• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.281-288
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• 2009

본 논문은 의료 영상 중 X-ray 영상에 대한 효과적인 분류와 자동 주석 생성을 위한 방법을 제안한다. X-ray 영상은 일반 자연 영상과는 다르게 영상 내에 중요한 의미를 가지고 있는 관심 영역과 어두운 단색의 배경으로 구성된 특징을 가지고 있음으로 본 논문에서는, 영상의 중요영역에서 해리스 코너 검출기를 이용한 색 구조 기술자(H-CSD)로 색 특징을 추출하고, 질감 특징을 위해 경계선 히스토그램 기술자(EHD)를 사용하였다. 추출된 두 개의 특징 벡터들은 각각 다중 클래스 Support Vector Machine에 적용되어 20개의 카테고리 중 하나로 영상을 분류한다. 마지막으로, 영상은 미리 정의된 카테고리들의 계층적인 관계와 우선 순위에 기반하여 주석 코드 배열(Annotation Code Array)을 부여 받고 이를 이용하여 다수의 최적 키워드를 얻으며 갖게 된다. 실험에서는 제안한 주석 생성방법을 관련 연구 방법과 비교하여 성능이 개선 되었음을 보여주고 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.59-64
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• 2015

In this paper, we found the usefulness of the deep belief network (DBN) in the fields of brain-computer interface (BCI), especially in relation to imagined speech. In recent years, the growth of interest in the BCI field has led to the development of a number of useful applications, such as robot control, game interfaces, exoskeleton limbs, and so on. However, while imagined speech, which could be used for communication or military purpose devices, is one of the most exciting BCI applications, there are some problems in implementing the system. In the previous paper, we already handled some of the issues of imagined speech when using the International Phonetic Alphabet (IPA), although it required complementation for multi class classification problems. In view of this point, this paper could provide a suitable solution for vowel classification for imagined speech. We used the DBN algorithm, which is known as a deep learning algorithm for multi-class vowel classification, and selected four vowel pronunciations:, /a/, /i/, /o/, /u/ from IPA. For the experiment, we obtained the required 32 channel raw electroencephalogram (EEG) data from three male subjects, and electrodes were placed on the scalp of the frontal lobe and both temporal lobes which are related to thinking and verbal function. Eigenvalues of the covariance matrix of the EEG data were used as the feature vector of each vowel. In the analysis, we provided the classification results of the back propagation artificial neural network (BP-ANN) for making a comparison with DBN. As a result, the classification results from the BP-ANN were 52.04%, and the DBN was 87.96%. This means the DBN showed 35.92% better classification results in multi class imagined speech classification. In addition, the DBN spent much less time in whole computation time. In conclusion, the DBN algorithm is efficient in BCI system implementation.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권4호
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• pp.117-124
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• 2015

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 시간, 장소에 관계없이 주변 환경 변화에 따라 동적으로 구성된 서비스를 제공한다. 특히, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 교육지원 서비스 분야는 교사인 사용자 정보를 인지하고, 사용자의 이동위치와 시간을 기반으로 상황인식을 적용하여 권한에 맞는 최적의 서비스 제공이 요구되고 있다. 교사의 시간 이동에 따라 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위해서 학교 교실환경에서 교사 위치기반의 서비스 지원이 필요하다. 또한 다양한 상황정보로 구성되는 교실환경에서 권한에 적합한 교육지원 서비스를 제공하기 위해서는 상황인식을 통한 상황정보 제공 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 교사를 위한 상황기반 서비스를 제공하기 위한 교육지원시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 구조는 기존 연구되었던 멀티에이전트 기반 분산 프레임워크를 기반으로 한다. 본 논문에서는 제안한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황기반의 교육지원 시스템의 수행성을 검증하기 위해 학교 교실에서 교사를 위한 서비스 응용으로 사용자의 위치기반에 따른 적합한 정보를 제공하기 위한 시스템을 구현했다. 그리고 상황기반 교육지원 시나리오에 따라 교사가 위치한 영역과 시간에 따라 모바일 장치를 통해 서비스 수행결과를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.965-974
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• 2007

본 논문에서는 내용 기반 음악 범주 분류 시스템에서 다중 범주를 위한 특징벡터 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 분리 성능을 측정할 때 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model: GMM)을 기반으로 GMM separation score을 측정함으로써 확률분포 및 분리 성능 추정의 정확도를 높였고, sequential forward selection 방법을 개선하여 이전까지 선택된 특징벡터들이 분리를 잘 하지 못하는 범주들을 기준으로 다음 특징벡터를 선택하는 알고리즘을 제안하여 다중 범주 분류의 성능을 높였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 특징벡터 선택 알고리즘과 기존의 알고리즘으로 특징벡터를 선택한 후 GMM classifier와 k-NN classifier를 이용하여 분류 성능을 평가하였다. 제안된 특징벡터 선택 알고리즘은 기존 알고리즘에 비하여 3%에서 8% 정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터의 분류 실험에서는 분류 정확도 측면에서 5%에서 10% 향상된 좋은 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권3A호
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• pp.223-232
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• 2004

본 논문에서는 이더넷 PON(Passive Optical Network)에서 다중 클래스 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 동적 대역 할당 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 OLT(Optical Line Terminal)에 존재하는 상위 단계 스케줄러와 ONU(Optical Network Unit)에 존재하는 하위 단계 스케줄러로 구성된다. 계층적 구조 기반의 대역 할당 알고리듬은 대역 할당을 수행하는 스케줄러와 스케줄의 대상이 되는 큐가 거리 상으로 분산되어 있는 이더넷 PON 시스템에서 확장성과 자원의 효율성을 제공할 수 있다. 또한 본 논문에서는 ONU에서 수행하는 하위 단계 대역 할당 알고리듬으로 비례 할당 알고리듬, 최대 요구 우선 할당(Maximum Request First Allocation: MRFA) 알고리듬, 우선 순위 우선 할당(High Priority First Allocation: HPFA) 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬의 성능 평가를 위해 OPNET을 이용하여 IEEE 802.3ah 기반의 이더넷 PON 시스템을 설계하고 시뮬레이션을 수행하였으며 각 알고리듬의 채널 이용률, 큐잉 지연, 잔여대역 관점에서 성능을 평가하고 분석하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.282-288
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• 2005

본 논문에서는 기존의 침입탐지 모델인 오용탐지 모델과 비정상 탐지 모델의 장점은 유지하되 단점은 보완하는 견지에서 새로운 침입탐지 모델을 제안한다. MMIDS로 명명된 새로운 침입탐지시스템은 다음의 평가 기준들을 모두 만족하는 차원에서 설계되었다: 1) 시스템에서 학습되지 않은 새로운 공격 유형의 신속한 발견; 2) 탐지된 공격 유형에 대한 세부적 정보의 제공; 3) 빠르고 효율적인 학습 및 갱신으로 인한 경제적인 시스템의 유지/보수; 4) 시스템의 점증성(incrementality) 및 확장성. MMIDS의 핵심 구성요소로 새롭게 제안된 다중 클래스 SVM은 빠르고 효율적인 학습 및 갱신이 가능하여 침입탐지 시스템의 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 실험을 통해 유사한 공격 패턴에 대한 분류성능 및 각 공격 유형별 세분화 능력이 우수함을 보인다.

• 대한수학회지
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• 제54권2호
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• pp.663-673
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• 2017

We consider the multi-harmonic model for the bubble evolution in the Rayleigh-Taylor instability in two and three dimensions. We extend the multi-harmonic model in two dimensions to a high-order and present a new class of steady-state solutions of the bubble motion. The growth rate of the bubble is expressed by a continuous family of two free parameters. The critical point in the family of solutions is identified as a saddle point and is chosen as the physically significant solution. We also present the multi-harmonic model in the cylindrical geometry and find the steady-state solution of the axisymmetric bubble. Validity and limitation of the model are also discussed.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권10호
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• pp.59-65
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• 2008

UHF 대역과 13.56MHz를 동시에 지원하는 단일 패키지의 Multi band RFID 리더를 설계하고 SIP (System in Package)로 구현하였다. 제안된 리더 시스템은 UHF 대역에서 많이 사용되는 EPC Class1 Gen.2 표준과 HF대역인 13.56MHz에서 사용하는 ISO14443 A/B, ISO15693 프로토콜을 지원하고, RISC 코어에 탑재된 내장형 S/W에 의하여 동작 모드를 선택하도록 설계되었다. 제작된 시스템은 $40mm{\times}40mm$, 4 layer의 SiP 위에 구성되어 있으며 3.3V의 단일 공급전압으로 최대 210mA의 전류소모를 통해 13.56MHz의 경우 최대 5cm, UHF 대역의 경우 최대 20cm 인식거리를 실현하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제30권4호
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• pp.366-371
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• 2015

농산물 중 hexaconazole 분석을 위해, GC-NPD를 이용하여 다종농약 다성분 분석법을 적용하고자 본 연구를 수행하였다. Hexaconazole의 다종농약 다성분 분석법 유효성 검증은 직선성, 정확성, 정밀성, 검출한계 및 정량한계로 하였다. 0.025~5.0 mg/L의 농도에서 검량선의 상관계수($R^2$)는 0.999이상의 우수한 직선성을 보였다. 상추에 0.04~4.0 mg/kg을 첨가한 농약의 회수율은 89.42~94.15%였고, RSD는 7.78%이하의 재현성을 나타냈다. 검출한계는 0.04 mg/kg였고, 정량한계는 0.11 mg/kg였다. 일간 및 일내 정밀도는 각각 2.42~3.49%와 4.90~7.78%였다. 본 연구결과에서 다종농약 다성분 분석법을 이용한 hexaconazole 분석은 매우 정확하고, 높은 재현성을 보여, 농산물 중 hexaconazole 분석에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국노년학
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• 제40권1호
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• pp.33-49
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• 2020

본 연구는 사회적 배제의 잠재유형을 구분하고 노후의 경제적 불안에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 또한 주관적 계층의식에 따라 그 영향력이 달라지는지를 함께 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2016년 한국종합사회조사(KGSS) 14차 자료를 사용하여, 조사 당시 기준 만 18세의 성인남녀 1,041명의 응답지를 분석하였다. STATA14와 MPLUS 7 통계프로그램을 이용하여 기술통계분석과 t-test, 잠재계층분석(LCA), 잠재집단에 대한 다항로지스틱분석을 실시하였다. 마지막으로 다중회귀분석을 실시하여 변수 간 영향관계 및 조절 효과를 확인하였다. 연구결과 사회적 배제의 유형은 3집단으로 나타났으며, 사회활동배제집단(49.3%), 다차원적 배제집단(30.9%), 사회 활동 적극집단(19.7%)의 순으로 나타났다. 사회활동배제집단은 경제, 고용, 건강 배제의 가능성이 가장 낮지만, 공식/비공식 사회활동의 배제가 두드러진 집단이며, 다차원적 배제집단은 모든 영역에서 배제를 경험할 가능성이 50% 이상인 집단으로 나타났다. 사회활동 적극집단은 비공식 사회활동에 매우 적극적으로 참여하는 것이 특징인 집단이다. 다항로지스틱 분석결과 사회활동배제집단은 다른 집단에 비해 청년층이 많이 포함되었으며, 다차원적 배제집단에는 배우자가 없는 여성노인이 많이 포함되어 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 다중회귀분석 결과 사회적 배제 유형은 주관적 계층의식과 상호작용하여 노후의 경제적 불안에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 노후의 경제적 불안을 예방하기 위한 정책적·실천적 방안을 제언하였다.