• Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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• 2005.05a
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• pp.195-198
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• 2005

본 연구는 cytochrome B 유전자의 PCR-RFLP 분석기법을 이용하여 다양한 식육자원 및 각종 가공 육제품의 원료육에 대한 정확하고 재현성 높은 축종 및 육종 감별기술을 개발하기 위하여 수행되었다. 국내에서 유통되고 있는 7종류 축종(닭, 양, 돼지, 소, 사슴, 말, 염소)의 육류로부터 cytochrome B 유전자의 특정 염기서열을 포함하는 primer를 설계 제작하여 PCR-RFLP 분석을 실시하였다. 각 축종의 근육조직으로부터 genomic DNA를 추출하고 PCR 증폭 반응을 수행한 후 얻어진 PCR 증폭산물(359 bp)을 두 종류의 제한효소(Hae Ш 및 Hinf I)로 각각 절단한 결과 축종 간 그리고 제한효소 간에 명확한 차이를 보이는 종 특이적인 PCR-RFLP marker를 검출하였다. 따라서, 본 연구에서 개발한 cytochrome B 유전자의 종 특이적 PCR-RFLP marker는 각종 식육 및 가공 육제품의 육종 및 축종 판별에 매우 유용한 DNA marker로 이용될 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.412-421
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• 2001

본 논문은 문서 영상에 존재하는 개별 단어들에 대한 속성정보 추출 방법을 제안한다. 단어 단위의 속성 인식은 단어 영상 매칭의 정확도 및 속도 개선, OCR 시스템에서 인식률 향상, 문서의 재생산 등 다양한 응용 가치를 찾을 수 있으며, 메타정보(meta-information) 추출을 통해 영상 검색(image retrieval)이나 요약(summary) 생성 등에 활용할 수 있다. 제안하는 시스템에서 고려하는 단어 영상의 속성은 언어의 종류(한글, 영문), 스타일(볼드, 이탤릭, 보통, 밑줄), 문자 크기(10, 12, 14 포인트), 문자 개수 (한글: 2, 3, 4, 5, 영문: 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), 서체(명조, 고딕)의 다섯 가지 정보이다. 속성 인식을 위한 특징은, 언어 종류 인식에 2개, 스타일 인식에 3개, 문자 크기와 개수는 각각 1개, 한글 서체 인식은 1개, 영문 서체 인식은 2개를 사용한다. 분류기는 신경망, 2차형 판별함수(QDF), 선형 판별함수(LDF)를 계층적으로 구성한다. 다섯 가지 속성이 조합된 26,400개의 단어 영상을 사용한 실험을 통해, 제안된 방법이 소수의 특징만으로도 우수한 속성 인식 성능을 보임을 입증하였다.

• Plant Journal
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• v.14 no.2
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• pp.45-50
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• 2018

Nuclear safety law's amendment caused many problems to use radiography testing(RT). Phased array ultrasonic testing(PAUT) was adapted instead of RT for NDE of welding points in boiler tubes these days. Unfortunately, PAUT doesn't give us the discrimination characteristics about flaws distinction and flaws size clearly. In this thesis, the distinction characteristics of flaw types and the detection characteristics of flaw size using PAUT of welding points in boiler tubes were analyzed. It was concluded that PAUT can distinguish between planar flaws and rounded flaws, but it is hard to tell apart the types of flaw respectively. We paid attention to the discrimination of flaws size because PAUT tends to underestimate the flaw size of porosity and underestimate or overestimate the flaw size of porosity.

• Journal of Welding and Joining
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• v.12 no.4
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• pp.35-40
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• 1994

비파괴검사(NDT)란 시험품에 손상을 주지 않고 내.외부에 존재하는 불연속부(결함)을 찾아내는 방법으로 다음과 같이 그 종류를 분류할 수 있다. (1) 표면결함 검출을 위한 비파괴검사 - 육안검사(VT) : 확대경 등에 의한 치수, 형상확인 - 자분탐상검사(MT) : 강자성체에 적용, 표면(하) 결함검출 - 침투탐상검사(PT) : 금속, 비철금속에 적용, 표면개구 결함검출 - 와류탐상검사(ET) : 도체 표층부(봉, 관 등) (2) 내부결함 검출을 위한 비파괴검사 - 방사선 투과검사(RT) : 결함의 종류, 형상의 판별 우수 - 초음파 탐상검사(UT) : 균열 등 면상 결함검출 등 우수 (3) 기타 비파괴검사 - Strain 측정 : 안전성 평가 - 음향방출시험(AET) - 누설시험(LT) - 중성자 방사선시험(NRT) 이상에서 보는 바와 같이 여러 종류의 비파괴검사가 있으나, 그 중에서 용접부에 적용되는 가장 일반적인 검사방법인 방사선 투과검사에 대해 기술하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2173-2174
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• 2006

심음은 심장이 수축, 확장 시에 심장의 움직임과 혈류의 흐름에 의해 발생하는 음향이다. 심음은 여러 신호원으로 이루어져 있고, 매우 복잡하고 비고정적인 신호이다. 심장의 질환에 따라 심음의 소리는 다르게 나타난다. 심음을 구분하여 심장 질환의 유무를 판단하는 가장 기초적인 기준이 될 수 있다. 본 연구에서는 Support Vector Machine 기법을 이용하여 심음을 통한 심장 질환 판별 검출 알고리즘을 제안하였다. Support Vector Machine은 신경망의 한 종류이며 이진분류에서 좋은 성능을 보인다. 또한 Polynomial Radial Basis Function, Multi-Layer Perceptron Classifiers를 위한 대안적인 학습방법으로 사용된다. 이러한 특성을 사용하여 심음의 데이터들을 일정한 기준에 의하여 (+)데이터와 (-)데이터로 분리한 후, 각 데이터들을 학습시켜 최적의 데이터를 만든다. 이후 각 데이터들은 점층적인 추가 학습을 시킴으로써 적은 양의 학습 데이터만으로도 높은 분류 성능을 표현할 수 있다. 이 연구에서 제안된 SVM을 실제 심음 데이터에 적용한 실험에서 심장 질환의 유무 판별에 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.6
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• pp.977-985
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• 2013

Many situations are classified into more than two categories in real world. In this work, we consider ROC surface and VUS, which are graphical representation methods for classification models with three categories. The standard criteria of AUC for the probability of default based on Basel II is extended to the VUS for ROC surface; therefore, the standardized criteria of VUS for the classification model is proposed. The ranges of AUC, K-S and mean difference statistics corresponding to VUS values for each class of the standard criteria are obtained. The standard criteria of VUS for ROC surface can be established by exploring the relationships of these statistics.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.17 no.4
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• pp.248-261
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• 1997

Ultrasonic pattern recognition is the most effective approach to the problem of discriminating types of flaws in weldments based on ultrasonic flaw signals. In spite of significant progress in the research on this methodology, it has not been widely used in many practical ultrasonic inspections of weldments in industry. Hence, for the convenient application of this approach in many practical situations, we develop an intelligent ultrasonic signature classification software which can discriminate types of flaws in weldments based on their ultrasonic signals using various tools in artificial intelligence such as neural networks. This software shows the excellent performance in an experimental problem where flaws in weldments are classified into two categories of cracks and non-cracks. This performance demonstrates the high possibility of this software as a practical tool for ultrasonic flaw classification in weldments.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.4
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• pp.116-125
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• 2020

Incalculable damage will be incurred if the national infrastructure that provides services using GNSS signals is affected by jamming signals. To prevent this, a nationwide GNSS jamming monitoring network is necessary to detect the occurrence of a jamming signal, determine the type, and properly localize the jammer position. In this paper, 2-D images for live GNSS signals were generated to verify the environment of the jamming signals through the presence and type of GNSS jamming signals at K-City, which are the test beds for self-driving vehicles, and Incheon International Airport. The analysis was also conducted to detect the occurrence of the jamming signals, determine the type, and measure the jamming signal strength. As a result, a CWI type of jamming signal was detected in L2 band at K-City and in L5 band at Incheon International Airport.

• Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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• 2004.05a
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• pp.172-176
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• 2004

본 연구는 축우의 모색발현을 조절하는 MCIR, MGF 및 TYRP1 3종류의 모색 유전자를 이용하여 한우육 판별기술을 개발하고자 PCR-RFLP 기법으로 이들 모색유전자 좌위의 대립유전자를 검출하고 각 품종 간 RFLP 유전자형 출현빈도를 비교 분석하였다. MCIR 유전자의 RFLP 유전자형 출현빈도에서 한우는 e/e과 E+/e형이 출현되었고 이외의 다른 유전자형의 출현은 전혀 인정되지 않았다. 그러나, Holstein종 젖소는 $E^D/E^D$와 $E^D/e$ 2종류의 유전자형 그리고 Angus종에서는 $E^D/E^D$, $E^D/E^++$ 및 $E^D/e$ 3종류의 유전자형이 각각 출현하여 한우와 이들 두 품종간의 MCIR유전자형 출현빈도에 뚜렷한 차이가 인정되었다. MGF 유전자의 RFLP 유전자형 출현빈도에서 한우는 R/r과 r/r형이 각각 25%와 75%로 rr형의 출현율이 비교적 높았으며 Holstein종과 Angus 종은 R/r형이 100% 출현했으며, Charolais 종은 rr형이 100% 출현하였고 이외의 다른 유전자형은 인정되지 않았으며 Hereford종은 RR형이 80% 그리고 R/r형이 20%의 출현율을 보여 RR형의 출현율이 매우 높아 한우와 Holstein 및 육우 품종간의 MGF 유전자형 출현빈도에 명백한 차이가 인정되었다. 따라서, 소 모색관련 MCIR과 MGF 유전자의 품종 특이적 PCR-RFLP 유전자형은 한우육과 국내산 Hostein 젖소육 및 도입육우 품종을 식별하는데 매우 유용한 DNA marker로 이용될 수 있음이 확인되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1970-1971
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• 2011

정서인식분야에서 현재 활발히 연구되고 있는 방법은 다양한 생체신호를 통해 인간의 감정을 인식하는 것이다. 생리심리학적 연구에서 인간의 감정상태와 생체반응은 강한 상관이 있다고 알려져 있다. 생체신호는 센서 등으로 비교적 간단하게 획득할 수 있으며, 이를 이용한 감정인식은 사회적, 문화적인 차이에 덜 민감하므로 최근에 주목 받고 있다. 본 연구에서는 audio-visual film clips 자극으로 기쁨, 분노, 놀람, 스트레스 4종류의 정서를 유발하고 그에 대한 반응으로써 생체신호를 측정하였다. 그리고 생체신호로부터 feature를 추출하였고, 주성분분석(PCA)로 특징 축소를 수행하였다. 4가지 정서를 분류 한 결과, 9명의 가우시안 프로세스 분류기에 의한 평균 정서 판별율은 64.85 % (57.14~70.0)의 결과를 얻었다.