• 한국약용작물학회지
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• 제21권4호
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• pp.276-281
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• 2013

This study was conducted to compare the contents of ginsenoside according the water extract conditions of red ginseng. In method A, red ginseng extract was prepared at $75^{\circ}C$ for 18 hours by 1 time extraction, and method B, the preparation was done at $85^{\circ}C$ for 18 hours by 1 time extraction. In method C, the primary extract prepared at $75^{\circ}C$ for 9 hours was blended with the secondary extract prepared by re-extracting the red ginseng residue obtained after the primary extraction, at $85^{\circ}C$ for 9 hours. Method D was the same procedure as method C but the extraction temperature for the primary extraction was $85^{\circ}C$ and that for the secondary extraction was $95^{\circ}C$. The contents of total and $Rb_1$, $Rg_1$ and $Rg_3$ ginsenoside were highest in Method C. The content of prosapogenin (ginsenoside $Rg_2$, $Rg_3$, $Rb_1$ and $Rb_2$) was highest in Method B. There was no consistent tendency in Brix, pH, Hue value and absorbance among extraction methods.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.85-93
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• 2015

This paper mainly introduces the methods of extracting landslide information using ALOS(Advanced Land Observing Satellite) images and GIS(Geographical Information System) technology. In this study, we classified images using three different methods which are the unsupervised the supervised and the PCA(Principal Components Analysis) for extracting landslide information based on characteristics of ALOS image. From the image classification results, we found out that the quality of classified image extracted with PCA supervised method was superior than the other images extracted with the other methods. But the accuracy of landslide information extracted from this image classification was still very low as the pixels were very similar between the landslide and safety regions. It means that it is really difficult to distinguish those areas with an image classification method alone because the values of pixels between the landslide and other areas were similar, particularly in a region where the landslide and other areas coexist. To solve this problem, we used the LSM(Landslide Susceptibility Map) created with ArcView software through weighted overlay GIS method in the areas. Finally, the developed LSM was applied to the image classification process using the ALOS images. The accuracy of the extracted landslide information was improved after adopting the PCA and LSM methods. Finally, we found that the landslide region in the study area can be calculated and the accuracy can also be improved with the LSM and PCA image classification methods using GIS tools.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.11-18
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• 2003

본 논문은 2차원 영상에서 커서를 특징 경계로 이동시키는 스내핑(snapping)과 특징 경계를 추출하는 래핑(wrapping)을 3차원 메쉬로 확장하여 메쉬상의 기하적 특징을 사용자가 의도한 대로 추출할 수 있는 기법을 다룬다. 먼저 메쉬상의 나타나는 기하적 특징을 계량화하기 위해 근사 곡률과 움직임 비용함수를 정의한다. 이들 수치 값을 기반으로 기하적 스내핑과 기하적 래핑 알고리즘을 설계한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘을 얼굴 메쉬와 치아 메쉬상에 나타나는 기하적 특징을 추출하기 위해 적용하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1425-1430
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• 2018

In this paper, we propose a CNN based deep learning algorithm for semantic segmentation of images. In order to improve the accuracy of semantic segmentation, we combined pixel level object classification and image level object classification. The image level object classification is used to accurately detect the characteristics of an image, and the pixel level object classification is used to indicate which object area is included in each pixel. The proposed network structure consists of three parts in total. A part for extracting the features of the image, a part for outputting the final result in the resolution size of the original image, and a part for performing the image level object classification. Loss functions exist for image level and pixel level classification, respectively. Image-level object classification uses KL-Divergence and pixel level object classification uses cross-entropy. In addition, it combines the layer of the resolution of the network extracting the features and the network of the resolution to secure the position information of the lost feature and the information of the boundary of the object due to the pooling operation.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2217-2220
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• 2003

It is known that an EEG is characterized by the unique and personal characteristics of an individual. Little research has been done to take into account these personal characteristics when analyzing EEG signals. Often the EEG has frequency components which can describe most of the significant characteristics. These combinations are often unique like individual human beings and yet they have an underlying basic characteristics as well. We think that these combinations are the personal characteristics frequency components of the EEG. In this seminar, the EEG analysis method by using the Genetic Algorithms (GA), Factor Analysis (FA), and the Neural Networks (NN) is proposed. The GA is used for selecting the personal characteristic frequency components. The FA is used for extracting the characteristics data of the EEG. The NN is used for estimating the characteristics data of the EEG. Finally, in order to show the effectiveness of the proposed method, classifying the EEG pattern is carried out via computer simulations. The EEG pattern is evaluated under 4 conditions: listening to Rock music, Schmaltzy Japanese ballad music, Healing music, and Classical music. The results, when personal characteristics frequency components are NOT used, gave over 80 % accuracy versus a 95 % accuracy when personal characteristics frequency components are used. This result of our experiment shows the effectiveness of the proposed method.

• 대한전자공학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.5-11
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• 1970

이 연구는 연구(I)의 계속연구로서 한글자음과 모음의 특징추출에 의한 coding방법과 그의 display에 대해서 검토하였다. 문자를 3x5mesh의 Matrix로서 양자화해서 그의 특징을 변수로한 2단 matrix에 의하여 문자 pattern을 발생하고, 또 발생된 특징 pattern을 다시 논리집합하여 단일 Serial coding 방법을 제시하였다. 이 code는 한글 자모의 원문자가 재생되며, 모든 자모는 각각 15개의 흑백 bit로서 구성된다. 24개 한글자음과 모음에 대해서 coding하였으며, 이론치와 측정치가 잘 일치함을 보았고 그것이 또한 완전히 재현됨을 이 연구에서 알맞게 설계된 display로서 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제32권3호
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• pp.185-190
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• 2014

The purpose of this research is to extract spectral reflectance characteristics of concretes through basic experiment on concrete specimens and site experiment on actual concrete structures using a field portable spectrometer and a VNIR hyperspectral sensor. A spectrometer (GER-3700) and a VNIR hyperspectral camera (AisaEagle VNIR Hyperspectral Camera) were utilized for extracting spectral characteristics of concrete specimens. Concretes normally show similar patterns that have correlation above 80%, while the high-strengthened concretes display very different results from the normal-strength concretes. We also made a certain conclusion in the laboratory experiment on concrete specimens that both the spectrometer and the VNIR camera vary in spectral reflectance depending on concrete strengths.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.655-657
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• 2003

이 연구는 위성 탐색 사진으로부터 물체에 대한 고유의 전자파 강도(intensity) 값을 이용해 형상을 판별해 내는 특성 연구이다. 영상 스펙트럼에 의해 형상 특성을 연구하고. 물질이 가지고 있는 고유의 스펙트럼 수치 값을 이용해서 목적물 즉, 물, 녹지, 침엽수, 활엽수와 지형과 지물. 농경지와 초지 등을 판별해 낼 수 있는 알고리즘으로부터 프로시저를 개발하고, 이를 응용한 판별시스템을 구현하였다.

• 대한지리학회지
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• 제36권4호
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• pp.458-473
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• 2001

지형면 분류도는 지형학 연구에 있어서 가장 기본적인 자료이다 최근가지 이루어지고 있는 항공사진, 지형도 및 현지조사에 의한 지형면 분류 방법은 많은 시간과 높은 숙련도를 요구하며, 항공사진 획득에도 어려움이 있다. 현재 우리나라는 수치지도가 거의 완성되었으므로. GIS를 이용하여 해안단구 지형이 갖는 해발고도와 경사도의 특성을 정량적으로 분석하면, 적합한 지형면을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 이미 전통적인 방법에 의해 해안단구 연구가 다수 이루어진 한국 남동해안 경주시 감포읍 지역에서, GIS를 이용하여 보다 효율적이고 객관적인 해안단구 지형면 분류 기법을 제시하였다. 이를 위하여 해안단구 지형면 분류 과정을 설계하였으며, 지형면 분류에 적합한 분류요인을 선정하고, 최적분류기준을 추출하여 지형면을 분류한 후, 부합을 및 오류율을 통하여 이러한 방법에 대한 효용성과 문제점을 검토하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권2호
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• pp.95-103
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• 2007

본 논문은 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특정 도메인으로 특화하는 방법에 의해 구축된 영한 특허 자동번역 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 특정 도메인으로서의 특허 자동번역기를 위한 특화 방법은 다음과 같은 단계로 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서의 수집 및 언어학적 특성 분석, 2) 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기보유한 용어의 대역어 특화, 4) 특허 고유의 번역 패턴추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 기보유 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 특화 절차에 따른 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계(80.54%), 전기전자 (81.58%), 화학일반(79.92%), 의료위생(80.79%), 컴퓨터(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다.