• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1115-1118
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• 2005

인터넷 기술이 발전함에 따라 이를 이용한 온라인 회의 시스템이 개발되고 있다. 현재의 온라인 회의 시스템은 문자, 음성, 화상 등과 같은 멀티미디어 기술을 도입하여 기존의 오프라인 회의와 달리 공간의 제약에서 벗어날 수 있다는 장점이 있기 때문에 많은 기업과 조직에 도입되고 있다. 하지만 온라인 회의 시스템은 회의 시간이 길어질수록 발언 내용이 많아지고 회의 내용에 대한 일관된 인식이 떨어지기 쉽다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 온톨로지(Ontology) 개념을 도입하여 회의 내용을 지식화 하고 이를 XML(Extensible Markup Language)로 구조화하여 요약 및 관리 할 수 있는 회의 관리 시스템 아키텍처를 제시였다. 또한 이렇게 제시된 아키텍처의 객관적인 검증과 체계적이고 시각화된 관리를 위해 지식기반 회의 관리 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 분석과학
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• 제32권6호
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• pp.217-224
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• 2019

In this study, to evaluate the effectiveness and safety of oral therapy using Gastrodiae Rhizoma, a new HPLC-PDA analysis method was developed for the simultaneous quantitation of the three major components: (1) gastrodin, (2) gastrodigenin, and (3) p-hydroxybenzaldehyde, in steam processed and unprocessed tubers of Gastrodia elata Blume. The clear separation of the three components was achieved on a C18 column (250 × 4.6 mm, 5 ㎛) by gradient elution using water (including 0.1 % formic acid) and acetonitrile as the mobile phase. The flow rate was 1.0 mL/min, and the UV detector wavelength was set at 270 nm. The results demonstrate satisfactory linearity, recovery, precision, accuracy, stability, and robustness. The established HPLC-PDA method was applied to quantify three major compounds in 59 samples of G. elata Blume tubers. Finally, the steam processed and unprocessed tubers of G. elata Blume were successfully distinguished by pattern recognition analysis.

• 한국정밀공학회지
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• 제28권9호
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• pp.1103-1109
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• 2011

This research quantitatively confirmed an acoustical anisotropy that exists in a pure titanium plate from the signal of ultrasonic flow detection and suggested a new way to evaluate the acoustical anisotropy by inputting acquired characteristic of ultrasound signal into the neutral network. Using the fact with the suggested method that the characteristic of ultrasound signal is shown differently depending on the pure titanium plate's rolling direction, the neural network was constructed by extracting the characteristic that can decide each direction of $0^{\circ}$, $45^{\circ}$, and $90^{\circ}$ with waveform analysis program. As a result of inputting the characteristic of ultrasound signal acquired from a random rolling direction into the neural network that was built like this, it showed a pattern recognition rate higher than 95% on directions of $0^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1017-1021
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• 2013

The traffic signal has been widely used in the transport system with a fixed time interval currently. This kind of setting time was determined based on experience for vehicles to generate a waiting time while allowing pedestrians crossing the street. However, this strict setting causes inefficient problems in terms of economic and safety crossing. In this research, we propose a monitoring algorithm to detect, track and check pedestrian crossing the crosswalk by the patterns of behavior. This monitoring system ensures the safety for pedestrian and keeps the traffic flow in efficient. In this algorithm, pedestrians are detected by using HOG feature which is robust to illumination changes in outdoor environment. According to a complex computation, the parallel process with the GPU as well as CPU is adopted for real-time processing. Therefore, pedestrians are tracked by the relationship of hue channel in image sequence according to the predefined pedestrian zone. Finally, the system checks the pedestrians' crossing on the crosswalk by its HOG based behavior patterns. In experiments, the parallel processing by both GPU and CPU was performed so that the result reaches 16 FPS (Frame Per Second). The accuracy of detection and tracking was 93.7% and 91.2%, respectively.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.781-786
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• 2019

오늘날 다양한 생명현상을 다루고있는 질병연구와 같은 효율적인 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 빅데이터를 처리하여 효과적인 현실적 가치를 부여할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안한 MKSV알고리즘은 최적의 확률분포를 추정하여 입력패턴을 결정 한 후 데이터마이닝 기법으로 분류한 결과 효율적인 계산량과 인식률을 획득할 수 있었다. MKSV 알고리즘은 유전자 데이터의 확률적 흐름을 시뮬레이션하여 빅데이터의 데이터마이닝 과정을 통해 데이터를 분류하여 빠르고 효과적인 성능 향상을 보임으로써 현 사회에 급증하는 질병과 유전자의 관련성을 연구하는 데 유용할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.75-85
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• 2000

본 연구에서는 도시부도로 신호교차로의 대기행렬을 단기(one cycle ahead)예측함에 있어 단일검지체계에 기반을 둔 한 지점의 시계열적 패턴을 갖는 검지자료(detection data)를 학습자료로 구성할 경우와 통합차량검지체계하에 기반을 둔 시공간적 상관관계를 갖는 검지자료를 학습자료로 이용할 경우를 가정하여 이에 대한 인공신경망의 학습능력과 예측능력을 비교하였다. 연구결과는 도시부도로 신호교차로상에서 차량군(platoon)의 이동에 따라 발생되는 시공간적인 상관관계를 갖는 교통류변수 $\ulcorner$상류유입교통량(k-1)->통행시간(k-1)->대기행렬(k)->유출교통량(k)->대기행렬(k+1)$\lrcorner$를 인공신경망의 학습자료로 구성할 경우, 교통류 패턴의 학습능력이 뛰어난 것으로 밝혀졌다.

• IMMUNE NETWORK
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• 제7권1호
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• pp.26-30
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• 2007

Background: Mycobacterial antigens released as PIM, LM, LAM, lipoproteins and other cellular factors may contribute to macrophage and dendritic cell activation through pattern recognition receptors such as TLRs. In this study, we assessed cytokine production and ERK activation with stimulation of several major mycobacterial antigens. Methods: Purified mycobacterial antigens (10, 22, 30, 38kDa) and recombinant antigens (6, 16, 19, 38kDa, Ag85A antigen) were studied. The production of cytokines (TNF-${\alpha}$, IL-12, IL-6) was measured by ELISA. The ERK activation was detected by western blotting. The expression of TLR2 or TLR4 was measured by flow cytometry. Results: Among purified antigens only 30kDa antigen induced production of IL-6 or TNF-${\alpha}$ in THP-1 macrophage cells. When THP-1 macrophage cells were treated with 30kDa antigen, phosphorylation of ERK was detected. ERK activation also occurred in TLR2 transfectant HEK293 cells with 30kDa antigen stimulation. Conclusion: 30kDa antigen is one of the major mycobacterial antigens inducing cytokine production and MAP kinases phosphorylation in macrophages.

• Smart Structures and Systems
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• 제5권2호
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• pp.153-171
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• 2009

In this paper, the analytical fault detection and diagnosis (FDD) is presented using model-based and signal-based methodology with wavelet analysis on signals obtained from sensors and sensor networks. In the model-based FDD, we present the modeling of contact interface found in soft materials, including the biomedical contacts. Fingerprint analysis and signal-based FDD are also presented with an experimental framework consisting of a mechanical pneumatic system typically found in manufacturing automation. This diagnosis system focuses on the signal-based approach which employs multi-resolution wavelet decomposition of various sensor signals such as pressure, flow rate, etc., to determine leak configuration. Pattern recognition technique and analytical vectorized maps are developed to diagnose an unknown leakage based on the established FDD information using the affine mapping. Experimental studies and analysis are presented to illustrate the FDD methodology. Both model-based and wavelet-based FDD applied in contact interface and manufacturing automation have implication towards better quality of life by applying theory and practice to understand how effective diagnosis can be made using intelligent FDD. As an illustration, a model-based contact surface technology an benefit the diabetes with the detection of abnormal contact patterns that may result in ulceration if not detected and treated in time, thus, improving the quality of life of the patients. Ultimately, effective diagnosis using FDD with wavelet analysis, whether it is employed in biomedical applications or manufacturing automation, can have impacts on improving our quality of life.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.313-320
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• 2023

반려견의 등록 누계 현황은 2016년도 107만건에서 2020년 232만건을 기록하고 있다. 매년 동물 등록이 10% 이상씩 증가하고 있고, 이에 따라 반려견을 등록 할 때 이름을 정해야 한다. 반려견 외모의 특징에 맞는 이름을 지어주고 싶지만, 이름을 정하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 반려견의 이미지를 인식하고 닮은 사물이나 음식을 기반으로 반려견의 이름을 추천해주는 시스템의 개발 내용을 기술한다. 이 시스템은 다양한 사물과 음식의 이미지를 학습한 모델을 통해 반려견의 이미지와의 유사도를 추출하고, 유사도를 기반으로 강아지의 이름을 추천해준다. 또한 결과값으로 나온 이미지 데이터를 기반으로 연관된 연상단어를 추가로 추천해줌으로써 사용자들에게 다양한 선택지를 제공하고 편의를 높이고 흥미와 재미를 높일 수 있다. 본 시스템을 통해 반려견의 이름을 짓는 고민거리를 해결하고 편하게 반려견에게 어울리는 이름을 확인할 수 있으며, 다양한 추천 이름을 통해 폭넓은 선택지를 줌으로써 사용자들의 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권6호
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• pp.445-450
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• 2017

항로 설정은 통항 선박들의 안전을 위해 교통 흐름을 반영할 필요가 있으며, 선박들이 항로를 잘 준수하는지 지속적인 경과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 완도항 인근해역 추천항로의 문제점을 도출하고 이에 대한 개선안을 제시하였다. 효율적인 항로 중앙선을 설정하기 위해 선박 항적을 기반으로 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 추천항로 중앙선을 기준으로 우측으로 항해해야 하므로 통항 선박들의 항적이 2개의 군집으로 분할된다. 서포트 벡터 머신은 패턴 인식 등 많은 분야에서 이용되고 있으며, 특히 이진 분류 기능이 뛰어나다. 연구 결과 장죽수도 방향의 2.4 NM 추천항로 구간에서 동진하는 상선은 약 79.5%가 추천항로를 준수하지 않는 것으로 나타나 선박 충돌 사고 위험이 상존하는 것을 확인하였다. 추천항로를 현 위치에서 북쪽으로 약 300 m 재설정할 경우, 동진하는 상선은 항로를 역주행할 비율이 79.5%에서 30.9%로 낮아지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 적용한 서포트 벡터 머신은 선박 항적을 두 군집으로 분류가 가능하므로 항로 중앙선을 효과적으로 설정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.