• 센서학회지
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• 제12권6호
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• pp.289-297
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• 2003

본 논문에서는 정신적 과제수행 동안 EEG 뇌파의 정확한 분류방법에 관하여 기술한다. 피험자는 실험 task에서 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손동작 제어와 키 선택을 수행한다. 선택시간을 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, $\theta$, $\gamma$를 분리하고 4가지의 특징들을 해석한파. 이 특징들을 분석하여 각 피험자별로 공통적인 특징플로 구성된 일반 규칙을 설정한다. 본 시스템의 신경망은 1개의 은닉층을 갖는 3층의 피드포워드 신경망 구조를 가지며 학습에는 역전파 학습 알고리즘을 이용하였다. 4명의 피험자를 대상으로 설정한 알고리즘들을 적용하여 평균 87% 분류 성공률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 인지적인 정신과제 판별을 위한 방법들과 결합하여 BCI 기술을 위한 기반 기술로 활용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.684-691
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• 2001

본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.1718-1723
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• 2014

본 논문은 한글 및 영문자의 구조적 특징을 이용하여 자연영상에서 문자영역을 검출하는 기법을 제안하였다. 자연 영상에서 에지 특징 값을 추출하고 추출된 특징 값은 필터링을 수행하여 문자의 특징에 맞지 않는 특징 값을 제거하여 문자영역 후보를 선정한다. 선정된 문자영역 후보는 한글 자소 병합 알고리즘으로 하나의 문자로 병합하여 후보 문자영역으로 검출하고, 한글 문자 유형 판별 알고리즘으로 한글 문자영역 여부를 판별함으로서 한글 문자영역을 검출하고, 영문자는 영문자 에지 특징 값을 적용하여 영문자 영역을 검출한다. 실험결과, 복잡한 배경을 갖고 다양한 환경에서 촬영된 영상에서 한글 및 영문자 영역을 효과적으로 검출하였고, 제안한 문자영역 검출 방법은 향상된 검출 결과를 보여 주었다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제9권1호
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• pp.69-85
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• 2008

층화는 표본설계 단계에서 예비정보를 활용하는 대표적인 방법으로 대부분의 전국 단위의 표본설계에서 널리 활용된다. 층화의 효율을 극대화시키기 위해서는 조사목적에 부합되는 적절한 층화변수를 선택하는 것이 매우 중요하다. 하나의 표본을 통해 여러 개의 관심변수를 동시에 조사하는 다목적조사에서 다변량 층화변수가 있을 때 층화 전략을 세우는 것은 매우 복잡한 양상을 띤다. 본 연구에서는 관심변수의 수가 매우 많은 다목적조사를 위한 층화전략을 다룬다. 층화를 위해 구체적으로 사용하는 통계적 도구는 요인분석과 군집분석 등의 다변량 통계기법인데, 먼저 요인분석을 통해 적절한 층화변수들을 선정한 후 그 변수들을 이용하여 군집분석을 통해 층화를 하는 전략을 소개한다. 본 연구에서는 구체적으로 해양수산부의 어업비계통생산량조사를 위한 표본설계에서의 층화과정을 다룬다.

• 대한두경부종양학회지
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• 제15권1호
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• pp.66-69
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• 1999

Background and Objectives: It is critical to distinguish benign from malignant thyroid nodule and to select a patient for surgery. Even though the U/S study dose not make great contribution to diagnose a malignant thyroid nodule, it is widely used in the evaluation of anatomic feature of thyroid. The authors tried to estimate the efficacy of the U/S study in preoperative diagnosis of malignant thyroid nodule. Materials and Method: At the department of General Surgery of Ajou University, 75 patients who were operated after diagnosis with thyroid nodule by U/S study between July 1996 to June 1997 were retrospectively analyzed. By comparing the U/S impression that implies malignant thyroid nodule to FNAC and post-operative pathologic results ware as follows. Results: 1) Absence of cystic change, presence of internal hypoechogenicity, lobulation, calcification, thick and irregular halo, and nodule more than 4cm in diameter on U/S were considered significant statistically for the diagnosis of malignancy(Chi-square test, p<0.05) 2) Presence of internal hypoechogenicity or thick and irregular halo has the validity in Logistic regression analysis. 3) FNAC was done in 65 case. 19 case were malignant, 11 case were suspicious and 46 patients were benign (sensitivity 52.6%, specificity 87%). 4) The findings of U/S which are hypoechogenic and thick and irregular halo show 82% sensitivity and 97% specificity. In combination with the findings of FNAC that imply benign or suspicious lesions, the sensitivity was 100% and the specificity was 97%. Conclusion: This study suggest that the hypoechogenicity and thick and irregular halo on U/S are important information for the diagnosis of thyroid malignancy which were considered benign or suspicious after FNAC.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.5834-5840
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• 2013

최근 들어, 초고속의 유무선 인터넷과 스마트 기기가 널리 보급됨에 따라 사진이나 동영상 형태의 유해 영상들이 급속히 보급되고 있다. 본 논문에서는 입력되는 영상에서 음란성을 대표하는 여성의 유두 영역을 자동으로 추출하여 유해 영상을 보다 효과적으로 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력된 영상의 RGB 색상공간을 $YC_bC_r$ 공간으로 변환하여 사람의 피부색상 영역을 검출한다. 그리고 본 논문에서 새롭게 정의한 유두 맵을 적용하여 검출된 피부 영역으로부터 유두의 후보 영역들을 추출한다. 그런 다음, 기하학적인 특징을 사용하여 유두의 후보영역 중에서 실제 유두 영역만을 강건하게 필터링하고, 여성의 유두 영역을 포함하고 있는 영상을 유해한 영상이라고 판단한다. 성능을 비교 평가하는 실험결과에서는 제안된 색상과 기하학적인 특징 기반의 알고리즘이 유해 영상을 기존의 방법에 비해 보다 정확하게(4.1% 향상) 탐지한다는 것을 실험을 통해 보여준다.

• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.135-142
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• 2002

본 연구에서는 웹사이트 인터페이스의 여러 디자인 문제 가운데 사용자의 감성적·심미적 만족을 주요 목표로 하는 스타일의 역할을 이해하고 다양한 시각 요소에 기초한 분석적 접근 방법을 제시하였다. 스타일은 정서, 문화적 동질감 및 메시지를 즉각적으로 드러나게 하는 맥락을 제공하며 재미와 몰입감을 주는 역할을 한다. 이는 웹사이트 인터페이스 디자인의 우선적 디자인 목표라 할 수 있는 인지적 측면의 디자인 원리에 따른 기능성과 동시에 각종 시각 요소들을 통해 구현해야 할 주요 디자인 특질이라고 할 수 있다. 웹사이트 인터페이스의 시각요소를 파악하기 위해 내용의 구조에 따른 구성 측면, 심볼 시스템에 관한 매체 측면 및 조형적 측면의 여러 다른 차원으로 구분하였다. 여기서 도출된 시각 요소들에 기초하여 스타일 형성의 요인들을 분석하였다. '소프트-하드(Soft-Hard)', '따뜻한-차가운(Warm-Cool)'을 각 축으로 하는 이미지맵의 반대편에 위치하는 몇 개의 사이트를 선정한 후, 구성적 측면의 요소들에 대한 조형적 특성과 아이디어를 전달하는 시각적 전달방식에 따른 정서적 효과를 파악하였다. 웹사이트 스타일에 대한 이 같은 분석적 접근 방법의 이해는 디자인 계획시 디자인 문제의 체계적 이해와 다양한 해결안 도출에 활용될 수 있으며, 화면디자인을 위한 구체적 가이드라인을 마련하기 위한 토대가 될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1147-1155
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• 2005

본 논문은 단순한 형태의 개인 착인 및 검증방법의 한계를 극복하여 절도나 누출에 의해 도용될 수 없고 변경되거나 분실할 위험성이 없는 새로운 형태의 인증 방법인 홍채인식을 연구하였다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득 시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2차 가버 웨이블릿과 퍼지 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 특징 벡터를 추출하고 인식한다. 인식과정에서는 상관관계 계수를 이용하여 다른 홍채의 특징간과 매칭값을 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 입력영상에 대하여 4개 방향의 가버 웨이블릿을 거쳐 얻어진 4개의 상관관계 계수 간 중 가장 큰 값을 갖는 대상자를 인식 대상자로 선정하므로 오인식될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이타베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 $90\%$ 이상의 인식률을 얻었다.

• 대기
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• 제28권3호
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• pp.291-303
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• 2018

In this study, a new consensus technique for predicting tropical cyclone (TC) intensity in the western North Pacific was developed. The most important feature of the present consensus model is to select and combine the guidance numerical models with the best performance in the previous years based on various evaluation criteria and averaging methods. Specifically, the performance of the guidance models was evaluated using both the mean absolute error and the correlation coefficient for each forecast lead time, and the number of the numerical models used for the consensus model was not fixed. In averaging multiple models, both simple and weighted methods are used. These approaches are important because that the performance of the available guidance models differs according to forecast lead time and is changing every year. In particular, this study develops both a multi-consensus model (M-CON), which constructs the best consensus models with the lowest error for each forecast lead time, and a single best consensus model (S-CON) having the lowest 72-hour cumulative mean error, through on training process. The evaluation results of the selected consensus models for the training and forecast periods reveal that the M-CON and S-CON outperform the individual best-performance guidance models. In particular, the M-CON showed the best overall performance, having advantages in the early stages of prediction. This study finally suggests that forecaster needs to use the latest evaluation results of the guidance models every year rather than rely on the well-known accuracy of models for a long time to reduce prediction error.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권10호
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• pp.309-316
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• 2020

우리는 응급실을 방문한 65세 이상 노인환자의 의료 데이터를 각각 피드 포워드 신경망과 합성곱 신경망에 학습하여 사망률을 예측하였다. 의료 데이터는 노인환자의 성별, 연령, 체온, 심박 수 등의 기초적인 정보뿐 아니라 과거 병력, 다양한 혈액 검사 및 배양 검사 결과 등 다양하고 복잡한 정보를 포함하여 총 99가지의 자질로 구성된다. 이 중 사망률 예측에 크게 기여하는 자질을 선택하기 위해 랜덤 포레스트를 이용하여 자질의 중요도를 계산하였고, 그 결과 중요도가 높은 상위 80개의 자질을 선택하였다. 선택된 자질을 각각 피드 포워드 신경망과 합성곱 신경망의 학습에 사용하여 두 신경망의 성능을 비교하였다. 합성곱 신경망 학습을 위해 의료 데이터를 고정된 크기의 이미지로 변환하였으며 합성곱 신경망이 피드 포워드 신경망을 이용한 것보다 성능이 좋았다. 합성곱 신경망의 사망률 예측 성능으로 테스트 데이터에 대해 F1 점수는 56.9, AUC는 92.1을 각각 얻었다.