• 한국의상디자인학회지
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• 제21권4호
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• pp.165-179
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• 2019

This study used 3D body scan data to classify body shapes according to the torso shape of adult males aged 20-75 years. This data will be provided so that the apparel industry can make apparel products corresponding to body characteristics by age. The study used 1,796 adult males between the ages of 20 and 75 and the 3D body shape data of the '5th Research on National Standard Anthropometry'. For data analysis, the program SPSSWIN Ver. 17.0 was used to calculate the mean and frequency allowing for a factor analysis, cluster analysis, analysis of variance, and Duncan test. To classify body shape according to the torso shape of adult males, this study considered nine factors: 'horizontal size of torso,' 'vertical size of body,' 'curve of torso and waist-abdomen flatness ratio,' 'length of torso,' 'shape of neck area,' 'degree of lateral curve,' 'difference between front and back interscye length,' 'shoulder armscye shape,' and 'chest flatness ratio.' Based on the results of the factor analysis, the torso shapes of adult males were classified into five types. Type 1 is "upright body with flat, curvy shape", Type 2 is "curve sway back body type", Type 3 is "flat, abdominally obese body", Type 4 is "obese, crooked body" and Type 5 is "thick sway front body type." named.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.823-828
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• 2003

이 논문의 주요 목적은 내용을 기반으로 하는 이미지 검색에서 이미지 객체의 외형특징을 추출하는 방법을 제시하는 것이다. 대부분의 실질적인 객체들의 외형은 불규칙적이고, 이러한 객체를 수치화하기위한 일반적인 방법은 없다. 특히 전자 카타로그들은 상품들을 나타내는 많은 이미지를 포함하고 있다. 이 논문에서는 이미지 전체가 아닌 이미지내의 개별 객체들을 기반으로 특징을 추출하는 방법을 제시한다. 왜냐하면 제시된 방법은 한 이미지내에서 RLC lines을 사용하여 각 객체들의 외형을 기반으로하는 방법을 사용하기 때문이다. 실험결과는 일반적으로 가장 많이 사용하는 특징인 Texture와 비교를 했고 제시된 외형을 나타내는 변수들이 전자카타로그의 이미지 객체들을 뚜렷하게 나타냈고, 보다 정확하게 객체들을 분류하고 구별하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.171-176
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• 2013

X-ray cross-sectional image-based inspection technique is one of the most useful methods to inspect the brazing joints of heat exchanger. Through X-ray cross-sectional image acquisition, image processing, and defect inspection, the defects of brazing joints can be detected. This paper presents a method to judge the type of detected defects automatically, and to display them three-dimensionally. The defect type is classified as unconnected defect, void, and so on, based on location, size, and shape information of defect. Three-dimensional display which is realized using OpenGL (Open Graphics Library) will be helpful to understand the overall situation including location, size, shape of the defects in a test object.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.19-19
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• 2000

This paper introduces a new scheme for neural network classifier which can describe the shape of patterns in clustered group by using a self-organizing teeming algorithm. The prototype based neural network classifier can not describe the shape of group and it has low classification performance when the data groups are complex. To improve above-mentioned problem, new neural scheme is introduced. This proposed neural network algorithm can be regarded as the extension of self-organizing feature map which can describe The experimental results shows that the proposed algorithm can describe the shape of pattern successfully.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.911-914
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• 2011

손 영역을 찾는 것은 사용자 중심의 인터페이스를 제공하는 데 있어서 꼭 필요한 기술이며 이를 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문은 HSV 공간을 기반으로 한 역 투영 기법을 사용하여 손영역 검출을 수행하였으며, 휴 모멘트를 통해 추출된 손 영역을 분석, 손 모양 인식에 대한 방법을 제안한다. 역 투영 기법을 통해 손 영역 검출에 대한 신뢰도를 높였으며, 휴 모멘트를 통해 손모양을 구분할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권5C호
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• pp.548-555
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• 2006

본 논문에서는 사상 의학에서 가장 중요한 사상 체질 분류에 대한 방법론을 제안하고자 한다. 기존에 사상 체질 분류를 위해 사용해 온 방법들은 대개 용모사기와 체형기상에 의한 방법이었다. 또한 QSCC, QSCCII라고 불리우는 설문지를 이용하거나 사람이 말하는 음성을 듣고 판별하는 법등과 최근에는 체질 침이나 약물 반응 등의 방법도 사상 체질 분류를 위해 사용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 대개가 임상의들의 직관에 의지하는 방법들이 대부분으로 이와 같은 임상의들의 직관을 정량화하여 기기로 구현하는 것이 보다 정확하고 유용한 사상 체질 분류 방법이 되리라 사료된다. 이를 위해 본 논문에서는 음성 신호 분석에 의해 사상 체질을 분류하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 각 사상 체질별로 음성 특성을 분류하고 이를 통해 피치, 인텐서티, 포먼트 값의 특징을 체질별로 차이점과 유사성을 분류하여 사상 체질 분류를 행하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권2호
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• pp.129-135
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• 2004

재택건강관리 시스템은 주로 정상인들로부터 빈번하게 측정한 생체신호의 실시간 처리과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 측정되는 심전도 신호에서 DRS를 검출하기 위한 단순화된 알고리즘과 검출된 QRS의 정상과 비정상 여부만을 분류하는 알고리즘에 대하여 기술한다. 기존에 사용되고 있는 실시간 QRS 검출 알고리즘을 세분화하여 단순화된 QRS 검출 알고리즘을 제안함으로서 저가형 소형 단말기에서도 사용이 가능하도록 하였다. 또한 검출된 QRS들로부터 QRS 폭, R-R 간격, DRS 형태변수를 추출하여 QRS의 정상과 비정상을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 단순화된 QRS 검출기의 성능과 정상과 비정상의 분류성능은 각각 약 99%와 96%로 나타났다. 본 논문에서 제안된 QRS 검출과 분류를 위한 알고리즘들은 복잡한 신호처리 과정이 필요치 않으므로 재택건강관리 시스템에서의 실시간 심전도처리에 사용될 수 있을 것이다

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.16-23
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• 2011

Gunnery로부터 발생하는 muzzle firing은 매우 높은 에너지를 방출하는 표적으로 볼 수 있다. 따라서, xx km 이상의 원거리 gunnery의 경우 일반 CCD 영상으로는 식별하기 어렵지만, IR(infrared) 영상에서는 충분히 식별될 수 있다. 본 논문에서는 원거리 IR 영상으로부터 muzzle firing으로 발생되는 profile을 획득하여 분류하는 기법을 제안한다. IR 센서(infrared sensor)의 특성, 거리, 대기 상태 등에 따라 muzzle firing으로 발생하는 에너지는 서로 다른 양으로써 IR영상에 표현된다. 따라서, 단순히 IR 영상의 픽셀값으로 gunnery 종류를 분류하는데는 명확한 한계가 있다. 제안하는 기법에서는 xxx Hz 이상의 고속 장비를 이용하여 muzzle firing이 이루어지는 구간내에서 시간에 따른 픽셀값의 profile을 획득하여 형태기반의 특징을 추출한 후, 피셔 공간(Fisher's space)로 투영시켜 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 gunnery의 종류를 분류한다. 제안하는 기법을 이용하여 지상 및 공중에서 획득한 gunnery에 대하여 분류 실험을 수행한 결과 파라미터에 따라 최대 93%의 분류율을 확인하였다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제30권3호
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• pp.213-218
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• 2015

In the study for a differentiation and development of spermatogonial cells, the researchers should commonly require a simple, fast and reasonable method that could evaluate the developmental stage of male germ cells without any damage and also relentlessly culture them so far as a cell stage aiming at experimental applications. For developing the efficient method to identify the stage of sperm cells, the morphological characteristics of sperm cells were investigated by staining the cells with blue fluorescent dye Hoechst 33258, and a criterion for male germ cell classification was elicited from results of the previous investigation, then the efficiency of the criterion was verified by applying it to assort the germ cells recovered from male mice in age from 6 to 35 days. As morphological characteristics, spermatogonia significantly differed from spermatocytes in size, appearance and fluorescent patches of nucleus, and spermatids could also be distinguished from spermatozoa by making a difference in the volume and shape of nucleus and the shape and fluorescence of tail. Aforesaid criterion was applicable for classifying in vitro cultured sperm cells by verifying its efficiency and propriety for assorting the stages of testicular germ cells. However, the fluorescent staining showed that germ cells in mouse testis should be dramatically differentiated and developed at 21 days and 35 days of age, which were known as times of sexual puberty and maturity in male mice, respectively. In conclusion, the results indicated that this simple criterion for sperm cell classification using fluorescence staining with Hoechst 33258 may be highly efficient and reasonable for spermatogenesis study.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.132-144
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• 2017

대용량 지문 데이터베이스를 사용하는 지문인식 시스템에서 처리 속도와 정확성을 높이기 위해서는 지문을 클래스별로 카테고리화하는 지문분류 기술을 사용해야 한다. 지문분류 방법은 지문 융선으로부터 특징을 추출하고 지문 융선의 흐름과 형상에 따라 정의되어 있는 클래스를 기준으로 학습 및 추론 기법을 이용하여 분류한다. 기존에는 종이에 회전 날인하여 습득된 NIST 데이터베이스를 이용한 연구가 많이 수행되었지만, 지문인식 입력 센서를 이용한 자동화된 시스템이 보편화됨에 따라 FVC에서 공개한 지문 데이터와 같이 센서로부터 입력된 지문 이미지를 이용한 연구가 증가하고 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 지문분류 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 지문분류를 위한 특징 추출 및 분류 기술의 동향을 살펴보고 분류성능을 비교한다. 또한 센서 기반 지문 이미지의 다양한 품질을 고려한 지문분류 기술 연구의 필요성에 대하여 정리하고, 딥러닝 기술을 적용한 지문분류 방법을 분석해 봄으로써 지속적으로 사용이 증가되고 있는 대용량 지문 데이터베이스의 분류 기술 연구에 대한 성능향상에 보탬이 되고자 한다.