• 재활복지공학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.259-265
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• 2016

본 논문에서는 폐질환 조기 검출을 위하여 Broncho vascular, Emphysema, Ground Glass Reticular, Ground Glass, Honeycomb, Normal의 6가지 폐조직에 대한 새로운 분류기법을 제안하였다. 단순 베이즈 분류기와 아다부스트 학습 기법을 도입하여 459개의 결합 히스토그램 특징인자로부터 유효한 특징인자를 선별함으로써 폐조직을 분류하였다. 다중 해상도 해석, 체적 LBP 및 CT 휘도를 기반으로 하는 결합 히스토그램 특징인자는 정확도, 민감도, 특이도 결과에서 기존의 3D AMFM보다 우수한 결과를 보였다. 제안한 특징인자와 3D AMFM 특징인자의 정확도는 각각 90.1%과 85.3%로서 제안한 특징인자의 우수한 분류 성능을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.981-996
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• 2007

본 논문에서는 연속적인 제스처 영상으로 부터 주 인자 분석을 통해 얻어진 동작 특징 정보를 이용하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 제안된 방법은 먼저, 인간의 신체 영상이 포함된 연속적인 입력영상에서 2차원 실루엣 제스처 영역을 분할한 다음 전역특징정보와 지역특징정보를 추출한다. 여기서 전역특징정보는 요인 분석을 통하여 제스처를 효과적으로 표현하는 의미 있는 소수의 핵심 특징을 선택하여 이용한다. 추출 된 특징정보로 부터 제스처의 시간 변화를 나타내는 특징히스토리정보를 얻어 저 차원 제스처공간을 구성한다. 마지막으로 제스처 공간상에 투영된 모델 특징 값은 은닉마르코프 모델의 입력 기호로 이용되기 위해 군집화 알고리즘을 통해 특정한 상태 기호로 구성되며 임의의 입력 동작은 확률 값이 가장 높은 해당 제스처 모델로 인식된다. 주 인자 분석으로부터 제스처에 기여도가 높은 특징인자로 모델을 구성하기 때문에 외관기반방법에서 몸의 형상 정보만을 특징 값으로 이용하거나 직관적인 방법으로 특징을 추출하는 방법보다 복잡한 동작에서 비교적 우수한 인식률을 나타낸다.

• 한국음향학회지
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• 제33권4호
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• pp.225-231
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• 2014

본 논문은 해양에서 발생하는 음향 표적에 대해서 표적의 식별 정보 피드백을 통해 관심 표적 추적 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기존의 다중주파수 표적 추적 기법은 탐지된 음향신호 특성만 활용하여 추적을 수행하는 반면, 본 논문에서 제안하는 기법은 탐지된 음향신호 특성과 더불어 관심 표적의 특징인자가 식별되는지 여부를 추적에 활용한다. 제안하는 기법은 특징인자가 식별되는 측정치에 대해서만 추적을 수행하여 관심 표적이 아닌 표적에 대한 불필요한 추적을 방지한다. 또한 특징인자가 식별된 표적을 추적할 때 동적으로 추적 파라메터를 최적화하여 관심 표적에 대해 지속적이고 안정적인 추적을 수행한다. 모의 신호를 이용하여 실험을 수행하였으며 미약한 신호가 나타나는 수중 표적에 대해 제안하는 기법을 적용한 결과, 불필요한 표적 개수가 감소하고 관심 표적의 추적이 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.754-756
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• 2013

최근 전자전(Electronic Warfare)에서는 기존 레이더 신호와는 다른 펄스 내 변조의 특성을 가지고 있는 저피탐확률 (LPI : Low Probability Intercept) 레이더가 도입/운용되고 있는 추세이다. 이러한 LPI 레이더를 탐지하기 위하여 본 논문에서는 펄스 내 변조를 식별하는 방법을 기술한다. 특히 레이더 펄스 내 변조 형태 중, 다양한 주파수 변조 패턴을 가지고 있는 FM(Frequency Modulation) 계열의 변조 형태를 식별하는 방법과 식별에 활용되는 특징인자를 제안하는데 초점을 맞추고 있으며, 이렇게 제안된 식별 방법 및 특징인자는 MathLab을 통해 성능을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2743-2745
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• 2002

역전파 신경망과 데이터분포 특징을 고려한 새로운 알고리즘을 개발하였으며, 이를 플라즈마 데이터의 분류에 응용하였다. 데이터 분포는 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스인자를 이용하여 9 종류의 데이터를 발생하였다. 각 데이터에 대하여 은닉층의 뉴런수를 변화시키며, 바이어스와 뉴런수에 따른 모델성능을 평균학습시간 (ATT), 평균예측정확도 (APA), 최적예측정확도 (BPA), 그리고 분류정확도 (CA) 측면에서 세분하여 분석하였다. ATT와 APA에 대해서는 최적화된 학습인자와 데이터 분류인자가 일치하였고, BPA와 CA는 일치하지 않았다. 두 인자간의 상호작용을 동시에 최적화함으로써 완전 분류를 달성하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.108-113
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• 2000

1991년 5월 31일, 1996년 9월 1일 그리고 1997년 6월 17일의 Landsat TM 위성화상자료를 Tasseled Cap 변환을 통하여 추출되는 4번째 특징을 연무지수농도로 사용할 수 있는가를 알아보고 또한 이렇게 산출된 연무지수를 사용하여 각 일자별 대기오염측정인자와 기상측정인자와 비교하고 서울시 각 행정구별 연무현상에 대하여 알아보았다. 동일화상내에서 연무가 있는 삼림지역과 연무가 없는 삼림지역을 표본조사하여 검정한 결과 Tasseled Cap 변환의 4번째 특징이 연무지수와 관련되어 있음을 밝혔고 기상측정 인자의 시정거리와 연무지수사이의 역상관의 경향이 있음을 확인하엿다. 대기오염측정 인자의 경우 정확한 연관성을 파악하지는 못하였는데 이는 연무현상이 대기오염 물질의 2차 생성물에 의한 것으로 추정된다. 각 날자에서 1991년 5월 31일과 1997년 6월 17일 서울에 연무현상이 있음을 확인하였고 대체적으로 날짜에 상관 없이 중구, 종로구, 강남구, 서초구에서 높은 연무지수를 나타내었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.87-92
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• 2016

본 논문에는 관심 영역의 폐실질 영역을 양성과 악성 결절의 분류를 위한 특징인자에 포함으로써 분류성능을 개선하였다. CT를 통해 확인되는 매우 작은 폐결절(4~10mm)은 고형 종양 내에 CT 데이터 복셀 수가 제한되어 기존 컴퓨터보조 진단도구를 통해 처리하기가 어렵다. 이러한 아주 작은 폐 결절의 경우 분석을 위해 주변의 실질을 포함하여 특징인자를 추출하는 것이 CT 복셀 세트를 증가시킬 수 있으며, CT 스캐너와 매개 변수에 대한 컴퓨터 보조진단도구의 유연성을 확보함으로써 진단 성능을 개선할 수 있다. 나이브 베이스와 SVM 약분류기를 이용하는 아다부스트 학습을 통해 304개의 특징인자로부터 유효한 특징인자를 결정하였으며, 제안한 방법을 COPDGene 데이터에 적용한 결과 100%의 정확도, 민감도 및 특이도의 결과를 획득하여 컴퓨터 보조진단에 유용하게 사용될 수 있음을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2749-2751
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• 2002

일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 플라즈마을 분류하는 새로운 알고리즘을 보고한다. 데이터분포를 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스 인자을 이용하여 9 종류의 데이터을 발생하였다. 각 데이터에 대하여 GRNN의 학습인자를 최적화하였으며, 모델성능은 예측과 분류 정확도로 나누어 바이어스와 학습인자의 함수로 분석하였다. 바이어스는 모델성능에 상당한 영향을 주었으며, 학습인자와의 상호작용을 통하여 완전 분류를 이루었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1353-1354
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• 2015

본 연구에서는 관측자료 기반의 안개 예보를 수행하기 위해 특징선택을 이용한 SVR 회귀분석 기반 시정 예측 가이던스를 개발하였다. 예측에 필요인자를 사전에 선택하는 유전알고리즘 기반의 최적화 방법을 적용하여, 관측된 여러 기상인자의 입력인자 중 실제 시정을 예측하기 위한 입력인자를 선택하여 준다. 지점별 안개발생에 필요한 입력인자 및 예측 모델을 구성하여 통합적인 예측 모델이 아닌 각 지점에 최적화된 정보를 제공할 수 있도록 예측을 수행한다. 자료의 수집 특성상 3시간 간격으로 3시간 예보를 위한 시정을 예측하고, 예측 모델의 검증을 위해 현업의 수치모델 기반의 시정예측 정보와의 비교를 통해 실제 안개 시점에 대해 비교 분석하였고 그 결과를 통해 긍정적인 효과를 보였다. 예측모델을 적용하여 지도에 예측시정 정보를 제공하는 표출 시스템을 통해 실시간 가이던스를 제공하고자 연구를 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.858-863
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• 2006

본 연구에서는 금강유역을 대상으로 GIS기법에 의해 1:5,000 NGIS자료로부터 DEM과 하천망을 생성하였고, 이를 이용하여 하천차수별 하천수, 하천연장과 평균하천연장의 하천특성인자와 유역면적, 유역평균폭, 최원유로연장, 하천총수, 총하천연장, 수계밀도, 수계빈도, 형상인자, 평균표고, 평균경사, 최대하천차수, 유역내 최고표고, 기복비 등의 유역특성인자들을 추출함으로써 수자원단위지도 기반의 단위유역별 지형학적 특성을 파악하였다. 또한 대상유역을 금강권역상류, 금강권역중류, 금강권역하류유역으로 구분하여 지형학적 인자를 추출하고 그 특성을 분석하였으며, 선형 및 비선형 회귀곡선을 이용하여 인자들 간의 상관관계를 분석함으로써 각 유역을 특징짓는 주요 인자들을 추출하였다.