• 발명특허
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• v.34 no.12
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• pp.13-13
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• 2009

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.6
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• pp.75-81
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• 2010

The segmentation of cartilage is crucial for the diagnose and treatment of osteoarthritis (OA), and has mostly been done manually by an expert, requiring a considerable amount of time and effort due to the thin shape and vague boundaries of the cartilage in MR (magnetic resonance) images. In this paper, we propose a fully automatic method to segment cartilage in a knee joint on MR images. The proposed method is based on a small number of manually segmented images as the training set and comprised of an initial per patch segmentation process and a global refinement process on the cumulative per patch results. Each patch for per patch segmentation is positioned by classifying the bone-cartilage interface on the pre-segmented bone surface. Next, the shape and intensity priors are constructed for each patch based on information extracted from reference patches in the training set. The ratio of influence between the shape and intensity priors is adaptively determined per patch. Each patch is segmented by graph cuts, where energy is defined based on constructed priors. Finally, global refinement is conducted on the global cartilage using the results of per patch segmentation as the shape prior. Experimental evaluation shows that the proposed framework provide accurate and clinically useful segmentation results.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.12
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• pp.1048-1057
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• 2013

This study aims to evaluate the effect on the academic achievement and satisfaction of the learner's prior knowledge level and segmenting time of video lectures in an learning environment using smartphones. Depending on the level of prior knowledge, learners were divided into two groups of the upper 35% and the lower 35%. Each group was offered video lectures by a 5-min, 10-min, 15-min, and 20-min length. As a result, a high level of prior knowledge only had a positive effect on the academic achievement. With respect to the segmentation time of video lectures, 10-min, 15-min lectures were effective to the academic achievement and 15-min, 20-min lectures influenced positively the learners' satisfaction. Moreover, the interaction between the level of learners' prior knowledge and the segmentation time of video lectures only had an impact on their academic achievement. The results of the simple effect analysis conducted to examine the effect of interaction carefully show that 15-min, 20-min video lectures are more effective for the upper 35% in prior knowledge and 10-min ones are better for its' lower 35%. In a nutshell, these findings suggest that the high-prior knowledge groups could be provided with a longer video lectures, and furthermore, 5-min video lectures are not adequate in a mobile learning environment with smartphones.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.484-486
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• 2005

본 논문은 백과사전 도메인의 지식베이스 설계 및 통계기반 정보추출 방법을 이용한 속성정보 인식에 대하여 기술한다. 층 13개 카테고리로 구성된 백과사전에 대해 99개의 템플릿과 285개의 속성을 정의하였으며, 각 표제어의 추출 대상인 속성정보는 표제어를 설명하는 본문에서 통계기반 기계학습모델인 CRF(Conditional Random Fields)를 적용하여 추출하였다. 백과사전 카테고리 별로 균일하게 선정된 4천 5백 문서를 학습에 사용하였고 테스트 문서셋 500문서에 대해 속성인식률을 측정하였다. 성능 평가한 결과, $F1\;55.76\%\;(P\;74.89\%,\;R\;44.42\%)$의 성능을 나타내었다.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.33 no.12 s.386
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• pp.93-95
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• 2001

충남 연기군에서 채란업에 종사하는 L사장은 최근 농장부지에 연접하여 계란 선별장 및 보관창고 200평을 신축을 허가 받기 위하여 군청에 들렀다가 환경보호과 직원으로부터 사전환경성검토를 받아야 신축허가가 가능하다는 말을 듣고 사전환경성검토를 받기 위한 준비중이다. 그러나 사전환경성검토 같은 환경정책은 양계인에게는 생소한 분야이고 보니 L 사장도 이에 대한 전문지식이 없어 어려움을 겪고 있다. 앞으로도 다른 양계 농가에서도 이와 같은 사례가 많을 것으로 판단되어 사전환경성 검토에 대하여 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.127-129
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• 2004

오늘날, 웹서비스를 이용한 정보 검색을 하기 위해서는 UDDI 레지스트리의 전문적인 지식이 필요하다. 즉 웹 서비스를 명세하기 위해 사용된 카테고리와 이에 대한 값, 이름 등을 사전에 알고 있어야 한다. 그러나 일반 사용자들은 이러한 사전지식을 충분히 알고 있지 못하면 웹서비스에 대한 정보 검색을 쉽게 할 수 없다. 그러므로 일반 사용자들을 위해 웹서비스에 대한 점보를 카테고리에 맞게 분류하여 검색을 용이하게 할 수가 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 효율적으로 웹서비스 정보를 분류하기 위해서 유전자 알고리즘과 신경망을 이용한 클러스터링 기법을 제안하는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.483-486
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• 2021

기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.

• 발명특허
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• v.31 no.10 s.364
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• pp.31-31
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• 2006

• 발명특허
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• v.34 no.8
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• pp.19-19
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• 2009

• 발명특허
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• v.33 no.5
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• pp.17-17
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• 2008