• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.437-443
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• 2015

이 논문에서는 가시광선 얼굴영상과 그로부터 예측한 열 적외선 텍스처의 데이터 융합에 의한 얼굴인식 방법에 관하여 연구하였다. 제안하는 얼굴인식 기법은 가시광선 얼굴영상과 열 적외선 텍스처를 PCA에 의하여 낮은 차원의 특징공간에서 특징벡터로 변환한 다음, 다층 신경회로망을 사용하여 가시광선 영상 특징으로부터 얼굴의 열적외선 특징을 예측하여 열 적외선 텍스처를 생성하였다. 학습과정에서는 주어진 개체로부터 획득한 한 쌍의 가시광선 및 열 적외선 영상에 대해서 PCA를 이용하여 낮은 차원의 특징공간으로 변환한 다음, 가시광선 영상특징으로부터 열 분포 특징으로 매핑시키는 비선형 함수에 해당하는 신경회로망의 내부 파라미터를 결정한다. 학습된 신경회로망은 입력 가시광선 얼굴 특징으로부터 열 에너지 분포 특성의 PCA계수를 예측하고, 이로부터 열 적외선 텍스처를 생성한다. 대표적인 두 가지 얼굴인식 알고리즘 Eigenfaces와 Fisherfaces을 사용하여 NIST/Equinox 데이터베이스에 대하여 얼굴인식에 관한 실험을 수행하였다. 예측한 열 적외선 텍스처와 가시광선 얼굴영상의 데이터 융합결과는 가시광선 얼굴영상만을 사용한 경우에 비해서 얼굴인식의 성능이 개선되었음을 수신자 조작특성 (ROC) 및 첫 번째 매칭성능에 의하여 검증하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제14권4호
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• pp.268-275
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• 2014

In future, hospitals are expected to automatically issue remote transcriptions. Many general hospitals are planning to encrypt their medical database to secure personal information as mandated by law. The electronic medical record system, picture archiving communication system, and the clinical data warehouse, amongst others, are the preferred targets for which stronger security is planned. In the near future, medical systems can be assumed to be automated and connected to remote locations, such as rural areas, and islands. Connecting patients who are in remote locations to medical complexes that are usually based in larger cities requires not only automatic processing, but also a certain amount of security in terms of medical data that is of a sensitive and critical nature. Unauthorized access to patients' transcription data could result in the data being modified, with possible lethal results. Hence, personal and sensitive data on telemedicine and medical information systems should be encrypted to protect patients from these risks. Login passwords, personal identification information, and biological information should similarly be protected in a systematic way. This paper proposes the use of electronic acupuncture with a built-in multi-pad, which has the advantage of being able to establish a patient's physical condition, while simultaneously treating the patient with acupuncture. This system implements a sensing pad, amplifier, a small signal drive circuit, and a digital signal processing system, while the use of a built-in fuzzy technique and a control algorithm have been proposed for performing analyses.

• 천문학회보
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• 제38권1호
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• pp.74-74
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• 2013

Multi-purpose Infra-Red Imaging System (MIRIS) is the main payload of the Science and Technology Satellite-3 (STSAT-3) to be launched in the late half of this year. For the Space Observation Camera (SOC) of MIRIS, we developed the data reduction pipeline with Python powered by Astropy, a community Python library for astronomy. The pipeline features the following functionalities: i) to retrieve the raw observation data from database and convert it to a FITS format, ii) to mask bad pixels, iii) to correct the non-linearity, iv) to differentiate the frames, v) to correct the flat-field, vi) to correct focal-plane distortion, vii) to improve the world coordinate system (WCS) information using known point-source catalog, and viii) to combine the sequentially taken frames. The pipeline is well modularized and has flexibility for later update. In this poster, we introduce the details of the pipeline's features and the future maintenance plan.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.671-678
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• 2011

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무, 연관 규칙, 군집분석, 신경망 분석 등의 기법이 있으며, 이중 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법으로서 고객세분화, 고객 분류, 문제 예측 등의 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 하며 특히 입력 변수의 수가 많을 경우 종종 모형 생성 및 해석에 있어 어려움을 격기도 한다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 매개 관계를 파악하여 나무 생성에 불필요한 입력 변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.867-876
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• 2013

대사증후군은 심혈관질환의 발생을 증가시키는 주요 요인으로 알려져 왔다. 특히 만성적인 대사장애로 여러 질병이 한 개인에게서 복합되어 나타나는 대사증후군의 경우 우리나라에서도 유병률이 점차 증가하는 추세이다. 이에 본 연구는 다중인자 차원 축소 방법을 이용하여 대사증후군의 위험도를 확인하고 여러 대사증후군 진단 조합 중에서 가장 위험한 조합을 제시하는 데 목적을 둔다. 자료는 질병관리본부에서 실시한 제 5기 국민건강영양조사 1차년도 (2010년)자료를 이용하여 성인 중에서 분석방법에 적용이 가능한 3,990명을 대상자로 결정하였다. 다중인자 차원 축소 방법을 적용시킨 결과 대사증후군에 가장 위험한 단일 요인은 복부비만이었고, 복부비만을 포함한 대사증후군 진단 조합은 복부비만과 고지혈증, 고혈압이 가장 위험한 것으로 나타났다. 이것은 대사증후군의 새로운 진단 결과이다. 특히, 남성의 경우는 복부비만, 저 HDL-콜레스테롤혈증, 고혈압이 가장 위험한 조합으로 확인되었고 체질량 지수가 $25kg/m^2$이상인 사람에게서는 복부비만, 고지혈증, 고혈당의 조합이 가장 위험한 대사증후군 조합이었다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제10권3호
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• pp.79-96
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• 1994

인공신경회로망을 이용하여 터널굴착설계를 위한 전문가 시스템 NESTED를 개발하였다. 이를 위하여 지하 암반의 안정성을 평가할 수 있는 신경회로망 모델과 대표적인 암반분류법인 RMR과 Q 시스템 사이의 상관관계를 결정할 수 있는 신경회로망 모델을 사용하였다. 또한 사용된 모델과 전산화된 암반분류법 프로그램이 동일한 사용자 환경을 통해 운용될 수 있도록 통합 시스템을 구성하였다. NESTED에 사용된 신경회로망의 구조는 역전파 학습 알고리즘을 채용한 다층 역전파 신경 회로망이다. 전문가 시스템에 필요한 지식기반을 구축하기 위해 이전의 현장 시공사례로 학습과정을 수행함으로써 불완전하거나 오류가 포함된 정보를 처리할 수 있는 공학 데이터베이스를 개발하였다. 일련의 실험을 통해 전문가 시스템을 현장사례에 적용해보고 여기서 출력된 결과를 문헌에 보고된 자료와 비교하였다. 이 결과 암반의 파괴거동을 추정하고 이에 따른 보강시기의 변화를 정확히 예측하는 신경회로망의 추론능력을 확인할 수 있었다. 이처럼 본 연구를 통해 개발된 신경회로망 전문가 시스템을 암반터널에 적용할 경우 부족한 지질자료에 대해 합리적인 기준을 제공하고 터널의 예비설계에 필요한 보강설계를 제시할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.856-859
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• 2013

선박을 비롯한 해상에 설치된 항로표지용 등대 및 부이 등은 AIS(Automatic Identification System)를 탑재하고 있으며, 이를 이용하여 항해 및 기상 정보 등에 관한 메시지를 송수신한다. 연안의 VTS 센터나 주변 선박들은 이러한 AIS 메시지는 수신하여 그 정보를 활용함으로써 안전한 항해를 할 수 있다. 또한 AIS 메시지는 일반 사용자에게도 공개되어 있는 특징이 있으며, 이러한 특징을 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 AIS의 특징을 이용하여 연근해의 교통 정보를 비롯한 기상 정보까지도 고려한 정보 관리 시스템을 설계한다. 설계하는 시스템은 수집된 정보를 처리하여 다단 데이터베이스에 저장하며, 전자해도를 기반으로 저장된 정보를 시각화해주어 분석 및 통계 작업에 활용할 수 있도록 해준다.

• Computers and Concrete
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• 제22권2호
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• pp.249-259
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• 2018

This paper presents Artificial Neural Network (ANN) models for evaluating bond strength of deformed, plain and cold formed bars in low strength concrete. The ANN models were implemented using the experimental database developed by conducting experiments in three different universities on total of 138 pullout and 108 splitting specimens under monotonic loading. The key parameters examined in the experiments are low strength concrete, bar development length, concrete cover, rebar type (deformed, cold-formed, plain) and diameter. These deficient parameters are typically found in non-engineered reinforced concrete structures of developing countries. To develop ANN bond model for each bar type, four inputs (the low strength concrete, development length, concrete cover and bar diameter) are used for training the neurons in the network. Multi-Layer-Perceptron was trained according to a back-propagation algorithm. The ANN bond model for deformed bar consists of a single hidden layer and the 9 neurons. For Tor bar and plain bars the ANN models consist of 5 and 6 neurons and a single hidden layer, respectively. The developed ANN models are capable of predicting bond strength for both pull and splitting bond failure modes. The developed ANN models have higher coefficient of determination in training, validation and testing with good prediction and generalization capacity. The comparison of experimental bond strength values with the outcomes of ANN models showed good agreement. Moreover, the ANN model predictions by varying different parameters are also presented for all bar types.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제40권4호
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• pp.321-328
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• 2007

Objectives : The aim of this study was to evaluate the roles of cigarette smoking, alcohol consumption, tuberculosis, and their interactions in the risk of lung cancer in a Korean cohort. Methods : The study subjects comprised 13,150 males and females aged above 20 years old. During the follow up period from 1993 to 2002, 79 lung cancer cases were identified by the central cancer registry and the national death certificate database. Information on cigarette smoking, alcohol consumption and the history of physician-diagnosed tuberculosis was obtained by interview. Indirect chest X-ray findings were also evaluated to ascertain tuberculosis cases. Cox proportional hazard models were used to estimate relative risks (RR) and 95% confidence intervals (CI) after adjusting for age and gender. Results : Cigarette smoking was statistically significantly associated with an increased risk of lung cancer [for current smokers, RR = 2.33 (95% CI = 1.23 - 4.42) compared to non-smokers]. After further adjustment for cigarette smoking, both alcohol consumption and tuberculosis showed no statistically significant association with the risk of lung cancer [for current drinkers, RR = 0.80 (95% CI = 0.48 - 1.33) compared to non-drinkers] [for tuberculosis cases, RR = 1.17 (95% CI = 0.58 - 2.36) compared to non-cases]. There was no statistically significant interaction between cigarette smoking and alcohol consumption (p-interaction = 0.38), or cigarette smoking and tuberculosis (p-interaction = 0.74). Conclusions : Although cigarette smoking was confirmed as a risk factor of lung cancer in this cohort study, this study suggests that alcohol consumption and tuberculosis may not be associated with the risk of lung cancer.

• 한국철도학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.364-370
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• 2008

최근 무선통신 및 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술의 확대로 다양한 환경에서 정보를 수집, 가공 할 수 있게 되었다. 특히 센서들의 크기가 소형화되면서 노드의 개수도 많아짐에 따라 이웃노드와의 채널간섭 및 충돌, 에너지 소모 등의 문제가 대두되었다. 본 논문에서는 지하공간에서 효율적인 통신을 위하여 비컨을 사용하고 TinyOS기반으로 설계 및 구현하여, 멀티홉 메쉬 구조에 적합한 무선 센서 네트워크를 구축하였다. 구현한 프로토콜은 비컨 간의 충돌방지를 위한 스케줄링을 제공하여 안정적인 Association이 가능하도록 하였으며, NAA(Next Address Assignment) 기법을 이용하여 동적인 주소할당과 재사용을 지원한다. 또한 실시간 정보처리를 위한 지식정보 서버를 구축하였다. 끝으로 실제 테스트베드 구축을 통하여 화재, 대기오염 등 다양한 환경에서의 높은 전송률을 가짐을 보인다.