• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.253-255
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• 2016

본 논문에서는 다중 지역 이진 패턴(Multi-scale Bock LBP, MB-LBP) 특징과 랜덤 포레스트에 기반한 새로운 기법의 머리 방향 분류 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 occlusion 과 조명의 변화에 강인한 분류 정확도를 얻기 위해서 랜덤화된 트리를 학습하는 것을 목표로 한다. 우선, 얼굴 이미지로부터 많은 MB-LBP 특징을 추출하고, 얼굴 영상들을 랜덤하게 입력하고 MB-LBP 크기 파라미터와 같은 랜덤 특징과 블록 좌표들을 사용하여 트리를 생성한다. 게다가 각 노드에서 정보 이득을 최대화 하는 트리의 내부 노드를 생성하기 위해서 uniform LBP 의 특성을 고려한 분할 함수를 개발한다. 랜덤화된 트리는 랜덤 포레스트에 포함되어 있으며 마지막 결정단계에서 Maximum-A-Posteriori criterion 으로 최종 결정을 한다. 실험 결과는 제안 기법이 다양한 조명, 자세, 표현, occlusion 상황에서 기존의 방법보다 개선된 성능으로 머리 방향을 분류 할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.204-209
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• 2018

긴장이라는 측면은 의사소통을 하거나 글을 읽을 때 사람에게 항상 영향을 주고 있다. 긴장의 개념은 자연언어처리 분야에서 광범위한 의미로 사용되어 왔는데, 본 논문은 이런 개념 중 강연과 같은 한 방향 대화에서 화자의 말에 대하여 청중이 가지는 긴장도에 집중하여 이를 정량화하는 방법을 제안한다. 한 명의 저자에 의해 서술된 문서에 긴장도 개념을 적용함에 있어, 한 방향 대화에서의 긴장도를 정량화하는 본 연구는 긴장도 개념을 일반 문서에 적용할 때에 보다 용이하게 활용될 것으로 예상한다. 본 연구에서는 먼저 화자의 말에 대한 청중의 긴장도가 주석되어 있는 새로운 말뭉치를 구축하였다. 또한 문맥을 고려하여 긴장도를 예측할 수 있는 모델과 이에 따른 긴장도 분류 성능에 대한 실험 결과를 통하여 자동 긴장도 분류가 계산적으로 가능하다는 것을 보인다.

• 천문학회보
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• 제35권2호
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• pp.47.2-47.2
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• 2010

태양플레어는 태양 대기에서 발생하는 격렬한 폭발현상으로 이를 예측하고 대비하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 플레어의 발생 확률이 태양 흑점 분류와 흑점 면적 변화량에 어떻게 의존하는 가를 조사하였다. 이를 위하여 약 9년 기간(2001년 7월 ~ 2010년 6월) NOAA에서 제공하는 AR(Active Region) 정보에 근거한 McIntosh 흑점 분류법을 사용하였다. 플레어는 C 등급 이상(C,M,X)인 것만을 고려하였다. 본 연구에서는 60개의 McIntosh 흑점군 그룹 중 가장 플레어를 많이 발생시키는 6개의 흑점군 그룹에 대해 태양 흑점 면적의 변화량을 각각 3그룹으로 나누어(감소, 무변화, 증가) 비교해보았다. 그 결과 거의 모든 그룹에서 태양 흑점의 넓이가 증가, 감소, 무변화 순으로 플레어의 발생 확률이 높다는 것을 확인하였다. 예로, 흑점군 그룹 중 Fkc그룹의 경우 위의 순서대로 65%, 50%, 44%로 M등급의 플레어가 발생했다. 흑점의 면적 변화가 자기플럭스의 변화를 나타내는 좋은 인자임을 고려할 때, 본 결과는 새로운 자기플럭스가 광구로 상승하는 경우에 플레어의 발생 확률이 더 높음을 보여준다. 본 연구 결과를 토대로 태양 흑점 분류와 면적의 변화량에 따른 플레어 발생 확률 연구의 발전방향과 활용 방안에 대해 논의하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.61-63
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• 2006

본 논문은 온톨로지를 이용하여 단백질 상호작용 네트워크를 개념적으로 분류하여 레이아웃하는 방법을 제안한다. 상호작용 네트워크를 이루는 단백질은 온톨로지의 표준 통제 용어에 대한 주석 정보를 가지고 있으므로 동일 분류에 해당하는 통제 용어를 가지고 있는 단백질들은 근접한 곳에 위치하도록 레이아웃한다. 이는 기존 물리적 레이아웃에 기능별 그룹화를 해줌으로써 복잡한 네트워크를 개념적으로 분석할 수 있도록 한다. 또한, 동일 분류에 속하는 단백질들을 한 노드로 대응하여 레이아웃 알고리즘을 수행함으로써 기존의 그래프표현 알고리즘 보다 빠르게 시각화할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.294-297
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• 2009

다방면적인 과학기술의 발달은 우리에게 대량의 데이터와 또한 새로운 영역으로의 접근 가능성을 열어주었다. 유전자 정보와 같은 대량의 정보를 다루는 시대가 열리면서 바이오 데이터를 분석하여 새로운 연관성과 정보를 찾아내는 바이오인포매틱스가 고부가가치 창출을 위한 학문으로 특히 부각되고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 보다 효율적인 바이오 데이터 분석을 위해 BNP에 내장된 생태계 모방 알고리즘의 특성을 연구하고, 이를 분류화에 접목시킨 방법에 대해 논하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1025-1027
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• 2020

태권도 경기와 같이 동작의 정확한 기술을 판별하여 유효득점화하는 시스템에서는 점수 체계의 정확성과 전문성이 필요하다. 기존에 시행되었던 심판 판정은 객관성과 신뢰성의 결여 문제가 존재하여 이를 대체하기 위한 방법으로 전자호구가 도입되었다. 하지만 전자호구는 타격 강도에 따라 분류되는 문제로 인해 태권도 기술이 아닌 변칙 발차기 기술에서도 유효득점이 처리되는 문제가 발생하였다. 본 논문에서는 변칙 발차기와 일반 발차기를 분류하여 변칙 발차기에서의 유효득점을 무효 득점화 시키기 위한 분류 모델을 제안하였다. 순환 신경망 모델인 LSTM을 이용하여 변칙 발차기와 일반 발차기를 분류하였으며 94.90%의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.643-645
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• 2022

많은 온라인 쇼핑몰에서 색상 기반 필터링 서비스나 추천 시스템을 제공하지만, 수동 분류는 많은 시간이 들고 오류 위험이 있다. 본 연구의 실험에서는 먼저 분석할 의류 이미지를 실루엣 분석으로 수행한 경우와 수행하지 않는 경우의 k-평균 군집화 알고리즘으로 가장 우세한 색상 군집의 중심값을 도출하는데, 만약 군집 개수가 2개 이상이면 보다 큰 군집의 중심값만을 고려한다. 이 중심값을 이용해 사전 학습한 k-최근접 이웃 알고리즘으로 색상 클래스를 분류한다. 실험 결과 실루엣 분석을 수행하지 않은 k-평균 군집화 알고리즘을 사용한 분류 방식이 정확도와 수행 시간 모두 매우 준수하였으나, 배경색이 존재하여 의류 색 분석에 영향을 줄 수 있는 경우 잘못 분류한다는 문제도 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1345-1351
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• 2007

본 논문에서는 편파화 정도(Degree of Polarization: DoP)와 동일 편파 위상차(Co-polarized Phase-Difference: CPD)를 이용한 SAR 영상 분류법을 제안한다. 우선, 측정된 stokes 산란 operator로부터 DoP와 CPD를 얻는 계산식을 유도하고, SAR 영상 분류 과정을 설명한다. 다음에는 측정에서 얻은 완전 편파 L밴드 SAR 영상 데이터에 분류법을 적용하여 그 정확성을 검증하고, 예외 경우를 검토한다. 마지막으로 제안된 분류법으로 SAR 영상을 크게 4가지 그룹인 맨땅, 낮은 식물, 높은 식물, 주거 지역(마을)으로 분류한 결과를 보인다.

• Childhood Kidney Diseases
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• 제16권1호
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• pp.21-31
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• 2012

초점성 분절성 사구체 경화증(focal segmental glomerulosclerosis; FSGS)은 경화증을 주 병변으로 하는 질환으로서 일차성 사구체 질환의 하나이면서 진행된 사구체 질환의 형태적 변화를 기술하는 단어로도 사용되고 있다. 사구체에는 경화증, 유리질 형성, 거품세포의 출현, 발세포의 공포화, 광륜형성 등이 보이고, 간질의 섬유화와 염증세포의 침윤, 세뇨관의 위축, 혈관의 비후 및 내막 섬유화 등을 특징으로 한다. 면역형광검사에서 부분적으로 IgM과 C3 등의 침착을 보이지만 면역관련 질환은 아니다. 전자현미경 검사에서는 발세포의 손상 현상으로 세포질 내의 공포화와 족돌기가 상실되는 것이 중요 소견이다. 2004년 표준화 된 FSGS의 분류는 과거의 형태학적 변형들을 모아서 임상과의 상관관계를 지웠다. 그 결과 tip형이 가장 예후가 좋으며, collapsing형이 가장 나쁜 것으로 알려졌다. 그러나 이 분류가 증례에 따라서는 적용하기가 애매한 경우가 많고, collapsing형을 FSGS에 분류하는 것에 대한 반론 등이 제기되고 있다. 한편, 임상적으로는 FSGS를 원인에 따라 분류하여 거꾸로 형태학적 공통점을 찾으려는 노력을 하고 있다. 사구체의 수가 적어서 일어나는 과여과로 인한 FSGS는 perihilar형이 많고 유전적 질환에 의한 것은 diffuse mesangial sclerosis가 특징인 것으로 주장되고 있다. FSGS는 이와 같이 아직도 밝혀져야 할 것이 많은 질환이며, 계속적인 연구가 이루어져야 할 필요가 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.858-865
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• 2011

압축 상태에서 비디오 구조화 및 분류를 하기 위해서는 먼저 압축된 비디오에서 장면전환을 검출해서 비디오를 샷(shot)으로 분리하고 샷내 움직임 정보에 따라 샷을 특징화해야 한다. 장면전환을 검출하는 방법에는 DC 영상의 분산값 이나 복원영상의 에지 픽셀의 분포를 이용한 방법, P-픽쳐의 인트라 블록의 개수를 이용한 방법 등이 있으며 움직임에 따른 샷의 특징 분류는 움직임 벡터의 각 성분들의 평균값을 이용하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 움직임 벡터를 이용한 샷 움직임 분류 방법은 움직임 벡터 자체가 블록의 국부적(local) 움직임을 나타내는 것이므로 글로벌(global)한 카메라 동작을 예측하기 위해서는 많은 제약이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 것을 보완하기 위해서 MPEG으로 압축된 비디오에서 인트라 프레임을 부분적으로 복호화 하고 빠른 1차원적인 연산을 통해 수평 및 수직 방향으로 평균 밝기 값의 변화 방향을 추정하여 좀더 정확히 샷내 카메라의 움직임을 분류하고자 한다.