• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.73-75
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• 2003

이 연구에서는 XML 문서의 효율적인 검색을 위해 XML 데이터에서 색인어를 추출하고 가중치를 부여하여 내용기반 인덱스를 구축하고, 질의와 문서간의 유사도가 높은 문서들을 사용자에게 제공함으로써 기존의 경로 중심 혹은 패턴매칭 형태의 XML 문서 검색 기능을 확장하고자 한다. 내용기반 검색을 지원하는 XML 문서 검색시스템을 설계하고, 내용기반 검색과 관련한 이슈들을 논의한다. 개발 중에 있는 연구용 프로토타입 시스템을 이용하여 질의에 대한 내용기반 검색 결과를 간단히 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.19-21
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• 2001

본 논문은 객체의 유사성 비교를 위해 객체의 모양을 표현하는 한 가지 특징인 윤곽선상의 우세 점들을 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 같은 모양의 개체에 대하여 그 객체의 무게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 재귀적으로 빠른 수행 시간에 찾는다. 또한 이 알고리즘은 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형 등 어떤 모양의 평면 도형에도 모두 적용 가능하다. 제안 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.36 no.2
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• pp.327-348
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• 2005

The purpose of this study is to emphasize the importance of index definition and to prepare the basis of optimal index in bibliographic retrieval system. For the purpose, this research studied a index extraction theory on index tag definition and index normalization from the bibliographic marc database and analyzed a retrieval utilization rate of extracted index. In this experiment, we divided index between text-type and code-type about the generated 29,219,853 indexes from 2,200,488 bibliographic records and analyzed utilization rate by the comparison of index-type and index term of web logs. According to the result, the text-type indexes such as title, author, publication, subject are showed high utilization rate while the code-type indexes were showed low utilization rate. So this study suggests that the unused index is removed from index definition to optimize index.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.2
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• pp.164-171
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• 2007

This research used GIS spatial analysis model and Huff probability model and achieved trade area analysis of area center. we constructed basic maps that were surveyed according to types of business, number of households etc. using a land registration map of LMIS(Land Management Information System) in Bokdae-dong, Cheongju-si. Kernel density function and NNI(Nearest Neighbor Index) was used to estimate store distribution center area in neighborhood life zones. The center point of area and scale were estimated by means of the center area. Huff probability model was used in abstracting trade areas according to estimated center areas, those was drew map. Therefore, this study describes method that can apply in Huff probability model through kernel density function and NNI of GIS spatial analysis techniques. A trade area was abstracted more exactly by taking advantage of this method, which will can aid merchant for the foundation of small sized enterprises.

• Journal of Aquaculture
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• v.17 no.4
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• pp.251-257
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• 2004

The random amplified polymorphic DNAs (RAPD) technique was used to characterize the genetic relationship of five species from in the family of Veneridae which is one of the commercially important clam family in Korea. The veneride clams' DNA were extracted from adductor muscular by the proteinase K-phenol method. Among 20 primers, 15 unit primers were amplified and produced at least, 2 or 3 from the top band. Genetic similarity between the purplish washington, Saxidomus purpuratus and the hard clam, Meretrix lusoria was the highest (0.87); the lowest genetic similarity (0.46) was formed between the little clam, Ruditapes philppinarum and the purplish washington, S. purpuratus. The genetic relationship between the venus clam, Protothaca jedoensis and the little clam, R. philppinarum was a closer than those between others. These results may indicate that the method of artificial seeding production of P. jedoensis for the propagation of resources can be focused on R. philppinarum.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.3
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• pp.179-187
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• 2008

In this paper, we apply a set of algorithms to classily normal and cancer nucleus from uterine cervical pap-smear images. First, we use lightening compensation algorithm to restore color images that have defamation through the process of obtaining $1{\times}400$ microscope magnification. Then, we remove the background from images with the histogram distributions of RGB regions. We extract nucleus areas from candidates by applying histogram brightness, Kapur method, and our own 8-direction contour tracing algorithm. Various binarization, cumulative entropy, masking algorithms are used in that process. Then, we are able to recognize normal and cancer nucleus from those areas by using three morphological features - directional information, the size of nucleus, and area ratio - with fuzzy membership functions and deciding rules we devised. The experimental result shows our method has low false recognition rate.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.238-239
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• 2016

국내 재난발생 빈도가 점차 증가함에 따라 재난관리단계 중 대비 및 대응단계에 대한 전문분석정보 필요성 및 수요가 증가하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 재난상황별 주기적으로 모니터링 해야 하는 지역을 제안하여 보다 적합하고 체계적인 재난상황관리정보를 제공하고자 한다. 재난모니터링 필요지역을 제안하기 위해 환경적 요인과 지리적 요인을 고려하여 공간해석 및 공간분석을 수행하였으며 격자단위의 재난모니터링 필요지역을 추출하였다. 최근 재난피해가 주로 발생한 지역 중 울산광역시를 대상으로 연구를 수행하였으며, 그 중 재난취약자에 속하는 60대 이상의 거주인구를 중심으로 지진에 대한 재난모니터링 필요지역을 추출하는 연구를 수행하였다. 그 결과, 60대 이상의 거주인구가 신속한 대피로를 확보하기에는 대피소와의 거리가 멀고, 건물의 밀집도가 높게 분석됨에 따라 다소 어려울 것으로 판단되었다. 이에 향후 인자별 가중치 상세설정 및 고려하는 인자를 추가하여 재난모니터링 필요지역에 대한 재난안전시설 설치를 제안할 수 있는 2차 연구를 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.41-44
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• 2014

본 논문은 안드로이드 스마트 폰 환경에서 정중앙 블록과 주변 블록들 간의 블록 대비도를 이용해 눈썹을 검출한 후, 눈썹과 눈 간의 기하학적 특성을 이용해 눈의 위치를 찾는 눈 검출 방법에 관한 것이다. 제안된 방법은 Haar-like 특징과 AdaBoost 알고리즘 그리고 적응형 템플릿 정합을 이용해 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출한 후, 이를 이용해 좌측 및 우측 눈썹과 눈 탐색 영역을 산정한다. 눈썹 영역의 Integral Image에서 눈썹에 해당하는 부분이 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡다는 특성을 이용해 눈썹을 추출한다. 이와 동시에 각 눈 탐색 영역의 Integral Image에서 동공 블록이 나머지 주변 블록들에 비해 상대적으로 어둡고 대칭성이 양호하다는 특성을 이용해 눈 후보 영역들을 추출한 후 최대 블록 대비도를 갖는 블록의 중심화소를 동공 후보점으로 삼는다. 이후 눈의 위치는 항상 눈썹 하단에 위치하며 그 떨어진 정도가 사람마다 크게 다르지 않다는 기하학적 특성을 이용해 눈 후보 영역에서 나온 동공 후보 점들을 검증한다. 제안된 방법은 거리 및 조명 변화 그리고 안경 착용에 강인한 것이 장점이다. 눈썹을 먼저 찾은 후 기하학적 특성을 이용해 좌우 동공 후보점 쌍의 적합성을 검증함으로써 안경과 눈을 효과적으로 구분할 수 있고 눈이 감겨 동공이 가려진 상태에도 감긴 눈의 위치를 검출할 수 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.22 no.2
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• pp.163-167
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• 2018

Probabilistic approach is applied to the experiment of Probability Density Function to get the information. Especially this method will be useful to make the montage to compare similarity. But in the case of art painting, it is more difficult than montage image. In this case, we should study the habit of painter with characteristic point in the paintings. Especially we will study characteristic point in the oil paintings to decide truth or falsehood in this paper.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.12
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• pp.1468-1481
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• 1999

didates.본 논문은 절차 중심 소프트웨어를 객체 지향 소프트웨어로 재/역공학하기 위한 다단계 절차중 첫 절차인 객체 추출 절차에 대하여 기술한다. 사용한 객체 추출 방법은 전처리, 기본 분할 및 결합, 정제 결합, 결정 및 통합의 다섯 단계로 이루어진다 : 1) 전처리 과정에서는 객체 추출을 위한 FTV(Function, Type, Variable) 그래프를 생성/분할 및 클러스터링하고, 2) 기본 분할 및 결합 단계에서는 다중 객체 추출을 위한 그래프를 생성하고 생성된 그래프의 정적 객체를 추출하며, 3) 정제 결합 단계에서는 동적 객체를 추출하며, 4) 결정 단계에서는 영역 모델링과 다중 객체 후보군과의 유사도를 측정하여 영역 전문가가 하나의 최적합 후보를 선택할 수 있는 측정 결과를 제시하며, 5) 통합 단계에서는 전처리 과정에서 분리된 그래프가 여러 개 존재할 경우 각각의 처리된 그래프를 통합한다. 본 논문에서는 클러스터링 순서가 고정된 결정론적 방법을 사용하였으며, 가능한 경우의 수에 따른 다중 객체 후보, 객관적이고 의미가 있는 객체 추출 방법으로의 정제와 결정, 영역 모델링을 통한 의미적 관점에 기초한 방법 등을 사용한다. 이러한 방법을 사용함으로써 전문가는 객체 추출 단계에서 좀더 다양하고 객관적인 선택을 할 수 있다.Abstract This paper presents an object extraction process, which is the first phase of a methodology to transform procedural software to object-oriented software. The process consists of five steps: the preliminary, basic clustering & inclusion, refinement, decision and integration. In the preliminary step, FTV(Function, Type, Variable) graph for object extraction is created, divided and clustered. In the clustering & inclusion step, multiple graphs for static object candidate groups are generated. In the refinement step, each graph is refined to determine dynamic object candidate groups. In the decision step, the best candidate group is determined based on the highest similarity to class group modeled from domain engineering. In the final step, the best group is integrated with the domain model. The paper presents a new clustering method based on static clustering steps, possible object candidate grouping cases based on abstraction concept, a new refinement algorithm, a similarity algorithm for multiple n object and m classes, etc. This process provides reengineering experts an comprehensive and integrated environment to select the best or optimal object candidates.