• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.57-60
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• 2001

본 논문에서는 유연 패턴(elastic pattern)을 갖는 규칙(rule)을 탐사하고 매칭하는 기법에 대해 논의한다. 유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.410-421
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• 2019

Distributed compressed sensing (DCS) states that we can recover the sparse signals from very few linear measurements. Various studies about DCS have been carried out recently. In many practical applications, there is no prior information except for standard sparsity on signals. The typical example is the sparse signals have block-sparse structures whose non-zero coefficients occurring in clusters, while the cluster pattern is usually unavailable as the prior information. To discuss this issue, a new algorithm, called backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit for block distributed compressed sensing (DCSBBAOMP), is proposed. In contrast to existing block methods which consider the single-channel signal reconstruction, the DCSBBAOMP resorts to the multi-channel signals reconstruction. Moreover, this algorithm is an iterative approach, which consists of forward selection and backward removal stages in each iteration. An advantage of this method is that perfect reconstruction performance can be achieved without prior information on the block-sparsity structure. Numerical experiments are provided to illustrate the desirable performance of the proposed method.

• 한국발생생물학회지:발생과생식
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• 제19권4호
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• pp.259-264
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• 2015

Genomic DNA samples isolated from geographical purplish Washington clam (Saxidomus purpuratus) were obtained from three different regions in the Korean Peninsula: Geoje (Geoje population; GJP), Gunsan (Gunsan population; GSP) and a site of North Korea (North Korea population; NKP). The seven primers generated the total 369 loci that can be scored from the GSP clam population. 356 fragments were generated from the NKP clam population. The complexity of the banding patterns varies dramatically between the primers and three localities. In this study, 319 loci were identified in the purplish Washington clam from Geoje and 369 in the clam population from Gunsan: 221 specific loci (69.3%) in the GJP clam population and 300 (81.3%) in the GSP population. These results demonstrate that the primer detected a large quantity of specific fragments, suggesting that the genetic variation in the GSP is higher than in the GJP population. In particular, the BION-28 primer gave DNA profiles with more fragments than the other six primers in the NKP population. The oligonucleotides primer BION-75 produced 21 unique loci to each population, which were ascertaining each population, approximately 250 bp, 300 bp and 400 bp, in the GJP population. Outstandingly, the primer BION-50 detected 21 shared loci by the three populations, major and/or minor fragments of sizes 150 bp, which were matching in all samples. With regard to average bandsharing value (BS) results, individuals from GJP population (0.743) displayed higher bandsharing values than did individuals from GSP population (0.606). In the present study, the dendrogram gained by the seven oligonucleotides primers indicates three genetic clusters: cluster 1 (GEOJE 01 ~ GEOJE 07), cluster 2 (GUNSAN 08 ~ GUNSAN 14), cluster 3 (N.KOREA 15 ~ N.KOREA 21). Among the twenty one clams, the shortest genetic distance that revealed significant molecular differences was between individuals 08 and 09 from the NKP population (genetic distance = 0.073), while the longest genetic distance among the twenty-one individuals that demonstrated significant molecular differences was between individuals GEOJE no. 03 and GUNSAN no. 09 (genetic distance = 0.669). Comparatively, individuals of GJP population were properly closely related to that of NKP population, as revealed in the hierarchical dendrogram of genetic distances. In due course, PCR analysis has revealed the significant genetic distance among three purplish Washington clam populations. PCR fragments discovered in this study could be valuable as a DNA marker of the three geographical clam populations to distinguish.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2002

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.219-222
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• 2011

어떠한 객체의 움직임을 추적하거나 상태변화를 추정하기 위해서 사용하는 방법으로는 칼만필터, 파티클 필터, 동적 클러스터링 등이 있다. 이 중 동적클러스터링 기법은 여러 프레임에 걸쳐 클러스터를 추적하고 변화 경향을 분석하는데 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유사성 기반의 동적 클러스터링 방법을 제안하고 시뮬레이션 하여 검증하였다. 제안한 동적 클러스터링 방법은 연속된 각 프레임에 대해 유사한 특성을 가지는 클러스터를 인접한 프레임에 걸쳐 동일한 클러스터로 판단하는 방법이다. 각 정지 프레임에서의 클러스터의 특성을 이용하여 프레임의 변화를 분석하고 유사성이 높은 클러스터들을 동일 클러스터로 지정하였다. 유사성 판단 방법은 Mamdani방식의 퍼지 모델을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 시간에 대해 연속성을 가진 레이더 반사도 데이터에 적용하였고 시간의 흐름에 따른 클러스터의 변화를 관측할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.66-77
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• 2011

본 논문은 특징을 효과적으로 병합하여 계층적 색인구조를 적용하는 광고영상의 분류기법에 대한 체계적 방법을 제안한다. 본 방법은 온라인 및 오프라인 상의 광고 영상 정보 관리를 위한 효과적인 응용으로써, 특별히 광고 영상정보의 추적을 위한 전처리 과정을 제공한다. 이를 위하여 전체 영상에 대한 일반적 정보를 포함하는 전역특징과 영상의 지역적 특성에 기반하는 지역특징을 고려한다. 고안된 지역특징은 영상 회전, 스케일링, 잡음추가, 빛의 변화에 불변하여 아핀(Affine) 변환에 의한 화면 차 영상에 대하여도 신뢰성 높은 매칭 도를 얻을 수 있고 동질의 영상 쌍을 검색하는데 있어서도 높은 정확도를 보여준다. 제안 방법은 우선 전역특징으로 전체영상자료에서 다수의 영상 쌍들로 개략적인 영상 군을 구성한 후에, 영상군안에서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍들 즉 정밀한 영상 군들로 분리하는 정밀 매칭을 실행한다. 실행시간을 단축하기 위해 전형적인 클러스터링으로 전역특성이 유사한 영상들끼리 그룹화 함으로서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍 간 과도한 매칭 시간의 문제점을 극복한다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.311-320
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• 2007

본 논문에서는 뉴스 동영상 정보의 생성을 위해 뉴스 단위의 기준이 되는 앵커 장면을 효과적으로 검출하는 기법을 제안한다. 우선 뉴스 동영상의 오디오 및 비디오 구성 요소에 대한 관찰을 통하여 앵커 장면 검출에 적합한 기본적인 특징들을 선택하였다. 제안 알고리듬에서는 색인의 정확도를 높이기 위해 몇몇 오디오 특징과 함께 비디오 특징으로서 움직임 특징을 함께 이용하였으며, 전체적인 구조는 '오디오 정지 구간 검출', '오디오 클러스터 분류', 그리고 '움직임 활동도와의 매칭'의 3단계로 구성된다. MPEG-2 방식으로 부호화된 뉴스 동영상에 대한 실험을 통해 제안 알고리듬의 성능이 만족스러움을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제25권7호
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• pp.103-110
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• 2008

This paper presents a new approach of recognizing a 3D object using a single camera, based on the extended convex hull of its silhouette. It aims at minimizing the DB size and simplifying the processes for matching and feature extraction. For this purpose, two concepts are introduced: extended convex hull and measurable region. Extended convex hull consists of convex curved edges as well as convex polygons. Measurable region is the cluster of the viewing vectors of a camera represented as the points on the orientation sphere from which a specific set of surfaces can be measured. A measurable region is represented by the extended convex hull of the silhouette which can be obtained by viewing the object from the center of the measurable region. Each silhouette is represented by a relation graph where a node describes an edge using its type, length, reality, and components. Experimental results are included to show that the proposed algorithm works efficiently even when the objects are overlapped and partially occluded. The time complexity for searching the object model in the database is O(N) where N is the number of silhouette models.

• 한국IT서비스학회지
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• 제17권4호
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• pp.37-52
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• 2018

With the increasing severity of the shortage of highly-skilled IT personnel, more and more attention is being paid to the professional career path and systematic career management of IT employees. Although some studies have been conducted to describe the current status of IT personnel, limited attempts have been made to analyze the career paths or career patterns of IT professionals from a longitudinal perspective. In this context, this study explored the job career patterns of IT professionals in Korea and examined their relationship with subjective and objective career success. To identify job career patterns over time, detailed information about jobs and positions were used and an optimal matching analysis (OMA) was conducted to calculate the dissimilarity matrix between employees' career sequences, while a cluster analysis was used to categorize the meaningful groups based on this dissimilarity data. This analysis revealed that career patterns among Korean IT personnel are more varied than previously thought. These career types have a significant relationship with individual profiles, such as age, education, industry and company size, and account for significant variations in the three main career success variables, i.e. quality of life, assessment of software quality, and wage level. It is expected that the findings of this study will contribute to refining the Korean career path so as to retain IT personnel, and raise the need to improve the low quality of life and poor SW work environment of IT personnel.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1708-1727
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• 2021

In the advent of the twenty-first century, human beings began to closely interact with technology. Today, technology is developing, and as a result, the world wide web (www) has a very important place on the Internet and the significant task is fulfilled by Web services. A lot of Web services are available on the Internet and, therefore, it is difficult to find matching Web services among the available Web services. The recommendation systems can help in fixing this problem. In this paper, our observation was based on the recommended method such as the collaborative filtering (CF) technique which faces some failure from the data sparsity and the cold-start problems. To overcome these problems, we first applied an ontology-based clustering and then the k-nearest neighbor (KNN) algorithm for each separate cluster group that effectively increased the data density using the past user interests. Then, user ratings were predicted based on the model-based approach, such as singular value decomposition (SVD) and the predictions used for the recommendation. The evaluation results showed that our proposed approach has a less prediction error rate with high accuracy after analyzing the existing recommendation methods.