• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권3호
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• pp.233-242
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• 1998

본 논문에서는 척추 자기공명영상에 대하여 자동적으로 질환에 관련된 특징 벡터들을 추출하고 디스크 질환을 인식하는 방법을 제안하였다. 척추 자기공명영상은 절단면에 따라 시상 단면 영상과 축 단면 영상으로 나누어 진다. 두가지 영상에서 질환에 관련된 특징 벡터를 추출하여 질환의 유무와 종류를 인식하는데 사용하였다. 시상 단면 영상에서는 각 부위에 해당하는 영역의 동질성을 이용하여 디스크 부분을 추출한 후 영역레이블링 과정을 통해 전체적인 크기와 돌출 정도를 구해서 질환을 나타내는 특징으로 이용하였다. 축 단면 영상에서는 템플릿 정합을 이용하여 디스크 영역을 찾고 경계선을 추출하기 위해 세기와 방향성을 고려한 연산자를 사용했다. 경계선의 모양을 분석해서 디스크 돌출 정도에 관한 수치를 얻었다. 이렇게 얻은 특징벡터들은 유사한 질환을 가진 환자의 영상을 찾기 위한 의료 영상 데이터 베이스에 사용될 수 있으며, 많은 양의 영상에서 질환이 나타나 있는 것을 일차적으로 선별하여 전문의에게 제공하는데 이용될 수 있을 것으로 예상한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.161-169
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• 2017

작성된 문서의 문법적 오류 교정을 할 때 맞춤법 검사기를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 초등학생들이 작성한 글 중에는 문법적으로는 옳더라도 자연스럽지 않은 문장이 있을 수 있다. 본 논문에서는 동일한 의미를 가진 2개의 문장이 주어졌을 때, 어떤 것이 더 자연스러운 문장인지 자동 판별할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 순환 신경망(recurrent neural network)을 이용하여 장기 의존성(long-term dependencies) 문제를 해결하고, 보조 단어(subword)를 사용하여 희소 단어(rare word) 문제를 해결한다. 약 200만 문장의 단일어 코퍼스를 통해 순환 신경망 기반 언어 모델을 학습하였다. 그 결과, 초등학생들이 주로 틀리는 표현들과 그에 대응하는 올바른 표현을 입력으로 주었을 때, 모든 경우에 대해 자연스러운 표현을 자동으로 선별할 수 있었다. 본 소프트웨어가 스마트 기기에 사용될 수 있는 형태로 구현된다면 실제 초등학교 현장에서 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.279-282
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• 2006

데이터베이스는 매우 복잡한 성격을 지니고 있으며, 일반적으로 한 조직의 모든 데이터를 모아놓으므로 대형화되는 것이 보통이다. 따라서 데이터베이스는 항시 많은 데이터들이 생성 및 갱신을 반복한다. 이에 데이터베이스의 구성요소인 객체 또한 생성 및 변경을 거듭한다. 즉, 이러한 데이터의 증가 및 갱신으로 인하여 처음 생성되었을 때의 객고의 성능 및 저장 공간에 대한 이용은 향후 지속적인 관리가 없이는 보장받지 못한다. 이에 데이터베이스를 관리하는 사람들은 많은 인적 물적 자원을 할애하여 객체를 관리하고 최적의 상태로 만들기 위하여 노력한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 행위들들 시스템에서 자동으로 자원을 수집하고 수집된 자원을 분석하여 시스템 특성을 반영한 관리기준에 부합하는 객체를 선별하여, 온라인 REORG(on-line reorganization) 작업을 통한 객체의 관리를 자동화 하여 보다 안정적인 데이터베이스 관리 및 데이터베이스의 관리의 효율성을 높이고. 데이터베이스 관리자의 생산성을 향상시키는데 기여 하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.302-307
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• 1990

An automatic visual classification system is introduced which provides for measuring the length and diameter of coilform cores and dividing them into 5 different classes in terms of how far their length be from the desired length. This task is fully automated by controlling two STEP motors and by using image processing techniques. The classification procedure is broken into three logical parts. Fist, cores in the form of randomly stacked bundle are lined up one by one so as to be well captured by a cameras. The second part involves capturing core image. Then, it enters the measuring process. Finally, this machine would retain all tire information relating to the length. According to the final result, cores are sent to the corresponding bin. This considerably simplifies the selecting task and facilitates a greatly improved reliability in precision. The average classifying capability about 2 pieces per second.

• 한국포장학회지
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• 제24권2호
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• pp.65-71
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• 2018

생산자 책임 재활용제도(EPR)의 재활용의무대상 품목은 포장재군에 따라 종이팩, 유리병, 금속캔, 합성수지포장재 구분되어질 수 있다. 폐종이팩의 경우 압축된 종이팩을 해리하여 폴리에틸렌 필름 및 기타 이물질을 분리하고 세척, 분쇄, 건조과정을 거쳐 화장지 원단으로 제작한 후 다양한 화장지로 가공 생산하고 있다. 그러나 알루미늄 호일이 첩합된 종이팩은 재활용 공정 중 잔유물이 발생하여 화장지의 품질을 저해하고 제품 편의성을 위해 부착된 마개, 스트로우와 같은 새로운 성형구조의 제품들은 재활용 공정에서 수작업의 과정을 추가하여 재활용 수율을 낮추는 문제점이 있다. 유리병은 재사용과 재활용으로 구분가능하며 재사용은 주류, 음료병들이 대상이고 재활용은 1회용 유리병이나 깨진 유리병을 대상으로 하고 있다. 유리병 재활용은 폐유리병 회수 과정, 이물질 제거, 색상별 분류, 파쇄, 원료화 과정을 거쳐 제병업체에 공급되며, 철금속성분 제거, 저비중 물질 제거 등을 제외하고 대부분 수작업에 의존한다. 유리병은 무색 계열, 갈색 계열, 녹색 계열의 색상이 주를 이루고 있으며 재활용 과정에서 주된 3색 이외의 색상의 경우 재생원료의 품질을 저해시키는 원인이 되고 있다. 합성수지 라벨의 다량 접착제와 병의 직접 인쇄는 잉크의 색상에 의하여 품질저하가 발생하며, 유리병에 사용되는 플라스틱 마개 또한 재활용 공정에서 이물질 제거과정을 어렵게 한다. 금속캔은 자동선별기를 통해서 철캔과 알루미늄캔을 분류한 후 압축하여 용광로를 통해 철, 알루미늄으로 재생산된다. 재활용 공정에서 가공육 알루미늄 캡의 플라스틱 뚜껑은 선별이 어렵기 때문에 플라스틱 뚜껑을 사용하지 않거나 분리 배출할 수 있는 방안이 필요하며 금속캔 또한 금속이 아닌 마개, 라벨이 재활용 공정에서 수작업 공정을 추가로 필요하게 하고 있다. 합성수지 포장재 중 복합재질의 경우 선별된 압축품을 파쇄한 뒤 용융성형을 통한 물질 재활용, 열분해를 통한 유화, 압축성형을 통한 고형연료 제조단계를 통해 재생제품을 생산하며, 단일 합성수지는 자력선별, 풍력선별, 비중선별 등 다양한 방법을 통해 선별공정을 거처 압축, 파쇄, 세척, 용융압출, Pellet 형태의 재생 원료를 만드는 물질 재활용 과정을 거친다. 종이, 금속 라벨, 복합재질 리드 등은 합성수지 재활용에 문제를 발생시키는 요인으로 비중 1미만의 비수분리성 접(참)착식 라벨의 경우가 이에 해당한다. 이 연구를 통해 종이팩, 유리병, 금속캔, 합성수지의 재활용 공정 모두 재활용 대상과 다른 물질의 유입이 재활용공정을 방해하거나 재활용 비용, 시간을 증대시키고 있음을 확인하였다. 각 포장재별로 종이팩 포장재의 스트로우를 비롯한 합성수지 성형구조물과 금속과 유리병 포장재의 이물질을 포함한 라벨과 마개 및 잡자재 그리고 합성수지 포장재의 금속, 종이 복합재질이 이에 해당하였다. 따라서 재활용 산업의 활성화를 위해서는 제품이나 포장재의 설계 단계에서부터 재활용에 용이한 재질 구조가 요구되어지며, 정부차원의 지원과 관련 법 제도 개선이 필요하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.271-278
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• 2004

본 논문에서는 디지털 신호처리를 이용하여 Classic, Hiphop, Jazz, Rock, Speech 등 5개의 오디오 장르를 자동적으로 분류하는 내용기반 오디오 장르 분류기를 제안하였다. 20초 분량의 질의 오디오로부터 23ms 크기의 Hamming window를 이동시켜 가며 Spectral Centroid, Rolloff, Flux 등 STFT 기반의 특징 계수들과 MFCC, LPC 등의 계수들을 구하여 총 54차에 해당하는 특징 벡터 열을 추출하였으며 분류 알고리즘으로는 k-NN, Gaussian, GMM 분류기를 사용하였다. 최적의 특징 벡터를 선별하는 알고리즘으로 총 54차의 특징벡터 중 가장 성능이 좋은 특징 계수들을 찾아 순차적으로 재배치하는 SFS(Sequential Forward Selection)방법을 사용하였고, 이를 이용하여 최적화 된 10차의 특징 벡터만을 선정해서 오디오 장르 분류에 사용하였다. SFS를 적용한 실험 결과 약 90% 가까운 분류 성공률을 보이고 있어 기존 연구에 비하여 약 10%∼20% 정도의 성능 향상을 꾀 할 수 있었다. 한편 실제 사용자들이 오디오 자동 장르 분류 시스템을 사용할 때 일어날 수 있는 상황을 가정하여 임의 구간에서 질의 데이터를 추출하여 실험을 수행하였으며 실험 결과 오디오 파일의 맨 앞과 맨 뒤 등 worst-case 질의를 제외하고는 약 80%대의 분류 성공률을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.565-574
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• 2019

본 연구는 혈액은행 자동화 장비 QWALYS-2 up (Diagast, Loos Cedex, France)의 유용성을 평가하기 위하여 수행되었다. 2013년 10월 1일부터 10월 31말까지 1개월간 강원대학교병원 진단검사의학과에 의뢰된 ABO 및 RhD 혈액형 검사 1,636건, 항체선별검사 1,374건을 대상으로 하였고, ABO 및 RhD 혈액형 검사의 평가는 200건을 대상으로 하였다. 혈액은행 자동화장비의 경제성을 평가하기 위해서는 2018년 12월을 기준으로 장비 도입 전인 2013년 1월부터 장비 도입 후 5개년의 ABO 및 RhD 혈액형 검사와 항체선별검사의 단가를 비교하였다. 본 연구의 주요 결과는 ABO 및 Rh 혈액형 검사 결과, 슬라이드나 시험관을 이용한 수기법의 결과가 100% (200/200) 일치하였고 동종항체 선별검사 결과, 불일치 3검체는 수기법으로 재검을 한 결과, 음성을 보여 QWALYS-2 up에서 위양성의 결과를 나타냈으나, 반응의 정도를 비교한 결과 QWALYS-2 up에서 상대적으로 높게 나타났다. 결론적으로 혈액형자동화 장비 도입 전후의 효과를 평가한 결과, 기존의 수기법과 비교하였을 때 높은 일치율을 보였으며, 정확도 면에서도 신뢰할 만한 것으로 판단되었다. 도입 전후의 시약의 비용은 증가하였지만 인건비의 절감을 감안하면 경제적으로도 유용하다고 평가할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권4호
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• pp.263-270
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• 2012

최근 초고속 인터넷과 대용량 데이터베이스 기술의 발전으로 웹 문서의 양이 크게 증가하였으며, 이를 효과적으로 관리하기 위하여 문서의 주제별 자동 분류가 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 한글 형태소 및 키워드 분석에 기초한 문서 특성 추출 방법을 제안하고, 이를 이용하여 웹 문서와 같은 비구조적 문서의 주제를 예측하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제시한다. 먼저, 문서 특성 추출을 위하여 한글 형태소 분석기를 사용하여 용어를 선별하고, 각 용어의 빈도와 주제 분별력을 기초로 주제 분별 용어인 키워드 집합을 생성한 후, 각 키워드에 대하여 주제 분별력에 따라 점수화한다. 다음으로, 추출된 문서 특성을 기초로 상용 소프트웨어를 사용하여 의사 결정 트리, 신경망 및 SVM의 세 가지 분류 모델을 생성하였다. 실험 결과, 제안한 특성 추출 방법을 이용한 문서 분류는 의사 결정 트리 모델의 경우 평균 Precision 0.90 및 Recall 0.84 로 상당한 정도의 분류 성능을 보여 주었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.285-290
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• 2018

논지가 높은 설득력을 갖기 위해서는 충분한 지지 근거가 필요하다. 논지 내의 주장을 논리적으로 지지할 수 있는 근거 자료 추출의 자동화는 자동 토론 시스템, 정책 투표에 대한 의사 결정 보조 등 여러 어플리케이션의 개발 및 상용화를 위해 필수적으로 해결되어야 한다. 하지만 웹문서로부터 지지 근거를 추출하는 시스템을 위해서는 다음과 같은 두 가지 연구가 선행되어야 하고, 이는 높은 성능의 시스템 구현을 어렵게 한다: 1) 논지의 주제와 직접적인 관련성은 낮지만 지지 근거로 사용될 수 있는 정보를 확보하기 위한 넓은 검색 범위, 2) 수집한 정보 내에서 논지의 주장을 명확하게 지지할 수 있는 근거를 식별할 수 있는 인지 능력. 본 연구는 높은 정밀도와 확장 가능성을 가진 지지 근거 추출을 위해 다음과 같은 단계적 지지 근거 추출 시스템을 제안한다: 1) TF-IDF 유사도 기반 관련 문서 선별, 2) 의미적 유사도를 통한 지지 근거 1차 추출, 3) 신경망 분류기를 통한 지지 근거 2차 추출. 제안하는 시스템의 유효성을 검증하기 위해 사설 4008개 내의 주장에 대해 웹 상에 있는 845675개의 뉴스에서 지지 근거를 추출하는 실험을 수행하였다. 주장과 지지 근거를 주석한 정보에 대하여 성능 평가를 진행한 결과 본 연구에서 제안한 단계적 시스템은 1,2차 추출 과정에서 각각 0.41, 0.70의 정밀도를 보였다. 이후 시스템이 추출한 지지 근거를 분석하여, 논지에 대한 적절한 이해를 바탕으로 한 지지 근거 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.29-37
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• 2005

본 논문은 한국의 전통 음악, 즉 국악 장르를 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 입력 음악의 내용기반 분석을 통하여 궁중음악, 풍류방음악, 민속성악, 민속기악, 불교음악, 무속음악 등 6가지 장르중 하나로 자동분류하여 해당 음악의 장르 결과를 보여준다. 국악 장르 분류에 사용된 내용기반 알고리즘은 크게 음악의 특징 벡터 추출 그리고 장르 분류를 위한 패턴인식 과정 2가지로 구성된다. 음악의 특징 벡터 추출은 디지탈 신호 처리기술을 이용하여 해당 음악의 spectral centroid, rolloff, flux 등 STFT (Short Time Fourier Transform) 기반의 특징 계수들과 MFCC (Mel frequency cepstral coefficient), LPC (Linear predictive coding) 등의 계수들을 구한 후 SFS (Sequential Forward Selection) 최적 특징 벡터 열을 선별하여 사용하였으며 패틴 분류 알고리즘으로는 k-NN (k -Nearest Neighbor), Gaussian, GMM (Gaussian Mixture Model), SVM (Support Vector Machine) 분류기를 사용하였다. 특히 본 연구에서는 입력 질의의 패턴 (혹은 구간) 변화에 따른 시스템의 불확실성을 개선하기 위하여 MFC (Multi Feature Clustring) 방법을 이용하여 DB를 구축하였다. 모의실험 결과 k-NN 과 SVM 분류기 모두 $97{\%}$ 이상의 장르 분류 성공률을 보였으나, SVM 이 k-NN에 비해 약 3배 이상의 빠른 분류 성능을 가지고 있음을 확인하였다.