• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1286-1289
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• 2022

최근 영상 군집화 분야는 딥러닝 모델에게 Self-supervision을 주거나 unlabeled 영상에 유사-레이블을 주는 방식으로 연구되고 있다. 또한, 고차원 컬러 자연 영상에 대해 잘 압축된 특징 벡터를 추출하는 것은 군집화에 있어 중요한 기준이 된다. 본 연구에서는 자연 영상에 대한 Convolutional Auto Encoder의 특징 추출 성능을 평가하기 위해 설계한 실험 방법을 소개한다. 특히 모델의 특징 추출 능력을 순수하게 확인하기 위하여 Self-supervision 및 유사-레이블을 제공하지 않은 채 Naive한 모델의 결과를 분석할 것이다. 먼저 실험을 위해 설계된 4가지 비지도학습 모델의 복원 결과를 통해 모델별 학습 정도를 확인한다. 그리고 비지도 모델이 다량의 unlabeled 영상으로 학습되어도 더 적은 labeled 데이터로 학습된 지도학습 모델의 특징 추출 성능에 못 미침을 특징 벡터의 군집화 및 분류 실험 결과를 통해 확인한다. 또한, 지도학습 모델에 데이터셋 간 교차 학습을 수행하여 출력된 특징 벡터의 군집화 및 분류 성능도 확인한다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• v.31 no.4
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• pp.651-659
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• 2001

후박추출물은 치주병인균에는 항균효과가 있고, 치은섬유아세포에는 세포독성이 적은 것으로 알려져 있으며 홍아씨 추출물은 골아세포를 활성화시키는 효과가 있어 골조직재생에 효과가 있는 것으로 알려져 있다. 이 실험의 목적은 비글견에 인위적으로 치주염을 유도하고 후박추출물과 홍화씨추출물의 혼합물을 투여함으로써, 이 두 가지 혼합물이 치주염 진행에 예방효과가 잇는지, 또, 치료효과가 있는지 알아보는 것이다. 후박과 홍화씨를 구입하여 에탄올에서 추출하여 정제하고 진공상태에서 건조시켜 농축하였다. 후박추출물과 홍화씨 추출물을 1:5의 질량비로 혼합하고 250㎎씩 캡슐에 넣었다. 비글견의 상하악 소구치와 하악 제1대구치를 8주 동안 철사와 견사로 결찰하여 치주염을 유발하였다. 8주 후에, 실험군 비글견에게는 미리 후박추출물과 홍화씨추출물 혼합물을 매 12시간마다 하루에 1,500㎎ 씩 12주 동안 투약하였다. 대조군 비글견에는 투약을 하지 않았다. 투약을 시작한 후에 치은지수, 부착수준을 매 4주마다 측정하였다. 매 4주마다 치주낭에서 페이퍼포인트를 이용하여 혐기성세균과 호기성세균을 채취, 배양하여 각각의 집락 수를 세었다. 그 결과 실험군의 치은지수는 8주, 12주에서 대조군보다 유의하게 낮았고(p<0.05)), 임상적으로도 상당한 치은염의 개선을 보였다. 실험군의 혐기성세균 집락수는 감소하여 4, 8, 및 12주에서 대조군에 비해 유의하게 낮았고(p<0.001), 호기성 세균 집락수는 4, 8, 및 12주에서 대조군에 비해 유의하게 낮았다.(p<0.05)이 실험 결과, 후박 추출물과 홍화씨 추출물 혼합물이 치주질환의 예방 및 치료에 이용되어질 수 있을 것으로 생각된다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• v.29 no.2
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• pp.289-297
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• 1999

최근 생약 추출물의 항균, 항염효과에 관한 관심이 증대되고 있으며 이를 이용한 치주질환의 예방 및 억제효과에 관한 연구들이진행되고 있다. 이 연구의 목적은 시험관 실험을 통하여 이미 밝혀진 후박 및 대조추출물의 치주질환 원인 균에 대한 항균, 항염효과를 성견에서 인위적으로 치주질환을 일으킨 후 실험 약제의 경구투여를 통하여 질환의 진행에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 실험동물은 생후 18개월된 비글견 6마리를 이용하였다. 상악은 제2,3 소구치 및 제4소구치에 하악은 제2, 3, 4 소구치 및 제1 대구치를 실험대상 치아로 하였으며 교정용 철사와 봉합사를 이용하여 치경부주위에 결찰하여 인위적 치주질환을 일으켰다. 염증 유발 8주 후에 결찰을 풀고 실험동물을 아무 것도 투여하지 않은 군(음성대조군, 3마리), 후박 및 대조 추출혼합물 투여군(실험군, 3마리)으로 나누었다. 실험 시작 (-8주), 약제 투여 시작(0주), 투여 후 2, 4, 6, 8주째에 치태지수, 치은지수, Florida Probe를 이용한 치주낭깊이 및 치은열구액 등의 임상지수를 측정하였다. 염증유발 8주동안에 치태지수, 치은지수, 치주낭깊이, 치은열구액은 급속히 증가하였다. 결찰은 제거하고, 약제를 투여한 이후 실험군에서 치은지수, 치주낭깊이, 치은열구액은 가장 높은 값을 나타내고 있었다. 실험군에서는 8주가 될때까지 임상지수 수치가 낮아지고 있었으며, 8주째에는 대부분의 지수에서 음성대조군과 유의성 있는 차이를 보이고 있었다. 양성대조군에서 비해서 실험군은 대부분의 경우에 임상지수가 나이지고 있었지만 6주 또는 8주째의 치은지수, 치주낭깊이 중 일부만을 제외하고는 유의성 있는 차이를 보이지는 않았다. 이 연구결과 후박 및 대조 추출혼합물이 in vitro뿐만 아니라 in vivo 상태에서도 치주염의 치료 및 골재생의 효과가 있음을 알 수 있었으며, 이와 같은 동물실험의 결과를 바탕으로 임상시험을 거쳐 향후 사람에게 유용한 치주염치료제로 개발, 사용될 수 있을 것으로 여겨진다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.336-338
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• 2010

장문인식은 손바닥 중앙부에 나타난 손금과 주름의 패턴을 이용하여 개인을 식별하는 것으로, 효과적인 장문인식을 위해서는 이러한 패턴이 나타나는 관심영역(ROI: region of interest)에 대한 안정적인 추출이 필요하다. 본 논문에서는 윤곽선의 형태 정보를 토대로 적응적으로 굴곡점의 위치를 찾아내고 이로부터 ROI를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 유도 막대가 없는 자연스런 장문획득 장치에 의해 수집된 장문영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 방법은 손의 위치 변화나 회전에 무관하게 장문영상으로부터 안정적으로 ROI를 추출함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.451-453
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• 2002

연어는 습관적으로 같이 자주 나타나는 단어열로 각 단어로 분리하기보다 통합해 처리하는 것이 효율적이기 때문에 기계 번역과 음성 인식등에서 유용만 정보로 사용된다. 이러한 연어를 추출하기 위해 본 논문에서는 2가지 경우를 고려했는데, 첫 번째로 인어를 말뭉치에 자주 나타나는 단어열이라고 했을 때 단어열들의 엔트로피가 일정값 이상이면 연어로 추출했다 두 번째로 통사적 제약이 있는 연어를 주술하기 위해 앞 또는 뒤에 올 단어를 제약하는 단어의 엔트로피를 구해 일정값 미만이면 그 단어를 포함한 단어열을 연어로 추출했다. 실험은 품사 부착된 HANTCE 말뭉치를 가지고 수행했고, 젓 번째 방법으로 실험했을 때 엔드로피가 2이상인 단어열을 가지고 분리된 연어도 유도해냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.452-454
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• 1998

본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상에서 얼굴 영역을 추출하고 이를 인식하는 방법에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 크게 MPEG 압축 비디오의 처리를 위한 축소된 DC 영상의 구성 단계, 축소된 DC 영상에서의 얼굴 영역 추출 단계, 그리고 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대한 압축 복원 및 얼굴 인식의 3단계로 구성되어있다. DC 영상의 구성 단계에서는 압축 복원 없이 DCT 계수의 DC 값과 2개의 AC 값만을 사용하여 부분적인 2차원 역 DCT 변환을 이용한 방법을 사용하였으며, 얼굴 영역 추출 단계에서는 DC 영상에 대해 얼굴의 색상 및 형태 정보를 이용한 얼굴 후보 영역 추출 방법과 K-L 변환 및 역 변환의 오차에 의한 얼굴 영역 추출 방법을 사용하였다. 얼굴 인식 단계에서는 얼굴 영역이 추출된 프레임에 대하여 GOP 단위의 압축 복원을 수행한 후 고유 얼굴 영상을 이용한 방법으로 얼굴 인식을 수행하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 뉴스와 드라마 MPEG 비디오를 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 효율적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.507-509
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• 2015

본 논문에서는 지방종 초음파 영상에서 지방종을 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에 Monotone Cubic Spline 보간법을 이용하여 ROI영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 후, ART2 알고리즘과 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거한 후에 지방종의 후보 영역을 추출한다. 추출된 지방종의 후보 영역 중에서 형태학적으로 타원 형태를 띠거나 가장 큰 후보 영역의 정보를 이용하여 Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 지방종 영역을 추출한다. 제안된 방법을 지방종 초음파 영상에 실험한 결과, 지방종 영역이 비교적 정확히 추출되는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.379-384
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• 2022

관계 추출은 두 개체 간의 관계를 식별하는 작업이며, 비정형 텍스트를 구조화시키는 역할을 하는 작업 중 하나이다. 현재 관계 추출에서 다양한 모델에 대한 연구들이 진행되고 있지만, 한국어 관계 추출 모델에 대한 연구는 영어에 비해 부족하다. 따라서 본 논문에서는 NE(Named Entity)태그 정보가 반영된 TEM(Typed Entity Marker)과 의존 구문 그래프를 이용한 한국어 관계 추출 모델을 제안한다. 모델의 학습과 평가 말뭉치는 KLUE에서 제공하는 관계 추출 학습 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 제안 모델이 68.57%의 F1 점수로 실험 모델 중 가장 높은 성능을 보여 NE태그와 구문 정보가 관계 추출 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.924-929
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• 2007

Captions which appear in images include information that relates to the images. In order to obtain the information carried by captions, the methods for text extraction from images have been developed. However, most existing methods can be applied to captions with fixed height of stroke's width. We propose a method which can be applied to various caption size. Our method is based on connected components. And then the edge pixels are detected and grouped into connected components. We analyze the properties of connected components and build a neural network which discriminates connected components which include captions from ones which do not. Experimental data is collected from broadcast programs such as news, documentaries, and show programs which include various height caption. Experimental result is evaluated by two criteria : recall and precision. Recall is the ratio of the identified captions in all the captions in images and the precision is the ratio of the captions in the objects identified as captions. The experiment shows that the proposed method can efficiently extract captions various in size.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1996.06a
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• pp.169-174
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• 1996

객체 인식은 대용량의 영상 데이터를 분석, 탐색하고 재구성하기 위한 내용기반 영상 검색의 매우 중요한 분야이며, 특히 인간의 얼굴은 검색 영상 내에서 대부분 주요한 장면에 위치하고 있기 때문에 그 비중이 매우 크다. 본 논문에서는 내용기반 영상 검색을 위한 실시간 얼굴 영역 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 다층 피라미드 구조와 간단한 형태의 머리 형판을 사용하여 얼굴의 후보 영역을 추출한 후, 보다 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위하여 후보 영역 내에서 눈의 위치를 탐색하고, 두 눈의 위치를 기준으로 최종적인 얼굴 영역을 추출하였다. 얼굴 후보 영역 추출 단계에서는 얼굴의 형태 정보를 포함하고 있는 모자이크 형판을 사용하여 머리와 턱을 포함한 얼굴 영역을 추출하였으며, 눈 위치 추출 단계에서는 눈의 위치 정보를 사용하여 눈의 탐색 영역을 결정하고, 탐색 영역 내에서 이진 영상 형판을 사용하여 눈의 위치를 추출한 후, 눈 영역의 무게 중심을 눈의 중심 위치로 설정하였다. 마지막 얼굴 영역 추출단계에서는 두 눈의 위치를 기준으로 사각형의 영역을 얼굴 영역으로 추출하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 1700장의 다양한 영상에 대하여 실험하였으며, 실험 결과 한 장의 영상에서 얼굴 영역을 추출하는데 있어서, Pentium 166Mz의 PC상에서 평균 3.2초의 처리 속도와 91.7%의 추출률을 보임으로써, 실시간 얼굴 영역 추출에 매우 효과적임을 알 수 있었다.