• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.235-238
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• 2009

본 논문에서는 집적 영상을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 렌즈 어레이를 이용하여 획득되는 집적 영상은 3차원 영상을 기록하고 표현하는 기술 중에 하나이다. 3차원 영상의 복원은 각 요소영상의 해상도에 의해 많은 영향을 받음에 따라 효율적인 집적영상 압축은 매우 중요하다고 할 수 있다. 제안된 방법은 3D 이산 코사인 변환(3D-DCT)를 기반으로 하고 있다. 3D-DCT는 렌즈 어레이로 촬영된 인접 영상들 간의 교차 상관도를 이용하여 영상간 중복성을 줄여 압축 효율을 향상시킬 수 있는 방법이다. 제안방법은 인접 영상들 간의 교차 상관도를 고려하여, 동일 위치의 픽셀들로 $8{\times}8$ DCT블록을 재구성하여 3D-DCT를 수행한다. 제안 방법은 기존의 JPEG이나 기존의 3D-DCT를 이용한 방법과 비교해 더 좋은 성능을 보여준다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.238-241
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• 2017

본 논문에서는 구글 학술 검색 기반의 데이터를 이용하여 질병과 폐질환과 관련된 바이오마커 단어의 유사도를 계산하는 방법을 제안한다. 질병과 바이오마커의 유사도를 계산할 때, 각 단어의 구글 학술 검색의 검색 결과를 이용하였다. 이를 통해 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 관계를 파악하고자 히며, 의료 전문가에게 폐질환 관련 바이오마커와 다른 질병간의 새로운 관계를 제시하고자 한다. 이러한 데이터를 이용하여 계산한 결과, Wor2Vec의 결과를 이용한 코사인 유사도의 결과와 상관 계수가 약 0.64로 상당히 높은 상관 관계를 확인할 수 있었다. 따라서 이 방법을 통해 질병과 바이오마커의 관계를 파악하고자 하였다. 또한 Word2Vec을 이용한 질병과 바이오마커 단어의 벡터 값과 단어 유사도 계산 방법의 결과를 이용한 Deep Neural Networks (DNNs) 모델을 구축하고자 하며, 이를 통해 자동적으로 유사도를 분석하고자 하였다.

• 농촌계획
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• 제23권2호
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• pp.67-74
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• 2017

Migration is defined as the movement of people between residential places, and represents interactions between regions. Changes in migration involve changes in both the number of migrants toward/from regions and migration patterns across regions. However, most migration studies have focused only on the change in migrants, while no empirical study captures changes in migration patterns. In this paper, I present a function using the cosine similarity to measure changes in migration patterns, and apply it to 2001-2016 migration data of Korea. The results show that the migration patterns of Korea shifted in 2007, resulting in two distinct clusters. Local areas experienced various migration pattern changes despite few changes in the number of migrants.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-166
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• 2018

개체명 연결이란 주어진 문장에 출현한 단어를 위키피디아와 같은 지식 기반 상의 하나의 개체와 연결하여 특정 개체가 무엇인지 식별하여 모호성을 해결하는 작업이다. 본 연구에서는 위키피디아의 링크를 이용하여 개체 표현(Entity mention)과 학습 데이터, 지식 기반을 구축한다. 또한, Mention/Context 쌍의 표현과 Entity 표현의 코사인 유사도를 이용하여 Score를 구하고, 이를 통해 개체명 연결 문제를 랭킹 문제로 변환한다. 개체의 이름과 분류뿐만 아니라 개체의 설명, 개체 임베딩 등의 자질을 이용하여 모델을 확장하고 결과를 비교한다. 확장된 모델의 개체 링킹 성능은 89.63%의 정확도를 보였다.

• 전자공학회논문지A
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• 제33A권10호
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• pp.168-176
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• 1996

This paper presetns a 2-D DCT architecture adopting accurac y compensator for reducing the hardware complexity and increasing processing speed in VL\ulcornerSI implementation. In the application fields such as moving pictures experts group (MPEG) and joint photographic experts group (JPEG), 2-D DCT processor must be implemented precisely enough to meet the accuracy specifications of the ITU-T H.261. Almost all of 2-D DCT processors have been implemented using many multiplications and accumulations of matrices and vectors. The number of multiplications and accumulations seriously influence on comlexity and speed of 20D DCT processor. In 2-D DCT with fixed-point calculations, the computation bit width must be sufficiently large for the above accuracy specifications. It makes the reduction of hardware complexity hard. This paper proposes the accuracy compensator which compensates the accuracy of the finite word length calculation. 2-D DCT processor with the proposed accuracy compensator shows fairly reduced hardware complexity and improved processing speed.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제55권6호
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• pp.249-254
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• 2006

A new algorithm for estimating power frequency is presented. Unlike conventional algorithms, the proposed algorithm is based on the fact that the magnitude gains of cosine and sine filters become different when the power frequency is deviated from the nominal value. This makes the algorithm capable of providing an accurate and fast estimate of the power frequency. To demonstrate the performance of the developed algorithm, various computer simulated data records are processed. The algorithm showed a high level of robustness as well as high measurement accuracy over a wide range of frequency changes. Moreover, the algorithm was highly immune to harmonics and noise.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권12호
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• pp.20-26
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• 2002

Deformation phase can be obtained by using Least-Square fitting. In extraction of phase values, Least-Square Fitting is superior to usual method such as 2, 3, 4-Bucket Algorithm. That can extract almost noise-free phase and retain 2 $\pi$ discontinuities. But more fringes in phase map, 2 $\pi$ discontinuities are destroyed when that are filtered and reconstruction of deformation is not reliable. So, we adapted Least-Square fitting using an isotropic window in dense fringe. Using Sine/cosine filter give us perfect 2 $\pi$ discontinuities information. We showed the process and result of extraction of phase map and filtering in this paper.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.60-64
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• 2011

본 논문에서는 블록 이산 코사인 변환 (block discrete cosine transformation, BDCT) 부호화 영상에서 발생하는 구획화 결함 (blocking artifact)과 링잉 결함 (ringing artifact)을 제거하기 위하여 양방향 필터 (bilateral filter)를 이용한 새로운 후처리 방법을 제안하였다. 양방향 필터에서 파라미터 선택은 필터링 결과에 큰 영향을 주는 중요한 문제로 본 논문에서는 양방향 필터의 파라미터를 효과적으로 선택하는 방법을 제시하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 부호화 결함을 효과적으로 개선함을 PSNR, MSDS, SSIM의 수치로 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.295-297
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• 2001

최근 생물 유전자 정보를 효과적으로 분석하기 위한 적절한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 백혈병 환자의 골수로부터 얻어낸 DNA Microarray 유전 정보를 분류하여 환자가 가지고 있는 암의 종류를 예측하기 위한 최적의 특징추출방법과 분류 방법을 찾고자 한다. 이를 위해 피어슨 상관관계, 유클리디안 거리, 코사인 계수, 스피어맨 상관관계, 정보 이득, 상호 정보, 신호 대잡음비의 7가지 특징 추출 방법을 사용하였으며, 역전과 신경망, 의사결정 트리, 구조 적응형 자기구성 지도, $textsc{k}$-최근접 이웃 등 가지의 기계학습 분류기를 이용하여 분류 실험을 하였다. 실험결과, 피어슨 상관관계와 역전파 신경망을 이용한 분류 방법이 97.1%의 인식률을 보임을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.188-189
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• 2008

마이크로어레이 데이터는 대량의 유전자들을 짧은 시간에 테스트 하여 얻은 대량의 데이터로 구성되어 있다. 그러나 이렇게 얻은 대량의 데이터에서 특징으로 표현되는 유전자의 수가 매우 많고, 각각의 유전자는 서로에 대해 독립적이지 않기 때문에 전통적인 데이터 마이닝 기법을 적용하여 바이오마커를 찾아내는 작업이 용이하지 않다. 마이크로어레이 데이터에서 나타나는 이러한 특성과 여기에서 파생되는 문제점들을 극복하기 위해 다양한 특징 선별 방법론들이 등장하였으나 다소의 문제점을 가지고 있어 실제 세계의 문제에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 코사인 내적 행렬과 행렬식을 이용하여 직교하지 않는 특징들을 제거하는 방법에 대해 소개하고, 그 결과를 분석하였다.