• The Journal of Information Technology
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• v.7 no.3
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• pp.11-18
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• 2004

Learning procedure in the neural network is updating of weights between neurons. Unadequate initial learning coefficient causes excessive iterations of learning process or incorrect learning results and degrades learning efficiency. In this paper, adaptive learning algorithm is proposed to increase the efficient in the learning algorithms of Self-Organization Neural Networks. The algorithm updates the weights adaptively when learning procedure runs. To prove the efficiency the algorithm is experimented to classification of strokes which is the reference handwritten character. The result shows improved classification rate about 1.44~3.65% proposed method compare with Kohonan and Mao's algorithms, in this paper.

• Journal of Chest Surgery
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• v.34 no.2
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• pp.118-124
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• 2001

배경: 승모판막재건술이 승모판막치환술보다 술후 좌심실기능이 보다 향상될 수 있으며 또한 수술사망율과 인공판막에 관련된 합병즈인 혈전색전증, 심내막염 및 항응고제사용에 따른 출혈빈도는 낮다고 하였다. 방법: 1996년 1월부터 2000년 5월까지 승모판막폐쇄부전으로 진단된 환자 87례를 대상으로 재건술군 59례, 치환술군 28례로 나누어 비교분석하였다. 결과: 술전 환자들의 NYHA 기능분류, 흉부 X-선상 심흉곽의 비, 심초음파상 좌심실박출계수는 두 군간에 유의한 차이가 없었다. 원인질환은 양군에서 퇴행성 병변이 가장 많았다. 체외순환시간은 재건술군에서 유의하게 길었으나 수술사망은 양군에서 없었다. 술후 NYHA 기능분류, 흉부 X-선상 심흉곽의 비는 향상되었으나 두 군간에 차이가 없었으며 술후 좌심실박출계수는 두 군에서 감소되었으나 유의한 차이는 없었다. 결론: 이상의 결과로 승모판막폐쇄부전에 대하여 재건술이 치환술처럼 비교적 안전하게 시행될 수 있는 술식으로 사료된다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.4
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• pp.45-54
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• 1999

본 논문에서는 웨이브렛 변환 대역에서 영역분할 기법을 적용하여 얻어진 각 영역을 중요 영역과 비 중요 영역으로 분류하고 각각의 영역을 그의 특성에 적합한 방식으로 부호화 하는 기법을 제안하였다. 중요 영역은 전체 영역가운데 매우 작은 부분을 차지하지만 영상 복원에 매우 큰 영향을 주기 때문에 이러한 영역 부호화를 위해 기존의 EZW 방식보다 성능이 우수하며 단일계수 전송에 성능이 뛰어난 SPIHT 알고리즘을 적용하였다. 그러나 비 중요영역은 영상복원에 미치는 영향이 적을 뿐만 아니라, 매우 큰 동질 영역을 형성하기 때문에 텍스춰 모델링을 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 시각적으로도 좋은 영상을 복원 할 수 있다. 실험결과 제안한 시스템은 다양한 영상에 대하여 적응성이 있음을 보였고 특히 0.2bpp 이하의 매우 낮은 비트 율에서도 EZW 와 같은 기존의 웨이브렛 기반 부호화기보다 좋은 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.607-610
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• 2002

본 연구에서는 식품 안정성을 검사하기 위해 식품 내 미생물 농도를 계산하는 방법을 제안한다. 기존의 생물학적 방법을 보완하여 영상 분석에 기반한 자동화 방법으로 빠르고 보다 정확한 방법을 제안한다. 현미경으로 확대한 시료의 영상을 자동으로 분석하여 영상 내의 미생물의 수를 측정하면 여러 영상에 대한 결과를 통계적으로 분석하여 식품 내 미생물 농도를 보다 정확히 측정할 수 있다. 영상 처리 과정을 통해 영상으로부터 미생물군을 찾아내고, 해당 미 생물군을 모양에 따라 세 가지 종류-간균, 구균, 효모로 분류하고 계수한다. 제안하는 시스템의 성능을 실험으로 보였다. 영상 내에서 측정된 미생물의 수와 실제 미생물의 수의 비를 검토해 본 바, 본 시스템이 실용적임을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.747-752
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• 2003

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 분류하여 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표용어들을 선택한다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터간 거리와 표준편차, 클러스터간 거리의 척도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.131-132
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• 2018

해양산업은 새로운 부가가치산업 및 신성장동력 산업으로 인식되고 있다. 특히 항만을 중심으로 클러스터를 조성하여 고부가가치를 창출하고 있다. 해외 선진항만들도 앞 다투어 클러스터를 조성하여 수익창출과 경쟁력 강화에 나서고 있다. 우리나라도 2015년 해양산업클러스터 조성과 육성에 관한 법률을 제정하였다. 따라서 각 지역별로 어떤 해양산업이 비교우위에 있는지 파악하는 것은 해양산업클러스터를 통한 집적화 전략을 수립하는데 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 남지역을 대상으로 해양산업 구조를 분석하였다. 먼저 해양산업 분류에 대한 기존 문헌분석을 실시하여 해운 물류업, 조선업, 수산업, 해양관광업, 기타업 5개의 대분류와 21개 중분류, 84개 소분류로 해양산업을 재분류하였다. 재분류한 해양산업을 기준으로 입지계수와 변이할당분석 기법을 활용하여 전남의 해양산업 구조를 분석하였다. 이 연구결과는 향후 전남지역 해양산업클러스터 구축 시 전략수립에 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.311-312
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• 2021

최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)은 NNVC(Neural Network-based Video Coding) AhG(Ad-hoc Group)을 구성하고 인공지능을 이용한 비디오 압축 기술들을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 VVC 복원 영상의 DCT 계수를 기반으로 복원 영상을 분류하고, 분류된 각 클래스에 따라 적응적으로 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 화질 개선을 수행하는 VVC 후처리 기법을 제안한다. 실험결과, 제안기법은 AI(All Intra) 부호화 모드에서 1.23% BD-rate 이득을 보였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.06a
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• pp.167-171
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• 2020

최근 다양한 산업에서 키오스크를 활용한 서비스가 확대되고 있으며 현대증권의 보고서에 따르면 세계적으로 키오스크 시장이 2021년도 까지 연평균 17%의 성장률을 기록할 것이라고 전망되어진다. 이와 같은 배경에서 국내에서도 키오스크 제조, 관리업이 늘어나고 있으며 창의적인 기술력을 바탕으로 차별성을 둔 스타트업들의 진출도 보이고 있다. 하지만, 대부분의 제조, 관리업자들은 1차 소비자인 설치 매장의 관점에서 접근을 하여 서비스 개선을 이루어 내기에 여전히 키오스크를 실제 사용하는 소비자의 불편 및 불만에 대한 개선은 부족한 실정이며 학계에서도 디자인, UI, 기술수용 등 다양한 방면으로 연구가 진행되고 있지만 현실적인 효과의 확인에는 어려움을 호소하기에 본 연구에서는 실제 소비자의 관점에서 키오스크를 사용함에 있어서 중점을 두는 요인들과 현재 연구가 이루어지고 있는 주제들을 중심으로 핵심 요인 10가지를 추출하여 이를 다시 품질속성 분류와 만족수준 측정을 진행하였다. 본 연구에서는 Kano를 활용하여 품질속성을 분류하고 이 과정에서 모델의 단점으로 인해 발생하는 문제점을 보완하기 위해 추가적으로 Timko를 통해 만족계수와 불만족계수 측정과 PCSI를 통한 현재 만족수준을 확인하여 복합적으로 해석하고 이를 통해 최종적인 서비스개선 순위를 시사하는 방향으로 본 연구를 진행하였다.

• Geotechnical Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.25-34
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• 1991

In this study, relationships between CBR values tested by Korean Standards (KS CBR) and the elastic moduli from CU compression tests are developed for the subgrade soils. Triaxial compression and KS CBR tests are carried out on five types of samples from 15 points in Korean ezpressways. Triaxial compression tests are performed under 3 types of coifining pressures to generalize the CBR -elastic modulus relationship as functions of confining pressured and mean principal stresses. From the regression analyses of experimental results, equations for relationships between the KS CBR and elastic moduli of roadbed Boils are proposed. An equation for the relation- ship between the KS CBR and the maximum dry density of roadbed soil is also proposed.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.4
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• pp.993-1000
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• 2016

Semi-supervised learning makes it easy to use an unlabeled data in the supervised learning such as classification. Applying the semi-supervised learning on the regression analysis, we propose two methods for a better regression function estimation. The proposed methods have been assumed different marginal densities of independent variables and different smoothing parameters in unlabeled and labeled data. We shows that the overfitted pilot estimator should be used to achieve the fastest convergence rate and unlabeled data may help to improve the convergence rate with well estimated smoothing parameters. We also find the conditions of smoothing parameters to achieve optimal convergence rate.