• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.179-182
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• 2000

논문은 웨이블릿(wavelet) 변환된 각 프레임의 모든 부대역의 블록들에 대해 계층적 움직임을 추정할때 고해상도 계층에서는 기저대역에서 추정된 전역 움직임 벡터를 기초로 하여 국부 움직임을 추정한다. 이때 복원 영상에 미치는 영향이 가장 큰 기저대역에 대하여 반화소를 사용하면 더욱 최적의 움직임 벡터를 추정할 수 있으나 계산량이 증가하는 단점이 있다. 블록내에 인접한 화소들 간에는 상관관계가 높다는 사실을 이용하여 오차가 최소가 되는 방향을 예측하여 선별적인 보간을 행하여 반화소 움직임을 탐색하여 계산량을 줄였다. 그리고 더욱 향상된 화질을 얻기 위해서 에지 성분이 많은 고해상도 계층에서 저해상도 계층으로의 선택적 국부 움직임을 추정하였다. 모의 실험 결과 기존의 웨이블릿 변환을 이용한 움직임 추정 및 보상 방법보다 향상된 화질을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.263-266
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• 1997

로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.183-184
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• 2016

K-Cosmetic 열풍으로 국내외 화장품 시장 규모가 커지면서 화장품 개발에 대한 관심이 증대되고 있는 반면 화장품 원료 데이터 베이스에 대한 네트워크가 개발되지 않은 실정이다. 본 논문은 식품의약품안전청에서 공시한 화장품원료기준 성분사전에 의거한 화장품원료를 기준으로 기능을 분석하여 각 기능에 해당하는 원료를 연결하여 네트워크를 구축하였다. 본 네트워크를 활용하여 화장품 제조 시 필요한 기능이 최적화된 원료를 탐색하여 활용함으로써 원료의 구성을 최소화 하면서 본래의 기능을 구현하여 화장품 생산 비용 감소 및 효율성이 극대화 될 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.819-821
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• 2018

본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 무의미한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 PDE 기반으로 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 안정성을 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 지점을 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.283-286
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• 2012

국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 국가 R&D와 관련된 과제, 성과, 인력, 시설 장비, 기술산업 정보에 대해 이용자에게 통합검색서비스를 제공한다. 이용자는 질의어를 입력하여 원하는 정보를 선별하게 되고, 한 건의 상세 메타정보 및 원문을 검색서비스의 최종 목적지로 삼는다. 이 때 이용 중인 정보와 유사한 다른 유형의 R&D 정보를 함께 제공한다면 이용자의 검색 및 탐색노력을 줄임으로써 정보획득의 요구를 쉽게 충족시킬 수 있다. 본 논문에서는 국가 R&D 정보의 메타데이터와 검색엔진의 부스팅 기법을 이용하여 이종 정보간 유사문서 검색 방법에 대해 논한다. 이는 이용자가 원하는 정보를 서비스 최종 화면(메타 상세보기)에서 제공함으로써 검색 서비스의 효율성을 증대시킨다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.77-91
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• 2023

사용자의 행위를 상호적인 탐색과정으로 활용하는 인터랙션 방식과 기술들이 다양하게 진화하고 있다. 특히 최근에는 각종 센서 기술의 발전으로 접촉에서 비접촉 방식으로 서비스 방식이 변화하고 있지만 인터랙션 방식에 대한 개발자들의 무분별한 정의로 인해 오히려 탐색과정이 복잡해지는 양상을 띄게 되었다. 이러한 방식은 오히려 사용자가 전시콘텐츠를 학습하기에 앞서 개발자가 정의한 인터랙션 가이드를 먼저 학습해야하는 번거로움을 야기하고 있다. 따라서 전시 체험자를 위한 원활한 문화콘텐츠 정보 소통을 위해서는 다양한 연령대의 사용자를 위한 손쉬운 인터랙션에 대한 사전 연구가 필요하며, 비접촉 전시콘텐츠 개발 시 사용자 상호작용의 사용편의성 제고를 위한 연구 역시 반드시 필요한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 전시콘텐츠 분야에서 활용도가 높고 보편적 상호작용이 가능한 비접촉 인터랙션을 연구하고 행위(제스처) 디자인을 제안함으로써 개발자와 사용자의 혼란을 줄일 수 있는 방안을 모색하였다. 먼저 문화자원 서사구조를 기반으로 기존 연구들을 고찰하고 문화콘텐츠로써 인터랙션 지점을 도출하였으며 사용자가 인터랙션 방식을 자연스럽게 추측하고 학습할 수 있는 손짓 기반 비접촉 행위 중 가장 효율성이 높은 탐색과정을 선별하였다. 나아가 비선형 내러티브 기반 인터랙션의 의미와 공간적 행위 요소 분석결과를 바탕으로 학습적 효과와 효율성이 높은 어포던스 행위를 도출하였다. 본 연구과정을 통해 사용자가 전시형 문화콘텐츠 탐색활동 과정에서 자연스럽게 비접촉 인터랙션을 이해하고, 전시콘텐츠에 몰입하는 과정에서 비접촉 인터랙션을 활용하는데 도움이 되는 행위를 최종적인 모델로 제안하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제47권5호
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• pp.624-629
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• 2009

분자진화방법을 이용하여 불용성 단백질을 가용성 단백질로 개량하고자 할 때 가장 중요한 과정은 발현 단백질의 세포 내 폴딩 및 용해도를 어떻게 측정하고 선별할 수 있는가에 있다. 본 연구에서는 ampicillin에 저항성을 가지는 beta-lactamase를 목적 단백질과 접합 형태로 발현하여 목적 단백질의 용해도를 측정 및 선별할 수 있는 방법을 구축하였다. 이를 위하여 먼저 beta-lactamase C-말단에 목적 단백질을 링커를 이용하여 접합단백질 형태로 발현시킬 수 있는 발현 시스템을 구축하였고, 구축된 발현시스템이 대장균의 ampicillin의 저항성을 향상시킴을 확인하였다. 구축된 발현시스템에 용해도가 비교적 높은 adenine deaminase와 aspartate aminotranseferase, 용해도가 매우 낮은 GlcNAc-2-epimerase 세가지 단백질의 유전자를 클로닝하여 Ampicillin 농도에 따라 목적 단백질의 용해도가 세포 성장에 미치는 영향을 조사하였다. Ampicillin 농도 $200{\mu}g/mL$에서 가용성 단백질인 adenine deaminase와 aspartate aminotranseferase의 접합 단백질 발현은 세포 성장을 보이는 반면, 불용성 단백질인 GlcNAc-2-epimerase 접합 단백질 발현은 세포 성장을 저해함을 확인하였다.

• 산학경영연구
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• 제20권2호
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• pp.105-118
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• 2007

추천시스템은 인터넷을 기반으로 하는 전자상거래 기업에서 고객의 구매율을 높이기 위한 도구로써 이용되고 있다. 추천시스템은 전자상거래에서 거래되는 상품들에 대한 고객의 선호도를 예측하고 예측 결과를 이용하여 고객들이 원하는 상품목록을 자동적으로 제시할 수 있기 때문에 고객의 정보탐색 비용을 줄여주며 동시에 고객의 구매 특성을 파악하여 마케팅 전략의 중요 자료를 제공할 수 있다. 그러나 전자상거래에서 거래되는 상품과 고객이 증가함에 따라 추천시스템은 규모의 확장성이라는 문제점을 안고 있으며 신뢰도가 낮은 추천시스템을 이용하여 고객에게 상품을 추천할 경우 추천시스템에 대한 고객의 충성도가 떨어지게 된다. 본 연구는 추천시스템에서 고객의 선호도를 예측하기 이전에 고객이 과거에 상품들에 대해 평가한 사전정보를 이용하여 예측성과에 대한 사전평가 기준을 제시하고 이를 통해 선별된 고객들의 특성에 대하여 연구하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권4호
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• pp.639-647
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• 2009

컴퓨터공학의 발전으로 인해, 여러 개의 변수가 존재하는 비선형 문제와 같은 최적해 탐색과 최적화에 사용되는 유전자 알고리즘은 많은 분야에서 활발하게 응용되고 있다. 그 중, 데이터마이닝분야에서 유전자 알고리즘을 이용하여 정확도를 최대로 하는 입력변수 선택방법과 여러 예측모형을 통합하는 방법 등이 제시되었다. 한편, 우리나라 축산업을 대표하는 한우의 유전자원 보존과 능력향상을 위해서는 다음세대에 유전이 되는 단일염기다형성에서 특정 유전자형을 가진 한우가 경제형질이 우수한지를 찾아낼 필요가 있다. 이에 따라, 유전자 알고리즘을 이용하여 한우의 경제형질에 가장 많은 영향을 주는 단일염기다형성 조합마커의 유전자형을 선택하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 한우 유전 데이터에 적용하여 주요 단일염기다형성 조합마커에서 우수 유전자형들을 선별하였다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제12권6호
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• pp.643-649
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• 2005

전통발효식품인 된장으로부터 높은 활성의 fibrinolytic enzyme를 생산하는 미생물을 수십 종 분리하였다. 산업적으로 우수한 균종을 선별하기 위하여 분리된 미생물중 fibrinolytic enzyme활성과 성장 속도면에서 가장 우수한 균주를 선별하여 하였으며, 형태학적, 생화학적 및 생리학적 특성을 조사한 후 Bacillus sp.로 동정되었다. Fibrinolytic enzyme생산을 위한 최적 배양조건은 초기 pH $6\~8$일 때 상대활성도가 $80\%$이상을 나타내었고, 배양 12시간째에 가장 높은 활성도를 나타내었다. Fibrin plate를 이용한 혈전용해능을 확인한 결과 높은 혈전용해능을 가지고 있었다. 탄소원으로 galactose를 $4\%$ 첨가 하였을 때 가장 우수하였으며, 질소원은 malt extract를 $4\%$ 첨가 하였을 때 가장 우수하였다. 무기염은 $K_2HPO_4$를 첨가하였을 때 가장 우수한 활성을 나타내었다.