• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권5호
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• pp.187-194
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• 2014

전립선암은 전립선에 나타나는 악성 종양이다. 현재 그 발병률이 높아지고 있다. 전립선암의 구조를 가장 정확하게 확인할 수 있는 검사 방법은 MRI를 이용하는 것이나, 그 비용 때문에 모든 환자에게 적용하기는 어려운 실정이다. 그래서 많은 환자들은 가격이 저렴한 초음파검사를 이용하여 전립선암을 진단하고 있다. 전통적으로 의사들은 영상을 눈으로 확인하여 전립선의 경계를 수동으로 분할하였다. 그러나 수동으로 분할하는 과정은 시간이 많이 소요되며, 의사에 따라서 그 경계가 일정하지 않게 얻어진다. 이 문제를 해결하기 위하여 전립선의 자동 분할에 관한 연구가 되었고, 환자들에게 신뢰를 줄 수 있었다. 본 연구는 초음파 전립선 영상에서 전립선의 경계를 분할하는데 평균 형상 모델을 적용하는 것이다. 먼저, 에지 분포를 이용하여 프로브를 찾고, 프로브와 연결된 두 직선을 찾는다. 이 후에 이 정보를 이용하여 전립선 영상 위에 평균 형상을 위치시킨다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2917-2932
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• 2018

우리나라 식생활에 밀접한 관련을 가지고 있는 채소인 양파의 수급불균형 해결을 위한 생산량 예측 모형 개발의 노력이 많은 연구를 통해 이뤄지고 있다. 하지만 양파의 수확기와 저장 가능성을 고려해 봤을 때 생산량 예측만으로는 수급불균형 해결이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양파의 생산량 정보와 가격의 다양한 요인이 포함되어 있으며 일상에서 쉽게 접할 수 있는 인터넷 기사를 이용하여 가격 예측을 위한 감성사전을 구축하고자 한다. 양파 기사는 2012년부터 2016년까지의 데이터를 사용하였고 도매시장 가격을 통한 문서구분을 통해 4가지 TF-IDF를 비교하여 적합한 TF-IDF를 사용하였다. 분석을 위하여 분할적 군집분석 중 k-means 군집, 밀도기반군집(DBSCAN; density based spatial cluster applications with noise), 가우시안혼합분포군집(GMM; Gaussian mixture model) 군집을 통하여 가격에 대한 긍정/부정 단어를 구분한 결과 GMM 군집이 의미 있는 긍정, 부정, 무정의 3개의 사전으로 구성되었다. 구축된 사전의 합리성을 비교하기 위하여 가격 상승 기사와 가격 하락 기사의 분류에 로지스틱 회귀분석을 적용한 결과 85.7%의 정확도로 구축된 사전의 합리성을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.820-821
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• 2007

'90년대 이후 세계의 전력산업은 효율성 향상 및 사회적 편익 증진을 위해 독점에서 경쟁체제로 전환되고 있다. 우리나라도 01. 4월 발전, 송배전 및 판매가 통합된 전력회사에서 발전부문을 분할하여 별도의 6개 발전회사로 분리했고, 전력거래소를 신설하여 변동비반영 전력시장을 개설하였다. 그러나 변동비반영 전력시장은 각 참여자들의 가격입찰을 허용하지 않고 있고, 수요측 가격입찰도 허용하지 않는 시장이다. 따라서 설비예비력, 운영예비력 등 예비력과 에너지 시장에서 수요자원의 참여가능성과 참여방법을 제시하고자 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권3호
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• pp.39-44
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• 2000

본 논문에서는 포토 센서를 통해 화면 안에서 동기 신호를 얻는 시분할입체방식을 제안하였다. 동기 신호가 되는 화면의 일부분을 좌측 영상이냐 우측 영상이냐에 따라 밝기의 차이를 두어 대부분의 시분할 입체방식에서는 불가능한 좌우 영상의 구별이 가능하도록 하였다. 제안된 방식은 컴퓨터, VTR 및 TV 등 다양한 하드웨어 환경을 지원하고 다양한 OS와 웹에서도 동작할 수 있으며, 별도의 소프트웨어 드라이버를 필요로 하지 않으며 가격이 저렴하다는 장점을 지닌다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1076-1081
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• 2007

본 논문은 시분할 송수신 시스템에 사용될 수 있는 새로운 구조의 스위칭회로를 제안한다. 기존의 시분할 송수신 시스템에 사용되는 스위칭 회로의 경우 안테나, 송신단 그리고 수신단을 서큘레이터로 각 단자를 분리하였다. 이러한 기존의 방법은 서큘레이터 사용으로 인하여 회로전체의 가격을 증가시키는 원인이 되며, 원치 않는 상호 변복조 성분이 만들어져 전체 시스템의 악화로 이어지게 된다. 본 논문에서 제안하는 회로는 비선형 소자인 서큘레이터를 사용하지 않고 기본적인 가지선로 결합기의 한 쪽 선로를 결합선로로 등가 모델링하여 응용한 회로이다. 이 회로는 등가 모델링 된 결합선로의 격리 포트를 개방/단락의 종단조건을 이용하여 신호의 흐름을 제어하는 새로운 구조의 스위칭회로이다. 본 논문에서는 제시한 설계법의 타당성을 검증하기 위하여 Wibro 서비스 주파수대역인 2.3GHz에서 제작 및 측정하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.31-38
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• 2009

렌즈 왜곡현상은 머신비전 시스템에 있어 필연적인 현상이며 가격과 시스템의 크기를 줄이기 위한 렌즈의 선택으로 왜곡현상은 점점 더 심해지고 있다. 이와 같은 추세로 왜곡보정의 필요성은 중대한 문제가 되고 있지만 기존의 카메라 모델을 이용한 왜곡보정 방식은 그 비선형 때문에 복잡하고 많은 연산이 필요한 문제점이 있다. 또한 최근 각광을 받고 있는 인공신경 망을 이용한 보정방법 역시 정확성과 효율성의 측면에서 문제점이 발견되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 형태의 알고리즘을 제안한다. K-means 군집분석 방법을 사용하여 왜곡영상을 실제 왜곡정도에 따라 분할한 후 각 영역에 인공신경 망을 적용하여 영상을 보정한다. 그 결과 새롭게 제안된 영상분할을 적용한 신경망 알고리즘은 영상분할을 하지 않은 기존 방법들보다 더 정확한 왜곡보정 결과를 나타내었다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.81-94
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• 2022

최근 고액의 실물자산이나 채권을 분할하여 여러 투자자가 공동으로 투자하는 이른바 조각투자가 인기를 얻고 있다. 2016년 설립된 뮤직카우는 음원 유통에 따른 저작권료 참여 청구권을 조각투자할 수 있는 서비스를 세계 최초로 시작하였다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 하나인 LSTM 모델을 사용하여 뮤직카우에서 거래되는 저작권료 참여 청구권의 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 청구권의 이전 가격과 거래량, 저작권료와 같은 청구권과 관련된 변수 외에도, 음악저작권료 참여 청구권 시장 상황을 나타내는 종합 지표와 경제 상황을 반영하는 환율, 국고채 금리, 한국종합주가지수도 변수로 사용하였다. 연구 결과 상대적으로 거래량이 낮은 조각투자의 사례에서도 LSTM 모델이 거래가격을 잘 예측하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.672-686
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• 2002

현재 단대단(End-to-End) 비디오 서비스의 질을 높이기 위해 많은 연구가 각 계층별로 진행되고 있다. 전송계층에서의 오류 제어(Error Control), 네트워크계층에서의 QoS (Quality of Service)모델, 표현 및 응용계층에서의 오류 강인성(Error resilience)/오류 은닉(Error concealment) 등이 연구 개발되고 있다. 그러나 계층 간의 연관성이 높은 부분에서의 통합을 통한 성능향상에 관한 연구는 그 필요성과 효율에 비해 아직도 미흡하다. 본 논문은 QoS 서비스 모델하에서의 적응적 FEC(Forward Error Correction) 적용 및 우선순위에 따른 비디오패킷(VP ,VideoPacket)을 통하여 효율적인 계층화 비디오 스트리밍을 단대단 QoS성능의 향상에 관점을 맞추어 제안한다. 제안하는 방식은 최소 화질 보장과 같은 효율에서 보다 적은 가격에서의 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여 통합형 서비스(IntServ, IS, Integrated Service) 의 자원예약을 사용하는 방법과 높은 가격의 자원 예약을 사용하지 않는 차별화 서비스(DiffServ, DS, Differentiated Service)를 적용했으며 이에 보장형 서비스의 특징을 공통을 가지기 위해 계층화 FEC를 적용하였으며 적절한 가격의 조절을 위하여 비디오패킷을 통한 데이터 분할을 적용하였다. 본 논문은 또한 최종 사용자의 만족도를 PSNR(Picture Signal to Noise Ration)과 PSNR에서 표현하지 못하는 부분의 평가를 위해 손상프레임율(DFR, Damaged Frame Ratio)과 오류프레임율(EFR,Error Frame Ratio)을 제안 이를 통해 평가하고자 한다. 제안하는 방식의 실험 결과는 비디오 코딩계층과 전송 계층, 네트워크 계층의 결합된 성능이며 이는 또한 화질의 개선뿐만 아니라 사용자의 가격문제에 대하여서도 비교 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권8호
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• pp.27-33
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• 2001

파장을 스케닝하기 위해 Fabry-Perot 필터를 사용하는 기존의 광섬유 브래그 격자(FBG) 스트레인 측정시스템은 PZT의 히스테리시스 특성과 필터의 느린 스케닝 시간 그리고 높은 가격으로 인해 응용이 제한적이다. 광원으로 비교적 저가인 발광 다이오드(LED)를 사용하고 FBG 센서를 다중화하기 위해 코드 분할 다중화(CDM) 방식을 도입한 다중 FBG 센서 시스템을 제안하였으며 실험을 통해 특성을 측정하였다. 실험은 정적 스트레인과 동적 스트레인을 측정하기 위한 두 가지 구조의 시스템에 대한 출력과 센서 신호간의 누화를 측정하였다. 구성한 시스템은 매우 저가이고 빠른 응답속도를 갖으며 누화의 레벨은 -30 dB 이하로 측정되었다.