• 생태와환경
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• 제40권2호
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• pp.346-351
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• 2007

Change of carabid beelte (Coleoptera, Carabidae) diversity and population structures in Woopo Wetlands (Changneung-Gun, Gyeungsangnam-Do, S. Korea) were investigated after flooding events. During the investigation period, 11 species belonging to five genera were identified. Dolichus halensis halensis(Schaller), Chlaenius (Ch.) pallipes Gebler, Ch. (Ilaenchus) naeviger Morawitz, and Pheropsophus (Stenaptinus) jessoensis Morawitz were the predominant species in Woopo Wetlands. Floods occurred twice, August and September in 2004. After the flooding events, species diversity decreased and species assemblage structures changed dramatically. Changes of the diversity and species assemblage structures were more evident in August then in September, because water level was much higher and inundation period was longer than September. A non-linear patterning algorithm of the Self-Organizing Map (SOM) was applied to discover the relationship between flooding events and carabid beetles community dynamics. Although abundance of the majority species decreased after the flooding events, that of the predominant species increased. Further detailed studies on species distribution and emigration patterns will likely bring a new insight in understanding of the adaptation mechanism of carabid beetles in wetlands.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.212-217
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• 2021

Premature contraction arrhythmia is the most common disease among arrhythmia and it may cause serious situations such as ventricular fibrillation and ventricular tachycardia. Most of arrhythmia clasification methods have been developed with the primary objective of the high detection performance without taking into account the computational complexity. Also, personalized difference of ECG signal exist, performance degradation occurs because of carrying out diagnosis by general classification rule. Therefore it is necessary to design efficient method that classifies arrhythmia by analyzing the persons's physical condition and decreases computational cost by accurately detecting minimal feature point based on only QRS features. We propose method for personalized specific classification of premature contraction arrhythmia based on QRS features in smart healthcare environments. For this purpose, we detected R wave through the preprocessing method and SOM and selected abnormal signal sets.. Also, we developed algorithm to classify premature contraction arrhythmia using QRS pattern, RR interval, threshold for amplitude of R wave. The performance of R wave detection, Premature ventricular contraction classification is evaluated by using of MIT-BIH arrhythmia database that included over 30 PVC(Premature Ventricular Contraction) and PAC(Premature Atrial Contraction). The achieved scores indicate the average of 98.24% in R wave detection and the rate of 97.31% in Premature ventricular contraction classification.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.549-558
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• 2001

동작 포착 시스템에 의해 기록된 동작 데이타를 재사용하는 것은 비용 절감이나 작업과정의 효율성 증대를 위해 매우 중요한 기술이다. 그러나 기록된 데이타의 동작 곡선이 제어점을 가지고 있지 않기 때문에 상호작용을 통한 동작 데이타의 편집이 쉽지 않아서 데이타의 재사용에 어려움이 있다. 기존 동작 데이타를 재사용하는 기술로서 많은 학자들은 조각 동작(Clip motion)들을 부드럽게 연결하여 새로운 동작을 만들어 내는 동작 전이 기술을 제안하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동작 전이 기술의 구현 방법으로 균등 자세 지도(Uniform Posture Map: UPM)알고리즘을 제안한다. 학습 단계에서 UPM은 다관절체의 다양한 자세들을 비감독 경쟁 학습을 통해 양자화한다. 이 단계에서 서로 유사한 자세를 나타내는 출력 뉴런을 기하학적으로 근접한 위치에 배치해서 다관절체의 전체 동작 지도를 생성한다. 생성된 UPM의 이러한 특징을 이용해서 적용된 두 동작의 중간 자세를 만들어 내고, 이 자세를 전체 중간 동작을 만들어 내는 키 프레임으로 사용한다. 많은 계산량이 요구되며, 결과 동작을 제어하기가 어려운 다른 동작 전이 알고리즘들과 비교하여 UPM 알고리즘은 중간 동작 생성에 상대적으로 적은 계산량을 요구하며, 하나의 변수를 이용하여 생성된 동작을 제어할 수 있어서 편리한 상호작용 작업 환경을 제공한다. 특히 자기 조직 지도(Self-Organizing Mpa: SOM) 알고리즘을 이용해 자세 지도를 생성할 때, 실제로 존재하지 않은 자세가 포함될 수 있는 가능성을 학습 단계에서 제거함으로써 자세 생성에 있어서 안정성을 확보할 수 있다. 이로 인해 선형 보간법에 비해서 실제 동작에 가까운 동작 곡선을 생성함으로써 보다 자연스러운 동작을 만들어 낼 수 있다. 본 논문에서 제안된 동작 전이 기법은 삼차원 애니메이션 제작, 삼차원 게임, 가상 현실 등의 다양한 분야에 유용하게 적용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.515-522
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• 2001

특징정보를 기반으로 한 유사화상 검색은 화상 데이터베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 화상 데이터의 특징정보를 각 화상을 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기조직화 맵기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기조직화 맵은 학습을 통하여 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑함으로서 위상 특징맵을 생성한다. 위상 특징맵은 입력 데이터의 특징공간의 상호간의 유사성을 가지고 있으며, 각 노드는 노드벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사화상이 분류된다. 이러한 자기조직화 맴에 의한 유사화상 분류결과에 대한 k-NN 탐색을 구현하기 위한여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제화상으로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사화상 검색에 유효한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.748-753
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• 2005

Among processes to manufacture parts from footwear materials like upper leathers, one of the most essential processes is the cutting one optimally arranging lots of parts on raw footwear materials and cutting. A new nesting strategy was proposed for the 2-dimensional part layout by using a two-stage approach, where which can be effectively used for water jet cutting. In the initial layout stage, a SOAL(Self-Organization Assisted Layout) based on the combination of FCM(Fuzzy C-Means) and SOM was adopted. In the layout improvement stage, SA(Simulated Annealing) based approach was adopted for a finer layout. The proposed approach saves much CPU time through a two-stage approach scheme, while other annealing-based algorithm so far reported fur a nesting problem are computationally expensive. The proposed nesting approach uses the stochastic process, and has a much higher possibility to obtain a global solution than the deterministic searching technique. We developed the automatic nesting software of NST(ver.1.1) software for footwear industry by implementing of these proposed algorithms. The NST software was applied by the optimized automatic arrangement algorithm to cut without the loss of leathers. if possible, after detecting damage areas. Also, NST software can consider about several features in not only natural loathers but artificial ones. Lastly, the NST software can reduce a required time to implement generation of NC code. cutting time, and waste of raw materials because the NST software automatically performs parts arrangement, cutting paths generation and finally NC code generation, which are needed much effect and time to generate them manually.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문은 효율적인 음악 데이터의 분류를 위한 방법으로 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용한 분류기 모델을 제안한다. 분산 커널 기반의 퍼지 c-평균은 주어진 오디오 데이터에서 추출된 특징벡터의 평균과 공분산 정보를 동시에 이용하여 기존의 평균값만을 사용하는 방식에 비해 성능을 월등히 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 사용된 방식은 확률적 분포로 주어지는 데이터 사이의 거리를 분산거리척도로 측정하고, 복잡한 분류 경계를 단순화 시키는데 효율적인 커널 개념을 사용함으로서 분류의 정확도를 극대화 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안하는 분류기의 성능을 평가하기 위하여 고전음악, 컨트리음악, 힙합, 재즈의 4개의 장르 음악데이터를 총 1200개 수집하여 실험을 진행하였다. 실험의 결과 제안된 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용하는 분류기는 기존의 방식과 비교하여 분류정확도에서 평균적으로 17.73%-21.84%의 성능향상을 보여준다.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.195-209
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• 2008

고객의 니즈가 시시각각 변화하는 경영환경에서 획일화된 매장관리 방법으로 매장의 수익성을 증대시키기에는 한계가 있다. 따라서 고객의 선호 변화를 예측하여 각 매장에 적절한 상품을 추천할 필요가 있다. 본 연구에서는 판매 데이터 분석을 통해 시간 순서를 고려한 상품 추천 및 매장관리 방법을 제안한다. 즉 자기조직화지도(Self Organizing Map) 알고리즘을 이용하여 매장의 판매 프로파일을 군집화하고, 매장 궤적의 예측을 통해 목표 매장을 관리하는 방법을 제시한다. 본 연구의 방법론을 검증하기 위해 (주)더페이스샵 판매데이터를 적용하여 평가하였으며, 평가결과 제시한 방법론은 화장품처럼 유행에 민감하고 라이프사이클이 짧은 특징을 지닌 상품을 판매하는 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제45권1호
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• pp.43-50
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• 2017

본 연구로부터 WJ-1 균주는 제주도에서 수집된 토양샘플로부터 동정되었는데, 형태분화관찰 및 16S rRNA 유전자 염기서열분석과 DNA-DNA hybridization 분석을 통하여 S. glaucescens의 신아종으로 분류되었다. 균주 WJ-1의 주요 cellular fatty acid와 게놈내 G+C 농도는 각각 $C_{15:0}$ anteiso (42.99%)와 74.73 mol%였다. 이 균은 배양액으로부터 준비된 조효소액의 xylanase 활성은 중성 pH 조건 및 $55^{\circ}C$에서 활성이 가장 높았다. S. glaucescens의 조효소액을 이용하여 xylan으로부터 xylotriose 및 xylotetraose를 포함하는 xylooligosaccharide를 제조할 수 있다. 본 연구는 S. glaucescens의 아종에 관한 최초의 보고이며, 관련 종에서 xylanase 활성에 관한 최초의 보고이다. 본 연구 결과로부터, WJ-1 균주는 lignocellulosic biomass의 이용 및 기능성 xylooligosacchade 생산에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.