• 한국통신학회논문지
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• 제29권3C호
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• pp.374-386
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• 2004

유방암은 최근에 빠르게 증가하고 있는 여성 암중의 하나이며 그 발명원인이 불명확하여 조기 검출만이 생존율을 높일 수 있는 유일한 방법이다. 본 논문에서는 효율적으로 미소석회질의 의심 영역을 검출할 수 있는 방법에 대하여 설명한다. 본 논문에서는 디지털 마모램 영상에 대한 통계적 분석으로부터 일반적인 미소석회질의 특성을 분석한 후 분석된 자료를 이용하여 다단 신경망을 구성한 후 의심영역으로 간주되는 ROI를 검출한다. ROI 검출을 위하여 4단계로 구성되는 알고리즘을 제안하며 전처리 과정, 다단계 thresholding, 선형필터를 이용한 1차 미소석회질 선별작업, 다단계 신경망을 이용한 2차 미소석회질 검출이 포함된다. 선형필터를 이용한 1차 선별작업에서는 모든 미소석회질을 검출할 수 있었고 유방조직 제거를 통한 신경망에서의 작업처리 감소율이 86％로 나타났다. 2단 신경망을 이용한 2차 미소석회질 검출단계에서 첫 번째 신경망에서는 미소석회질의 형태적 특성을 기반으로 11개의 특징 값들을 정의하였으며 모든 데이터에 대한 실험 결과 평균 96.66％의 인식률을 보였다. 그리고 두 번째 신경망에서는 첫 번째 인식 결과 값과 미소석회질의 군집특성을 이용하기 위해 첫 번째 인식결과를 토대로 조사된 군집분포 여부를 특징 값으로 사용하였으며 그 결과 1차 신경망보다 높은 평균 98.26％의 인식률을 보였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권6호
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• pp.28-37
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• 2009

본 논문에서는 지역 최대 빈도 값을 이용하여 V-시차 맵 상에서 도로 특징 정보를 추출하고 이를 이용한 장애물체 검출 방법을 제안한다. 기존 방법은 장애물체의 크기 수 및 종류 등이 변경되면 추출 성능이 영향을 받는다. 특히 크기가 큰 장애물체나 중앙분리대와 같은 연속적인 장애물체에 대한 추출이 어렵다. 이를 해결하기 위하여 주변 상황 영향을 적게 받는 도로 특징 정보를 새로운 장애물체의 유무 판단 기준으로 사용한다. 도로 특징 정보는 V-시차 맵 상에서 특정 열에 장애물체가 많이 존재하는 상황에서도 전체적인 그 특징을 잘 유지함으로 그 강건성이 높아 새로운 판단기준으로 적합하다. 그리고 V-시차 맵 상에서 도로 특징 정보를 쉽게 추출하기 위하여 먼저 지역 최대 빈도 값을 이용하여 이진 V-시차 맵을 생성한다. 그리고 기존 중간 값과 비교하여 도로 특징 정보가 아닌 부분은 제거하고, 마지막으로 보간을 통하여 최종 도로 특징 정보를 추출한다. 이를 시차 맵의 각 행과 비교하여 장애물체 영역을 검출한다. 또한 장애물체 영역 검출 성능을 향상시키기 위하여 검출 단계에서 발생한 노이즈를 제거하기 위한 후처리 과정도 제안한다. 그리고 실제 도로 영상에 적용한 실험을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비해 장애물체 검출 성능이 우수함을 보인다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.3-12
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• 2010

최근 항공사진과 고해상도 위성영상의 보급과 수치사진측량 시스템 및 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 데이터 추출, 영상이미지프로세싱처리, 정밀 대축척지도제작 등의 연구가 진행되고 있지만 2차원 평면 정보라는 제한적인 요소를 가지고 있다. 이에, 높은 위치정확도와 개체인식을 위한 정확한 공간정보와 3차원 좌표가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 높은 위치정확도가 검증된 LiDAR의 3차원 공간정보를 이용하여 실제 지형을 반영하였고, 센서 최적 위치를 도출하기위해 확률알고리즘을 개발하고 공간분석을 통해 확률 값을 산정하였다. Grid기반인 2차원 3차원 센서위치지점을 생성하고 LiDAR의 3차원정보를 센서감지영역 산정에 적용하였다. 이 데이터를 바탕으로 알고리즘을 구현하여 최적 센서위치지점으로 선정하였다. 또한 최적 센서위치지점 선정 시 고려사항을 3가지 조건으로 나누었다. 첫째조건은 방해물이 없는 2차원인 경우(2-D Non obstacle), 둘째조건은 방해물이 존재하는 2차원인 경우(2-D Obstacle), 셋째는 방해물이 존재하며 3차원인 조건(3-D Obstacle)으로 설정하였다. 이 3가지 조건에 알고리즘을 적용하여 2차원, 3차원적 공간에 대한 최적위치선정 방법을 검토하였다. 결론적으로 본 연구에서는 LiDAR 데이터를 이용하여 정보 수집을 위한 지상 고정센서 위치 선정 방법론을 제시하고자 하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제17권4호
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• pp.294-307
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• 2013

목적 : 본 연구의 목적은 다양한 신경심리검사를 통해 알츠하이머 치매 및 경도인지장애 환자군과 정상 노인 대조군에서 뇌회색질 부피와 신경심리검사 (SNSB) 결과의 복셀 기반분석을 이용한 상관관계를 알아내는데 있다. 대상 및 방법 : 총 피험자는 75명으로, 정상노인 25명, 경도인지장애 환자 25명, 그리고 알츠하이머 치매 환자 25명이었다. 모든 피험자로부터 유전자검사, 표준신경심리검사 (SNSB), 해부학적인 삼차원 T1 강조영상을 자화준비 고속경사에코 시퀀스를 이용하여 얻었다. 각 피험자군에서 뇌 회색질의 용적변화와 신경심리검사 점수와의 상관관계를 관찰하기 위하여, 복셀기반과 관심영역 기반 방법을 이용하여 분할한 회색질 영상을 다중회기방식 (multiple regression)으로 통계처리 하였다. 이때 피험자 각각의 성별과 나이 및 유전자 보유형태를 공변량 (covariate) 값으로 넣어 그 차이를 고려하였다. 결과 : 알츠하이머 환자군에서는 레이 복합도형 그리기 지연회상 검사 (RCFT delayed recall) 점수가 낮을수록 뇌 회색질 용적이 감소했다. 경도인지 장애군에서는 서울 언어학습 검사 (SVLT) 점수가 낮을수록 뇌회색질 용적이 감소했다. 정상 피험자 군에서 한국형 보스턴 이름대기 검사 (K-BNT) 점수 및 한국형 간이정신상태 검사 (K-MMSE) 점수와 뇌 회색질 부피가 음의 상관관계가 있음을 보였고, 레이 복합도형 그리기 검사 (RCFT) 점수와는 양의 상관관계를 보여주고 있다. 결론 : 나이, 성별, 유전자형태를 공변량으로 사용하였을 때 뇌에서 신경심리검사 결과와 3D T1 강조영상에서 얻은 뇌 회색질 부피 사이에 통계적으로 유의한 상관관계가 있음을 밝혔다. 이들 피험자를 대상으로 하는 종적 연구가 이루어 져야 한다고 생각이 든다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.79-91
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• 2019

엔터테인먼트 산업은 투자 위험성으로 인해 경쟁력 확보를 통한 리스크 관리가 중요한 산업이다. 콘텐츠의 경쟁력은 산업 환경과 같은 외적 요인과 함께 몰입 기제를 중심으로 하는 내적 요소가 동시에 갖추어졌을 때 강화된다. 몰입 기제는 관람자의 인지 반응의 한 형태로 영상 콘텐츠 관람 시 뇌의 신호처리 과정을 통해 발생한다. 콘텐츠 시청과 관련된 뇌의 신호처리는 주로 작업기억(working memory) 영역에서 이루어지며 몰입도가 높은 콘텐츠의 경우 관람자에게 전달되는 콘텐츠 이외의 정보를 차단함으로써 일시적인 해리 상태를 발생시킨다. 최면이나 기억상실과 같은 증세와 유사한 해리상태는 관람객의 몰입도가 높은 수준에 도달했을 때 발생한다. 반면 관람자가 주의를 집중하고 있는 콘텐츠 정보는 외부정보 유입이 상대적으로 차단 또는 지연된 상태에서 일화 완충기(episodic buffer)를 통한 미래 사고(future thinking)의 구성을 위해 집중적으로 사용된다. 관람자의 미래사고 구성은 가설구성 행위(hypothesis forming activity)의 형태로 진행되며 뇌의 예측성(predictability)에 기반을 둔다. 이와 같은 가설 구성 행위가 뇌의 본질적 기능인 예측성과 스토리의 진화적 기능인 문제 해결 시뮬레이션과 조응할 때 관람자의 뇌는 콘텐츠에 높은 수준으로 몰입하게 된다. 가설 구성 행위가 효과적으로 이루어지기 위해서는 가설 구성의 배경, 가설구성의 주체, 인물의 내적 정보, 가설 발생 정보의 종류와 위치 및 규모, 정보의 가설 연관성과 유형 같은 요소들이 중요하다. 이와 같은 요소를 기준으로 김은숙 드라마<도깨비>를 분석한 결과 위의 요소들이 유기적이고도 효과적으로 작동하고 있음을 관찰할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권2호
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• pp.1-9
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• 2008

휴대폰에서 보안 필요성이 증가함에 따라 개인 인증을 위하여 홍채, 지문, 얼굴과 같은 단일 생체 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되었으나 단일 생체 인식에서는 인식 정확도에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 고 인식율을 위해 얼굴과 홍채를 결합하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 근적외선 조명과 근적외선 통과 필터를 부착한 휴대폰의 메가 픽셀 카메라를 사용하여 근적외선 얼굴 및 홍채 영상을 동시에 취득한 후, SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 스코어 레벨에서 결합하였다. 또한, 저 연산의 로가리듬(Logarithm) 알고리즘을 사용한 얼굴 데이터의 조명 변화에 대한 정규화와 극 좌표계 변환 및 홍채 코드의 비트 이동 매칭에 의한 홍채 영역의 이동, 회전, 확대 및 축소에 대한 정규화를 통해 SVM의 분류 복잡도와 얼굴, 홍채 데이터의 본인 변화도를 최소화함으로써 인식 정확도를 향상시켰으며, 저 연산의 휴대폰 환경에서 정수혈 기반의 얼굴 및 홍채 인식 알고리즘을 사용하여 처리시간을 향상시켰다. 실험 결과, SVM을 사용한 인식의 정확성이 단일 생체(얼굴 또는 홍채), SUM, MAX, MIN 그리고 Weighted SUM을 사용하는 것보다 우수한 것을 알 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.249-258
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• 2004

오늘날 활발하게 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅 관련 기술 연구는 사용자가 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접근해 다양한 컴퓨터 관련 서비스를 제공 받을 수 있는 방법에 초점을 맞추고 있다. 이 처럼 시간과 공간의 한계를 뛰어 넘은 네트워크로의 자유로운 접근은 일상 생활의 패러다임을 바꾸어 놓게 될 것이다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 통해 가장 큰 변화가 일어나는 분야는 일반 가정환경에서 일어나는 인텔리전트 홈 네트워크 (Intelligent Home Network) 라고 할 수 있다. 집에 들어오면, 자동으로 문을 열어주고, 불을 켜주며, 놓쳤던 TV 프로그램을 자동으로 녹화해 놓았다가 원하는 시간에 보여주고, 적당한 시간에 목욕물을 미리 받아준다. 또한 집밖으로 나가기 전, 일기예보에 따라 우산을 챙겨주고, 일정을 확인시켜주며 입고 나갈 옷을 골라줄 수도 있다. 이 모든 일들이 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 가져올 인텔리전트 홈 네트워크의 모습이다. 그러나, 모든 사용자에게 효과적인 서비스를 제공하기 위해서는 홈 네트워크 상의 자원 관리에서 일어날 수 있는 에이전트들간의 자원 접근 권한 충돌을 효율적으로 방지할 수 있는 기술이 필요하다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 자원관리 특성은 점유의 연속성, 자원 사이의 연관성, 그리고 자원과 사용자 사 사이의 연계성의 3 가지 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 일어날 수 있는 자원 충돌 상황을 효율적으로 처리하기 위한 자원 협상 방법을 제안한다. 본 방법은 자원 관리 특성을 바탕으로 시간논리에 기반을 둔 자원 선점과 분배 규칙으로 구성된다.트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.타났다. 또한, 스네이크의 초기 제어점을 얼굴은 44개, 눈은 16개, 입은 24개로 지정하여 MER추출에 성공한 영상에 대해 스네이크 알고리즘을 수행한 결과, 추출된 영역의 오차율은 각각 2.2%, 2.6%, 2.5%로 나타났다.해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data b

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.166-171
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• 2000

밀티빔 음향 측심기 (Multibeam Echo Sounder)는 탐사선에 수직방향으로 해저면을 주사(Swath)하여, 한번의 송수신(Ping)으로 다중의 빔자료를 얻을 수 있는 측심기로, 해저면에 반사되어 되돌아오는 음파의 음압을 기록하고, 사이드 스캔 소나 자료도 동시에 취득하는 기능을 가지고 있으므로, 측심된 해저 지형(Bathymetry)과 해저 지형을 덮고 있는 해저면의 퇴적 상황(Sediment Environment)도 동시에 얻을 수 있는 다목적 측심기이다. 본 논문에서는 L3사의 Sea Beam 2100 멀티빔 음향 측심기를 통해 얻은 자료를 처리하여, 3차원 공간 데이터인 DEM(Digital Elevation Model)을 생성하고, VRML을 이용한 웹상에서의 해저 지형 가시화를 통해, 세계 어느 곳에서나 웹을 통하여 쉽게 정보를 공유할 수 있는 3차원 해저 지리 정보 시스템의 구현을 목적으로 한다. 멀티빔 음향 측심기를 통해 얻어진 자료는 항해 자료 보정, 음속 보정, 빔 좌표 계산과 분리, 오측심 자료 제거, 조석 보정 등의 단계를 거쳐 측심자료의 정확도 및 신뢰도를 높이는 과정을 거치게 된다. 보정된 멀티빔 음향 측심자료는 무작위 점 사상(Point Topology)으로 산재 되어 있는 빔 자료를 임의의 단위영역으로 변환하는 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정을 격자화라고 한다. 자료의 격자화를 통해 3차원 공강 데이터인 DEM 파일을 제작하고, 이 DEM 파일과 음압 영상을 이용해 웹상에서의 3차원 해저 지형의 가시화를 실현한다. 웹상에서의 3차원 지형 가시화에서 방대한 양의 지형 데이터는 데이터 전송 시간과 렌더링 시간에 치명적인 문제이다. 따라서, 렌더링 시간과 데이터 전송 시간을 단축시키기 위한, 지형 자료의 LOD(Level of Detail)를 통해, VRML을 이용한 보다 효과적인 웹상에서의 3차원 해저 지형의 가시화를 실현한다.면 기업은 고객으로 공간적인 제약으로 인한 불신을 불식시키는 신뢰감을 주게 된다. 이러한 고객서비스 향상과 물류비용 절감은 사이버 쇼핑몰이 전국 어디서나 우리의 안방에서 자연스럽게 점할 수 있는 상황을 만들 것이다.SP가 도입되어, 설계업무를 지원하기위한 기본적인 시스템 구조를 구상하게 된다. 이와 함께 IT Model을 구성하게 되는데, 객체지향적 접근 방법으로 Model을 생성하고 UML(Unified Modeling Language)을 Tool로 사용한다. 단계 4)는 Software Engineering 관점으로 접근한다. 이는 최종산물이라고 볼 수 있는 설계업무 지원 시스템을 Design하는 과정으로, 시스템에 사용될 데이터를 Design하는 과정과, 데이터를 기반으로 한 기능을 Design하는 과정으로 나눈다. 이를 통해 생성된 Model에 따라 최종적으로 Coding을 통하여 실제 시스템을 구축하게 된다.the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects consists of 18 subprograms, it is difficult In evaluate all the subprograms simultaneously. Despite, each program is being performed under the category of HAN projects, so the common soci

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1506-1514
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• 2015

본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 화재 발생 예측 및 탐지 방법을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하여 화재를 판단하는 알고리즘과 그에 따른 화재의 확산경로와 속도예측 및 안전구역 확보 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 복합적 인 상황에 따라 부여된 가중치를 수집된 데이터에 부여하여 화재를 판단하고, 시간에 따른 상황인식 분석을 통해 화재 이동방향과 속도를 예측하여 안전구역을 확보하는 기법이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권12호
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• pp.1145-1154
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• 2014

최근, 기상레이더는 돌발적 기상재해들을 예방하고, 기상관측의 공익을 위해 널리 이용되고 있으며 이에 따라 사용자 관점의 레이더 표출 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 레이더 관측 자료들을 멀티미디어 콘텐츠로서 재생산하는 방법과 생성된 자료를 이용해 매쉬업 서비스에 적용하는 방법을 제안하였다. 이와 함께 주요 기상현상이 발생중인 지역의 정확한 위치를 추적하기 위한 정밀 GIS 정합기술을 제안하였다. 본 연구에서 제시하는 방법을 통해 기상 레이더로부터 관측된 다양한 레이더 변수들을 재가공함으로써 2차원의 영상 및 벡터 그래픽 자료, 또는 3차원 볼륨 자료 등을 생성할 수 있다. 생성된 멀티미디어 형태의 레이더 자료들은 다양한 래스터 또는 벡터정밀 GIS 맵과 정합된다. 다양한 강수 시나리오에 대한 실험 결과, 제안한 방법에 의한 표출 시스템은 사용자로 하여금 정확한 레이더 차폐영역 분석, 강수이동경로 파악, 강수량 추정에 따른 홍수위험도 분석 등을 쉽고 직관적으로 이해시킬 수 있음을 확인하였다. 제안하는 정밀한 GIS 정합을 통해 재난 관리자가 레이더 관측자료를 명확히 해석하고 이를 통해 보다 효과적인 기상재해 예보가 가능할 것으로 기대한다.