• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.532-539
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• 2003

본 논문은 대량의 XML 문서들이 존재하는 정보 검색 시스템에서, XML 질의의 효과적인 처리를 위한 선 처리 방법을 제안한다. 선 처리를 위해 시그너처 기반의 접근 방식을 사용한다. 기존의 (평면적인 문서를 사용하는) 정보 검색 시스템에서는, 대부분 사용자 질의들이 키워드와 부울 연산자로 구성되고, 따라서 시그너처 역시 평면적인 형태로 구성하고 있다. 하지만, XML 기반의 정보 검색 시스템에서는 사용자 질의가 경로 질의의 형태를 띄게 된다. 따라서, 평면적인 시그너처는 XML 문서에 대하여 효과적이지 못하다 본 논문에서는 XML 문서를 위한 구조화된 시그너처 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4866-4888
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• 2020

One major and time-consuming task in fish production is obtaining an accurate estimate of the number of fish produced. In most Nigerian farms, fish counting is performed manually. Digital image processing (DIP) is an inexpensive solution, but its accuracy is affected by noise, overlapping fish, and interfering objects. This study developed a catfish recognition and counting algorithm that introduces detection before counting and consists of six steps: image acquisition, pre-processing, segmentation, feature extraction, recognition, and counting. Images were acquired and pre-processed. The segmentation was performed by applying three methods: image binarization using Otsu thresholding, morphological operations using fill hole, dilation, and opening operations, and boundary segmentation using edge detection. The boundary features were extracted using a chain code algorithm and Fourier descriptors (CH-FD), which were used to train an artificial neural network (ANN) to perform the recognition. The new counting approach, based on the geometry of the fish, was applied to determine the number of fish and was found to be suitable for counting fish of any size and handling overlap. The accuracies of the segmentation algorithm, boundary pixel and Fourier descriptors (BD-FD), and the proposed CH-FD method were 90.34%, 96.6%, and 100% respectively. The proposed counting algorithm demonstrated 100% accuracy.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.240-243
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• 2022

프로그램 결함에 대한 위치 추적은 소프트웨어 유지 및 보수를 위해 필수적인 요소이다. 대부분은 버그리포트가 제출되었을 때, 결함 추적이 개발자들의 수작업으로 이루어지기 때문에 비용 소모가 많은 작업에 속한다. 현재까지 많은 연구자가 해당 작업을 자동화시키기 위하여 노력해 왔지만 보고된 결과에 따르면, 현업에서 사용되기에 아직도 부족한 성능을 보이는 추세이다. 이에, 본 연구에서는 많은 양의 버그 리포트 데이터와 관련 최신 연구들을 분석하여, 기존 연구들이 하나의 전처리 방법을 모든 버그 리포트에 일괄적으로 적용하고, 이런 방법은 위치 추적에 악영향을 준다는 것을 파악하였다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 선택적인 전-후처리 방법론을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.687-688
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• 2023

Bone age assessment is a crucial task in pediatric radiology for assessing growth and development in children. In this paper, we explore the potential of Vision Transformer, a state-of-the-art deep learning model, for bone age assessment using X-ray images. We generate heatmap outputs using a pre-trained Vision Transformer model on a publicly available dataset of hand X-ray images and show that the model tends to focus on the overall hand and only the bone part of the image, indicating its potential for accurately identifying the regions of interest for bone age assessment without the need for pre-processing to remove background noise. We also suggest two methods for extracting the region of interest from the heatmap output. Our study suggests that Vision Transformer holds great potential for bone age assessment using X-ray images, as it can provide accurate and interpretable output that may assist radiologists in identifying potential abnormalities or areas of interest in the X-ray image.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.80-87
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• 2017

본 논문에서는 선형 부 대역 분해를 이용하여 입력 영상을 분해하고 시각적 민감도가 낮은 고주파 영역만을 효과적으로 억제하여 지각적 동영상 부호화의 효율을 향상시킬 수 있는 전처리 기법을 제안한다. 먼저 소정의 선형 부 대역 분해로 각 입력영상을 여러 주파수 대역들로 나눈다. 그런 다음 인간의 시각적 구조에서 거의 인지가 되지 않는 고주파 대역들에만 1보다 작은 이득 값들을 적용하여 해당 주파수 대역 정보를 억제시킨다. 이와 같이 고주파가 억제된 영상들을 소정의 비디오 인코더로 압축한다. 모의 실험을 통해 제안 기법의 적용 전후 압축 결과를 비교하여 시각적 차이 없음을 확인하였다. 또한, 제안 기법을 H.264 인코더의 전처리로 적용하였을 때 적용 전 대비 평균 13.12%의 데이터 감소 효과를 얻었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1601-1614
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• 2008

최근 대부분의 인터넷 환경이 쳅 기반 시스템으로 발전하면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 일반 사용자가 대형 포털 사이트 웹 서버 접속시 생성되는 로그 정보를 분석하여 웹 서버에 대한 공격을 탐지하거나 웹 마이닝 기술과 접목하기 위해서는 대용량의 웹 로그 정보에 대한 효율적인 분석 기법이 필요하다. 기존 웹 로그 전처리 기법은 로그 문자열의 순차적인 탐색을 수행하므로 대용량의 웹 로그 고속화 처리에 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 웹 로그 정보에 대해 B-트리 인덱싱 벡터 구조를 이용하여 필드별 분류 및 고속 검색 알고리즘을 개발하였다 이를 통해 효율적으로 대용량 로고로부터 효율적인 세션 분석 기능과 개선된 검색 성능을 제공할 수 있었으며 웹 서버에 대한 공격 탐지에도 활용할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.47-54
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• 2015

이 논문에서는 지진에 의한 지각변동 분석에서 측지학적 요소만을 구분하고자 하는 목적으로 GNSS 자료를 전처리하는 전략을 연구하였다. 이를 위해 GNSS 자료처리 결과의 해석에 앞서 GNSS 좌표 시계열에서 나타나는 위신호들을 검출하고 제거하였다. GNSS 관측소는 한반도가 포함된 큰 지각판 위에 위치하므로 판의 운동으로 인한 속도가 좌표 시계열에 포함된다. 그리고 일부 관측소 주변에 위치한 나무들은 계절에 따라 성장변화가 일어나기 때문에 계절적 신호특성이 GNSS 좌표 시계열에 반영된다. 따라서 오일러축에 의한 지각판 운동효과를 정확히 제거하기 위해 축의 위치와 각속도를 한반도 지각판에 맞게 새롭게 추정하였고 이에 대한 검증을 수행하였다. 그리고 1년 주기로 나타나는 계절변동 신호를 추정해 각 관측소의 좌표시계열에 반영하였다. 두 효과를 제거함으로써 지진에 의한 영향을 측지학적으로 분석할 수 있다. 이를 이용해 2011년 동일본 대지진에 의한 지각변위 예비 분석을 수행하였다.

• 전기학회논문지
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• 제66권2호
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• pp.416-424
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• 2017

In this study, we propose a design of digits recognition system based on RBFNNs through a comparative study of pre-processing algorithms in order to recognize digits in handwritten. Histogram of Oriented Gradient(HOG) is used to get the features of digits in the proposed digits recognition system. In the pre-processing part, a dimensional reduction is executed by using Principal Component Analysis(PCA) and (2D)2PCA which are widely adopted methods in order to minimize a loss of the information during the reduction process of feature space. Also, The architecture of radial basis function neural networks consists of three functional modules such as condition, conclusion, and inference part. In the condition part, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by means of the Fuzzy C-Means algorithm. Also, it is used instead of gaussian function to consider the characteristic of input data. In the conclusion part, the connection weights are used as the extended type of polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. By using MNIST handwritten digit benchmarking database, experimental results show the effectiveness and efficiency of proposed digit recognition system when compared with other studies.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.33-40
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• 2003

데이터 마이닝은 지식발견 과정에서 중요한 역할을 수행하며, 여러 데이터 마이닝의 알고리즘들은 특정의 목적을 위하여 선택될 수 있다. 대부분의 전통적인 계층적 클러스터링 방법은 적은 양의 데이터 집합을 처리하는데 적합하여 제한된 리소스와 부족한 효율성으로 인하여 대용량의 데이터 집합을 다루기가 곤란하다. 본 연구에서는 대용량의 데이터에 적용되어 알려지지 않은 패턴을 발견할 수 있는 하이브리드형 신경망 클러스터링 기법의 PPC(Pre-Post Clustrering) 기법을 제안한다. PPC 기법은 인공지능적 방법인 자기조직화지도(SOM)와 통계적 방법인 계층적 클러스터링을 결합하여 두 과정에서는 군집의 내부적 특징을 나타내는 응집거리와 군집간의 외부적 거리를 나타내는 인접거리에 따라 유사도를 측정한다. 최종적으로 PPC 기법은 측정된 유사도를 이용하여 대용량 데이터 집합을 군집화한다. PPC 기법은 UCI Repository 데이터를 이용하여 실험해 본 결과, 다른 클러스터링 기법들 보다 우수한 응집도를 보였다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제48권4호
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• pp.261-268
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• 2018

Purpose: To determine the impact of an image processing technique on diagnostic accuracy of digital panoramic radiographs for the assessment of anatomical structures in paediatric patients with mixed dentition. Materials and Methods: The study consisted of 50 digital panoramic radiographs of children aged from 6 to 12 years, which were later on processed using a dedicated image processing method. A modified clinical image quality evaluation chart was used to evaluate the diagnostic accuracy of anatomical structures in maxillary and mandibular anterior and maxillary premolar region of processed images. Results: A statistically significant difference was observed between pre and post-processed evaluation of anatomical structures(P<0.05) in the maxillary and mandibular anterior region. The anterior region was found to be more accurate in post-processed images. No significant difference was observed in the maxillary premolar region (P>0.05). The Inter-observer and intra-observer reliability of both pre and post processed images were excellent (>0.82) for anterior region and good (>0.63) for premolar region. Conclusion: The application of image processing technique in digital panoramic radiography can be considered a reliable method for improving the quality of anatomical structures in paediatric patients with mixed dentition.