• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제71권1호
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• pp.8-14
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• 2011

Background: MicroRNAs (miRNAs) have demonstrated their potential as biomarkers for lung cancer diagnosis. In recent years, miRNAs have been found in body fluids such as serum, plasma, urine and saliva. Circulating miRNAs are highly stable and resistant to RNase activity along with, extreme pH and temperatures in serum and plasma. In this study, we investigated serum miRNA profiles that can be used as a diagnostic biomarker of non-small cell lung cancer (NSCLC). Methods: We compared the expression profile of miRNAs in the plasma of patients diagnosed with lung cancer using an miRNA microarray. The data from this assay were validated by quantitative real-time PCR (qRT-PCR). Results: Six miRNAs were overexpressed and three miRNAs were underexpressed in both tissue and serum from squamous cell carcinoma (SCC) patients. Sixteen miRNAs were overexpressed and twenty two miRNAs were underexpressed in both tissue and serum from adenocarcinoma (AC) patients. Of the four miRNAs chosen for qRT-PCR analysis, the expression of miR-23a was consistent with microarray results from AC patients. Receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were done and revealed that the level of serum miR-23a was a potential marker for discriminating AC patients from chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients. Conclusion: Although a small number of patients were examined, the results from our study suggest that serum miR-23a can be used in the diagnosis of AC.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권7호
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• pp.643-652
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• 2006

의사결정 트리는 데이터 마이닝의 분류와 예측 작업에 주로 사용되는 기법 중의 하나이다. 실생활에서 공간의사결정을 위한 분류를 수행할 때에는 인접 데이터의 위치와 분산도를 고려하는 것이 매우 중요하다. 기존의 공간 의사결정 트리는 데이터의 공간적 특성을 표현하기 위해 각 객체간의 유클리디안 거리비율을 엔트로피로 반영하여 트리 구축 시 이용하였다. 그러나 이것은 공간 객체간의 거리 비율만을 설명할 뿐 공간 차원에서의 데이터 분산 정도와 각 분류된 클래스간의 연관관계 등은 파악할 수 없다는 한계점이 있었다 본 논문에서는 분산도와 차별도 기반의 공간 엔트로피를 이용하여 공간 데이터의 분포도를 반영하는 공간 의사결정 트리를 제안한다 분산도는 분류된 클래스 내의 공간 객체 분포도를 나타내고 차별도는 다른 클래스 내 공간 객체와의 분포도 및 관계성을 나타낸다. 이러한 분산도와 차별도의 비율을 엔트로피 계산 시 이용함으로써 비공간적 속성으로 분류된 각 클래스가 공간적으로는 얼마나 뚜렷하게 분류되는지 알 수 있게 한다. 제안 기법은 정확성과 계산 비용에 있어서 기존 기법보다 각각 약 18%, 11%의 성능 향상을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권1호
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• pp.75-83
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• 2008

본 논문에서는 얼굴의 다중 특징을 이용하여 마우스의 다양한 동작을 효율적으로 구현할 수 있는 복지형 인터페이스를 제안한다. 제안된 시스템은 5개의 모듈로 구성 된다 : 얼굴의 검출(Face detection), 눈의 검출(eye detection), 입의 검출(mouth detection), 얼굴특징 추적(lariat feature tracking), 마우스의 제어(mouse control). 첫 단계에서는 피부색 모델과 연결 성분 분석을 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 그 후 얼굴영역으로부터 정확히 눈을 검출하기 위하여 신경망 기반의 텍스처 분류기를 사용하여 얼굴 영역에서 눈 영역과 비 눈 영역을 구분한다. 일단 눈 영역이 검출되면 눈의 위치에 기반 하여 에지 검출기(edge detector)를 이용하여 입 영역을 찾는다. 눈 영역과 입 영역을 찾으면 각각 mean shift 알고리즘과 template matching을 사용하여 정확하게 추적되고, 그 결과에 기반 하여 마우스의 움직임 또는 클릭의 기능이 수행된다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 제안된 인터페이스 시스템을 다양한 응용분야에 적용 하였다. 장애인과 비장애인으로 나누어 제안된 시스템을 실험한 결과 모두에게 실시간으로 보다 편리하고 친숙한 인터페이스로 활용 될 수 있다는 것이 증명 되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.749-754
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• 2011

본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.188-194
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• 2008

병원 무선망에서 호 수락 방식과 보다 적은 범위 셀 환경에서 QoS를 보장하기 위해 통합된 페이징과 루프 정보 관리 캐시를 사용하는 Cellular IP 특성을 가진 Cellular-IP/PRC 네트워크를 제안한다. 제안한 호 수락 방식은, 이동 노드의 홈 기지국 용량이 충분하고, 인접 셀 이동 노드가 홈 기지국에서 호가 수락되었다고 가정할 경우 받을 간섭의 증가량을 고려해 통화 품질이 보장될 때, 홈 기지국은 새로운 호를 이동 노드의 송신 전력 예측에 기반을 둔 호 수락 방식이다. 병원 무선망 내의 페이징과 라우터를 관리하기 위해 사용되었던 PC(Paging Cache)와 RC(Routing Cache)를 하나의 PRC(Paging Router Cache)로 통합 관리하고, 모든 노드 내에 구성하여 운용토록 하고, 이동 노드의 핸드오프 및 로밍 상태를 효율적으로 관리 할 수 있도록 이동 노드에 핸드오프 상태 머신을 추가하며, 노드에서 관련 기능을 수행하도록 연구한다. 시스템 환경에서 통화량에 영향을 주는 인자를 분석하고 각 링크 통화권 및 불균형 정도를 예측하여, 하향링크에 의해 통화권이 제한되었는지를 판단하여 호를 수락 또는 차단하는 알고리즘 이용 총 송수신 전력을 기반으로 제안한 알고리즘을 응용해서 QoS에서 가장 밀접하고 중요한 호 차단 확률과 호 탈락 확률, GoS(Grade of Service), 셀 용량의 효율을 예측 처리하여 QoS 성능 개선을 나타낸다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.152-164
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• 2012

DMB는 오디오/비디오 서비스뿐만 아니라 방송웹 서비스(BWS), 슬라이드쇼 서비스(SLS), 교통정보 서비스(TPEG)와 같은 다양한 종류의 비실시간 데이터 서비스를 제공한다. 그러나 최근 들어, DMB 시장의 포화와 모바일 IPTV와 DMB 서비스간의 시장 장벽이 무너지고 있어 수익을 창출할 수 있는 새로운 비즈니스 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 새롭게 수익을 창출할 수 있는 비즈니스 모델로 예상되는 DMB 파일캐스팅 서비스를 소개한다. DMB 파일캐스팅 서비스의 목적은 DMB AF 포맷을 기반으로 한 비실시간 멀티미디어 콘텐츠를 DMB 채널을 통해 사용자에게 전송하는 것이다. 이는 DMB 기능이 탑재된 단말을 이용하여 언제 어디서나 DMB 콘텐츠를 소비할 수 있게 하며, 이 콘텐츠를 다른 사람들과 공유하는 것도 가능하게 한다. 또한 DMB 파일캐스팅 서비스는 DMB 콘텐츠의 소비 및 수요가 DMB 방송채널뿐만 아니라 다양한 네트워크를 통해 확대되는 것을 가능하게 한다. 본 논문은 DMB 파일캐스팅 서비스의 국내외 표준화 현황과 다양한 DMB 파일캐스팅 서비스 시나리오를 소개한다. 또한 DMB 방송프로그램 안내정보를 이용하여 DMB 파일캐스팅 서비스를 제공하기 위한 시그널링 방법, 송수신 프로토콜 및 수신기 구조를 제안한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2461-2469
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• 1997

목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권2호
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• pp.176-183
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• 2014

음향방출법은 차량 내부에 장착된 실린더의 경우 분해없이 동작중에 실시간으로 측정이 가능하므로 다른 비파괴평가 방법보다 많은 장점을 가지고 있다. 이러한 장점을 가지고 음향방출법은 미국 교통부(DOT)로부터 수압시험의 대체로 압력용기의 안정성 평가 방법으로 승인되었다. 본 논문은 압력용기 제조사로부터 UT 결함용기 및 결함이 있는 이음매 없는 압력용기인 Type 1과 Type 2에 대한 정량적인 평가기준에 대한 연구를 수행하였다. Type 1의 경우, ASTM E 1419-02를 기준으로 113L 규격의 준비된 용기로 피로반복시험을 통해 크랙의 성장부터 누설까지 경향을 파악하였다. Type 2의 경우, ASTM E 2191-02를 기준으로 119L 건전한 용기와 수압가압으로 불량용기를 용기에 slow-fill 방법으로 검증하였다. 본 연구에서 음향방출법을 이용한 Type 1과 Type 2의 시험은 불량용기와 건전한 용기를 효과적으로 구분할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.34-42
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• 2017

기존의 NIALM 연구들은 부하 식별을 위해 전압 변동은 무시할 수 있고 식별 결과에 영향을 주지 않는다고 가정하기 때문에 일반적으로 전압과 관련된 PF나, 고조파 신호는 부하 식별을 위한 매개 변수로 고려되지 않았으나, 실제 이러한 조건은 스마트 홈 분야에서 NIALM의 응용성이 제한되는 어려움이 만든다. 본 논문의 실험을 통해 부하 모니터링 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 전압과 관련된 매개 변수와 고조파의 특성을 사용해야 한다고 결론을 내렸다. 따라서, 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 가전기기의 종류 및 전기 에너지 사용량을 효율적으로 분석할 수 있는 개선된 NIALM 방식을 제안한다. 제안된 방식은 가전기기 고유의 특징 및 동작 특성을 분석하고, 일부 가전기기가 가지고 있는 고조파 특성을 인식 매개변수로 활용함으로써 전력 에너지 사용 패턴 분석 및 추적할 수 있게 된다. 본 논문에서 제안된 방식을 통해 홈 네트워크에서 실제 운용되는 가전 에너지 효율성 증대와 스마트그리드 전력 수요관리 시장에 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권4호
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• pp.359-366
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• 2021

본 연구는 대규모 온실에서 작업관리와 인력관리 및 병해충 모니터링을 위한 HRM 프로그램을 개발하여 현장적용 시험을 수행하였다. 작업자의 전용 앱으로 작업지시와 현장의 작업내용 및 병해충 발생에 대한 정보를 입력할 수 있다. 관리자는 작업자의 작업내용별 노동시간과 작업속도, 작업품질을 평가하여 기록하고 이를 토대로 작업별 작업속도 기준을 설정할 수 있으며, 작업일정 수립이나 작업 투입인원의 결정이 용이하게 될 것이다. 따라서 고용인원을 효율적으로 운용하면서 작업수행을 용이하게 할 수 있으며, 작업자의 수급계획을 세울 때도 용이하게 사용될 수 있다. 시기별 작업분석을 통해 고용인원의 적정성을 평가할 수 있고 정규인력과 비정규 인력에 대한 수급비율을 조정할 수 있게 할 것이다. 작업자의 실시간 작업성과를 공개하며 작업자 간 경쟁을 유도하고 기준작업량 이하를 달성하는 작업자의 재교육 및 작업방법 개선을 통해 작업효율의 상승이 가능하다. 실증현장에서 분석해본 파프리카의 작업은 순치기, 수확 및 유인작업이 모든 작업시간의 91%이상을 차지하며, 수확작업보다 유인 및 순치기 작업시간이 두배정도 더 많은 것으로 나타났다. HRM 프로그램을 도입하기 전과 도입한 이후 가장 노동부하가 높은 시기인 수확과 유인 및 순치기 작업이 동시에 진행되는 시기를 비교했을 때 HRM 프로그램의 도입으로 37%의 작업량 향상을 가져왔다.