본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서 추출된 특징을 기반으로 한 내용기반 영상검색 방법에 관해 연구하였다. 기존의 웨이브릿 기반의 방법에서의 문제점인 특징벡터의 크기를 줄이기 위해 웨이브릿 계수의 영역별 에너지 값을 이용하였으며, 대상물의 이동, 회전, 크기 변화에 영향을 받지 않는 모멘트 특성을 이용한 검색방법을 제안하였다. 본 방법은 특징벡터의 크기를 줄이고, 기존의 특징벡터와 비교해서 검색시간을 단축하면서 분류검색의 효율성을 향상시켰다. 영역기반 영상검색 기능을 제공하기 위해 영상분할 방법에 대해 연구하였으며, 불규칙한 광원에 의한 영향을 최소화할 수 있는 영상분할 방법을 제안하였다 영상분할은 영역병합을 이용하였고, 병합후보영역은 웨이브릿 변환의 고주파 대역 에너지 값을 이용하여 선정하였다 분할된 영역정보를 이용하여 칼라와 질감, 모양 특징벡터를 구성하여 영역기반 영상검색을 수행하였다.
요 분석은 임상에서의 기본적인 검사항목으로 숙련된 간호사에 의한 육안검사를 시행한다. 최근에는 분석량의 증가와 분석 시간의 단축을 위하여 자동화된 요 분석 시스템을 이용하여 측정한다. 그러나 이들 시스템은 기기별 로 나타나는 결과에 차이가 발생하고 있다. 따라서 요의 컬러에 따른 정확한 검사를 위하여 새로운 요 컬러 분류 알고리즘이 요구된다. 본 논문은 퍼지 논리와 신경회로망 알고리즘을사용하여 요 분석 시스템의 지능형 컬러 분류기를 제작하였다. 입력 파라미터는 전처리 과정을 거친 RGB 3가지 색상을 사용하였다. 구현된 분류기는 퍼지 논리와 신경회로망 알고리즘을 사용하였으며, 적색, 녹색, 청색의 3 가지 입력 데이터를 사용하여 9 가지 시료에 대한 $3{\sim}7$ 개의 각 단계별 분류를 수행하도록 구현하였다. 실험에 사용된 검체는 표준 시약을 사용하였으며, 요 분석 시스템을 위한 개별 표준시료에 따른 분류기의 성능을 비교하고, 신뢰성 및 임상적용가능성 여부를 검토하였다. 설험 결과 지능형 컬러 분류기는 많은 검사 항목에서 육안검색보다 좋은 결과를 보였다.
일반적으로 피부 미용분야에서 건강모발과 손상모발을 구분하기 위해 전자현미경으로 촬영된 영상에서 모발의 벌어짐, 갈라짐, 젖혀짐, 탈락, 용해 등의 특징을 관찰하여 사용하고 있다. 그러나 주관적이고 정성적인 판단에 의존하기 때문에 수치적인 기준을 적용하는 객관성이 있는 판단이 요구된다. 본 논문에서는 영상처리 분야에서 에지 특성이 영상 분류나 검색에 사용되는 점을 활용, 에지처리된 영상의 구간별 밝기 누적정보를 비교하여 건강모발과 손상모발의 구분이 가능함을 보인다.
국내에서 원격강의에 대한 연구는 1980년대 초반부터 시작하였고 1990년대 중반부터 본격화 되기 시작하였다. 본 연구에서는 국회도서관에 등록되어 있는 학술논문들 중에서 "원격강의"라는 키워드를 통해 검색된 논문들을 주제별로 분류하였다. 또한 통계적인 분석을 실시하고 내포하는 의미를 제시하였다.
생물다양성정보는 크게 종(species) 정보와 내용(content) 정보로 나눠 데이터베이스화한다. 이때, 분야별 데이터베이스 통합은 종에 대한 횡적인 통합과 내용에 대한 종적인 통합이 동시에 이루어지며, 분류학자들에 의해 정의된 항목과 국제적인 GSD(Global Species Database) 구축의 표준이 되는 내용들을 기반으로 구성요소들의 표준화 정의와 XML기반 표준 DTD를 작성한다. 또한 분산되어 있는 데이터베이스를 대상으로 통합 검색이 가능하도록 Mediator기법을 적용하여 관리시스템을 설계하였다.
다국어로 구축된 학술정보 시스템의 통합검색 환경을 구현하기 위해서는 다국어 전문용어에 대한 해석을 제공하고 전문용어의 분야별 분류정보를 제공할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구는 이러한 다국어 환경의 통합 정보검색 시스템을 운용할 수 있도록 기반시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 다국어 의미망으로 상호 연결된 과학기술 전문용어 체계를 구축하는 방법과 다단계 연결노드에 대한 최단거리 탐색 기법을 소개하였다. 또한, 생성된 용어군집 결과를 해석하기 위한 기초분석을 수행하여 향후 심도있는 분석연구를 수행하기 위한 기반을 마련하고자 하였다.
행정기관은 정책 대응성을 제고하기 위해 빅데이터 분석에 관심을 기울이고 있다. 빅데이터 중 뉴스 기사는 정책 이슈와 정책에 대한 여론을 파악하는데 중요한 자료로 활용될 수 있다. 한편으로 새로운 온라인 매체의 등장으로 뉴스 기사의 생산은 급격히 증가하고 있어 문서 자동분류를 통해 기사를 수집할 필요가 있다. 그러나 기존 뉴스 기사의 범주와 키워드 검색방법으로는 특정 행정기관 및 부서별로 업무에 관련된 기사를 자동적으로 수집하는 것에 한계가 있었다. 또한 기존의 지도학습 기반의 분류 기법은 다량의 학습 데이터가 필요한 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 행정부서의 업무특징을 포함한 분류사전을 활용하여 기사의 분류를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 행정 기관의 업무와 신문기사를 Word2Vec와 토픽모델링 기법으로 부서별 특징을 추출하여 분류사전을 생성하고, 행정 부서별로 신문기사를 자동분류 한 결과 71%정도의 정확도를 얻었다. 본 연구는 행정부서별 신문기사를 자동분류하기 위해 부서별 업무 특징 추출 방법과 비지도학습 기반의 자동분류 방법을 제시하였다는 학문적·실무적 기여점이 있다.
본 연구는 네트워크 분석을 통해 국내 '변증' 연구의 동향을 살펴보기 위한 것이다. 분석은 년간 논문 수, 저널별 논문 수, 연구 분류별 논문 수 등을 살펴보았으며, 네트워크 분석은 키워드 쌍을 사용하여 수행하였다. OASIS(Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System) 시스템에서 검색한 810건의 논문 중에서 368건의 논문을 분석에 사용하였다. 결과적으로, 최근 10년간 변증 관련 논문은 증가하였으며, "Korean journal of oriental physiology & pathology" 저널과 "Journal of korean oriental internal medicine" 저널이 변증관련 가장 많은 논문을 출판하였다. 연구 분류별로 살펴보면, 단면연구가 144편으로 가장 많았고, 환자 사례보고가 71편이었다. 무작위임상시험의 경우에는 단지 3편의 논문만이 있었다. 변증연구에서는 troke, pattern analysis, blood stasis 키워드가 많이 주요 네트워크를 이루었다.
과거 30년간(1959~1988년) 국내에서 연구·발표된 식중독과 관련된 보문을 중심으로 고찰하였다. 32개의 학술지 및 기타 자료로부터 원저, 종설, 특간등 총 353편을 발췌하였고 연도별, 내용별, 주제별로 분류하였다. 1960년대 중반 이후부터 발표건수가 뚜렷이 증가되었고. 1960년대 말부터 환경오염과 관련된 저요인들에 대한 연구가 시작되어 식중독 연구의 폭이 넓어지는 경향이었다. 1970년대부터는 주요한 원인균을 포함하여 기타 희귀 원인에 대한 검색도 이루어졌으며 , 1980년대에 들면서부터 보다 많은 논문들이 각 학술지별로 다양하게 보고되고 있으며, 특히 식품위생 전문 학술지의 출현으로 그 빈도가 높아지는 경향이었다. 가장 많은 편수가 게재된 것은 국립보건원보였고, 가장 꾸준히 그리고 가장 많이 다루어졌던 주제는 Salmonella 식중독이었다..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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