• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.319-322
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• 2000

본 논문에서는 지문영상으로부터 제안한 알고리즘을 이용하여 특이점(Core, Delta)을 추출한 후 특이점의 개수와 종류에 따라서 5가지 부류(arch, tented arch, left loop, right loop, whorl)로 지문영상을 분류하였다. 지문영상을 8*8블록과 16*16블록으로 분할한 후 3*3 Sobel 마스크를 씌워서 대표 방향을 구하였다. 또한 블록으로 분할한 영상으로부터 분산을 구하여 전경과 배경을 분리(segmentation)시켜 수행속도를 향상시켰다. 전처리 과정으로는 일정한 블록마다 임계값을 다르게 적용시키는 블록 이진화 기법을 사용하였으며 특이점을 추출하기 위해서 서로 크기가 다른 2개의 블록으로 영상을 분할하였다. 우선 8*8블록으로 영역을 분할한 후 방향 성분을 구하고 특이점들을 추출하였다. 이 경우 잡영 때문에 특이점이 너무 많이 추출되는 문제점이 있으므로 이러한 해결책으로 16*16블록으로 영역을 분할하여 방향 성분을 구하고 특이점을 추출하였다. 이렇게 다른 두 영역에서 동시에 나타나는 특이점을 후보 특이점으로 잡아서 그 후보 특이점 주변으로 Poincare 지수를 적용하여 확실한 특이점을 선택한 후 5가지의 지문 형태로 분류하였다. 실험결과 대부분의 지문영상에 대하여 강건한 분류 특성을 보이고 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1938-1939
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• 2001

시스템을 입력과 출력간의 함수관계로 볼 때 출력에 대한 상대차수가 정의되지 않는 점을 특이점이라고 정의할 수 있다. 본 논문에서는 적절한 기하학적 조건을 만족하는 해석적인 시스템(analytic system)에 대하여 그러한 특이점의 성질을 살펴본다. 특이점을 지나는 궤적은 특이점의 특이도와 그에 관련된 함수 값의 부호에 의해서 특이점의 주변에서는 특이 매니폴드를 기준으로 한 영역에서 나머지 다른 영역으로 통과하거나 혹은 그를 기준으로 어느 한 쪽의 영역에만 머물러 있게 됨을 보임으로써 특이점과 이를 지나는 궤적의 상관관계를 명확히 규명하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권10A호
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• pp.1011-1020
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• 2002

본 논문에서는 다층스케일 웨이블릿 변환영역에서의 특이점 검출 및 Lipschitz 정칙 상수를 이용한 블록화 현상 제거 방법을 제안하였다. 블록 부호화된 영상에서 블록화 현상 및 에지와 같은 특이점들은 다층스케일 웨이브릿 변환 영역에서 국부 계수 최대치 (local modulus maxima)로 검출된다. 제안한 방법에서는 국부 계수 최대치의 Lipschitz 정칙 상수를 이용하여 블록화 현상 및 에지의 특이점들을 구분하고, 웨이블릿 변환 영역에서 블록화 현상에 의한 특이점들을 연역에 따라 스케일별로 제거한다. 실험 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법에 비하여 PSRN이 0.046~0.42 dB 향상되었고, 복잡한 영역에서 에지의 불연속성이 제거되므로 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 성능이 우수함을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제13권6호
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• pp.958-969
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• 2003

인간 Y 염색체는 엄격히 부계 유전되고 그 길이의 대부분은 남성 감수분열 동안 교차가 일어나지 않는다. 비록 이영역이 비 재조합 영역 Y (non-recombining region Y: NRY)로 불려왔지만, 풍부한 재조합의 발견으로 그것은 남성 특이 영역 (male-specific region Y: MSY)으로 재 명명(命名)되었다. MSY는 이질염색질 (heterochromatin) 서열과 세가지 분류의 진정염색질 (euchromatin) 서열 (X-전위영역, X-퇴화영역, 증폭영역)이 모자이크화 되어있다. X-전위영역의 서열은 X 염색체의 상동 좌위와 약 99% 동일성을 가진다. X-퇴화영역 서열은 고대 상 염색체가 현대의 X와 Y 염색체로 진화되면서 남아 있는 부분이다. 증폭영역의 8개의 회문구조는 인간 Y염색체의 남성 특이영역의 4분의 1을 차지한다. 이들은 많은 정소 특이 유전자를 포함하고, 회문구조서열 사이의 상동성은 약 99.97%이다. 이 회문구조의 양쪽 팔은 계속되는 유전자 교환에 의해 유지되며, 서로 협력하여 진화된다. 새로 태어나는 남성당 평균 약 600 염기당 하나가 Y-Y유전자 교환을 겪고, 정소 특이적 다중유전자군의 진화에 중요한 역할을 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.648-657
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• 2004

본 논문에서는 특이 칼라 분포에 대한 정보를 활용함으로써 어떠한 사전 지식없이 칼라 영상으로부터 중심 객체를 추출하는 방법에 대해 제안한다. 중심 객체는 영상 중심 부근에 위치하면서 특이 칼라 분포를 갖는 영역들의 집합으로 정의한다. 특이 칼라는 영상 경계 주변에 비해 영상의 중심 위치에서 보다 높은 밀도로 존재하는 칼라로 정의한다. 중심 객체 추출을 위해 우선 특이 칼라 정보를 사용하여 영상 분할된 영역 중에서 객체의 특징을 대표하는 영역들의 집합을 핵심객체영역을 선택한다. 핵심객체영역에 인접하며 이와 높은 칼라 유사도를 갖고 또한 배경이 아닌 영역들을 반복적으로 핵심객체영역에 병합하여 핵심객체영역을 확장함으로써 생성된 최종 병합 결과를 중심 객체로 추출한다. 따라서 중심 객체는 상이한 칼라 특징을 갖는 영역으로 구성될 수 있으며 상호 연결되어 있을 경우에는 두개 이상의 객체가 중심 객체에 포함될 수 있다. 제안된 방법의 타당성 및 중요 칼라의 유용성은 다양한 실험 영상을 통해 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법으로 추출된 중심 객체는 영상 검색 응용 분야에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.187-190
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• 2004

본 논문에서는 영상을 자동적으로 객체와 비객체 영상으로 분류하는 방법을 제안한다. 객체 영상은 객체를 포함하는 영상이다. 객체는 영상의 중심 부근에 위치하고 주변 영역과는 상이한 칼라 분포를 가지는 영역들로 정의한다 영상 분류를 위해 객체의 특징에 기반하여 세 가지 기준을 정의한다. 첫 번째 기준인 중심 영역의 특이성은 중심영역과 주변 영역간의 칼라 분포의 차이를 통해 계산된다. 두 번째 기준은 영상 내의 특이 픽셀의 분산이다 특이 픽셀은 영상의 주변영역보다 중심 부근에서 더욱 빈번하게 나타나는 상호 인접한 픽셀들의 칼라 쌍에 의해 정의된다. 마지막 기준은 객체의 핵심 영역 경계에서의 경계 강도이다. 영상을 분류하기 위해서 신경 회로망 학습을 통해서 세 가지 기준들을 통합하도록 한다. 900개의 영상들에 대해 실헝한 결과 84.2%의 분류 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.19-21
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• 2012

모든 암 세포는 체세포 변이를 동반한다. 따라서 암 유전체 변이 분석에 의하여 암을 발생시키는 유전자 및 진단/치료법을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 차세대 시퀀싱 데이터를 이용하여 암 특이적 단이 반복 변이(copy number variation, CNV) 유형을 밝히는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방식은 암 환자의 정상 세포와 암세포로부터 얻어진 정상 유전체와 암 유전체를 동시 분석하여 각각 CNV 후보 영역을 추출하며, 통계적 유의성 분석을 통하여 암 특이적 CNV 후보 영역을 선별하고, 다음 후처리 과정에서 참조 표준 서열(reference sequence)에 존재하는 오류 영역 보정 작업을 수행하여 정확한 암 특이적 CNV 영역을 추출해 낸다. 또한 다수의 대용량 유전체 데이터 동시 분석을 위하여 맵리듀스(MapReduce) 기법을 기반으로 하는 병렬 수행 알고리즘을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.109-120
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• 2004

본 논문에서는 다층스케일 에지로부터 특이점 검출을 이용한 블록화 현상 제거 방법을 제안하였다. 블록 부호화된 영상에서 블록화 현상 및 에지와 같은 특이점들은 다층스케일 웨이블릿 변환 영역에서 국부 계수 최대치로 검출된다. 제안한 방법에서는 국부 계수 최대치의 Lipschitz 정칙 상수를 이용하여 블록화 현상 및 에지의 특이점들을 구분하고, 웨이블릿 변환 영역에서 블록화 현상에 의한 특이점들을 영역에 따라 스케일별로 제거한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 보다 우수함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제29권4호
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• pp.329-341
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• 2011

본 연구의 목적은 WGS84 세계타원체를 기준으로 다양한 거리의 '표준측지선'은 물론, 극 및 적도와 그 주변을 지나면서 '특이영역에 위치하는 측지선'을 대상으로 측지 역 문제의 해석기법 별 정확도 및 특정을 비교 분석하는 것이다. 이를 위해 측지 역 문제를 해석할 수 있는 전통적인 방법은 물론 최근 제시된 방법 등 다양한 측지 역 문제 해석기법의 알고리즘, 총 18종을 분석하여 프로그래밍 하였다. 두 측점의 배치 상태에 따른 '표준 측지선' 및 '특이영역'에 위치한 측지선을 대상으로 거리 및 전방 방위각을 각기법별로 산출하고 Karney 해석법을 기준으로 비교하였다. 연구결과, 표준측지선에서 약 100km 이하의 단 측지선의 경우, 18가지 역 문제 해석 기법 모두, 매우 근접한 측지선의 길이를 나타낸 반면, 4,000km 이상의 중 장 측지선의 경우는 길이 및 전방 방위각에서 Karney, Vincenty 및 Pittaman 기법이 매우 근접한 결과를 보였다. 또한, '특이영역'에 대한 다양한 역문제의 해석결과, Karney 기법이 일관성 있는 종합적인 해석결과를 제시한 반면, 수정 Vincenty 기법을 제외한 다른 해석법들은 특이영역의 상황에 따라 좀더 면밀한 측지선의 거동분석과 함께 알고리즘의 수정 보완이 요망되었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.200-203
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• 2001

정보 보안의 기수로 떠오른 지문인식 분야는 크게 분류와 인증 단계로 나뉜다. 본 논문은 지문의 분류에 대한 연구결과로, 효율적인 지문 분류를 위해 방향성 이미지로부터 일정 영역내 방향각의 분포도에 대한 분산을 이용한 새로운 지문 분류 알고리즘을 제안한다. 또한 구해진 분산을 토대로 특이점(코아. 델타) 가능 영역을 선정하고 선정된 영역에 대해 의사 특이점을 제거후 지문을 분류하고 마지막으로 실험을 통해 제안된 알고리즘을 검증하고 문제점을 검토해 본다.