• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.748-757
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• 2017

In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.484-489
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• 2004

S. platensis로부터 phycobiliprotein을 $30-60{\%}$ 황산암모늄 분별침전법과 Sephadex G-100 gel filtration 및 DEAE-Sephacel anion exchange chromatography의 순서로 4.23의 정제도로 분리하였다. 분리된 phycobiliprotein은 최대흡수 파장이 620 nm인 c-phycocyanin이었다. 분리된 phycobiliprotein은 SDS-PAGE상에서 $({\alpha}$와 $({\beta}$의 두개의 소단위체로 구성되어 있었으며. $({\alpha}$와 $({\beta}$ 소단위체의 분자량은 각각 14.5 kDa과 16 kDa 부근이었다. 또한 gel filtration을 사용한 변성 전 분자량은 약 100 kDa이었다. 이러한 결과는 본 연구에서 분리한 phycobiliprotein이 $({\alpha}{\beta})_{3}-trimer$로 이루어졌음을 보여준다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권1호
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• pp.13-20
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• 2021

본 논문에서는 반사된 면적 결과와 반사된 위치 결과를 중첩하고, 가시화된 이미지에서 픽셀의 최대값에 대한 비율로 윤곽선을 추출하여 손상 크기를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 반사된 신호의 면적을 구하기 위해서 누적함수 특성벡터 알고리즘을 사용하였고, 반사된 신호의 위치를 구하기 위해서 신호 상관관계를 이용해서 측정신호로부터 손상 신호를 분리하였다. 그리고 제안한 손상크기 추정 알고리즘을 복합재 평판에서 실험 수행하여 검증하였다. 임의의 위치에서 반복 실험을 수행해서 제안된 알고리즘이 반복에 따른 재현성이 있음을 검증하였고, 손상크기 변화에 따라 손상 크기를 추정하고 분별할 수 있음을 검증하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.35-42
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• 2021

본 연구의 목적은 도박을 중점으로 부정적 담론에 놓여진 우연놀이의 미학적 가치에 대해 조명하는 것에 있다. 우연놀이는 병리학적 해석을 중심으로 본연의 가치를 온당히 평가받지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 우연놀이의 미학적 가치에 대해 객관적으로 조명하기 위해 디지털이라는 미디어의 변화 관점에서 우연놀이를 조망하고 도박과 분별되는 의의를 탐구하고자 한다. 디지털 우연놀이에서 무작위성을 발생시키는 RNG 메커니즘이 아날로그 메커니즘과 가지는 차이가 무엇인지 살피고 이로 인해 우연놀이 미학체계에 어떠한 변화가 발생하는지 규명하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.398-401
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• 2011

워드프로세서에서의 한자를 가진 한글 어휘의 한자 변환 작업은 사용자에 의해 음절/단어 단위의 변환으로 많은 시간이 소요되어 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 한글 문장의 의미처리를 통해 문맥에 맞는 한자를 자동 변환하는 시스템을 제안한다. 문맥에 맞는 한글-한자 변환을 위해서는 우선 정확한 형태소 분석 및 동형이의어 분별이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 은닉마르코프모델 기반의 형태소 및 동형이의어 동시 태깅 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 형태의미 세종 말뭉치 1,100만여 어절을 이용하여 unigram과 bigram을 추출 하였고, unigram을 이용하여 어절의 생성확률 사전을 구축하고 bigram을 이용하여 전이확률 학습사전을 구축하였다. 그리고 품사 및 동형이의어 태깅 후 명사를 표준국어대사전에 등재된 한자로 변환하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능 확인을 위해 전체 세종 말뭉치를 문장단위로 비학습 말뭉치를 구성하여 실험하였고, 실험결과 한자를 가진 동형이의어에 대한 한자 변환에서 90.35%의 정확률을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.73-81
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• 2009

TCP는 혼잡이 발생하는 유선망에서는 항상 패킷 손실이 발생하지만, 혼잡 손실과 전송 에러 손싱을 분별할 수 있는 것은 아니다. 이는 송신자의 혼잡 윈도우 크기와 잃어버린 패킷의 재전송에 의해 무선망에서의 불필요한 TCP 성능 저하를 가져오게 된다는 가정을 유발한다. 또한 중복된 재전송은 이동 단말의 제한된 전원을 소비하게 한다. 본 논문에서는 네트워크 상태를 파악하고, 무선 애드혹 망에서의 에너지 효율과 TCP 성능 향상을 위한 혼잡을 방지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. NS2를 이용하여 에너지 효율과 성능 향상을 이루어짐을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.311-315
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• 2021

근래의 자연어처리 분야에서는 잘 만들어진 도구(Library)를 이용하여 생산성 높은 개발과 연구가 활발하게 이뤄지고 있다. 이 중에 대다수는 깊은 학습(Deep-Learning, 딥러닝) 기반인데, 이런 모델들은 학습 속도가 느리고, 비용이 비싸고, 사용(Run-Time) 속도도 느리다. 이뿐만 아니라 라벨(Label)의 가짓수가 굉장히 많거나, 라벨의 구성이 단어마다 달라질 수 있는 의미분별(동형이의어, 다의어 번호 태깅) 분야에서 딥러닝은 굉장히 비효율적인 문제가 있다. 이런 문제들은 오히려 기존의 얕은 학습(Shallow-Learning)기반 모델에서는 없던 것들이지만, 최근의 연구경향에서 딥러닝 비중이 급격히 증가하면서, 멀티스레딩 같은 고급 기능들을 지원하는 얕은 학습 기반 언어모델이 새로이 개발되지 않고 있었다. 본 논문에서는 학습과 태깅 모두에서 멀티스레딩을 지원하고, 딥러닝에서 연구된 드롭아웃 기법이 구현된 자연어처리 도구인 혼합 자질 가변 표지기 ManiFL(Manifold Feature Labelling : ManiFL)을 소개한다. 본 논문은 실험을 통해서 ManiFL로 다의어태깅이 가능함을 보여주고, 딥러닝과 CRFsuite에서 높은 성능을 보여주는 개체명 인식에서도 비교할만한 성능이 나옴을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.3-10
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• 2023

웹에 존재하는 악성코드 배포 네트워크에는 악성코드 배포를 위해 핵심 역할을 수행하는 중심 노드가 있다. 이노드를 찾아 차단하면 악성코드 전파를 효과적으로 차단할 수 있다. 본 연구에서는 복잡계 네트워크에서 위험 분석이 적용된 centrality 검색 방법을 제안하였고, 이 방식을 통해 악성코드 배포 네트워크 내에서 핵심노드를 찾는 방법을 소개한다. 그 외에, 정상 네트워크와 악성 네트워트는 in-degree와 out-degree 측면에서 큰 차이가 있고, 네트워크 레이아웃 측면에서도 서로 다르다. 이 특징을 통해 우리는 악성과 정상 네트워크를 분별할 수 있다.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.1-8
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• 2023

This study is meaningful in figuring out how much the Korean people's awareness of hanok has increased even though interest in hanok has also increased due to the Korean Wave craze. Therefore, with respect to the exterior of hanok, which is visually recognized first, the level of experts and ordinary people is grasped through a semantic discrimination scale, and the degree of visual recognition is to be investigated centering on the color image of hanok buildings. This is the process of thinking about how the Korean image should be reflected in the design, and we want to suggest the direction that modern hanok should go. The study compared and analyzed the difference in visual color based on the elevation of the hanok using a 7-point and 5-point scale method for the general public and experts, and utilized the IRI adjective vocabulary scale and the color matching image scale to construct new hanoks with insufficient differences in appearance and shape. It can be applied to design and image preservation and construction of existing hanok.

• 대한수의사회지
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• 제29권2호
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• pp.104-112
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• 1993

우리나라 양돈장에 전염성으로 발생하고 있는 돼지 질병 중 현저한 백혈구 감소증을 동반하는 질병을 진단하기 위한 일조로서 10,000/cmm이하의 백혈구 감소증을 나타낸 9개 양돈장의 27두의 병돈을 대상으로 하여 부검 및 백혈구 분별계산을 실시하였다. 또한 $2{\~}3$개월령의 건강한 자돈 12두에 대하여 백혈구 계산을 실시하였다. 실험성적을 요약하면 아래와 같았다. 1) $2{\~}3$개월령의 건강한 자돈의 백혈구 계산치는 총백혈구수 : $11,800{\~}19,950$(평균 17,042)/cmm, 호중구수 : $29{\~}46$(평균 34.6)${\%}$, 임파구수 : $46{\~}65$(평균 58.1)${\%}$, 호산구수 : $0{\~}6$(평균 2.4)${\%}$, 단구수 : $1{\~}9$(평균 4.9)${\%}$이었다. 2) 백혈구 감소증을 나타낸 병돈 27예의 병변과 그 출현빈도는 신장의 출혈 : 26/27($96.3{\%}$), 임파선 출혈 : 27/27($100{\%}$), 방광의 출혈 : 10/27($37.0{\%}$), 피부의충 출혈 : 17/27($63.0{\%}$), 비장의 출혈성 경색 : 9/27($33.3{\%}$), 맹장의 버튼상 궤양 : 2/27($7.4{\%}$)이었다.