• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.227-232
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• 2001

시청자의 취향에 맞는 방송 컨텐츠를 제공하는 쌍방향 방송 서비스에 대한 요구가 증가하면서 방송용 컨텐츠의 요약, 검색, 색인 기술의 개발이 필요하게 되었다. 이런 필요에 의해 만들어진 MPEG-7 과 TV-Anytime과 같은 국제 표준들은 영상/비디오의 효율적인 내용 특징 추출 기술 및 추출된 특징을 바탕으로 멀티미디어 데이터를 검색하는 기술을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 상위의 MPEG-7기술자들을 사용하여 골프 비디오의 내용기반 특징을 추출하고, 이들을 통합하여 골프 비디오의 구조적 내용 정보를 기술하는 요약문(Hierarchical Summary)을 생성하였다. 제안한 방법은 국제 표준으로써 그 성능을 인정받은 MPEG-7 기술자들을 사용하여 각 기술자 모듈의 정확성을 확보하고 필요에 따라 기술자 모듈의 성능을 개선하여 효율성을 높였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.693-694
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• 2015

This paper present a decision method of middle ear disease which is developed in children and adults. In the proposed method, features are extracted from the middle ear disease images and normal images using HOG(histogram of oriented gradient) descriptor and the extracted features are learned by SVM(support vector machine) classifier. Input images are classified by SVM classifier based on the model of learning features. Experimental results show that the method yields accuracy of over 90% in decision.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.111-113
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• 2016

빠른 속도로 쏟아지고 있는 각종 발행물, 논문들에 대한 표절 검토는 표절 검출 알고리즘을 통해 직접적인 복제, 짜깁기, 말 바꾸어 쓰기 등을 검토하거나 표절 검토자가 직접 해당 문서의 키워드를 검색하여 확인하는 방식으로 이루어지고 있다. 하지만 점점 더 늘어나는 방대한 양의 문서들에 대한 표절 검토 작업은 더욱 정교한 검토 방법론을 필요로 하고 있으며, 이를 돕기 위해 문서의 직접적인 단어나 복제 비교에서 더 나아가 문서의 내용을 비교하여 비슷한 내용의 문서들을 필터링 및 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 문서의 내용을 비교하기 위해 키워드 추출 알고리즘을 선행하며, 이를 통해 문서의 핵심 내용을 비교할 수 있는 기반을 마련하여 표절 검토자의 작업의 정확성과 속도를 향상시키고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.107-112
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• 2012

본 논문은 일반 텍스트에 나타나는 경쟁 관계에 있는 고유명사들을 경쟁자로 자동 추출하는 방법에 대한 것으로, 규칙 기반 방법과 기계 학습 기반 방법을 모두 제안하고 비교하였다. 제안한 시스템은 뉴스 기사를 대상으로 하였고, 문장에 경쟁관계를 나타내는 명확한 정보가 있는 경우에만 추출하는 것을 목표로 하였다. 규칙기반 경쟁어 추출 시스템은 2개의 고유명사가 경쟁관계임을 나타내는 단서단어에 기반해서 경쟁어를 추출하는 시스템이며, 경쟁표현 단서단어는 620개가 수집되어 사용됐다. 기계학습 기반 경쟁어 추출시스템은 경쟁어 추출을 경쟁어 후보에 대한 경쟁여부의 바이너리 분류 문제로 접근하였다. 분류 알고리즘은 Support Vector Machines을 사용하였고, 경쟁어 주변 문맥 정보를 대표할 수 있는 언어 독립적 5개 자질에 기반해서 모델을 학습하였다. 성능평가를 위해서 이슈화되고 있는 핫키워드 54개에 대해서 623개의 경쟁어를 뉴스 기사로부터 수집해서 평가셋을 구축하였다. 비교 평가를 위해서 기준시스템으로 연관어에 기반해서 경쟁어를 추출하는 시스템을 구현하였고, Recall/Precision/F1 성능으로 0.119/0.214/0.153을 얻었다. 제안 시스템의 실험 결과로 규칙기반 시스템은 0.793/0.207/0.328 성능을 보였고, 기계 학습기반 시스템은 0.578/0.730/0.645 성능을 보였다. Recall 성능은 규칙기반 시스템이 0.793으로 가장 좋았고, 기준시스템에 비해서 67.4%의 성능 향상이 있었다. Precision과 F1 성능은 기계학습기반 시스템이 0.730과 0.645로 가장 좋았고, 기준시스템에 비해서 각각 61.6%, 49.2%의 성능향상이 있었다. 기준시스템에 비해서 제안한 시스템이 Recall, Precision, F1 성능이 모두 대폭적으로 향상되었으므로 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.11
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• pp.181-186
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• 2014

The paper proposes a new method of segmentation-based feature extraction to improve performance in pedestrian upper-body detection. General pedestrian detectors that use local features are often plagued by false positives due to the locality. Color information of multi parts of the upper body is utilized in figure-ground segmentation scheme to extract an salient, "global" shape feature capable of reducing the false positives. The performance of the multi-part color segmentation-based feature is evaluated by changing color spaces and the parameters of color histogram. The experimental result from an upper-body dataset shows that the proposed feature is effective in reducing the false positives of local feature-based detectors.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.15 no.7
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• pp.618-627
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• 1990

In this paper a new algorithm for separation of contacting subpattern and connective feature extraction of strokes is proposed. This algorithm is able to classification of the type of contacting parts, connective feature extreaction of strokes, separate the phoneme of contacting parts between strokes, classify the character types by feature classification of connecting parts and analysis of connecting attribute. Also, shape normalize into formal patterns and decide on the input pattern from position value of bending feature of this normalized shape and make an recognition experiment by neural network using BEP learining algorithm. This algorithm represents the good achievement ratio by separation of phoneme, classification of character type, connective feature extraction of stroke and recognition experiment.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.3
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• pp.271-282
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• 2019

This study was conducted to evaluate physiological activity of Robinia pseudo-acacia leaf and its skin penetration using polymer micelles and skin penetrating peptide. After extraction with Robinia pseudo-acacia using the ethanol and distilled water, various physiological activities were examined. The total concentration of polyphenol compounds was determined to be 47.42 mg/g (ethanol extract), 56.88 mg/g (hydrothermal extract) and DPPH radical scavenging ability at $1,000{\mu}g/mL$ was 44.24% in ethanol extract and it is higher than value(41.50%) in hydrothermal extract. The elastase inhibitory assay showed concentration dependence and elastase inhibition of Robinia pseudo acacia leaf ethanol extract was 54.09%, which was the highest at $500{\mu}g/mL$. In the SOD-like experiments, the concentration-dependent results were showed and the SOD-like activity of the Robinia pseudo-acacia leaf ethanol extract was higher than that of the Robinia pseudo acacia leaf hydrothermal extract at all concentrations. At a concentration of $500{\mu}g/mL$, Robinia pseudo acacia leaf ethanol extract showed the highest SOD-like activity of 76.41%. The tyrosinase inhibition at $20{\mu}g/mL$ was determined to be 56.47% (ethanol extract), 23.05% (hydrothermal extract). In the antimicrobial experiments, the hydrothermal extract had no effect, but ethanol extract represented maximum clear zone of 11.00 mm in Propionbacterium acnes strain and maximum clear zone of 10.50 mm. in Bacillus subtilis strain. To solve the problem of insolubility and to improve skin penetration, PCL-PEG polymer micelles containing Robinia pseudo-acacia leaf ethanol extracts and 1.0% cell permeable peptide, hexa-D-arginine (R6) were successfully prepared with particle size of 108.23 and 126.47 nm and excellent skin permeation effects could be showed.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.389-391
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• 2013

본 논문에서는 초음파 검사자가 효율적으로 충수염을 진단할 수 있도록 하기 위하여 초음파 영상에서 충수를 추출하는 방법을 제안한다. 충수를 추출하는 과정은 초음파 영상에서 Ends_in Search Stretching 기법을 적용하여 명암 대비를 강조하고, Max-Min 이진화, 영역 레이블링, 잡음 제거, Cubic Spline 보간법을 적용하여 복부 근육의 하단 근막 부분을 추출한다. 초음파 영상에서 추출된 근막 영역을 제거한 후, K-Means 클러스터링과 영역 레이블링을 적용하여 충수 영역을 추출한다. 제안된 방법을 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 충수염을 진단하기에 적합한 충수 영역이 추출되는 것을 영상의학과 전문의를 통하여 확인하였다.

• Journal of the East Asian Society of Dietary Life
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• v.14 no.5
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• pp.479-486
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• 2004

감자는 전세계적으로 섭취되는 주요 작물로서 우리나라에서는 감자의 생즙을 관절염 및 통증을 억제하는 민간요법으로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 감자 에탄을 추출물의 항산화 작용을 검토하였다. 감자 에탄올 추출물(0.05～5 mg/mL) 은 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl radical에 대하여 강한 free radical scavenger 활성을 나타내었다. 또한 감자 추출물(0.5 mg/mL)은 쥐간 균질액 에서 생성 된 TBARS의 양을 유의적으로 억제하였으며 (p<0.05) Fe/sup 2+//ascorbate induction system에서 감자 추출물(0.5～2 mg/mL)은 DNPH 반응으로 측정된 carbonyl 형성을 억제하였다. 항산화 활성과 마찬가지로 감자 추출물의 환원력은 0.5 mg/mL 농도에서 가장 높았고 이는 α-tocopherol의 경우와 비슷하였다. 이 결과는 감자 추출물이 항산화력을 통해 생체에서 작용할 수 있는 가능성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.293-296
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 구조적 특성과 누적 히스토그램을 이용하여 다양한 정보를 포함하고 있는 얼굴의 6가지 표정을 인식하는 알고리즘을 기술하였다. 표정 인식을 위해 특징점 추출 전처리 과정으로 입력 영상으로부터 에지 추출, 이진화, 잡음 제거, 모폴로지 기법을 이용한 팽창, 레이블링 순으로 적용한다. 본 논문은 레이블 영역의 크기를 이용해 1차 특징점 영역을 추출하고 가로방향의 누적 히스토그램 값과 대칭성의 구조적인 관계를 이용하여 2차 특징점 추출 과정을 거쳐 정확하게 눈과 입을 찾아낸다. 또한 표정 변화를 정량적으로 측정하기 위해 추출된 특징점들의 눈과 입의 크기, 미간 사이의 거리 그리고 눈에서 입까지의 거리 정보를 이용하여 표정을 인식한다. 1, 2차 특징점 추출 과정을 거치므로 추출률이 매우 높고 특징점들의 표정에 따른 변화 거리를 이용하므로 표정 인식률이 높다. 본 논문은 안경 착용 영상과 같이 복잡한 얼굴 영상에서도 표정 인식이 가능하다.