• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.85-87
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• 2006

압타머칩은 (주)제노프라에서 개발한 새로운 개념의 바이오칩으로서, 압타머(aptamer)를 이용하여 혈액중의 특정 단백질군의 상대적인 양의 변화를 측정할 수 있으며, 질병 진단에 바로 응용할 수 있는 도구이다. 본 논문에서는 압타머칩 데이터 분석을 통해 심혈관 질환 환자의 질병 진행 단계를 예측할 수 있음을 보인다. 정상, 안정/불안정성 협심증, 심근경색의 네 단계로 표지된 환자의 혈액 샘플로부터 제작한 (주)제노프라의 3K 압타머칩 데이터를, 일반 DNA 마이크로어레이 분석과 동일한 과정을 거쳐 분류한 결과, 각 단계별 환자샘플이 확연히 구분되는 것을 확인하였다. 분산분석 결과 P-Value를 이용하여 자질 선택을 수행하고, 분류 알고리즘으로는 신경망, 결정트리, SVM, 베이지안망을 적용한 결과. 각 알고리즘별로 50대 남성환자 31개의 샘플에 대하여 $77{\sim}100%$의 정확도로 심혈관 질환의 단계를 구분해내었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.2
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• pp.191-196
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• 2009

In this paper, we proposed a feature selection method using Binary Particle Swarm Optimization(BPSO) and Mutual information. This proposed method consists of the feature selection part for selecting candidate feature subset by mutual information and the optimal feature selection part for choosing optimal feature subset by BPSO in the candidate feature subsets. In the candidate feature selection part, we computed the mutual information of all features, respectively and selected a candidate feature subset by the ranking of mutual information. In the optimal feature selection part, optimal feature subset can be found by BPSO in the candidate feature subset. In the BPSO process, we used multi-object function to optimize both accuracy of classifier and selected feature subset size. DNA expression dataset are used for estimating the performance of the proposed method. Experimental results show that this method can achieve better performance for pattern recognition problems than conventional ones.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.45-48
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• 1997

SEI(Software Engineering Institute)의 CMM(Capability Maturity Model)은 소프트웨어 개발 공정 및 조직의 성숙도를 5개의 계층적인 단계로 분류, 평가하며, 성숙도 측정의 기준으로 계량적인 메저먼트를 각 단계별로 제시하고 있다. 본 연구에서는 CMM에 의해 제시된 메저먼트에 근거하여 정의되고 사용된 척도의 선정에 정보시스템 개발 및 품질 관리 기법인 QFD(Quality Function Deployment)를 적용하였다. 척도 사용자 그룹으로부터 CMM의 관심 영역, 사용 척도, 척도 계산에 필요한 측정치, 소프트웨어 개발 생명주기에 이르는 과정을 단계적인 흐름으로 파악하여 적절한 척도를 선택하는 데 본 연구의 목적이 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.937-944
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• 2021

The problem of selecting variables is addressed in partial linear regression. Model selection for partial linear models is not easy since it involves nonparametric estimation such as smoothing parameter selection and estimation for linear explanatory variables. In this work, several approaches for variable selection are proposed using a fast forward selection algorithm, least angle regression (LARS). The proposed procedures use t-test, all possible regressions comparisons or stepwise selection process with variables selected by LARS. An example based on real data and a simulation study on the performance of the suggested procedures are presented.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.1
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• pp.130-138
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• 2001

Combining a qualified group of people and following through the appropriate phases in the necessary order is crucial to project success. Companies face a wide range of issues and obstacles during implementation that can remain until they start using the system. Benchmarking Partners categorizes these problems into three groups: people issues, process issues, and technology issues Companies should try to implement ERP software as quickly as possible. in fact most companies now use a technique commonly referred to as a rapid implementation methodology. This paper outlines the challenges companies can anticipate during implementation and identifies and describes the six common steps of an ERP project. the paper also discusses new approaches, known as rapid ERP methodologies that are designed to help companies hasten the implementation of such systems.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.577-579
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• 2003

본 논문에서는 생체인식 분야 중 얼굴인식의 검색 정확성 향상 및 검색 시간을 단축하기 위한 단계로 인종별 얼굴영상 데이터베이스에 대한 군집화 기법을 연구하였다. 우선, 일반적으로 얼굴 및 이미지 검색에 사용되는 다양한 특징을 추출하고, 추출한 다차원의 특징 데이터들로부터 다 인종 얼굴 데이터를 유사한 인종별로 정확하게 군집화 하기 위해 최적의 특징벡터를 자동으로 선택 할 수 있는 방법을 제안하였다. 군집결과 분석을 위해 자기 조직화 지도 모형을 이용하였는데, 이는 2차원 분석 및 가시화에 유용하며, 학습 후 코드북벡터를 사용하여 유사한 의미간의 거리부터 검색할 수 있는 특징을 가지고 있다. 특징추출에 관한 실험결과 인종별 구분을 위한 특징벡터로는 웨이블릿 주파수 성분(lowpass 성분)과 CbCr 특징벡터가 인종별 군집화에 가장 유용한 특징으로 선택되었으며. 추출된 특징을 바탕으로 semantic map을 구성하여 제안방법의 효율성을 제시하였다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.04a
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• pp.50-55
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• 1997

본 연구에서는 일반적으로 생산 현장에서의 로봇 작업이 "getting"과 "putting"의 동작으로 구서 되는 것에 기초하여 이들 동작을 분류. 표준화하여 2단계의 단위동작 (GET, PUT) 별로 여러 가지의 모듈을 설정하고, 동작거리별로 표준시간을 산출하는 기법을 다룬다. 즉 기존의 로봇 작업측정법이 작업을 기존동작으로 분석하는 것과는 다르게 시간의 변동요인인 모듈의 Type과 동작거리의 Case를 선택함으로써 표준시간을 설정한다.를 선택함으로써 표준시간을 설정한다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.3 no.4
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• pp.273-279
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• 1998

In this paper, the proposed charging system consists of step charging mode and time-sharing equalization charging mode. As $\Delta$V=O point is detected, the proposed cut-off method will selectively cut off the only battery to reach the $\Delta$V=O point, preventing serial-connected batteries from undercharging. In the start of each step, the equalization charging mode is performed to reduce the capacity difference among the batteries. Though it is added to simple circuit for selective cut-off, comparing with recently used step-charging method, this system can improve the life cycle of battery and charging efficiency, and be also very effective for preventing the batteries from overcharging and undercharging.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.862-863
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• 2015

본 연구에서는 조영증강 초음파 진단에서 혈류의 패턴을 효과적으로 판단할 수 있게 하기 위하여 조영제의 확산패턴을 영상으로 표현하는 방법론을 제안한다. 초음파 영상에서 조영제의 전이 시간에 대한 파라미터의 가시화 기법과, 단계별 전이패턴을 단일 영상으로 표현하는 방법을 제시함으로써, 병변의 진단 및 분석과정에서 대상 영역 내 혈류의 형태와 속도를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 분석과정의 필요에 따라 영상에서 정밀도를 선택적으로 적용할 수 있도록 하였으며, 노이즈 제거를 위한 필터링 과정과 단계별 전이 시점의 위치에 대한 영역 분할 과정을 거쳐 영상 생성결과를 개선할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1149-1151
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• 2008

본 논문에서는 학습자들의 학습특성 및 학습 능력에 따라 문제은행에서 문항을 선택하는 기준과 학습코스를 재구성하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 학습단계와 평가단계를 연계하여 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 차기 학습단계에서 수준별 학습내용을 재구성하여 학습자에게 제공함으로써 합리적인 학습이 가능하도록 지원하고 있다. 이를 위해 학습자의 학습능력을 정확하게 판단 할 수 있도록 문항반응 이론에 의한 학습자 능력평가 모듈을 만들고, 가중치 값을 갖는 문항특성모델을 개발하여 적용함으로써 학습과정의 우선순위를 부여하여 학습코스를 재구성하는 시스템을 설계 및 구현하였다.