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제30권9C호
• /
• pp.922-929
• /
• 2005

본 논문에서는 SpPCA와 MLP에 기반을 둔 융합법칙에 의한 MRS 패턴분류기법을 제안한다. 차원축소를 위해 사용되는 기존의 PCA 기법은 입력데이터가 비선형 특성을 갖는 경우 최적의 변환행렬을 구할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 구간별로 입력데이터를 분할한 후 PCA에 의해 특징을 추출하는 SpPCA 기법을 이용하여 입력패턴의 차원을 축소한다. 다음 단계인 분류단계에서는 MLP 비선형분류기를 이용하여 구간마다 추출된 특징벡터를 이용하여 기준패턴과의 유사도를 산출한다. 최종 분류단계에서는 MLP에 의해서 산출된 유사도에 기반을 둔 융합법칙에 의하여 MRS 패턴을 분류한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 인식결과를 보임을 확인하였다.

• 한국식품저장유통학회지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.292-297
• /
• 2002

매실 추출물의 식품 보존제로서의 이용가능성을 검토하기 위하여 각각 0.5%, 1% 농도의 매실 추출물의 김치 유산균의 성장에 미치는 영향을 조사하고 1%, 3%의 매실 추출물을 김치에 첨가하여 숙성에 따른 이화학적, 미생물학적 변화를 관찰하였다. 매실 추출물의 농도가 높을수록 유산균의 성장을 억제하는 것으로 나타났으며 김치 숙성 중 pH, 산도, 총균수, 유산균수, 색상, 기호성을 대조구와 비교한 결과 매실 추출물 첨가구의 경우 pH 감소속도는 완만하였으며 산도 증가도 낮게 나타났다. 매실 첨가에 의한 김치 숙성 중 유산균수의 변화는 대조구보다 낮은 경향을 보였으나 숙성 25일째 유산균수가 6 log cycle 이상을 나타내어 숙성에 별다른 영향은 없을 것으로 사료되었다. 매실 추출물 1% 첨가구는 김치의 맛, 향, 색상에 영향을 거의 끼치지 않으면서 신맛을 억제시키는 효과가 뚜렷한 것으로 나타났다. 따라서, 매실 추출물을 사용하여 제조한 김치는 본래의 맛에 영향을 끼치지 않으면서 김치의 저장성을 연장시키고 또한 정장작용이 확인되고 있는 김치 유산균과 매실 내에 함유된 여러 가지 유기산을 함께 섭취할 수 있다는 점에서 김치의 품질을 한 단계 더 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권9호
• /
• pp.191-203
• /
• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제10권9호
• /
• pp.2460-2470
• /
• 2009

본 연구에서는 마취 단계에서 마취 심도 평가를 위한 파라미터 추출을 수행하였다. 연구대상은 평균 나이 $42{\pm}9.13$세, 신체등급 분류상 1 또는 2 등급에 속하는 산부인과 수술 환자를 선택하였다. 투약제로는 Enflurane으로 전신 마취를 시행하였다. HRV 신호는 ECG 신호로부터 R 피크치 검출 알고리즘에 의해 획득 되었다. HRV 데이터는 전처리 단계를 거쳤고, 마취 단계별 마취심도 평가 파라미터를 개발하기 위하여 마취단계를 마취 전, 마취유도, 수술중, 각성, 마취 후 등으로 구분하여 시행하였다. 본 연구에서는 마취단계에서 웨이브렛 변환을 이용한 HRV신호 분석 알고리듬이 제안되었다. 세 종류의 웨이브렛 함수를 적용한 PSD 분석 결과 마취 단계에 따라 모두 비슷한 양상을 나타내었으나, 이들 중 Daubeches 10의 실험 결과가 보다 양호하게 관측되어 마취 단계별 마취심도를 평가할 수 있는 특징 파라미터로서 가장 적절하다는 판단하였다.

• 대한화장품학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.241-247
• /
• 2006

본 연구는 피부에 안전하고 부작용이 없는 식물성 원료를 이용한 항염 소재를 개발하여 피부 진정 및 여드름, 아토피 피부에 적용되어질 수 있는 피부 자극 완화제를 개발하고자 하였다. 이에 따라 전통적으로 염증 질환 치료에 사용되어진 오동나무(Paulownia coreana Uyeki)를 소재로 하여 오동나무 잎 추출물의 항산화 효능과 항염 효능을 알아봄으로써 화장품 원료로의 가능성을 확인하였다. EPR을 이용하여 오동나무 잎 추출물의 superoxide anion radical 소거능을 확인하였으며 대식세포주에서의 LPS 처리에 의해 유도되어지는 NO의 생성을 저해시키는 효능을 확인하였다. 그 결과 추출물의 우수한 NO 생성 저해능을 확인하여 오동나무 잎 추출물의 항염 효능 메카니즘을 규명하였다. ELISA 기법을 이용하여 $PGE_2$ 생성 억제 효능을 확인하였으며 NO와 $PGE_2$ 생성 단백질인 iNOS와 COX-2의 발현 여부를 확인한 결과 오동나무 잎 추출물 처리에 의해 두 단백질의 발현이 확연히 감소되는 것을 확인하였다. 또한 염증 반응의 초기 단계에 관여하는 $IkB-{\alpha}$ 단백질의 분해정도를 시간별로 확인한 결과 LPS 처리 30 min 후 $IkB-{\alpha}$ 단백질의 분해가 일어나게 되는데 오동나무 잎 추출물을 함께 처리하였을 경우 시간이 경과되어도 $IkB-{\alpha}$ 단백질의 분해가 일어나지 않는 것을 확인하였다. 이로써 오동나무 잎 추출물의 항염 효능은 염증 반응 신호 전달의 초기 단계에 해당하는 $IkB-{\alpha}$ 단백질의 분해를 억제함으로써 결과적으로 NO와 $PGE_2$의 생성을 감소시킴을 확인하였다. 또한 CCD-986sk와 Raw 264.7 세포에 대한 세포 독성이 존재하지 않음을 확인함으로써 오동나무 잎의 항염 효능을 이용한 피부 자극완화제로서의 개발 가능성을 확인하였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제32권3호
• /
• pp.377-396
• /
• 2015

본 연구는 뇌파측정기술(EEG)의 ERP와 판별분석을 이용하여 이용자 기반의 비디오 키프레임들을 자동으로 추출할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로, 20명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해서 이미지 처리 과정을 다섯 개의 정보처리단계들(자극주목, 자극지각, 기억인출, 자극/기억 대조, 적합 판정)로 구분하여 각 단계별로 적합한 뇌파측정기술의 ERP 유형을 제안하여 검증해 보았다. 검증 결과, 각 단계별로 서로 다른 ERP 유형(N100, P200, N400, P3b, P600)을 나타냈다. 또한 세 그룹(적합, 부분적합 및 비적합 프레임)간을 구별할 수 있는 중요한 변수들로는 P3b에서 P7의 양전위 최고값과 FP2의 음전위 최저값의 잠재기로 나타났고, 이러한 변수들을 이용해 판별분석을 수행한 후 적합 및 비적합 프레임들을 분류할 수 있었다.