• 한국식품영양학회지
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• 제27권2호
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• pp.287-293
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• 2014

The physicochemical characteristics of 4 domestic wheat flour products were compared to those of 4 imported wheat flour products marketed in Korea. The contents of moisture, ash, protein, total dietary fiber (TDF), color (L, a, b), whiteness, solvent retention capacity (SRC), water absorption index (WAI), water soluble index (WSI), pasting characteristics by rapid visco analyzer (RVA), and principle component analysis (PCA) were analyzed. The domestic wheat flour products were composed of higher content in ash and protein, compared to the imported wheat flour products. The domestic wheat flour products had lower SRC and WSI characteristics than the imported wheat flour products. The values of lactic acid SRC (LASRC) in the imported wheat flour products showed an increasing trend as the protein content increased. The differences in viscosity were observed in the domestic wheat flour products. However, no major significant differences of viscosity were found among the imported wheat flour products. The result of PCA showed a consistent trend in the imported wheat flour (strong, medium, and weak), while a consistent trend was not shown in the domestic wheat flour products. Therefore, further research is needed to standardize the different types of domestic wheat flour products.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1057-1068
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• 2005

본 논문에서는 웹카메라 영상과 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간으로 다중 얼굴을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 영상내의 거대한 특징 집합으로부터 중요한 작은 특징 집합을 선택하는 AdaBoost 기반 객체 검출 방법을 사용하여 얼굴 후보 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 후보 영역에 대한 주성분 분석을 수행함으로써 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징 벡터를 구한다. 그 다음에는 특징 벡터에 대해 SVM 기반 이진분류를 수행하여 후보 영역의 영상이 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 실험결과에 의하면, 본 논문에서 제안한 방법은 저해상도 동영상에서 실시간 처리가 가능한 다중 얼굴 검출 성능을 보였고, 주성분분석과 SVM을 이용한 얼굴 검증 과정을 통해 얼굴 검출의 정확도를 향상 시켰다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3701-3720
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• 2015

A system for the recognition of machine printed Arabic script is proposed. The Arabic script is shared by three languages i.e., Arabic, Urdu and Farsi. The three languages have a descent amount of vocabulary in common, thus compounding the problems for identification. Therefore, in an ideal scenario not only the script has to be differentiated from other scripts but also the language of the script has to be recognized. The recognition process involves the segregation of Arabic scripted documents from Latin, Han and other scripted documents using horizontal and vertical projection profiles, and the identification of the language. Identification mainly involves extracting connected components, which are subjected to Principle Component Analysis (PCA) transformation for extracting uncorrelated features. Later the traditional K-Nearest Neighbours (KNN) algorithm is used for recognition. Experiments were carried out by varying the number of principal components and connected components to be extracted per document to find a combination of both that would give the optimal accuracy. An accuracy of 100% is achieved for connected components >=18 and Principal components equals to 15. This proposed system would play a vital role in automatic archiving of multilingual documents and the selection of the appropriate Arabic script in multi lingual Optical Character Recognition (OCR) systems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.1453-1458
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• 2009

센서 네트워크는 인간이 접근하기 어려운 험난한 지역이나 광범위한 지역의 감시 및 경계 등의 임무를 수행하기 위한 목적으로 그 활용도는 상당히 크다. 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크에서 발생되는 가상의 데이터를 기반으로 네트워크 내의 중요 노드를 파악하고자 한다. 센서 노드로부터 전송되는 데이터는 센서의 측정 범위 내에서 임의로 정하였고, 이를 대상으로 주성분 분석 기법으로 중요한 노드들을 선정하였다. 중요 노드가 파악되면 해당 센서노드들에 대해 물리적으로 관리가 용이하게 되고, 문제 발생 시 보안 대책을 수립할 수 있다. 이것은 센서 네트 워크망에 대한 효용 및 수명과도 직결되며 비용 측면에서도 효과적이다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제50권2호
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• pp.273-278
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• 2008

개의 성격형질의 연구는 애견가들이 자신의 애견을 잘 이해할 수 있도록 하고, 나아가 만약 탐지견이나 안내견 같은 인간의 생활에 도움을 주는 우수견 선발에 활용될 수 있다. 본 연구에서 우리는 진도개가 가지는 성격적인 형질을 54두의 진도개를 대상으로 조사하였다. 진도개의 공격성과 사교성에 관련하는 10개의 성격문항이 견주들에 의해 채점되었으며, 점수들을 주성분분석법(Principle Component Analysis)을 통해 분석하였다. 나이, 성별, 거주지(진도군 내 또는 외) 그리고 모색(황색 또는 백색)들이 성격특성에 영향을 미칠 수 있는 변수라 판단되어, 진도개 성격 설문문항들에 대해 주성분분석 결과, 세 개의 인자가 추출되었다. 세 개의 인자는 각각 ‘공격성’, ‘unknown factor’, 그리고 ‘사교성’에 관련하는 문항들을 포함 하고 있었다. 위에서 언급한 네 가지 변수와 공격성 간에 상관성은 관찰되지 않았으나(Ps> 0.05), 모색과 사교성 사이에는 황구가 백구에 비해서 사교성이 높은 경향을 보여주었다 (F1,52 =3.213, p=0.079). 공격성이 다른 변수들과는 상관성이 적은 것으로 보아 이후 진도개의 공격성에 대한 유전학적인 연구가 가능할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.11-20
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• 2018

우리는 유체의 얇은 막을 명시적으로 표현하고 보존할 수 있는 CPU-GPU 이기종 컴퓨팅 기반의 유체 시뮬레이션 기법을 소개한다. 본 논문에서 가장 큰 기여는 얇은 유체표면에서 쪼개지거나 밀도가 높은 지점에서 붕괴되어 유체표면에 나타나는 Hole을 방지하는 입자 기반 프레임워크를 GPU를 활용한다는 것이다. 유체표면을 추적하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 프레임워크는 CPU-GPU 프레임워크상에서 수치적 확산이나 꼬임문제 없이 안정적으로 토폴로지 변화를 처리할 수 있다. 얇은 표면의 특징은 이방성 커널(Anisotropic kernel)과 주성분 분석(Principal component analysis; PCA)을 GPU상에서 수행하여 유체의 방향성을 빠르게 찾고, 새로운 유체입자의 위치를 결정하기 위해 계산하는, 후보위치 추출 과정의 효율성을 CPU-GPU 이기종 컴퓨팅 기술 기반으로 빠르게 계산한다. 제안된 알고리즘은 직관적으로 구현되며, 병렬화가 쉽고 시각적으로 디테일한 액체의 얇은 표면을 빠르게 애니메이션 할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.103-114
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• 2015

경제의 새로운 성장요인으로 중소기업의 역할이 부각됨에 따라 중소기업의 경기를 적절히 파악할 수 있는 지표 개발의 필요성이 증대되고 있다. 현재 여러 기관에서 발표하는 중소기업 경기와 관련된 지표들은 대부분 BSI(Business survey index)에 기초하고 있고 주관적 지표에 의존하고 있어 정확한 경기 상황을 충분히 반영한다고 볼 수 없다. 본 연구에서 제시한 새로운 경기지표는 주성분 분석과 가중치 방법으로 통계청의 기준순환 일에 의한 경기 국면을 적절히 반영하고 있다. 제안된 새로운 경기지수는 경기종합지수와 유사한 추세를 보이면서 통계학적 이론에 충실한 지표임을 실증사례 연구로부터 입증한다.

• 한국광학회지
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• 제19권4호
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• pp.270-275
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• 2008

본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.37-45
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• 2006

본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.477-484
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• 2016

선풍기, 오디오, 전기밥솥 등의 소형 산업가전제품들은 대부분 ABS, PP, PS 등의 재질로 이루어져 있다. 색깔이 있는 플라스틱은 근적외선(NIR) 분광기에 의해 분류가 가능하지만, 반면에 검은색 플라스틱은 빛을 흡수하는 특성으로 인해 분류하기가 어렵다. 그래서 본 연구에서는 LIBS(Laser Induced Breakdown Spectroscopy) 분광기를 통해 폐소형가전 플라스틱을 선별하는 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴 분류기를 소개한다. 전처리부분에는 차원축소 알고리즘 중 하나인 PCA(Principal Component Analysis)를 사용해 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 효과적인 데이터의 특성을 추출한다. 조건부에는 FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링을 사용한다. 결론부에는 다항식의 형태 중 하나인 1차 선형식을 연결가중치로서 사용한다. PSO와 5-fold cross validation은 성능의 신뢰도를 향상시키고, 분류율을 높이는데 사용된다. 제안된 분류기의 성능은 최적화한 것과 최적화하지 않은 것 두 가지의 관점에서 보여준다.