• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.291-296
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• 2006

일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 환경으로 인한 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 일정한 규칙으로는 찾기 힘들다. 본 논문에서는 컨테이너 영상에 대해 ART2 알고리즘을 적용하여 컨테이너 영상을 양자화한다. 제안된 ART2 알고리즘 기반 양자화 기법은 컬러정보를 클러스터링 한 후, 각 클러스터의 중심 패턴을 이용하여 원 영상의 컬러정보를 분류한다. 양자화된 컨테이너 영상에서 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자는 ART2 기반 RBF 네트워크를 개선하여 인식에 적용한다. 실제 컨테이너 영상 300장에 대해 실험한 결과, 제안한 컨테이너 식별자 인식 방법의 추출 및 인식 성능이 기존의 컨테이너 식별자 인식 방법 보다 개선된 것을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.50-58
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• 2001

본 논문에서는 움직임을 갖는 다중 물체 중에서 하나의 물체를 선택하고, 선택된 물체를 계속 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차영상을 이용하는 이동물체의 동작정보 추출방법은 주로 연속되는 영상내에서 일정한 영역의 영상특성을 정합하는 방법이 주로 사용되어왔다. 본 논문에서 제안한 동작정보의 추출방법은 연속영상간의 차연산을 한번 시행함으로써 얻어진 움직임영역을 기반으로 사용자에 의해 임의로 선택된 특정한 움직임영역을 추출하는 것이다. 특정한 모양이나 패턴을 인식하여 추적하는 것과는 달리 본 논문에서는 사용자에 의해 선택된 물체를 추적목표물체로 삼는 새로운 이동추적 방법을 제시하였다. 실험은 CCD 카메라로 입력된 실제 금붕어 영상을 이용하여 선택된 이동물체의 추적이 효과적으로 수행됨을 보였다.

• Resources Recycling
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• v.27 no.4
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• pp.65-69
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• 2018

In solvent extraction, extraction isotherm represents the relation between the equilibrium concentration of metal in the aqueous and organic phase. McCabe-Thiele diagram on which extraction isotherm and operating line are constructed provides valuable information on the mass transfer operation. When the equilibrium constant of a solvent extraction reaction is known, the calculation method to obtain extraction isotherm was introduced. Kresmer equation by which the number of extraction stages can be calculated when the distribution coefficient is constant was introduced.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.507-513
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• 2007

기존의 영화정보제공 시스템에서는 사용자에게 영화에 대한 정보를 전달할 때 단순히 새로운 영화에 대한 정보를 전달하는데 그치고 있다. 이러한 정보시스템은 사용자에 대한 기호나 성향을 고려하지 않기 때문에, 사용자에게 필요하고 적절한 정보를 제공하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 정보 제공의 효율성을 높이기 위하여 사용자의 영화 선호도가 반영된 영화추천시스템을 설계 및 구현한다. 다양한 사용자로부터 수집한 기본정보에 데이터 분류도구를 적용하여 사용자에 대한 일정한 기호 또는 성향을 추출한다. 결과적으로 추출된 정보를 대상 사용자들에게 SMS로 제공하여 각자의 기호나 성향을 고려한 정보를 얻을 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.366-371
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• 2006

퓨리에 시리즈를 사용하면 이미지의 외곽선 특성을 표현할 수 있다. 이미지의 퓨리에 계수를 추출하기 위해서는 우선 이미지를 구성하는 주요 오브젝트를 표현하는 곡선을 추출한다. 이러한 곡선은 오브젝트의 특정 중심점에서 외곽선을 따라 일회전하면서 그 거리를 좌표상에 표시함으로써 얻을 수 있다. 기존의 퓨리에 계수를 추출하는 방법들은 추출된 계수를 이용하여 해당 곡선을 복원했을 때 원래의 곡선에 존재하던 상세한 특성을 표현하지 못한다는 단점이 있으며 이는 결국 이미지로부터 추출한 곡선을 사용하여 이미지를 검색할 때 정확도를 상당히 떨어뜨리게 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 Binary Range Reduction (BRR) 알고리즘을 제안한다. BRR 알고리즘은 원래의 곡선과 퓨리에 계수를 통해서 복원된 곡선간의 차이를 줄이기 위해서 전체의 곡선을 통해서 하나의 퓨리에 계수 세트를 추출하지 않고, 복원된 곡선이 원래의 곡선과 차이가 일정 크기 이상 나지 않도록 퓨리에 계수를 추출하는 구간을 나누어가며 퓨리에 계수를 추출한다. 이렇게 추출된 다수의 퓨리에 계수 세트를 통해서 복원된 곡선을 사용하여 이미지들 간의 유사도를 비교한다. 실험을 통하여 BRR 알고리즘을 사용하여 곡선에서 추출한 퓨리에 계수로 복원한 곡선이 원래 곡선의 특성을 정확하게 표현하고 있음을 보였고, 퓨리에 계수와 BRR알고리즘을 이미지 검색에 적용하였을 때, 높은 검색 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.149-153
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• 2001

본 논문은 microarray를 분석하기위한 표준화에 대한 여러 방법들을 소개하고 비교해보았다. Microarray 연구는 Human Genome Project에서 파생된 여러 생명공학 기술 중 가장 널리 사용되는 기술로 기존에는 하지 못했던 총체적인 유전자의 발현상황을 탐색할 수 있다는 장점을 지니고 있으나, 자료들에 일정한 패턴이 나타나거나 잡음이 첨가되어 정보의 추출이 용의하지 않다는 단점을 지니고 있다. 특히 자료에 일정한 패턴이 있는 경우에 올바르지 못한 결론을 이끌어낼 수도 있기에 이 패턴을 제거하는 표준화작업은 microarray 분석에 있어서 매우 중요한 처리과정이다. 본 논문에서는 표준화방법들을 소개하고 각각 가지고 있는 장단점을 실제 국내에서 얻어진 자료를 통해 비교하였고, 그 결과 LOWESS 적합을 통한 표준화방법이 타 방법에 비해 유용한 점이 많음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.431-433
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• 1999

본 논문에서는 뇌의 자기공명(이하 MR로 줄임) 영상에서 양측 대뇌반구의 뇌백질과 뇌회백질의 추출에 관하여 연구하였다. MR 영상은 특정 장기에서 일정한 gray level 값을 유지하는 전산화단층촬영(이하 CT로 줄임) 영상과는 달리 사람마다 gray level 값이 다르며 한 사람에 대해서도 각 슬라이스에 따라 gray level 값이 다르므로 각 슬라이스별로 조직의 특성을 파악하여 백질과 회백질의 추출에 이용하였다. 먼저 뇌를 둘러싸고 있는 두피, 근육, 두개골과 함께 안구를 제거한 후 두 개강 내에 위치한 뇌간과 소뇌의 특성을 차례로 인식하여 대뇌반구로부터 분리한 후 제거하였다. 또한 추출된 대뇌의 영상으로부터 백질과 회백질의 체적을 구하고, 뇌신경게 진단방사선과 전문의의 manual 작업과 비교하여 본 논문에서 제시한 방법의 정확도를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1709-1712
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• 2002

지식 탐사 연구의 핵심이 되어온 데이터 마이닝은 축적 데이터로부터 쉽게 추출되지 않는 데이터 상호관계나 일정 패턴과 같은 유용한 내재 정보 추출을 주된 목적으로 수행된다. 그러나, 데이터 마이닝은 대용량의 데이터 처리로 인해 빈번한 메모리 공간 제약과 처리 속도 저하 등의 한계성을 드러낸다. 이를 극복하기 위해 많은 마이닝 알고리즘 개발과 기존 알고리즘 개선 방법이 제시되어 왔으나 여전히 궁극적인 해결방안은 대두되지 않고 있다. 따라서, 만약 데이터 전처리 과정을 통해 마이닝 목적에 적합한 부분 데이터집합 추출 및 가공이 선행된다면 보다 효율적인 데이터 마이닝 작업을 유도할 수 있을 것이다. 본 논문은 효과적 데이터 전처리를 위한 필수 기본 연산 기능들을 주어진 데이터집합의 트랜잭션 및 데이터 특성에 기초하여 관계형 대수 형태로 의미를 정립하고, 적용 사례에 의한 상세 설명 및 실제 구현된 온라인 데이터 전처리 시스템을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.363-368
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• 1994

본 논문은 한글 문헌의 자동 키워드 추출을 위한 새로운 접근 기법을 제시한다. 한글에서 나타나는 형식형태소는 어절내에서 일정한 결합규칙을 가지며 또한 명사구나 동사구에서 보여지는 것처럼 어절간의 연결에도 관계된다. 유한개의 형식형태소를 노드로 하여 구성된 형태소 네트???p은 어휘사전 및 문헌을 통해 링크를 생성하게 되며 형태소분석과정에서 이를 이용하면 명사 추출의 정확성을 높일 수 있고 사전 탐색을 최소화하여 미등록어 추정 및 분석 속도를 향상시킬 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.341-346
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• 1997

개념기반 분석방법은 발화문에서 발화자가 전달하고자 하는 중요한 부분만을 추출하여 개념어로 대표하여 분석하기 때문에 문장에서 발생하는 불필요한 여러 언어현상을 무시하고 주요 의미만 추출할 수 있는 강건함을 가장 큰 장점으로 갖는다. 한국어는 영어권 언어와는 달리 교착어와 부분 자유 어순의 특징을 가지기 때문에 구문정보를 이용하지 않는 순수 개념 기반의 분석기법을 한국어에 그대로 적용하면 문법의 복잡도가 증가하여 시스템 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서 제시하는 구문정보를 이용한 개념기반의 분석방법은 순수 개념 기반의 분석기법이나 구문정보만을 사용하는 방법보다 모호성이 적고, 문법의 기술이 용이하며, 대화체 처리의 어려운 점들을 상당수 극복할 수 있다. 또한 분석루틴의 skip기능은 자연 발화문의 분석률을 높여주며, 어근으로부터 분리한 어미를 일정한 개념으로 분류함으로써 교착어의 특성으로 인한 문법의 복잡도를 해소하였고, 분석문법으로 부분 자유 어순에 따른 다양한 문장들을 수용할 수 있다.