• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권5호
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• pp.2122-2140
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• 2020

Proper and precise embedding of commercial ads within Webpages requires Ad-hoc analysis and understanding of their content. By the successful implementation of this step, both publishers and advertisers gain mutual benefits through increasing their revenues on the one hand, and improving user experience on the other. In this research work, we propose a novel multi-level context-based ads serving approach through which ads will be served at generic publisher websites based on their contextual relevance. In the proposed approach, knowledge encoded in domain-specific and generic semantic repositories is exploited in order to analyze and segment Webpages into sets of contextually-relevant segments. Semantically-enhanced indexes are also constructed to index ads based on their textual descriptions provided by advertisers. A modified cosine similarity matching algorithm is employed to embed each ad from the Ads repository into one or more contextually-relevant segments. In order to validate our proposal, we have implemented a prototype of an ad serving system with two datasets that consist of (11429 ads and 93 documents) and (11000 documents and 15 ads), respectively. To demonstrate the effectiveness of the proposed techniques, we experimentally tested the proposed method and compared the produced results against five baseline metrics that can be used in the context of ad serving systems. In addition, we compared the results produced by our system with other state-of-the-art models. Findings demonstrate that the accuracy of conventional ad matching techniques has improved by exploiting the proposed semantically-enhanced context-based ad serving model.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.385-392
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• 2012

공급자 관점의 상품시장 정의는 공정, 원자재, 상품기능의 유사성 등으로 세분시장을 정의함으로써 특정상황이 배제되고 불연속성에 대한 고려가 결여되어 있어 기업의 시장 활동에 여러 가지 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 정의는 다분히 정적이고 일반적이어서 시장의 여러 상황과 시간의 추이에 따른 시장변화를 표현, 예측하는 것이 매우 어렵다. 반면 고객지향의 시장 세분화는 특정 혜택이 추구되는 상황에서 대체 가능한 상품과 관련 고객들의 집합을 정의함으로써 획득 가능하다. 이러한 상품시장 정의는 시장에서 부상하는 위협과 기회를 발견하고 효과적인 실적평가와 효율적인 자원배분을 가능케 한다. 그러나 고객관점의 시장정의가 실제로 구현되기 위해서는 많은 전제조건이 있다. 즉, 고객의 행위와 판단에 관련된 충분한 자료의 확보가 가능해야 하며 이들 자료의 분석을 통해 의미 있는 정보를 제공할 수 있는 정보처리기법이 필요하다. 본 연구의 목표는 고객관점 상품시장 정의가 귀납적 방법에 상당히 근거한다는 데 착안하여 데이터 마이닝 기술을 활용하여 실제적 적용에 어려움이 많은 고객관점의 시장 세분화를 지원할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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• pp.131-131
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• 2017

Though the Platycodon grandiflorum, has a broad range of pharmacologic properties, but the mechanisms underlying these effects remain unclear. In order to profile proteins from the nodal segment, callus, root and shoot, high throughput proteome approach was executed in the present study. Two-dimensional gels stained with CBB, a total of 84 differential expressed proteins were confirmed out of 839 protein spots using image analysis by Progenesis SameSpot software. Out of total differential expressed spots, 58 differential expressed protein spots (${\geq}2-fold$) were analyzed using MASCOT search engine according to the similarity of sequences with previously characterized proteins along with the UniProt database. Out of 58 differential expressed protein, 32 protein spots were up-regulated such as ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase, endoplasmic oxidoreductin-1, heat stress transcription factor A3, RNA pseudourine synthase 4, cysteine proteinase, GntR family transcriptional regulator, E3 xyloglucan 6-xylosyltransferase, while 26 differential protein spots were down-regulated such as L-ascorbate oxidase precursor, late embryogenesis abundant protein D-34, putative SCO1 protein, oxygen-evolving enhancer protein 3. However, the frequency distribution of identified proteins using iProClass databases, and assignment by function based on gene ontology revealed that the identified proteins from the explants were mainly associated with the nucleic acid binding (17%), transferase activity (14%) and ion binding (12%). Taken together, the protein profile may provide insight clues for better understanding the characteristics of proteins and its metabolic activities in various explants of this essential medicinal plant P. grandiflorum.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권11호
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• pp.1096-1100
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• 2010

본 논문에서는 MR 영상에서 중간형상정보를 이용한 활성형상모델 기반의 반월상 연골 자동 분할 기법을 제안한다. 첫째, 훈련집합 내의 형상 변형을 반영하기 위해 반월상 연골 통계형상모델을 생성한다. 둘째, 큰 변형을 갖는 반월상 연골의 견고한 분할을 위해 유사도에 따른 가중치 기법을 이용하여 중간형상정보 생성 기법을 제안한다. 마지막으로 활성형상모탤 적합을 통해 반월상 연골 자동 분할을 수행한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가 그리고 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 자동 분할과 반자동 분할 결과간의 평균거리차이를 측정하였고 이를 컬러맵으로 표현하였다. 실험 결과 평균거리차이는 내측 반월상 연골은 $0.54{\pm}0.16mm$, 외측 반월상 연골은 $0.73{\pm}0.39mm$으로 측정되었고, 수행시간은 평균 4.87초로 측정되었다.

• 한국작물학회지
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• 제60권1호
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• pp.97-106
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• 2015

Platycodon grandiflorum, commonly known as Doraji in Korea, has a wide range of pharmacologic properties, such as reducing adiposity and hyperlipidemia, and antiatherosclerotic effects. However, the mechanisms underlying these effects remain unclear. In order to profile proteins from the nodal segment, callus, root and shoot, high throughput proteome approach was executed in the present study. Two dimensional gels stained with CBB, a total of 84 differential expressed proteins were confirmed out of 839 protein spots using image analysis by Progenesis SameSpot software. Out of total differential expressed spots, 58 differential expressed protein spots (${\geq}$ 2-fold) were analyzed using MASCOT search engine according to the similarity of sequences with previously characterized proteins along with the UniProt database. Out of 58 differential expressed protein, 32 protein spots were up-regulated such as ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase, endoplasmic oxidoreductin-1, heat stress transcription factor A3, RNA pseudourine synthase 4, cysteine proteinase, GntR family transcriptional regulator, E3 xyloglucan 6-xylosyltransferase, while 26 differential protein spots were down-regulated such as L-ascorbate oxidase precursor, late embryogenesis abundant protein D-34, putative SCO1 protein, oxygen-evolving enhancer protein 3. However, frequency distribution of identified proteins using iProClass databases, and assignment by function based on gene ontology revealed that the identified proteins from the explants were mainly associated with the nucleic acid binding (17%), transferase activity (14%) and ion binding (12%). In that way, the exclusive protein profile may provide insight clues for better understanding the characteristics of proteins and metabolic activity in various explants of the economically important medicinal plant Platycodon grandiflorum.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권6호
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• pp.705-716
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• 2002

본 논문은 MR 머리 영상 데이타를 디렉트 볼륨 렌더링하는 방법을 제안한다. MR 영상을 가시화하기 위해서는 서피스 렌더링을 많이 사용하나 이 방법은 면을 추출하는 과정에서 면 내부의 정보를 잃어버린다. 디렉트 볼륨 렌더링은 면 내부의 정보를 추출 할 수 있으나 데이타의 특성상 MR 머리 영상 데이타에 이 방법을 적용하기가 쉽지 않다. 이 논문에서는 MR 머리 영상 데이타를 뇌와 뇌 이외의 구성 요소로 분할한 다음에 뇌 복셀값을 증가시키고 원래의 영상과 다시 결합시켜 디렉트 볼륨 렌더링을 시도하였다. 뇌 경계선은 히스토그램 경계값, 모포로지 연산, 스네이크 알고리즘(snakes algorithm)을 이용하여 추출하였다. 추출된 뇌 경계선는 육안으로 추출한 것의 91~95%의 유사도를 보인다. 제안된 디렉트 볼륨 렌더링은 뇌와 뇌 이외의 구성 요소를 동시에 3차원 가시화하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.99-105
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• 2017

스테레오 정합은 두 영상의 색상과 공간 유사성이 최대가 되는 지점을 찾아 깊이 정보를 예측한다. 그런데, 두 시점 사이에 발생하는 폐색 영역으로 잘못된 깊이 정보를 얻게 되고, 폐색 영역을 보완하지 않은 깊이 정보는 시간 축 스테레오 매칭에서 잡음을 전파하는 문제를 일으킨다. 본 논문은 폐색 영역을 보완하여 시간 축 상에서 발생하는 잡음의 전파를 줄이고, 정확한 깊이 정보를 공유하여 스테레오 매칭의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 색상과 공간의 유사성을 계산하는 함수를 정의하여 초기 깊이 정보를 예측하고, 세 가지 제약사항을 고려한 에너지 함수를 세워 (EM: expectation maximization) 으로 폐색 영역을 구한 뒤, 동적 프로그래밍 방법으로 예측된 폐색 영역을 보정한다. 끝으로, 이전시점에 구해진 정확한 깊이 정보를 사용하여 시간 축 스테레오 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 폐색영역 예측 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있었으며, 시간 축 정보를 고려하지 않은 스테레오 매칭 방법보다 정확한 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제64권1호
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• pp.69-77
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• 2021

Objective : Classification systems for cervical ossification of the posterior longitudinal ligament (OPLL) have traditionally focused on the morphological characteristics of ossification. Although the classification describes many clinical features associated with the shape of the ossification, including the concept of spondylosis seems necessary because of the similarity in age distribution. Methods : Patients diagnosed with OPLL who presented with increase signal intensity (ISI) on magnetic resonance imaging were surgically treated in our department. The patients were divided into two groups (pure versus degenerative) according to the presence of disc degeneration. Results : Of 141 patients enrolled in this study, more than half (61%) were classified into the degenerative group. The pure group showed a profound male predominance, early presentation of myelopathy, and a different predilection for ISI compared to the degenerative group. The mean canal compromise ratio (CC) of the ISI was 47% in the degenerative group versus 61% in the pure group (p<0.0000). On the contrary, the global and segment motions were significantly larger in the degenerative group (p<0.0000 and p=0.003, respectively). The canal diameters and global angles did not differ between groups. Conclusion : Classifying cervical OPLL based on the presence of combined disc degeneration is beneficial for understanding the disorder's behavior. CC appears to be the main factor in the development of myelopathy in the pure group, whereas additional dynamic factors appear to affect its development in the degenerative group.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.473-481
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• 2005

본 논문은 적응적 양자화 컬러 수와 적응적 병합 임계값을 이용하여 순차적으로 영역을 병합하여 영역의 경계를 보존하며 영상을 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 먼저 PSNR을 이용하여 영상에 따라 다른 양자화 컬러 수로 영상을 벡터 양자화 한다. 그리고 양자화 영상을 이용하여 초기 영역을 설정한 후 CIE Lab와 RGB 컬러 공간에서 순차적으로 유사한 영역을 병합하여 영상의 주요 영역들로 분할한다. 병합의 각 단계에서는 유사성의 척도로 인접 영역의 컬러 거리를 사용하며 병합 임계값은 분할된 영역과 원영상의 컬러 거리의 평균과 평균 변화량을 이용하여 적응적으로 구하였다. 또한 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상이 주요 영역 단위로 병합되지 않은 경우 후처리로서 CIE Lab 영역에서 다시 한번 병합을 수행한다. 이때 초기 영역 영상과 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상의 영역간의 컬러 거리를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 실험 결과는 제안방법에 의한 결과 영상이 주요 객체를 중심으로 분할되며 객체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 객관적인 척도에서도 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보여준다.