• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.43-43
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• 2017

종자산업은 농작물 생산에 중요한 역할을 끼치는 좌우하는 요소 중에 하나로, 우량종자의 확보는 농작물 수급에 중요한 역할을 하는 농업부문의 원천산업이다. 오이 녹반 모자이크 바이러스(CGMMV)는 박과류에 가장 많은 피해를 끼치는 바이러스로 종자전염을 방지하고, 우량종자의 공급을 위해서는 감염종자와 비 감염종자의 판별은 필수적이다. 이에 본 연구에서는 초분광 영상 시스템을 이용하여 수박종자의 CGMMV의 감염 및 비 감염종자를 판별할 수 있는 기술을 개발하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 바이러스 감염 종자는 CGMMV 바이러스 감염 수박종자를 사용하였으며, 생산된 종자를 초분광 영상 시스템을 통해 스크린 후, RNA를 추출하여 PCR분석법으로 바이러스의 감염유무를 확인하였으며, 이후 바이러스의 감염유무와 획득된 스펙트럼을 비교 분석하여 판별모델을 개발하고 이를 선별 시스템에 적용하였다. 모델개발에 사용된 초분광 영상 기술은 초분광 SWIR(Shortwave infraed : 1000-2500nm)영상 기술이 다. 획득된 초분광 SWIR 영상을 분석한 결과 바이러스 감염 종자가 유의미한 정확도로 판별이 되는 것으로 나타났다. 초분광 SWIR 영상기술이 바이러스 감염종자와 비감염종자를 비파괴적으로 선별하는데 효과적으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.565-571
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• 2010

본 논문에서는 퍼셉트론형 신경회로망에 오차역전파 알고리즘을 사용하여 학습을 실시하여, N비트의 패리티판별에 필요한 최소의 중간유닛수의 해석에 관한 연구이다. 따라서 본 논문은 제안한 퍼셉트론형 신경회로망의 중간 유닛의 수를 변화시켜 N비트의 패리티 판별 실험을 실시하였다. 본 시스템은 패라티 판별의 실험을 통하여 N비트 패리티 판별이 가능하다는 것을 실험으로 확인한다.

• 식물병연구
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• 제23권3호
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• pp.249-255
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• 2017

벼 도열병은 벼를 재배하는 지역에서는 가장 중요한 병 중 하나이다. 특히, 벼 도열병균은 기주인 벼와 Gene-for-Gene 상호작용이 적용 가능한 대표적인 모델 식물병원성 곰팡이다. 우리나라는 1980년 이래로 벼 도열병균의 레이스를 분석하기 위해 8개의 판별 품종을 이용한 시스템을 구축하여 분류하였다. 그러나 이 판별 품종이 어떤 저항성 유전자를 가지고 있는지에 관해 명확한 정보가 없어 새로운 레이스의 출현이나 병 저항성 붕괴 등에 대하여 과학적인 분석이 어려웠다. 최근 병원균의 레이스와 벼의 저항성 유전자의 상호작용 이해를 돕기 위해 LTH 품종에 단인자 저항성 계통을 각각 다르게 도입한 판별시스템이 개발되었다. 본 연구에서는 우리나라의 1995년부터 2015년까지 분리된 4개의 다른 레이스 KI101, KI201, KI401 및 KJ101로부터 총 50개 균주를 선발하여 LTH 품종에 기반한 단인자 저항성 계통에 접종하여 그 결과를 이전 레이스와 비교 분석해 보았다. 그 결과 한국형 판별시스템으로 분류된 동일 레이스내의 균주들이 단인자 계통에서 서로 다른 반응을 보였다. 이 결과 동일 레이스에 속하는 균주들이 서로 다른 비병원성 유전자를 지닌 것을 의미하며, 더 나아가 새로운 저항성 벼 품종 육종에 유용한 정보를 제공하기 어려울 것으로 추정되었다. 이 연구 결과 현재의 판별시스템과 더불어 단인자 저항성 품종을 통한 판별시스템 도입이 요구되었다. 이 연구 결과는 향후 한국의 판별시스템 개발에 기초 자료로 활용 될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.195-198
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• 2013

최근 많은 도서관에서 RFID(Radio Frequency IDentification) 태그를 도서에 부착하여 대출 및 반납 업무를 처리하고 있다. 그러나 이러한 RFID 인식 시스템은 부착된 RFID 태그와 안테나의 위치 및 주변 환경의 영향에 따라 인식률이 좌우되는 단점이 있다. 따라서 이를 극복하기 위해서는 별도 인식시스템과의 상호 보완이 필요하다. 본 논문에서는 입력 영상을 기반으로 도서의 권수를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 영상에 대해서 도서가 존재하는 영역을 관심영역으로 설정한 후, Canny 엣지 검출 알고리즘을 실행한다. 엣지로 검출된 부분에 대해 Hough 직선 변환 알고리즘을 이용하여 도서가 몇 권인지 판별한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 350장의 다양한 도서 이미지에 대해서 도서의 권수를 정인식과 오인식으로 판별하여 분석하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘은 도서 권수 판별 정확도에서 97.1%의 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권3호
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• pp.153-162
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• 2009

오늘 날 다양한 플랫폼을 기반으로 한 무선 네트워크 위에 실행되고 있는 수 많은 응용 프로그램은 서비스 운영자 입장에서 정확히 분류해내는 것은 중요하다. 이 연구는 WiBro 상용망에서 임의로 생성한 트래픽 데이터에서 다양한 응용프로그램들을 분류하는 것을 목적으로 한다. 분류기를 개발하는데 있어서 기존에 Flow기반으로 분류를 하는 대신 세션이라는 단위로 실험을 진행하였다. 이 단위를 사용하여 두 가지 분류 기법을 사용하였다. Classification and Regression Tree와 Support Vector Machine. 각 판별기는 생성된 변수들을 기반으로 판별을 시도하였을 때 CART의 경우 0.85%, SVM의 경우 0.94%의 오차를 보여 우수한 성능을 보였지만, 판별기의 구현과 결과 해석이 용이한 CART를 이용하여 판별시스템을 구축하는 것이 유리함을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.194-196
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• 2010

휴대폰의 광범위한 보급으로 문자메시지의 사용이 급증하고 있다. 이와 동시에 사용자가 원하지 않는 광고성 스팸문자도 넘쳐나고 있다. 본 연구는 이러한 스팸문자메시지를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 우리는 기계학습방법인 지지벡터기계(Support Vector Machine)을 사용하여 시스템을 학습하였으며 자질의 선택은 카이제곱 통계량을 이용하였다. 실험결과 F1 척도로 약 95.5%의 정확률을 얻었다

• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.9-17
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• 2015

최근 지능형 범죄가 늘면서 첨단 보안 기술에 대한 요구가 점차 늘어나고 있다. 현재까지 보고된 위, 변장 영상 검출방법은 실용화를 위하여 정확도 개선이 요구된다. 본 논문에서는 사람의 얼굴에 대하여 동공의 반사도를 이용하여 위조 영상을 판별하고 아다부스트를 이용하여 만든 얼굴 부분별 검출기를 사용한 얼굴 변장 영상을 판별한다. 제안된 시스템은 다중 스케일 가버 특징 벡터를 기반으로 눈의 위치를 찾은 후 템플릿 매칭을 통해서 정확히 찾아진 눈 위치의 동공을 조사하여 최대값과 최소값을 구하여 위조 여부를 판별하고 부분별 검출기를 사용하여 눈과 코의 검출 여부를 판단하여 각각 선글라스와 마스크의 착용 여부를 판단하고 선글라스&마스크 검출기를 사용하여 얼굴이 검출되지 않았을 경우를 대비하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 더욱 신뢰성 높은 위, 변장판별시스템임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.163-168
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• 2011

블로그는 인터넷 공간에서 가장 손쉽게 정보 출간, 토론 참여, 커뮤니티 형성하는 수단이다. 그러나 최근에 광고를 유치하거나 페이지 순위를 올리기 위한 목적의 다양한 스팸 블로그가 범람하고 있다. 본 연구의 목적은 웹 환경에서 이러한 스팸 블로그(Splog)를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 먼저 블로그의 HTML을 제거한 후 품사를 부착하였다. 어휘/품사 쌍을 자질로 사용하였으며 카이제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택하였다. 선택된 자질의 가중치를 벡터로 표현한 후, 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 학습하여 자동으로 스팸 블로그를 판별하는 시스템을 제안하였으며, SPLOG 데이터 집합으로 실험한 결과 F1척도로 90.5%의 정확률을 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.380-387
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• 2010

본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 상호정보량과 선형판별분석기법에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 유효 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 선형판별분석기법을 적용하여 고장상태별 특징들을 추출한 후 k-NN 분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 다양한 조건하에서 실험한 결과 기존방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.429-431
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• 2008

생체 인식 기술이 사회 전반에 걸쳐 다양하게 사용되어짐에 따라 인식기술 중의 하나인 Face Recognition 은 하루가 다르게 발전하고 있다. 하지만, 그와 함께 해킹방법도 다양화되어지고 있다. 그럼에도 불구하고, 위, 변조 영상 판별(Liveness Detection) 분야에 관련된 연구들은 초기 단계를 벗어나지 못하고 있다. 본 논문에서는 적외선 영상을 이용하여 동공부분의 반사 정도를 이용하여 실제 이미지와 위, 변조 이미지를 판별하는 방법을 제안한다.