• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.113-116
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• 2009

보다 바람직한 운전 경험을 제공하기 위하여, 운전자의 감성에 영향을 미치는 요인에 대한 관심이 높아져 가고 있다. 본 연구에서는 운전자의 운전 시의 기분 혹은 감정상태에 영향을 미치는 외부요인으로 도로 소통 상황, 계절, 날씨, 운전 시각, 운전 지역을 추출하였으며 운전자 개인의 감정상태를 결정짓는 주관적이고 심리적인 요인은 배제하였다. 운전 경력 3 년 이상의 운전자를 대상으로 감성 상태는 긍정/부정, 흥분/안정의 2 가지 축으로 나뉘어 측정하였다. 운전자의 무드는 중립을 기준으로 양 극단보다는 중립에 가까운 상태에 주로 분포하였는데 긍정/부정에는 각각 고루 분포한 반면, 흥분/안정에서는 안정 쪽에 더 많이 분포한 것을 알 수 있었다. 또한 다섯 가지 외부 요인들이 모두 운전자의 무드에 영향을 미쳤으며 도로 소통 상황이 긍정/부정과 흥분/안정 모두에서 유의미한 차이를 보였다. 감성의 긍정/부정 축에서는 계절, 날씨, 소통 상황, 그리고 운전 지역이 유의미하였으며, 감성의 흥분/안정 축에서는 운전시간과 소통 상황이 유의미하였다. 본 연구의 결과를 확장시켜 운전자의 감성에 영향을 미치는 외부 요인들을 데이터베이스화하여 운전자를 위한 다양한 제품 및 서비스 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.473-476
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• 2001

최근 기존 정보시스템에 고객이나 사용자의 다양한 요구사항이나 기업의 환경 변화를 반영하여 새로운 정보시스템으로 재구축하는 경향을 보이고 있다. 이를 통해 기업들에서 경쟁 우위를 선점함으로써 보다 우세한 경쟁력을 갖출 수 있다. 본 논문에서는 정보시스템 재구축을 위한 프로세스 모델링(Process Modeling)과 데이터 모델링(Data Modeling)을 체계적으로 수행하는 방안을 제시하고, 이를 실제로 적용한 사례를 보여준다. 정보시스템의 전체적인 관점에서의 요구사항 및 기존 정보시스템의 미비사항을 분석하여 정보화 대상을 추출하는 프로세스 모델 분석(Process Model Analysis) 단계와 정보화 대상을 개념 모델로 전환하는 논리 데이터 모델링(Logical Data Modeling) 단계, 실제 컴퓨터에 저장하여 사용하는 물리 데이터 모델링(Physical Data Modeling) 단계로 구성된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권5호
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• pp.915-924
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• 2002

현재, 컨베이어 벨트 시스템에 소포를 적재하고, 우편번호를 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라를 통해 이미지를 획득(4,096$\times$4,096)한 후, 바코드 ROI(Region of Interest)의 추출을 위해 32$\times$32 크기의 미세블록의 검사방법을 적용하였다. ROI 추출 단계는 미세블록(128$\times$128)들의 최대 및 최소값의 차이 분포를 이용하여 컨베이어 벨트 영역과 소포의 바탕면은 제거하였다. 그리고 문자열과 바코드 영역을 검출하기 위해 대각선(diagonal) 검사방법을 사용하였으며, 바코드 ROI 만을 분리하기 위해 미세블록의 중앙에 5개의 수평라인으로 스캔하여 에지 수와 크기에 대한 변화량을 검사하였다. 검출된 영역 중에서 잘못 검출된 영역을 그룹의 라벨링 과정에서 그룹의 크기를 비교하여 제거하였다. 미세블록 검사과정에서 누락된 바코드 영역을 보정하고 바코드의 정보 해석을 위해 추출된 ROI의 외곽좌표들과 기울기 분포를 이용하여 중심 축 라인과 ROI 영역의 기울기에 따라 중심축을 보정하는 방법 등을 적용하였다. 이와 같은 방법에 의해 바코드의 ROI 추출과 중심축 생성은 60～180msec이내에 가능하게 되었으며, ROI 추출의 정확도는 99.44% 이상이 달성되었다.

• Spatial Information Research
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• 제20권2호
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• pp.117-127
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• 2012

본 연구는 실내 GIS 모델을 구축하기 위한 위상학적 모델이 객체의 기하학적 특징을 반영할 필요성에 의해, 기하적 정보를 갖는 위상학적 모델인 기하 네트워크 모델을 자동 구축하는 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 한다. GNM의 요소 중 기하 정보를 갖는 요소를 자동 추출하기 위한 중심 알고리즘으로서 직선 중심축 추출 알고리즘을 개발하였다. 개발된 SMAT 알고리즘은 기존의 S-MAT 알고리즘을 활용하여 일반화되었고, 해당되는 객체의 범위를 단순 폴리곤에서 내부 폐색 구역을 갖는 폴리곤으로 확장하였다. 자동 구축된 GNM은 타 시스템에서의 활용 및 용이한 접근을 위해 최종적으로 .csv 파일로 출력된다. GNM 자동 추출 알고리즘은 최단 경로 탐색, 위급 상황 발생 시 대피로 안내, 상황에 따른 차별적 분석 등 다양한 경우에 효율적으로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.839-844
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• 2003

본 연구에서는 염색체의 영상패턴을 인식하고 분류하는 방법을 개선하기 위해 패턴인식의 특징정보로 사용되는 비선형적인 염색체 영상을 선형적으로 재구성하는 영상 재구성 알고리즘을 사용하여 선형화된 특징정보를 추출하여 패턴분류기인 신경회로망의 입력정보로 사용한다. 중앙축 변환방법과, 영상 재구성방법을 사용하여 임상적으로 정상인으로 판명된 20명의 염색체 영상의 특징정보를 추출하였다. 중앙축 변환방법에 의하여 추출된 특징정보의 패턴조합과 영상 재구성방법에 의하여 추출된 특징정보의 패턴조합을 구성하였으며, 10명에 대하여 추출한 특징정보를 계층적인 신경회로망(Hierarchical Multilayer Neural Network : HMNN)의 학습입력으로 사용하여 염색체를 분류하기 위한 패턴인식기를 구현하였다. 그리고 나머지 10명에 대하여 학습입력과 동일하게 조합된 패턴조합을 HMNN의 분류입력으로 사용하여 수행한 결과 약 98.26%의 우수한 인식률을 나타내는 최적화된 패턴인식기를 구현할 수 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제41권5호
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• pp.526-534
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• 1996

파속 작물인 대파, 양파, 부추 및 마늘의 조추출물이 각종 작물의 유묘생육에 미치는 영향은 다음과 같다. 1. 파속 식물의 조추출물은 국화와 상추의 유묘생육을 저농도부터 억제하기 시작하여 농도가 높아짐에 따라 억제효과가 증가하였으며, 특히 상추는 하배축에 비해 근의 신장억제 효과가 컸다. 2. 벼의 유묘생육은 국화과 작물과는 달리 대파와 부추의 근추출물은 300에서 700ppm까지, 대파, 마늘, 및 부추의 경엽추출물에서는 500에서 1,000ppm까지 근의 신장을 현저히 촉진시켰다 그러나 지상부의 생육은 저농도에서 촉진되었다. 3. 마늘과 양파의 경엽추출물은 2,000혹은 3,000ppm의 고농도까지 각각 배추의 근 및 하배축을, 모든 파속 식물의 근추출물은 300에서 700ppm까지 근의 신장을 각각 촉진시켰으나 하배축 신장에는 큰 영향을 미치지 않았다. 4. 무의 유묘생육은 양파, 마늘 및 부추추출물에서 저농도에서는 촉진효과가 현저히 나타났으나 농도가 증가함에 따라 감소하였으며 부추의 근추출물은 고농도에서도 근의 신장이 촉진되었다. 대파 추출물은 뚜렷한 활성이 나타나지 않았다. 5. 고추의 유묘생육은 양파와 마늘의 경엽추출물에서만 5,000ppm의 고농도까지 하배축의 신장촉진효과가 나타났을 뿐 타처리구에서는 뚜렷한 촉진효과가 인정되지 않았다. 6. 오이의 유묘생육은 모든 파속 식물의 추출물에서 주근, 측근 및 하배축의 신장이 현저히 촉진되었으며 특히 양파와 마늘추출물에서 측근의 신장촉진이 두드러졌다. 7. 참외의 유묘생육은 오이와는 달리 저농도에서 약간의 촉진효과가 나타났으나 고농도에서는 억제되는 경향을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.909-914
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• 2007

본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.261-264
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• 2006

본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.151-153
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• 2003

본 연구에서는 웹 문서를 분류하기 위해서 분류하고자 하는 영역(category)에 대한 개념 지식을 이용한다. 먼저, 영역별 개념 지식을 기구축된 웹 문서의 집합으로부터 제목과 하이퍼링크에 기반한 앵커 텍스트를 이용하여 개념을 보유한 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 형태소 분석을 통해 색인어로 추출한다. 추출된 색인어에 대해 TFIDF를 확장한 영역 적용 색인 가중치 TFIDFc를 적용하여 영역별 개념 기반 색인어와 색인를 구축한다. 색인은 TFIDF를 영역별로 확장하여 구축한다. 구축된 영역별 개념 기반 색인을 이용하여 새로운 웹 문서에 대해서 어떤 영역에 해당하는 가를 결정하는 자동 분류 알고리즘을 수행한다. 자동 분류 알고리즘에 의해 수행된 문서는 영역별로 정리되며, 또한, 분류된 웹 문서의 색인어는 새로운 개념 기반 키워드로 추출되어 개념 기반 영역 지식을 구축한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.393-395
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• 2013

현대 사회에는 의학기술의 발전과 생활수준 향상 등으로 고령자들이 증가하고 있다. 고령자들의 낙상은 심한 경우 사망에 까지 이를 수 있는 상당히 큰 위협이 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 낙상을 감지하는 여러 가지 알고리즘과 하드웨어 시스템의 필요성이 증가 하고 있으며 국내외에서 낙상 감지 시스템의 연구 결과가 발표 되고 있다. 본 논문에서는 3축 가속도 센서를 이용한 낙상 감지 시스템을 소개한다. 낙상 감지 시스템은 3축 가속도 센서 데이터로부터 몇 가지의 파라미터를 계산하여 낙상을 판별한다. 제안된 시스템을 이용하여 최대 98.3%의 sensitivity와 94.7%의 specificity 결과 값을 얻었다.