• 한국경영과학회지
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• 제40권4호
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• pp.49-63
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• 2015

Keyword indexed in multidisciplinary journals show trends about science and technology innovation. Nature and Science were selected as multidisciplinary journals for our analysis. In order to reduce the effect of plurality of keyword, stemming algorithm were implemented. After this process, we fitted growth curve of keyword (stem) following bass model, which is a well-known model in diffusion process. Bass model is useful for expressing growth pattern by assuming innovative and imitative activities in innovation spreading. In addition, we construct keyword co-occurrence network and calculate network measures such as centrality indices and local clustering coefficient. Based on network metrics and yearly frequency of keyword, time series analysis was conducted for obtaining statistical causality between these measures. For some cases, local clustering coefficient seems to Granger-cause yearly frequency of keyword. We expect that local clustering coefficient could be a supportive indicator of emerging science and technology.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 하계학술대회 논문집 Vol.5 No.1
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• pp.33-36
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• 2004

The process modeling for the growth rate in pulsed laser deposition(PLD)-grown ZnO thin films is investigated using neural networks(NNets) and the process recipes is optimized via genetic algorithms(GAs). D-optimal design is carried out and the growth rate is characterized by NNets based on the back-propagation(BP) algorithm. GAs is then used to search the desired recipes for the desired growth rate. The statistical analysis is used to verify the fitness of the nonlinear process model. This process modeling and optimization algorithms can explain the characteristics of the desired responses varying with process conditions.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1155-1160
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• 2013

최근 스마트 폰 이용자 수가 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스들이 주목을 받고 있다. 위치 기반 서비스는 사용자의 위치와 시스템이 가지고 있는 다양한 정보를 결합하여 사용자에게 유용한 정보를 전달해 주기도 하지만 이로 인한 개인 정보의 침해 가능성 역시 높은 것이 사실이다. 최근의 위치 기반 서비스에서의 프라이버시 관련 연구는 K-anonymity를 만족하는 Cloaking 영역 생성에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 위치 기반 서비스를 위한 계층 클러스터 기반 Cloaking 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 약간 변형된 응집 계층 클러스터링 기법을 사용해서 트리를 생성한 뒤, Reciprocity 성질을 만족시키는 Cloaking 영역을 생성한다. 제안 기법은 Reciprocity 성질을 만족시키며, Hilbert Cloak보다 작고 RC-AR과 비슷한 크기의 영역을 생성하며, 생성 속도는 Hilbert Cloak과 비슷하며 RC-AR보다는 훨씬 빠르다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.217-221
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• 2010

다양한 종류의 새로운 모바일 기기의 등장과 이들 기기들의 사용자의 증가에 따라 모바일 P2P 시스템과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 double-layered 슈퍼 피어 시스템을 위한 새로운 검색 알고리즘을 제안한다. 제안한 검색 알고리즘에서는 전체 실험 영역을 그리드 셀로 분할하며 셀들은 같은 크기를 가지고 있다. 그리드는 모바일 기기의 통신 반경과 피어들의 수를 고려하여 적절히 구성된다. 제안한 검색 알고리즘은 방향 분할 플러딩으로서 검색시 셀들의 검색 방향을 포함하는 방법을 기반으로 한다. 이 방법은 성공적으로 네트워크의 부하를 줄였으나 낮은 검색 성공률을 보여준다. 성공률을 보다 개선하기 위해 슈퍼 피어를 위한 bridge-peer table과 n-way 검색을 활용하였다. 그 실험결과 제안한 알고리즘은 기존의 double-layered 시스템에 비하여 평균 20~30%의 메시지 패킷수가 감소되었음을 보여주었다. 성공률 역시 double-layered 시스템에 비해 약2~5% 개선되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.3989-4006
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• 2020

The intelligent agriculture monitoring is based on the perception and analysis of environmental data, which enables the monitoring of the production environment and the control of environmental regulation equipment. As the scale of the application continues to expand, a large amount of data will be generated from the perception layer and uploaded to the cloud service, which will bring challenges of insufficient bandwidth and processing capacity. A fog-based offline and real-time hybrid data analysis architecture was proposed in this paper, which combines offline and real-time analysis to enable real-time data processing on resource-constrained IoT devices. Furthermore, we propose a data process-ing algorithm based on the incremental principal component analysis, which can achieve data dimensionality reduction and update of principal components. We also introduce the concept of Squared Prediction Error (SPE) value and realize the abnormal detection of data through the combination of SPE value and data fusion algorithm. To ensure the accuracy and effectiveness of the algorithm, we design a regular-SPE hybrid model update strategy, which enables the principal component to be updated on demand when data anomalies are found. In addition, this strategy can significantly reduce resource consumption growth due to the data analysis architectures. Practical datasets-based simulations have confirmed that the proposed algorithm can perform data fusion and exception processing in real-time on resource-constrained devices; Our model update strategy can reduce the overall system resource consumption while ensuring the accuracy of the algorithm.

• 디지털융복합연구
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• 제14권3호
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• pp.209-217
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• 2016

최근 경제성장과 더불어 삶의 질이 향상됨에 따라 야외활동이 증가되었으며, 야외활동의 진행여부 의사결정은 기상여건과 밀접한 관계를 갖고 있다. 현재 이러한 야외활동 의사결정은 기상청의 일기예보와 주관적인 경험에 의해 결정되어지고 있다. 따라서, 야외활동 의사결정을 위해 기상정보를 기반으로 객관적 근거를 제시할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 논문에서는 데이터마이닝을 기반으로 기상정보를 분석하여 야외활동 의사결정을 지원할 수 있는 기상정보 분석 알고리즘을 제안한다. 또한, 프로야구 일정 히스토리와 자동기상관측장비의 관측 자료를 데이터마이닝의 분류 알고리즘을 적용하여 실험을 수행하고, 제안한 알고리즘의 향상된 성능을 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권6호
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• pp.113-119
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• 2001

본 논문에서는 공간적 영상분할을 수행할 때 기존의 watershed 알고리즘과 그것의 수정 알고리즘에서 발생하는 과분할 문제를 해결하기 위한 개선된 watershed 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 주요 개념은 담수 단계에서 임계치보다 얄은 집수분지를 더 깊은 인접 집수분지에 병합하는 것이다. 따라서, 담수가 진행되는 과정에서 기존의 집수분지의 성장과 새로 담수가 일어나는 집수분지에 대한 추출이 이루어진다. 논문의 후반부에 몇 가지 MPEG 시험 영상을 사용하여 실험한 결과를 제시한다. 결론적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 watershed 알고리즘에 아주 작은 계산시간을 추가함으혹서 적용된 임계치에 따라 좋은 분할결괴를 나타낸다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.634-640
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• 2018

본 논문에서는 방사선 영상을 기반으로 관심 영역의 자동 추출 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 입력 영상에서 병변부위를 검출하기 위해 세그먼테이션, 특징 추출 및 참조 이미지 매칭을 이용한다. 추출된 영역은 참조 DB에서 일치하는 병변 이미지를 검색하고, 일치된 결과는 칼만 필터 기반의 적합성 피드백을 이용해 병변을 자동 추출한다. 제안 알고리즘은 왼손 x-ray 입력 영상을 기반으로 성장판을 추출하기 위해 왼손 이미지의 윤곽선을 추출하고, 이것은 다중 스케일 해시안 행렬 기반의 세션화를 이용해 후보 영역을 생성 한다. 그 결과, 제안 알고리즘은 관심영역 분할 단계에서는 0.02초로 빠른 분할이 가능하였고, 분할 영상을 기준으로 ROI 추출시 평균 0.53, 강화 단계에서는 0.49초로 매우 정확한 이미지 분할이 가능한 것을 실험을 통해 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.558-579
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• 2021

The cloud storage provides flexible data storage services for data owners to remotely outsource their data, and reduces data storage operations and management costs for data owners. These outsourced data bring data security concerns to the data owner due to malicious deletion or corruption by the cloud service provider. Data integrity verification is an important way to check outsourced data integrity. However, the existing data verification schemes only consider the case that a verifier launches multiple data verification challenges, and neglect the verification overhead of multiple data verification challenges launched by multiple verifiers at a similar time. In this case, the duplicate data in multiple challenges are verified repeatedly so that verification resources are consumed in vain. We propose a duplicate data verification algorithm based on multiple verifiers and multiple challenges to reduce the verification overhead. The algorithm dynamically schedules the multiple verifiers' challenges based on verification time and the frequent itemsets of duplicate verification data in challenge sets by applying FP-Growth algorithm, and computes the batch proofs of frequent itemsets. Then the challenges are split into two parts, i.e., duplicate data and unique data according to the results of data extraction. Finally, the proofs of duplicate data and unique data are computed and combined to generate a complete proof of every original challenge. Theoretical analysis and experiment evaluation show that the algorithm reduces the verification cost and ensures the correctness of the data integrity verification by flexible batch data verification.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제18권1호
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• pp.3-7
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• 2005

The insulin-like growth factors (IGFs), their receptors, and their binding proteins play key roles in regulating cell proliferation and apoptosis. Insulin-like growth factor binding protein-3 (IGFBP3, OMIM #146732) is one of the proteins that bind to the IGFs. IGFBP3 is a modulator of IGF bioactivity, and direct growth inhibitor in the extravascular tissue compartment. We identified twenty-two novel single nucleotide polymorphisms (SNPs) in IGFBP3 gene in Korean cattle (Hanwoo, Bos taurus coreanae) by direct sequencing of full gene including -1,500 bp promoter region. Among the identified SNPs, five common SNPs were screened in 650 Korean cattle; one SNP in promoter (IGFBP3 G-854C), one in 5'UTR region (IGFBP3 G-100A), two in intron 1 (IGFBP3 G+421T, IGFBP3 T+1636A), and one in intron 2 (IGFBP3 C+3863A). The frequencies of each SNP were 0.357 (IGFBP3 G-854C), 0.472 (IGFBP3 G-100A), 0.418 (IGFBP3 G+421T), 0.363 (IGFBP3 T+1636A) and 0.226 (IGFBP3 C+3863A), respectively. Haplotypes and their frequencies were estimated by EM algorithm. Six haplotypes were constructed with five SNPs and linkage disequilibrium coefficients (|D'|) between SNP pairs were also calculated. The information on SNPs and haplotypes in IGFBP3 gene could be useful for genetic studies of this gene.