• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.33-34
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• 2019

대부분의 나라에서는 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업상황을 모니터링 한다. 우리나라도 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업량, 불법조업 유무를 판별한다. 현재까지는 어선의 불법조업 유무 판별은 어선의 위치정보 기반으로 이루어 졌으나, 허가받지 않는 어구를 사용하는 불법조업에 대한 판별은 불가능 하였다. 이에 본 논문에서는 어선 항적과 조업면허 데이터를 이용하여 데이터 기반의 어선 조업 판별모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 어선 항적데이터를 시계열 단위로 전처리하여 학습 이미지들을 생성하고, 해당 어선의 조업면허 정보를 레이블로 하여 학습 데이터를 제안하는 딥러닝 모델에 적용한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 1년 동안 제주 주변해역에서 조업하는 어선의 선박자동식별장치의 항적데이터를 수집하여 실험을 하였다. 실험 결과 제안한 방법의 분류정확도는 71.5%를 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.261-263
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• 2009

본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각 영상에 대해 R채널의 임계치를 적용하여 잡음을 제거하며, 잡음 영역이 제거된 각각의 근적외 영상과 가시 영상의 반사 특성 및 근적외 영상과 적외 영상의 방출 특성의 특징을 구한 후, 각각의 임계치를 적용하여 1차적으로 구름을 판별한다. 1차적으로 구름 판별에서 제외된 영역에 대해서는 가시 및 적외 영상의 R 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 2차적으로 구름의 종류를 판별한다. 1차적으로 판별된 구름 영역과 2차적으로 판별된 구름 영역을 합성하여 최종 구름 영역을 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 구름 분류 방법보다 제안된 방법이 구름 분류의 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.637-639
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• 2003

본 논문은 카메라로 획득한 배의 표면과 꼭지 영상을 입력으로 하여 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 양호한 배인지 아닌지를 판별하는 판별기의 설계에 대해 설명한다. 먼저 입력 영상에서 배경을 분리시킨 후 배만을 포함하는 영상을 얻고 이 영상에서 윤곽선과 같은 여러 가지 특징들을 추출한 후 미리 대량의 표면 영상과 꼭지 영상으로 훈련시킨 두 개의 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 배의 상태를 판별한다. 구현되는 세부 모듈을 과일 종류에 맞게 수정한다면 제안되는 방법을 사과, 참외와 같은 다른 과일에도 적용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.470-474
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• 2007

U-healthcare는 종래의 헬스케어 영역에 유비쿼터스 기술을 접목하여 개인의 건강상태 관리를 도와주는 서비스이다. 이의 기반이 되는 기술인 질환 유무를 판별하는 기법은 그 동안 헬스케어 영역에 적용시켜 왔다. 하지만, 적시에 언제 어디서나 지속적인 모니터링이 요구되는 U-health환경에서는 기존의 기계학습기법을 그대로 적용하는 데에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 통계기반의 질환 유무 판별 기법을 제안한다. 본 판별 기법은 질환 판별에 이용되는 생체신호와 신체증상의 종류로 배열 구조를 설정하고 축적된 데이터로부터 생체신호와 신체증상간의 쌍에 누적 빈도 수를 기록하여 학습한 뒤 고안한 판별식을 적용시켜 사용자의 질환을 판별하는 기법이다. 제한적인 검증이지만 약 360명의 실제 환자 데이터를 이용하여 기법을 검증하였고, 빠른 속도와 지속적인 개선이 가능한 기법임을 알 수 있었다. 추후 정확한 데이터를 기반으로 다른 기법과의 비교 검증으로 엄밀한 검증이 요구된다.

• Korean Journal Plant Pathology
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• v.12 no.2
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• pp.202-208
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• 1996

1986년부터 1992년까지 전라북도와 경상남도에서 수집된 벼 흰잎마름병균 66균주를 국내의 4 판별품종에 대한 병원성을 조사한 결과, K1 균형이 18(27.3%) 균주, K2 균형이 2(3.0%)균주, K3 균형이 18(27.3%) 균주가 분리되었다. 그러나 K4는 발견되지 않았으며 2균주는 균형을 분류할 수 없었다. 이들 2균형은 5종류의 일반계 품종에 대한 병원성에 따라 19종류의 group으로 세분되었다. 국내 벼 흰잎마름병 균주는 일본이나 IRRI 판별품종과 동일한 유전자를 갖는 NIL로 균형이 분류되지 않는 균주가 각각 63.6%, 57.6%나 되어, 국내 벼 흰잎마름병균은 일본 및 IRRI 균형과 비교하기가 곤란하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.2
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• pp.153-159
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• 2009

The steel balls are core elements between inner part and outer part in a bearing system. The degree of goodness of the steel balls has been visually processed by human beings. In this paper we propose a new method that uses image processing algorithm and fuzzy logic theory. We use fuzzy inference engine and fuzzy Choquet integral algorithm in the proposed system. We first distinguish the defects of the steel balls by an image processing algorithm. And then the degree of the defects is classified by a fuzzy logic system. We perform some simulations to show the effectiveness and feasibility of the proposed system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.547-550
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• 2003

본 논문은 카메라로 획득한 배의 표면과 꼭지 영상을 입력으로 하여 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 양호한 배인지 아닌지를 판별하는 판별기의 설계에 대해 설명한다. 먼저 입력 영상에서 배경을 분리시킨 후 배만을 포함하는 영상을 얻고 이 영상에서 윤곽선과 같은 여러 가지 특징들을 추출한 후 미리 대량의 표면 영상과 꼭지 영상으로 훈련시킨 두 개의 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 배의 상태를 판별한다. 구현되는 세부 모듈을 과일 종류에 맞게 수정한다면 제안되는 방법을 사과, 참외와 같은 다른 과일에도 적용할 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.26 no.5
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• pp.561-566
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• 1994

The kinds of kochujang were discriminated by using their organic acid compositions, GC peak areas of volatile concentrates and flavor intensity determined by sensory evaluation. Tested kochujang were 51 kinds of traditional kochujang and 10 kinds of industry-produced kochujang in the market. The traditional kochujang included 20 kinds of Sunchang kochujang prepared with glutinous rice, 11 kinds of Boeun kochujang prepared with barley and 20 kinds of Sachun kochujang prepared with wheat. Boeun kochujang was distinguished from other kinds of traditional and industry-produced kochujang by using canonical discriminant analysis for the compositions of organic acids. Among organic acids, lactic acid was the most contributing variable for the discrimination of various kochujang. Traditional and industry-produced kochujang could be classified into 4 groups by using discriminant analysis for GC peak areas. The peak number 2, 4, 8 and 11 were found to be highly contributing variables for the discrimination of kochujang by using stepwise discriminant analysis. Industry-produced kochujang was discriminated from traditional kochujang by using canonical discriminant analysis for the intensity of 8 kinds of flavor property. The taste 'umami' was found to be the most contributing variable for the discrimination of kochujang.

• Journal of IKEEE
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• v.17 no.3
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• pp.248-253
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• 2013

Frequency detector is a circuit that converts the frequency to a digital representation and finds its application in various fields such as modulator and synchronization circuitry. In this paper, a couple of first-order and second-order frequency discriminator structures are modeled and analyzed with their quantization noise sources. Also a delta-sigma frequency detector architecture is proposed. Through theoretical analysis and derived equations, the output noise is obtained, which is validated by simulation. The proposed all-digital frequency discriminator may be applied in the feedback path of the all-digital phase-locked loop.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2011.01a
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• pp.203-209
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• 2011

This paper proposed new approach for the information gifted discrimination test usign EPL. We tried to distinguish high level thinking in the information gifted through test of this study. We designed discrimination test by the features of EPL and developed testing item tool like single-sprit and multi-sprite. These items are divided into adding block, changing the block order, modifying value io block, and changing a block. We designed this testing tool that the elementary students can solve items without an experience on learning programming language. We expect the testing tool io proposed this study will help to discriminate the information gifted effectively.