• Journal of Plant Biotechnology
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• v.42 no.2
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• pp.117-122
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• 2015

Canola is a crop globally used for production of oil and biofuel. Cultivation area and import volume of living modified (LM) canola have been increasing every year. As canola import dependence has reached 100% in Korea, efforts have been made for safety management of LM canola and ecological risk assessment. We developed a set of multiplex PCR method for simultaneous detection of 5 LM canola events (Topas 19/2, Rf3, Ms8, RT73 and T45) approved in Korea. The multiplex PCR assay developed allows amplification of estimated products of 5 LM canolas from event specific primer sets. Primer extension time was skipped for a time-consuming process and two annealing steps (20 cycles at $55^{\circ}C$ and 20 cycles at $60^{\circ}C$) were performed for yielding the best result which was sufficient to distinguish five LM canolas. Our results suggest that multiplex PCR method provides a cost and time-effective approach for LM canola detection.

• Spatial Information Research
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• v.22 no.3
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• pp.1-8
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• 2014

While SNS services such as Twitter or Facebook are rapidly growing, research for the SNS analysis has been concerned. Especially, twitter reacts to social issues in real-time so that it is used to get useful experimental data for researchers of social science or information retrieval. However, it is still lack of research on the methodology to collect data. Therefore, this paper suggests the tweet acquisition system by considering tendency of twitter user oriented location-based event and political social event. First the system acquires tweets including information of location and keyword about event and secure IDs for acquisition of political social event. Then we plan ID-analyzer to classify the tendency of users. In addition for measuring reliability of ID-analyzer, it acquires and analyzes the tweet by using high-ranked ID. In analyses result, top-ranked ID shows 88.8% reliability, 2nd-ranked ID shows 76.05% and ID-analyzer shows 77.5%, it shortens collection time by using minority ID.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.3
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• pp.472-484
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• 2019

This paper proposes a time-domain sound event detection algorithm using DNN (Deep Neural Network). In this system, time domain sound waveform data which is not converted into the frequency domain is used as input to the DNN. The overall structure uses CRNN structure, and GLU, ResNet, and Squeeze-and-excitation blocks are applied. And proposed structure uses structure that considers features extracted from several layers together. In addition, under the assumption that it is practically difficult to obtain training data with strong labels, this study conducted training using a small number of weakly labeled training data and a large number of unlabeled training data. To efficiently use a small number of training data, the training data applied data augmentation methods such as time stretching, pitch change, DRC (dynamic range compression), and block mixing. Unlabeled data was supplemented with insufficient training data by attaching a pseudo-label. In the case of using the neural network and the data augmentation method proposed in this paper, the sound event detection performance is improved by about 6 %(based on the f-score), compared with the case where the neural network of the CRNN structure is used by training in the conventional method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.778-780
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• 2004

본 논문에서는 오브젝트가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황 하에서도 오브젝트를 정확히 추적할 수 있는 칼라관계(color relationship)특징 벡터를 제안한다. 오브젝트의 정확한 추적경로와 이벤트 검출을 위하여 신뢰성 있는 특징 벡터 추출은 필수적이다. 향상된 오브젝트 추적을 위해 면적. 크기뿐만 아니라 본 논문에서 제안한 칼라관계 특징 벡터를 사용한다. 실험 영상에 적용한 결과 제안된 방법을 사용하였을 경우 멀티오브젝트의 영상에서 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 정확한 경로 추적이 이루어짐을 볼 수 있었다

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.729-732
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• 2002

최근에 온라인 학습 시스템으로서 다양한 학습 컨텐츠를 갖고 있는 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 따른 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 시스템의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문은 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 개별 학습자들에게 차별적으로 개인화된 학습 자료를 제공하므로서 보다 효과적이고 효율적으로 학습에 임할 수 있도록 개인화된 학습자료 생성 시스템을 제안한다. 이는 개별 학습자들의 학습 행위에 따른 이벤트를 검출하여 데이터베이스화 시킨 후 이를 이용하여 학습 자료 선호도를 계산함으로써 개인화된 학습 자료를 생성하는 시스템이다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07b
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• pp.971-974
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• 2003

본 논문은 DI(delay insensitive) 지연 모델을 적용한 비동기 회로의 데이터 전송시 발생되는 신호 천이의 수를 감소시키기 위한 새로운 데이터 인코딩 기법과 신호 천이 방법을 제시한다. DI 지연 모델을 적용한 비동기 시스템은 배선 지연에 관계없이 동작이 필요한 모듈에만 데이터와 핸드쉐이크를 위한 이벤트 신호를 전송하는 장점을 갖는다. 그러나 신호의 유효성과 동작 완료 검출을 위해 듀얼레일 데이터 인코딩이 필요하며 이는 비동기 회로의 크기를 증가시키고 이로 인해 전력 소비가 증가한다. 전력 소비를 감소시키기 위해 신호 천이의 수를 줄여야 하며, 본 논문에서는 제안한 신호 천이 기법을 적용하여 실험적으로 약 21%의 전력 소비 감소 결과를 얻었다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.16 no.6
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• pp.697-702
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• 2022

For imaging in positron emission tomography(PET), it is necessary to measure the position of the scintillation pixel interacting with the gamma rays incident on the detector. To this end, in the conventional system, a flood image of the scintillation pixel is obtained, the imaged area of each scintillation pixel is separated, and the position of the scintillation pixel is specified and acquired as a digital signal. In this study, a deep learning method was applied based on the signal formed by the photosensor of the detector, and a method was developed to directly acquire a digital signal without going through various procedures. DETECT2000 simulation was performed to verify this and evaluate the accuracy of position measurement. A detector was constructed using a 6 × 6 scintillation pixel array and a 4 × 4 photosensor, and a gamma ray event was generated at the center of the scintillation pixel and summed into four channels of signals through the Anger equation. After training the deep learning model using the acquired signal, the positions of gamma-ray events that occurred in different depth directions of the scintillation pixel were measured. The results showed accurate results at every scintillation pixel and position. When the method developed in this study is applied to the PET detector, it will be possible to measure the position of the scintillation pixel with a digital signal more conveniently.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.221-224
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• 2010

본 논문에서는 레이저 포인터를 이용하여 지능형 오피스 환경을 자유롭게 제어 할 수 있는 지능형 정보처리 시스템을 제안한다. 저가의 웹캠을 이용하여 카메라로부터 입력된 레이저 포인터 스팟의 위치를 자동 검출한 후 검출된 위치좌표정보를 컴퓨터상의 제어 명령 이벤트와 매칭 시킨다. 매칭이 이루어 진 후 사용자는 레이저 포인터를 이동시키면서 보조자의 도움 없이 자유롭게 디스플레이 화면을 제어할 수 있다. 사용자는 화면상의 임의의 영역을 특정 명령영역으로 지정할 수 있는 가상 키패드 인터페이스를 통해 특정 프로그램이나 가전 기기를 제어할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 원격 제어 방법에 비해 가격이나 성능 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.947-950
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• 2014

CCTV와 차량용 블랙박스 등의 영상기반 감시장비들로 사회안전망이 구축되고 있다. 하지만 디지털 영상 획득 센서는 실세계의 다이나믹 레인지를 온전히 감지하지 못한다는 한계점을 가지고 있는데 이로 인해 역광과 같은 특정 조명 조건하에서는 발생하는 움직임들을 감지하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 HDR 이미지를 사용하는데, 움직임이 많은 영상에 적용하기 어렵다. 별도의 WDR 이미지 센서를 사용할 수도 있으나 가격이 비싸고 영상처리가 복잡하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 프레임을 목표 다이내믹 레인지별로 그룹핑하고 프레임 그룹별로 노출시간을 달리하는 다중노출 방식을 제안한다. 이 방식에 따르면 어떤 조명 조건 상황에서도 물체의 변화를 모두 검출할 수 있으며 기존 이미지 센서와 영상 감지 시스템을 그대로 사용하기에 저비용으로 구현이 가능하다는 장점이 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.3
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• pp.35-42
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• 2012

The database for driving patterns can be utilized in various system such as automatic driving system, driver safety system, and it can be helpful to monitor driving style. Therefore, we propose a driving pattern recognition system in which the sensor streams from a smartphone are recorded and used for recognizing driving events. In this paper we focus on the driving pattern recognition that is an essential and preliminary step of driving style recognition. We divide input sensor streams into 7 driving patterns such as, Left-turn(L), U-turn(U), Right-turn(R), Rapid-Braking(RB), Quick-Start(QS), Rapid-Acceleration (RA), Speed-Bump(SB). To classify driving patterns, first, a preprocessing step for data smoothing is followed by an event detection step. Last the detected events are classified by DTW(Dynamic Time Warping) algorithm. For assisting drivers we provide the classified pattern with the corresponding video stream which is recorded with its sensor stream. The proposed system will play an essential role in the safety driving system or driving monitoring system.