• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.29-30
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• 2019

본 논문에서는 카카오i 오픈빌더 API를 활용하여 언제 어디서나 손쉬운 접근 방법으로 날씨 정보를 얻을 수 있는 챗봇을 설계하고 구현한다 이 챗봇은, 플러스 친구를 통해 친구 추가 후 이용 가능하며, Python의 Flask 웹 프레임워크를 통하여 날씨에 관한 기온, 미세 먼지 농도, 강수량, 자외선 지수, 캐스팅 정보 등을 네이버에서 사용자가 검색한 지역별로 크롤링 후 가공하여 서비스 한다.

• Korean Journal of Otorhinolaryngology-Head and Neck Surgery
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• 제61권11호
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• pp.611-614
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• 2018

Lymphoepithelioma-like carcinoma exhibits immunohistochemically similar features to lymphoepithelioma and commonly occurs in the skin, salivary gland, breast, lung, gastrointestinal tract, liver, urinary tract, prostate, vulva and vagina. Lymphoepithelioma-like carcinoma from the thyroid gland is extremely rare. We recently experienced a case of lymphoepithelioma-like carcinoma of thyroid gland in a 28-year-old female, who presented a thyroid nodule that was suspicious of papillary carcinoma. We report this unusual case of lymphoepithelioma-like carcinoma of thyroid gland with a brief review of literature.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.319-322
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• 2013

본 연구에서는 이동 객체를 컬러기반에서 추적하는데 있어 주변 환경 변화와 추적중인 객체 색상이 유사한 물체가 존재할 경우 보다 안정적으로 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 백그라운드 차영상과 모폴로지 연산을 통하여 이동 객체를 검출하고, 매 프레임마다 발생하는 밝기 및 주변 환경의 영향을 고려하여 기존의 CamShift 알고리즘을 보완하였다. 추적 물체와 색상이 비슷한 주변 물체가 존재할 경우 개선된 CamShift는 불안정한 추적을 보여주었는데 이를 해결하기 위해 Optical Flow기반의 KLT 알고리즘과 병합하는 방법을 제시하였다. 실험 결과를 통해 제안된 추적 방법은 기존의 단점을 보완하였으며 추적성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1264-1266
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• 2013

다변량 데이터 분석에 주로 사용되는 차원축소 기법 중 하나인 PCA 알고리즘을 직접 구현해보고 기존의 통계분석 프로그램과 그 결과를 비교분석 해보았다. UCI에서 제공하는 유방암 데이터를 이용하여 실험 해본 결과 두 프로그램 모두 같은 주성분을 얻고, Eigenvalue와 variance도 같은 값을 얻었다. 따라서 상용화된 통계패키지를 사용하지 않고도 PCA 알고리즘을 적용하여 차원축소 문제를 해결하고 데이터를 분석 할 수 있다.

• Genomics & Informatics
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• 제19권3호
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• pp.32.1-32.10
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• 2021

Semisulcospira libertina, a species of freshwater snail, is widespread in East Asia. It is important as a food source. Additionally, it is a vector of clonorchiasis, paragonimiasis, metagonimiasis, and other parasites. Although S. libertina has ecological, commercial, and clinical importance, its whole-genome has not been reported yet. Here, we revealed the genome of S. libertina through de novo assembly. We assembled the whole-genome of S. libertina and determined its transcriptome for the first time using Illumina NovaSeq 6000 platform. According to the k-mer analysis, the genome size of S. libertina was estimated to be 3.04 Gb. Using RepeatMasker, a total of 53.68% of repeats were identified in the genome assembly. Genome data of S. libertina reported in this study will be useful for identification and conservation of S. libertina in East Asia.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권4호
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• pp.78-82
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• 2021

The Ga₂O₃ single crystal was grown through a floating zone method, and its structural and optical properties were instigated. It has a monoclinic crystal structure with a (100) crystal orientation and an optical band gap energy of 4.6 eV. It showed an average transmittance of 70% in the visible region. At room temperature, its photoluminescent spectrum showed three different peaks: the ultraviolet at 360 nm, the blue-green at 500 nm, and the red peaks at 700 nm. Especially, at liquid nitrogen temperature, the ultraviolet peak was optically active while the others were quenched.

• 대한수학회지
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• 제59권2호
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• pp.311-335
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• 2022

This paper treats Merton's classical portfolio optimization problem for a market participant who invests in safe assets and risky assets to maximize the expected utility. When the state process is a d-dimensional Markov diffusion, this problem is transformed into a problem of solving a Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation. The main purpose of this paper is to solve this HJB equation by a deep learning algorithm: the deep Galerkin method, first suggested by J. Sirignano and K. Spiliopoulos. We then apply the algorithm to get the solution to the HJB equation and compare with the result from the finite difference method.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권2호
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• pp.139-151
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• 2020

Entity name recognition is a part of information extraction that extracts entity names from documents and classifies the types of extracted entity names. Entity name recognition technologies are widely used in natural language processing, such as information retrieval, machine translation, and query response systems. Various deep learning-based models exist to improve entity name recognition performance, but studies that compared and analyzed these models on Korean data are insufficient. In this paper, we compare and analyze the performance of CRF, LSTM-CRF, BiLSTM-CRF, and BERT, which are actively used to identify entity names using Korean data. Also, we compare and evaluate whether embedding models, which are variously used in recent natural language processing tasks, can affect the entity name recognition model's performance improvement. As a result of experiments on patent data and Korean corpus, it was confirmed that the BiLSTM-CRF using FastText method showed the highest performance.

• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제10권1호
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• pp.99-109
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• 2020

As environmental pollution has become severe due to the rapid increase in pollutant generation in the air, measurement, collection, and analysis of atmospheric environment information plays an important role. However, it is difficult to measure the high-resolution and real-time atmospheric environment of the cities and tourist spots with high population mobility only by measuring equipment of stationary measuring stations. Therefore, this paper proposes a portable atmospheric environment measurement system for real-time measurement and monitoring of atmospheric environment information. The proposed system is a portable client with a low-power wireless communication method. It is possible to reliably transmit and receive the measured data through a multi-threaded server to monitor the trend of pollutants in the air in real-time.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.183-186
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• 2022

최근 인공지능 기반 객체 탐지 기술이 발전함에 따라 영상 감시, 얼굴 인식, 로봇 제어, IoT, 자율주행, 제조업, 보안 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이에 본 논문은 발전된 객체 탐지 알고리즘을 이용하여 비전문가에겐 생소한 컴퓨터나 전기 장치 등의 '단자(terminal)' 모양을 구별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 객체 탐지 프로그램인 You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 이용하여 입력한 단자들의 모양을 검출하는 알고리즘을 구성하였다. 일상에서 쉽게 볼 수 있는 단자들의 이미지(VGA, DVI, HDMI, DP, USB-A, USB-C)를 라벨링하여 데이터셋을 구축하였고, YOLOv4와 YOLOv5 두 버전의 알고리즘을 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 mean Average Precision(mAP) 기준 최대 92.9%의 정확도를 얻을 수 있었다. 전기 장치에 따라 단자의 모양이 다양하고, 그 종류 또한 많기 때문에 본 연구가 방송 기술 등의 여러 분야에 응용될 것으로 기대된다.