• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.11
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• pp.137-145
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• 2014

This paper suggests an LDA-based long distance face recognition algorithm for intelligent surveillance system. The existing face recognition algorithm using single distance face image as training images caused a problem that face recognition rate is decreased with increasing distance. The face recognition algorithm using face images by actual distance as training images showed good performance. However, this also causes user inconvenience as it requires the user to move one to five meters in person to acquire face images for initial user registration. In this paper, proposed method is used for training images by using single distance face image to automatically create face images by various distances. The test result showed that the proposed face recognition technique generated better performance by average 16.3% in short distance and 18.0% in long distance than the technique using the existing single distance face image as training. When it was compared with the technique that used face images by distance as training, the performance fell 4.3% on average at a close distance and remained the same at a long distance.

• Food Science and Preservation
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• v.24 no.1
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• pp.116-124
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• 2017

In this study, we compared the antioxidant and immuno-modulatory effects of water (HR, HL, HS), 70% ethanol (ER, EL, ES), and 70% methanol (MR, ML, MS) extracts of different parts (root, leaf, and seed) from Glehnia Radix. Yields were 17.40-30.17% for water extract, 11.47-28.67% for 70% ethanol extract, and 10.73-30.57% for 70% methanol extract, respectively. The total polyphenol and flavonoid contents of EL were 10.79 g/100 g and 2.01 g/100 g, respectively. The DPPH and ABTS radical scavenging activities of EL at $1,000{\mu}g/mL$ were 84.70% and 57.64%, respectively. The superoxide radical scavenging and ferric-reducing antioxidant power of EL at $1,000{\mu}g/mL$ were 84.05% and $975.28{\mu}M$, respectively. Moreover, 70% ethanol and 70% methanol extracts of root from Glehnia Radix significantly inhibited production of NO in LPS-stimulated macrophage RAW 264.7 cells without cytotoxicity. These results suggest that 70% ethanol and 70% methanol extracts of Glehnia Radix leaf may be a useful functional food material in the food industry.

• The Korea Beekeeping Bulletin
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• s.252
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• pp.10-12
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• 2001

• The Korea Beekeeping Bulletin
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• s.258
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• pp.33-34
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• 2002

• KASI NEWSLETTER
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• s.87
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• pp.5-5
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• 2009

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.175-177
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• 1999

본 논문에서는 수사 정보와 문장간 유사도를 이용하여 문서의 수사 구조 트리를 생성하는 방법을 제안하였다. 말뭉치에서 찾아낸 수사 정보를 종류별로 분류하고, 이를 사용해서 문서 내의 수사 정보를 추출해서 가능한 모든 구조를 생성한다. 다음으로 문장간의 유사도를 사용해서 가중치가 가장 높은 하나의 구조를 선택한다. 생성된 수사 구조를 사용하여 문서를 요약할 수 있는데, 수사 정보는 언어적 특성을 이용하는 것이므로 모데인에 독립적인 요약 시스템을 만들 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.745-747
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• 2023

여러 분야에서 인공지능 모델을 활용한 추천 방법들이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 관광지의 대중적이고 정확한 추천을 위해 GPT-3 와 같은 생성 모델로 생성한 가상의 리뷰 문장을 통해 KoBERT 모델을 학습했다. 생성한 데이터를 통한 KoBERT 의 학습 정확도는 0.98, 테스트 정확도는 0.81 이고 실제 관광지별 리뷰 데이터를 활용해 관광지를 분류했다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.344-347
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• 2009

건축, 토목 분야의 정보 교환을 위한 표준으로 주목받고 있는 BIM 모델의 국제 표준인 IFC 표준을 위해, 소프트웨어가 IFC 표준에 맞게 유효한 정보를 입출력 하도록 도와주고, IFC 파일이 표준에 맞는지 검증할 수 있는 모듈을 개발했다. 특히, 지역별 및 국가별 상황에 맞게 BIM 모델을 수정하거나 확장해 사용하도록 권고하고 있는 상황에서 다양한 확장 IFC 표준을 효과적으로 지원할 수 있도록 IFC 표준을 정의하는 EXPRESS 언어로부터, 객체 지향 언어를 위한 소프트웨어 개발 라이브러리를 자동으로 생성하고, 해당 SDK를 활용해 IFC 모델을 검증하는 라이브러리를 자동으로 생성하며, IFC 파일을 검증할 수 있는 독립적인 실행 파일도 자동으로 생성할 수 있도록 했다. 또한 객체 지향 라이브러리를 사용함으로써 주어진 IFC 모델을 효과적으로 문서화 할 수 있도록 HTML 생성 도구를 개발하거나 3차원 형상 확인이 가능하도록 VRML 생성 도구를 개발하는 등의 작업이 쉽게 이뤄짐을 확인했다. 이렇게 자동화된 BIM 소프트웨어 개발 도구는 IFC 모델의 수정이나 확장을 고려하는 BIM 소프트웨어 개발 프로젝트의 생산성을 향상시키고, 해당 시스템의 운영에 신뢰도를 높이는 것은 물론이며, 향후 국내 실정에 맞게 운영될 BIM 인증 제도에도 활용하면 기존의 수작업 방식 인증제도에 비해 인증에 걸리는 시간과 비용을 줄이는 것은 물론 인증 자체의 객관성과 정확성, 투명성과 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.873-876
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• 2017

최근 정보검색의 효율성을 위해 데이터를 분석하여 해당 데이터를 가장 잘 나타내는 연관단어를 추출 및 추천하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 관련 연구들은 출현 빈도수를 사용하는 방법이나 LDA와 같은 기계학습 기법을 활용해 데이터를 분석하여 연관단어를 생성하는 방법을 제안하고 있다. 기계학습 기법은 결과 값을 찾는데 사용되는 특징들을 전문가가 직접 설계해야 하며 좋은 결과를 내는 적절한 특징을 찾을 때까지 많은 시간이 필요하다. 또한, 파라미터들을 직접 설정해야 하므로 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점을 지닌다. 이러한 기계학습 기법의 단점을 극복하기 위해 인공신경망을 다층구조로 배치하여 데이터를 분석하는 딥러닝이 최근 각광받고 있다. 본 논문에서는 기존 기계학습 기법을 사용하는 연관단어 추출연구의 한계점을 극복하기 위해 딥러닝을 활용한다. 먼저, 인공신경망 기반 단어 벡터 생성기인 Word2Vec를 사용하여 다양한 텍스트 데이터들을 학습하고 룩업 테이블을 생성한다. 그 후, 생성된 룩업 테이블을 바탕으로 인공신경망의 한 종류인 합성곱 신경망을 활용하여 사용자가 입력한 주제어와 관련된 최근 뉴스데이터를 분석한 후, 주제별 최신 연관단어를 추출하는 시스템을 제안한다. 또한 제안한 시스템을 통해 생성된 연관단어의 정확률을 측정하여 성능을 평가하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.1
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• pp.9-17
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• 2007

In this study, Digital Elevation Models (DEMs) were constructed from color images, grayscale images and each bands (Red, Green, Blue) of color image, and the accuracies of each DEMs were evaluated, And then, correlation coefficients between left and right images of each stereopairs were analyzed. The DEM can be constructed conventionally from the digital map and stereopair images using image matching. The image matching requires stereo satellite images or aerial photographs. In case of rotor aerial photographs, these are to be scanned in 3 bands (Red, Green, Blue). For this study, 5 types of images were acquired; color, grayscale, RED band, GREEN band, and BLUE band image. DEMs were constructed from 5 types of stereopair images and evaluated using elevation points of digital maps. In order to analyze the cause of various accuracies of each DEMs, the similarity between left and right images of each stereopairs were analyzed. Consequently, the accuracy of the DEM constructed from RED band images of color aerial photograph were proved best.