• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권3호
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• pp.177-183
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• 2019

We intend to improve the sustainability of rural villages by investigating the element technologies and platforms necessary for building smart villages. There are so many investment smart city platforms and solutions in many cities. but there are relatively few investments in rural or small cities. This situation can not only increase the urban problem due to the increase of population to the city, but also deepen the digital gap of citizens. So far, studies on smart village have been investigated in fragments. We will examine the cases applied to smart village as a whole and study the open smart village platform that analyzes the overall data storage and management of the village after the smart village was finally established. First, we will look at the overseas trends of smart village and second, we will study the smart village platform that efficiently manages smart village through the technology necessary for smart village.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.32-34
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• 2019

최근 딥러닝 기반의 다양한 물체 검출 알고리즘이 제안되어 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝 기반 물체 검출의 성능을 향상시키기 위해 입력영상에서 추출된 특징 지도를 강화하는 비지역적 특징 융합과, 이를 이용한 물체 검출 기법을 제안한다. 제안 기법은 입력영상에서 CNN 을 통해 추출한 특징 지도를 비지역적 특징 강화 블록을 통해 강화한다. 해당 블록 내에서 입력된 특징 지도는 먼저 여러 리셉티브 필드를 갖는 특징 지도로 분기된다. 그리고 분기된 특징 지도들은 비지역적 특징 융합 모듈에 의해 융합되어 강화된다. 이러한 과정을 통해 강화된 특징 지도는 비지역적 문맥 정보가 강화된 특성을 가지며, 해당 특징 지도를 이용하여 최종적으로 물체 검출을 수행한다. Pascal VOC 공인 데이터세트를 통한 실험 결과, 제안 기법은 기존 비교 기법 대비 향상된 검출 성능을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.81-83
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• 2018

Fully Convolutional Network(FCN)은 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 보였지만, FCN은 RGB 정보만을 사용하기 때문에 세밀한 예측이 필요한 장면에서는 다소 부족한 성능을 보였다. 이를 해결하기 위해 인코더-디코더 구조를 이용하여 RGB와 깊이의 멀티 모달을 활용하기 위한 FuseNet이 제안되었다. 하지만, FuseNet에서는 RGB와 깊이 브랜치 사이의 융합은 있지만, 인코더와 디코더 사이의 특징 지도를 융합하지 않는다. 본 논문에서는 FCN의 디코더 부분의 업샘플링 과정에서 이전 계층의 결과와 2배 업샘플링한 결과를 융합하는 스킵 레이어를 적용하여 FuseNet의 모달리티를 잘 활용하여 성능을 개선했다. 본 실험에서는 NYUDv2와 SUNRGBD 데이터 셋을 사용했으며, 전체 정확도는 각각 77%, 65%이고, 평균 IoU는 47.4%, 26.9%, 평균 정확도는 67.7%, 41%의 성능을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1029-1035
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• 2019

In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권1호
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• pp.23-30
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• 2021

Palmprint has become a popular biometric modality; however, palmprint recognition has not been conducted in video media. Video palmprint recognition (VPR) has some advantages that are absent in image palmprint recognition. In VPR, the registration and recognition can be automatically implemented without users' manual manipulation. A good-quality image can be selected from the video frames or generated from the fusion of multiple video frames. VPR in contactless mode overcomes several problems caused by contact mode; however, contactless mode, especially mobile mode, encounters with several revere challenges. Double-line-single-point (DLSP) assisted placement technique can overcome the challenges as well as effectively reduce the localization error and computation complexity. This paper modifies DLSP technique to reduce the invalid area in the frames. In addition, the valid frames, in which users place their hands correctly, are selected according to finger gap judgement, and then some key frames, which have good quality, are selected from the valid frames as the gallery samples that are matched with the query samples for authentication decision. The VPR algorithm is conducted on the system designed and developed on mobile device.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.49-52
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• 2020

KMPlayer는 2015년부터 국내 기업으로 개발된 세계적으로 넓게 확산된 국산 미디어 플레이어 프로그램이다. 현재는 IOS, Android 버전이 모바일 버전으로 출시되어있다. KMPlayer 안드로이드 어플리케이션은 천만 명 이상의 다운로드 수를 보유하고 있고, 많은 사용자 수를 기반으로 발생하는 방대한 데이터들은 분석 기준에 따라 다양한 형태의 그래프 보고서로 만들어지고 있다. 본 논문에서는 KMPlayer 사용 국가들의 활성 사용자 수 그래프를 분석해, 각 국가에서 발생하는 문화적, 사회적 사건이 KMPlayer 안드로이드 버전의 활성 상용자 수 그래프에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 역으로 활성 사용자 수 그래프의 변화가 현실의 어떤 사건을 반영하고 있는지에 대해 연구하고자 한다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제11권
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• pp.81-89
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• 1993

xylA 유전자의 발현에 관한 xylR 유전자의 조절 메카니즘을 밝히기 위한 연구의 일환으로 xylA 프로모터 하류에 cat 유전자를 삽입시켜 Pxyl-cat-xylA 융합 플라스미드인 pEXC131을 제작하였고 이 플라스미드를 xylA 변이주인DH77로 형질전환시킨 결과 xylose의 유도시에만 Cm 내성과 xylose isomerase활성이 나타났다. pEXC1131/DH77에 NTG를 처리하여 xylose 유도없이도 Cm 내성과 xylose isomerase의 활성을 나타내는 xylA 유전자의 구성적 변이주인 pEXC131-39를 xylR 변이주인 DH60으로 형질전환시킨 균주가 xylose에 의한 유도와 무관하게 Cm 내성 및 xylose isomerase 활성을 가지는 것으로 보아 xylA 유전자의 프로모터부위의 변이에 의한 구성적 변이주임을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.702-712
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• 2017

본 논문에서는 신호 구조에 가중치 맵으로써 Laplacian을 이용한 언샤프 마스킹과 평균 밝기에 가중치 맵으로써 영상의 평균 밝기를 이용한 감마 변환 알고리듬을 제안하고자 한다. 패치를 기반으로 한 기존의 가중치 맵은 신호 구조 및 평균 밝기 영역에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 본 논문에서는 패치 단위의 언샤프 마스킹을 이용하여 세부정보를 향상시켰고, 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합한 기법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 영상 내 윤곽선과 같은 세부 정보를 보존시키고 빛의 밝기 조절을 통해 주관적 화질을 향상시켰다. 실험 결과를 통해 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• BMB Reports
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• 제36권3호
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• pp.326-331
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• 2003

The fission yeast cells that contained the cloned glutathione synthetase (GS) gene showed 1.4-fold higher glutathione (GSB) content and 1.9-fold higher GS activity than the cells without the cloned GS gene. Interestingly, $\gamma$-glutamylcysteine synthetase activity increased 2.1-fold in the S. pombe cells that contained the cloned GS gene. The S. pombe cells that harbored the multi copy-number plasmid pRGS49 (containing the cloned GS gene) showed a higher level of survival on solid media with cadmium chloride (1 mM) or mercuric chloride ($10\;{\mu}M$) than the cells that harbored the YEp357R vector. The 506 bp upstream sequence from the translational initiation point and N-terminal8 amino acid-coding region were fused into the promoteriess $\beta$-galactosidase gene of the shuttle vector YEp367R to generate the fusion plasmid pUGS39. Synthesis of $\beta$-galactosidase from the fusion plasmid pUGS39 was significantly enhanced by cadmium chloride and NO-generating S-nitroso-N-acetylpenicillamine (SNAP) and sodium nitroprusside (SN). It was also induced by L-buthionine-(S,R)-sulfoximine, a specific inhibitor of $\gamma$-glutamylcysteine synthetase (GCS). We also found that the expression of the S. pombe GS gene is regulated by the Atf1-Spc1-Wis1 signal pathway.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.48-54
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• 2018

4차 산업시대와 함께 스마트 팩토리가 대두되고 있으며, 다품종 소량생산 시대를 맞이하여 무인 운반차는 작업공간에서 물건을 운반하고 정리하는 무인 운반차의 활용도가 빠르게 증대하고 있다. 기존의 무인 운반차는 실내 위치인식 및 이동을 위해 유도선 방식, 위치기반 방식을 사용하여 자신의 위치를 검출하였고 이러한 방법은 초기 고비용 및 유지/관리 보수의 단점이 있었다. 본 논문에서는 단점을 해결하고자 물류창고의 White LED 마커를 이용하여 위치 데이터와 White LED 마커 인식 이미지 데이터를 활용하여 칼만 필터를 통해 무인 운반차의 직전경로를 예측함에 하는 방안에 대해 검증하였다. 이를 통해 격자구조에서 대부분을 차지하는 직선 이동에 대한 신뢰성을 확보하였다. 또한 추가적인 위치 센서에 대한 의존도 또한 줄일 수 있을 것이라 예상된다.