• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.150-153
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• 2022

This paper reports a technique that automatically extracts object shapes through Dense-Net, and subsequently, detects the objects using Mask R-CNN in a manufacturing site, in which workers and objects are mixed. It is based on the customized factory dataset by targeting workers, machines, tools, control boxes, and products as the objects. Mask R-CNN supports multi-object recognition as a well-known object recognition method, while Dense-Net effectively extracts a feature from multiple and overlapping objects. After immediate implementation using the two technologies, the object is naturally extracted from a still image of the manufacturing site to describe image. Afterwards, the result is planned to be used to detect workers' abnormal behavior by adding a label on the objects.

• Journal of Global Scholars of Marketing Science
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• v.2
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• pp.203-234
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• 1998

본 연구 목적은 인터넷 쇼핑의 현황(구매품목, 횟수, 동기, 결제 방식, 가격, 카달로그 이용여부)을 조사하고, 인터넷 쇼핑의 구매자와 비구매자의 특성(인터넷 사용 관련 사항, 인구통계학적 특성)을 비교하며, 인터넷 쇼핑시 소비자 만족/불만족 요인을 조사하여, 인터넷 쇼핑시 소비자 만족/불만족 요인과 구매의도와의 상관관계를 분석하는 것이다. 본 연구는 설문조사 방법으로서 편의 추출된 인터넷을 사용하는 소비자 73명을 대상으로 하였다. 자료분석방법으로는 기술통계(빈도, 평균, 표준편차)와 요인분석, 신뢰도 분석, 상관관계분석법으로 분석하였다. 연구 결과 첫째, 구매 경험자가 가장 많이 구입한 품목이 남성상의 단품과 넥타이와 스카프의 구매가 높게 나타났다. 둘째, 인터넷 사용 관련 상황으로 구매자는 인터넷 사용에 대해 전반적으로 비구매자 보다 훨씬 더 편리하게 느끼는 것으로 조사되었다. 구매자의 인구 통계학적 특성을 남성이고, 학력이 높으며, 전문직종으로, 한달 구매 지출비가 11${\sim}$20만원이고 한달 총수입이 높은 사람으로 나타났다. 셋째, 인터넷 쇼핑시 소비자의 만족/불만족 요인으로 주문처리 정확성, 인터넷 사용 용이성, 구매편의성/신뢰성, 상품의 다양성/합리성, 주문 방법의 편의성/경제성, 선호성, 상품의 혜택추구성의 7개 요인이 추출되었다. 넷째, 소비자 만족/불만족 요인 중에서 주문처리 정확성 요인과 상품의 혜택추구성 요인이 구매 의도와 상관관계가 있었다.

• Applied Biological Chemistry
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• v.51 no.4
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• pp.321-328
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• 2008

The research was conducted to identify the antimicrobial effect, anti-oxidative effect and tyrosinase inhibitory effect of MeOH 80% extract and n-hexane, chloroform, ethyl acetate, n-butanol and water fractions from the extract of six kinds of compositae plants, which are naturally grown across the nation. In the antimicrobial effect, the extract and chloroform fraction of Arctium lappa and hexane/ethyl acetate fractions of Taraxacum platycarpum exhibited significant inhibition. In case of antioxidant effect, the extract of Artemisia capillaries showed the highest effect and ethyl acetate/butanol fractions of all plants showed about 90%, which fractions were more polar than the fractions that showed antimicrobial effect. In case of tyrosinase activity, only the MeOH 80% of Arctium lappa among the extracts showed a potent inhibition, and butanol fraction of Chrysanthemum indicum, as well as ethyl acetate/water fractions of Artemisia capillaries showed 48, 38, and 37% respectively, which were higher than control group (arbutin). These active fractions in tyrosinase inhibition also were higher polarity than those that showed antimicrobial effect. In MeOH 80% extracts, only Arctium lappa was found to have antimicrobial, anti-oxidant and tyrosinase inhibitory activity, however there was no fraction to show effects commonly in the three assay system.

• Survey Research
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• v.8 no.1
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• pp.55-79
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• 2007

This article attempts to provide an overview of the exit polls for the 2006 local elections in Korea. The sampling method, sampling error, non-response rate, and prediction error of the exit polls are reviewed. Also, we explore the fact that the propensity to vote varies according to age and gender of voters. In terms of age and gender, the representativeness of the sample is investigated by comparing to the data released by the National Election Commission. Through this empirical research, we show that the exit poll samples are unbalanced in terms of age and this unbalance may be one of the causes of bias occurred in the prediction of the 2006 local election results. The design effects of the sample design implemented for the exit polls are also examined.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.3
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• pp.232-247
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• 1991

This paper proposes a new classification algorithm using characteristic and structural information of printed Hanja as preliminary stages of Hanja-character recognition. Hanja is difficult for not only recognition but classification as many character and complicated structure. In this paper, to solve thie problem, extracted common subpattern in classified pattern after processing type classification fot Hanja pattern. First, we extracted subpattern, after we process preprecessing about input of character pattern, extracting directional segment, labeling on 4-directional pattern and 12 type classified using structural information based on the subpattern existing region of character pattern. Though the experiment, this study obtained that classified rate of Hanja is 93.07% on 1800 character of educational Hanja and 90.12% on 4888 character of KS C5601 standard TRIGEM LBP Hanja font and saw that as extracting subpattern at classified data was this paper possibly applied to the recognition.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.11
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• pp.47-54
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• 2015

The number of users of SNS such as Twitter and Facebook increases due to the development of internet and the spread of supply of mobile devices such as smart phone. Moreover, there are also an increasing number of content pollution problems that pollute SNS by posting a product advertisement, defamatory comment and adult contents, and so on. This paper proposes an improved method of extracting the feature of content polluter for detecting a content polluter in SNS. In particular, this paper presents a method of extracting the feature of content polluter on the basis of incremental approach that considers only increment in data, not batch processing system of entire data in order to efficiently extract the feature value of new user data at the stage of predicting and classifying a content polluter. And it comparatively assesses whether the proposed method maintains classification accuracy and improves time efficiency in comparison with batch processing method through experiment.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.84-85
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• 2012

본 논문에서는 충수염 영상 분석에 필요한 두께, 염증의 변화량 등의 자료를 객관적으로 측정할 수 있도록 하기 위해 초음파 영상에서 충수염을 추출하는 방법을 제안한다. 초음파 영상은 동일한 환경에서 영상을 촬영할 수 없기 때문에 객관적인 분석을 위해 초음파 영상을 표준화 한다. 본 논문에서 사용된 영상은 표준화된 초음파 영상을 대상으로 하였으며, 충수염 추출 과정은 표준화된 초음파 영상에서 최하단 근막을 추출한 뒤, 추출된 최하단 근막을 기준으로 충수를 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 충수염 추출 방법이 측정자가 직접 충수염을 추출하여 분석하는 방법보다 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.6 no.3
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• pp.65-73
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• 2003

Most web-based learning is furnishing single side and consistent training resource to learner. Research was gone to apply item analysis method or to introduce web-based learning system using studying pattern. But, we need complicated algorithm or parameter setting etc, for apply these method. Therefore, in this research, we design and implement an item selection system in consideration of learner's incorrectness rate and problem frequency selection rate about question of item selection attribute. Also, as that embody business logic about item selection by EJB, efficient system development is available and we improved maintenance and reusability.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.194-199
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• 1997

본 논문에서는 글꼴의 변화와 잡영을 흡수할 수 있도록 자소의 탐색 영역을 정의 하였으며 이 영역에 나타나는 횡모음과 종모음의 주획을 추출하는 방법을 기술하였다. 종모음 영역에서 추출한 수직획들과 횡모음 영역에서 추출한 수평획들을 각각 종모음과 횡모음의 주획이 될 수 있는 후보들로써 이들로 부터 종모음과 횡모음의 존재를 파악하는 것이 한글 유형 분류의 주된 내용이다. 그러나 다양한 글꼴에 나타나는 수평획들로부터 곧바로 횡모음의 존재를 파악하는 것은 쉬운 문제가 아니다 본 논문에서는 기존의 트리 분류기를 확장하여 복잡하고 다양한 특징을 단계별로 단순화시키고 트리 분류기의 상위 노드에서 결정된 정보와 제약 조건을 이용하여 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 한글 상위 빈도 1405자, 3가지 글꼴에 대하여 99.8 %의 유형 분류율을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.123-125
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• 2002

여러 사람에게서 생체신호를 측정하여 특징을 추출하는 경우 피실험자마다 다른 신체적 또는 생리학적 특징에 의해 같은 클래스로 분류하고 싶어도 다른 클래스로 잘못 분류되는 경우가 발생한다. 이와 같이 N 명의 사람에게서 얻은 생체신호로 M 개의 클래스를 분류하도록 훈련하여 새로운 사람의 생체신호를 M 개의 클래스로 분류하고자 할 때 발생하는 문제를 해결하기 위한 방법으로 피실험자 독립적인 클러스터링 방법을 제안하고자 한다. 이를 위한 수학적 기반으로 동치관계들의 교집합과 합집합에 근거한 새로운 연산자를 정의하고 이를 이용하여 최대 공통 클러스터(Largest Common Cluster, LCC)라는 새로운 개념을 정의한다 이는 여러 사람에게서 얻은 정보에서 최대한 공통의 성질을 갖는 것들을 찾아내는 수학적이고 체계적인 방법이라 할 수 있다. 따라서 일단 LCC를 찾아내면 이를 특징(feature)으로 삼아 패턴분류기를 설계하면 여러 사람에게 적용가능한 생체신호 인식기를 설계할 수 있게 된다.