• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.329-330
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• 2011

3D 영상산업이 발전해 오면서 현재 3D 영상으로 가장 많이 사용되는 것이 바로 stereoscopic 영상이다. 이러한 영상은 인간의 뇌를 속임으로써 화면에 비쳐지는 영상이 마치 화면 밖에 위치하는 것 같은 착각을 일으키게 만들어 3D영상을 인식할 수 있게 해준다. 이때 사람이 양안시를 인식하는 문제에 관한 연구는 이미 안경학에서 많은 발전을 이루어 왔지만, 현재 논의의 중점인 3D 양안시력은 평소 사람이 사용하는 양안시가 아닌 3D Display에서 비춰지는 영상을 다양한 방법으로 양쪽 눈에 다른 영상을 인식하게 함으로써 입체를 인식하게 하는 것이며, 이러한 3D 양안시력을 측정하는 방법에 대해서는 기존의 양안시력과는 다른 측정 방법을 적용하여야 한다. 따라서 이 논문에서는 이러한 3D 입체 영상에 대한 입체시를 측정하는 방법에 대하여 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.117-119
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• 2005

Voltage Flicker는 다른 전력품질 요소들과는 달리, 전압의 흔들림이 사람의 눈과 뇌에 미치는 영향을 고려한 지수이다. IEC 61000-4-15에서는 이러한 플리커의 평가 알고리즘을 제시하고 있으며, 제한치를 $Pst{\leq}1$, $Plt{\leq}0.65$로 정의하고 있다. 이 제한치는 다양한 비선형 부하들의 경우에도 만족시켜야 하며, 계통의 설계 시 미리 고려를 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 Fortran을 이용하여 IEC61000-4-15의 플리커미터 알고리즘을 구현하고 이를 PSCAD/EMTDC의 Module로 적용시켜, 시험 계통이 플리커 제한치를 만족시키는가에 대한 테스트가 가능하도록 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.4
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• pp.304-309
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• 2000

For understanding the information processing in human brain, we analyze the EEG, a spontaneous electric activity on the scalp of the human. In this paper, we used the mutual information to analyze EEG. The mutual information is used to show the stochastic correlation between signals which are generated in the communication and information theory. The used EEG is evoked by each auditory stimulus in positive and negative emotional states. As a result, we found thet there is some difference at the mutual information in each emotional state.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.373-376
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• 2011

얼굴 영상에서 구성요소(눈썹, 눈, 코, 입 등)의 존재에 따라 보는 사람의 얼굴 인식 정확도는 큰 영향을 받는다. 이는 인간의 뇌에서 얼굴 정보를 처리하는 과정은 얼굴 전체 영역 뿐만 아니라, 부분적인 얼굴 구성요소의 특징들도 고려함을 말한다. 비음수 행렬 분해(NMF: Non-negative Matrix Factorization)는 이러한 얼굴 영역에서 부분적인 특징들을 잘 표현하는 기저영상들을 찾아내는데 효과적임을 보여주었으나, 각 기저영상들의 중요도는 알 수 없었다. 본 논문에서는 NMF로 찾아진 기저영상들에 대응되는 인코딩 정보를 SLR(Sparse Logistic Regression)을 이용하여 성별 인식에 중요한 부분 영역들을 찾고자 한다. 실험에서는 주성분분석(PCA)과 비교를 통해 NMF를 이용한 기저영상 및 특징 벡터 추출이 좋은 성능을 보여주고, 대표적 이진 분류 알고리즘인 SVM(Support Vector Machine)과 비교를 통해 SLR을 이용한 특징 벡터 선택이 나은 성능을 보여줌을 확인하였다. 또한 SLR로 확인된 각 기저영상에 대한 가중치를 통하여 인식 과정에서 중요한 얼굴 영역들을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.215-219
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• 2000

인간의 뇌 정보처리를 이해하기 위한 일환으로서, 많은 연구자들이 사람의 두피에서 자발적으로 발생하는 전기 활동인 뇌파(EEG)를 분석하였다. 측정된 뇌파는 잡음처럼 보이는 비선형적인 거동으로 인하여 단순한 관찰만으로는 그 특징을 분석하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 뇌파를 분석하고 이해하기 위한 방법으로 파워스펙트럼, 바이스펙트럼 등과 같은 스펙트럼 분석과 상관차원, 프랙탈 차원과 같은 비선형 카오스 분석 등과 같은 해석법들이 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방법 외에 두 신호사이의 통계적 의존성을 측정하는 양인 상호정보를 이용하여 뇌파의 특징을 분석하였다. 뇌파간의 상호정보 분석을 통해 두뇌에서의 정보의 흐름에 관한 특징을 알아보았고, 감성자극에 반응하는 두뇌의 활동영역을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.151-153
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• 2016

최근 스마트폰, PC, 태블릿 같은 전자기기들이 발전하면서 기계를 통해 소통하는 시대가 왔다. 기계와 소통하기 위해 우리가 사용하는 문자를 인식하는 것은 중요한 일이다. 이런 전자기기들이 문자, 영상인식을 해야 할 필요성이 더욱 증가함에 따라 머신러닝의 중요성이 대두되었다. 머신러닝은 컴퓨터의 학습을 위해 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 머신러닝의 기법과 관련된 알고리즘의 종류는 수없이 많다. 그 중에서도 Neural Network는 사람의 뇌 신경구조를 토대로 착안하여 네트워크를 만들고 이를 학습에 이용한 머신러닝 기법이다. 이런 인공지능 알고리즘인 Neural Network 구조를 바탕으로 특징을 추출하여 학습을 하는 Convolution Neural Network 기법의 사용이 늘고 있다. 본 논문에서는 Neural Network와 Convolution Neural Network의 알고리즘을 이용한 필기체 인식 실험을 하고 그 내용을 비교하였다.

• 전기의세계
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• v.36 no.6
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• pp.411-420
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• 1987

환경오염 문제가 심각한 오늘날 사람들은 대기, 수질 등에 대해서는 오염의 형태를 쉽게 인식하나, 전자오염(Electromagnetic-Pollution)에 대하여는 직접적으로 느낄 수 없는 까닭에 잘 이해하지 못하고 있는 실정이다. 그러나 이 전자오염은 개개인 뿐만 아니라 많은 사람들에게 영향을 미칠 수가 있다. 예를 들어 뇌방전에 의한 전기적 과도현상으로 항공 관제탑과 비행기들과의 통신이 두절되어 충돌사고를 일으킬 수 있기 때문이다. 이러한 전자잡음현상을 EMI(Electromagnetic Interference)라고 하는데 요즈음은 부품의 고속화, 고집적화로 인해 전기.전자제품의 내잡음성이 감소될 뿐 아니라 저가격화 및 정보사회 발달에 따른 기기의 급속한 보급으로 전자환경보전이라는 면에서 EMI현상은 매우 심각한 실정이다. 또한 전기.전자에서의 EMI연구 뿐 아니라, 전력의 질적향상을 위하여 고주파, 유도장해 등의 전력계통에서의 EMI현상도 검토되어야 한다. 저주파대에서의 전력계통 EMI현상은 송전선 인근의 통신선 안전문제, 라디오, TV의 수신장해문제, 차기 초고압(800KV급), 송전선 설계문제 등을 감안할 때, 매우 중요한 분야라 하겠다. 여기에 부품 또는 설비가 외부잡음이나 내부잡음에 영향을 받지 않고 또한 그 기기 자신이 방출하는 잡음이 다른 곳에 영향을 주지 않는 양위성 즉 EMC (Electromagnetic Compatibility) 제어가 필요하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1396-1398
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• 2015

BCI (Brain Computer Interface)는 사람의 두뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스'를 나타내는 것이며 EEG(Electroencephalogram)을 주로 분석하여 인간의 행동이나 의도를 파악한다. 본 논문에서는 EEG를 이용한 행동인식의 하나로 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 제안방법에서는 MindWave를 이용하여 얻은 실험 데이터를 FFT를 이용하여 1초 단위로 스펙트럼을 분석하여 High-Alpha 영역의 시간에 따른 데이터 변화 패턴을 분석하여 졸음을 판단한다. 실험 결과, 100%의 최고 성능을 얻을 수 있었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.17 no.4
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• pp.357-373
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• 2006

Virtual reality (VR) provides a virtual experiment (VE) context consisting of information presented to the senses of the user. The user perceiver and interprets the VE context, and then naturally recognizes a level of realism in the VE. Presence is often thought of as the sense of 'being there' in the n. Presence includes overall feelings about the information conveyed from a virtual avatar to the user. Therefore, there must be brain mechanisms for integrating sensory information about presence.'Feeling of presence' is related with the user's cognition and perception about information on communication through medium. Thus 'feeling of presence' may characterize perceptual mechanisms in the brain. We studied these mechanisms by presenting a VR that consisted of an avatar telling a story about a social conversation. We performed covariance analysis on subjective brain activity (fMRI) during the story presentation with a presence score. The data analysis revealed that activity in several brain areas was correlated with the presence store. A positive correlation was shown in the right lingual gyrus, right cuneus, left lingual gyrus, right fusiform gyrus, left inferior temporal gyrus, anterior cingulate cortex and right posterior cingulate cortex of the brain. This study showed the brain mechanism to be related the feeling of presence and brain activities in our subjects, using VR to communicate information.

• The Korean Journal of Nuclear Medicine
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• v.38 no.6
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• pp.528-531
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• 2004

Purpose: PET has some disadvantage in the imaging of small animal due to poor resolution. With the advent of microPET scanner, it is possible to image small animals. However, the image quality was not good enough as human image. Due to larger brain, cat brain imaging was superior to mouse or rat. In this study, we established the cat brain infarction model and evaluate it and its temporal charge using microPET scanner. Materials and Methods: Two adult male cats were used. Anesthesia was done with xylazine and ketamine HCl. A burr hole was made at 1cm right lateral to the bregma. Collagenase type IV 10 ${\mu}l$ was injected using 30 G needle for 5 minutes to establish the infarction model. $^{18}F$-FDG microPET (Concorde Microsystems Inc., Knoxville, TN) scans were performed 1, 11 and 32 days after the infarction. In addition, $^{18}F$-FDG PET scans were performed using human PET scanner (Gemini, Philips medical systems, CA, USA) 13 and 47 days after the infarction. Results: Two cat brain infarction models were established. The glucose metabolism of an infarction lesion improved with time. An infarction lesion was also distinguishable in the human PET scan. Conclusion: We successfully established the cat brain infarction model and evaluated the infarcted lesion and its temporal change using $^{18}F$-FDG microPET scanner.