• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.387-394
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• 2007

사용자-제품 간의 인터랙션 환경의 변화로 인해 사용자 행태 정보의 특성을 체계적으로 분석하기 위한 많은 연구가 진행 되고 있으며, 사용자 행태 연구의 접근 가능성 보다는 행태 정보를 UI 디자인 과정에 어떻게 적용할 것인지에 대한 연구가 더욱 중요해 지고 있다. 이에 본 연구에서는 미래 제품 개발 환경에서 효율적인 UI디자인을 위하여 사용자의 실 생활에서 수집된 사용자 행태 정보를 UI 디자인 설계 과정에 효과적으로 적용할 수 있는 모델링 방법을 제안하였다. 이를 위해 사용자 행태 정보가 갖고 있는 단계별 구조의 특성을 정의하고, 행태 정보의 구조 분석을 통해 미래 제품 개발 환경에서 제품 사용 단계별 적용 가능한UI 고려 요소 및 UI 해결 방안의 도출 과정을 가시화 시켜 주기 위한 UI 모델링 방법을 제안하였다. 사례 연구로 현재 현관문에서 발생하는 사용자 행태 정보에 UI 모델링을 적용하여 미래 환경에서 제공 가능한 GATE System의 UI 고려 요소 및 UI 해결 방안을 추출하여 적용 가능성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1193-1197
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• 2004

본 연구는 강우에 내한 유역의 반응시간에 관한 연구로써 우리나라 자연하천유역에 적합한 도달시간 및 저류상수 산정공식을 개발하기 위하여 섬진강 유역을 대상으로 유역특성인자 및 강우 특성인자를 분석하고, 이를 다중회귀분석방범 중 최적의 회귀모형을 추출하기 위한 단계별 회귀분석방법을 이용하여 산정공식을 개발하였다. 그리고 개발된 산정공식으로부터의 도달시간 및 저류 상수들을 기존 경험공식의 값들과 비교하였으면, 또한 이를 Clark 모형에 적용하여 실제 호우사상들에 대한 유출수문곡선을 분석하여 관측수문곡선과 비교 검토하였다. 그 걸과 계산된 유출수문곡선과 관측수문곡선은 첨두유량 및 첨두발생시간에서 비교적 적은 오차를 보였으며, 유출수문곡선의 양상에서도 상호 높은 상관성을 보여 개발된 산정공식에 대한 적합성을 잘 나타내주고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.161-164
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• 2007

최근 인터넷과 멀티미디어 기술이 발달함에 따라 이미지 데이터의 양이 급속히 증가하고 있다. 증가하는 이미지를 효과적으로 관리하고 검색하기 위해 내용기반 이미지 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 색상, 모양, 질감 특징을 이용한 유사도-기반검색에 초점을 맞추고 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 나타나는 주요 색상과 색상의 공간적 특성을 포함하는 픽셀샘플링, 그리고 이미지의 외형적 변경에 강인함을 갖는 불변 모멘트 값을 이용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 제안한다. 첫 번째 유사성 검사 단계에서는 이미지의 영역별로 가중치를 부여하여 추출한 대표색상을 사용하여, 유사하지 않은 이미지를 제거하여 검색대상의 수를 줄이며, 두 번째 유사성 검사 단계에서는 첫 번째 단계에서 선별된 후보 이미지에 색상의 공간적 정보를 포함한 픽셀샘플링을 이용하여 색상의 공간적인 위치까지 유사한 이미지만을 선별한다. 두 번째 유사성 검사단계에서 이미지가 외형적으로 변형된 유사이미지의 검출이 어려운 점을 보완하는 방법으로 이미지의 불변 모멘트를 이용하여 검색의 정확성을 높인다. 제안한 이미지 검색 방법은 10000개의 다양한 이미지로 구성된 데이터베이스에서 검색을 효율성을 실험하였다.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.15 no.2
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• pp.369-399
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• 2012

Purpose: Health technology research & development is an important area to leading future. This study examined the current trends for 'oncogene' based on the research subject network to deduce a research front. Method: Papers were extracted from PubMed database using MeSH term for studies on 'oncogenes' and further categorized as papers published by Korean. Keywords were collected from all of articles. Research subject network was generated by keywords. Research subject network was analyzed by weighted degree centrality based social network analysis and transition of research subjects was analyzed by the time series. Results: On 'oncogenes', 'Genes, ras', 'Apoptosis', 'Signal Transduction' had a high degree centrality and currently 'Antineoplastic Agents', 'Prognosis', and 'Tumor Markers, Biological' were widely conducted. Conclusion: Consistency of research trend pattern was found by analyzing oncogene network with compromised to international vs. domestic trends. Analyzing keyword networks in various subject area, those will allow us to predict the research progress and propose evidence of research & developmental strategy.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.231-234
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• 2011

본 논문은 교량의 안전진단을 위한 각 부재의 명명체계에 따라 직선형 교량모델의 각 부재에 대한 솔리드 객체의 고유번호를 일괄적으로 부여하기 위한 방법론을 제시한다. 개발된 방법론은 크게 3 단계의 프로세스로 이루어진다. 먼저, 부재의 종류별로 구분된 레이어로부터 각 부재에 대한 솔리드 객체의 도심을 추출하고, 이를 시점과 종점으로 이루어진 교축방향을 축으로 한 국부좌표계에 대해 변환한다. 이후 교축방향으로 정렬되는 객체를 식별하여 그룹핑하고 이를 교축 및 교축의 직각방향으로 순서로 정렬한다. 마지막으로 각 그룹 내 세그먼트들을 교축방향으로 정렬한다. 개발된 방법론에 따른 시범 응용모듈을 개발하였으며, 트러스 구조와 서로 다른 모델 좌표계를 가진 시범 교량모델을 대상으로 추출된 그룹의 개수와 각 객체의 명칭을 원래의 모델과 비교하여 그 적용성을 검토하였다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.7 no.3
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• pp.5-18
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• 2004

This paper, as a continuation of 'Job Analysis for developing Vocational Education & Training Program' executed from 1998, is aimed at complementing a guidebook for job analysis developed in 2002 to improve its usage in the areas of education, training and qualification, and at making and distributing basic data to develop curriculum for vocational education, standards for vocational training, and guidelines for making questions in qualification examination for 10 kinds of vocations through job analysis, which were precedently selected, for the purpose, out of environment industry-related vocations drawn from carried out together with this project by our Institute in 2003. The contents of this paper are first, to analyze what have precedently been done for job analysis, second, to complement a guidebook for job analysis, third, to select vocations for which job analysis will be made, and fourth, to carry out job analysis for developing curriculum for vocational education and training and guidelines for making questions and to distribute comprehensive data made on a basis of the results. Paper methods for the purpose of this paper are an analysis on literatures and data related to job analysis, experts councils for complementing job analysis, selecting target vocations and conducting job analysis by the vocations, and job analysis applying DACUM method. In the first place, this report presents job analysis models by procedures for developing curriculum for vocational education and training. The first step is preparation for job analysis, the second step the establishment of job models, the third step the drawn-out of knowledge, skills, and tools, the fourth step the selection of courses and subjects, the fifth step the specification of education and training contents, and the sixth the establishment of guidelines for making questions. In this paper, job analysis for 10 vocations were conducted in accordance with these procedures.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.1
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• pp.17-33
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• 2005

This paper presents the proposed a classifier of liver cirrhotic step using MR(magnetic resonance) imaging and hierarchical neural network. The data sets for classification of each stage, which were normal, 1type, 2type and 3type, were analysis in the number of data was 231. We extracted liver region and nodule region from T1-weight MR liver image. Then objective interpretation classifier of liver cirrhotic steps. Liver cirrhosis classifier implemented using hierarchical neural network which gray-level analysis and texture feature descriptors to distinguish normal liver and 3 types of liver cirrhosis. Then proposed Neural network classifier learned through error back-propagation algorithm. A classifying result shows that recognition rate of normal is $100\%$, 1type is $82.8\%$, 2type is $87.1\%$, 3type is $84.2\%$. The recognition ratio very high, when compared between the result of obtained quantified data to that of doctors decision data and neural network classifier value. If enough data is offered and other parameter is considered this paper according to we expected that neural network as well as human experts and could be useful as clinical decision support tool for liver cirrhosis patients.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.12 no.4
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• pp.440-448
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• 2019

In this paper, we propose an ordering chatbot that can process multiple keywords based on recursive slot-filling method. In general, in case of an order service using chatbots, the whole order process is performed only according to the sequence defined by the developer. That is, among all the information needed for the whole order process, only one input can be processed at one time. In order to reduce processing step for the order, we propose a recursive slot-filling method which fills out multiple slots per one time by extracting multiple keywords. First, a keyword array for the order is created according to the order related information. Next, from the input sentence of a user, multiple keywords is extracted. Corresponding slots for a keyword array will be filled with the extracted keywords. Finally, recursive routine will be executed to fill out all the blank in the keyword array. The usability and validity of the proposed method will be shown from the implementation of a smartphone application.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.22-29
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• 2003

시간정보는 사건 탐지/추적 시스템은 물론 정보 추출, 질의/응답 시스템 등에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 한국어 신문 기사를 대상으로 시간 표현을 추출하고 정규화한 후 사건 관련 동사와 연결하는 자동화된 방법들을 제안하였다. 시간 표현을 추출하기 위해서 품사정보로 구축된 패턴과 시간 표현 어휘가 사용되었고, 정규화 과정과 사건 관련 동사와의 연결을 위한 규칙이 만들어졌다. 한국어 신문을 대상으로 제안한 방법의 단계별 평가를 수행하였고, 제안하는 방법의 확장성을 보이기 위해 서로 다른 도메인에도 실험을 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.393-397
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• 2007

최근 시각 장애인을 위한 인공망막 모델 구현에 관한 연구 중 시피질 자극기 기술은 시각 자극 전달의 중간 단계를 생략하고 직접 뇌세포를 자극하는 것이다. 본 논문에서는 망막에서 시각 피질로 시각정보를 전달할 때 발생하는 시각 피질의 특성, 즉 방향성에 대한 반응 특성을 특징 데이터로 구성하여 인식함으로써 인간 시각 정보 처리와 유사한 영상 추출 및 인식 모델을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 특징을 추출 한 후 Delta-bar-delta 기반 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 영상의 특징들을 인식한다. 제시된 방법의 성능을 분석하기 위하여 다양한 숫자 패턴들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 망막 세포로부터 전달된 정보를 방향성에 대한 민감성을 고려하여 영상의 특성을 추출하여 인식하는 모델이 기존의 영상 추출 및 인식 모델보다 인식률에 있어서는 별 차이가 없지만 다양한 실험에서 확인할 수 있듯이 인간 시각과 같이 인식 성능이 민감하지 않는 것을 알 수 있었다.