• 정보보호학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.39-53
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• 2007

본 연구의 목적은 다양한 이기종 지문입력 센서의 호환을 위한 지문 특징점 보정 알고리즘 개발이다. 본 연구에서는 이기종 지문입력 센서간의 매칭을 위하여 영상 기반의 센서 평가 방법에 따라 Ink-Stamped방법과 인조패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 본 연구에서 제안한 보정 알고리즘은 영상 레벨과 템플릿 레벨 모두에서 보정 가능하며, 상대 센서의 사양에 맞도록 보정하는 상대적 해상도 보정 방법과 500, DPI 종횡비(Aspect Ratio)가 1인 사양에 맞도록 보정하는 공통해상도 보정 방법이다. 특히 템플릿 레벨에서의 보정은 특징점이 보정됨에 따라 방향 보정이 변하게 되는데 이를 보정하기 위하여 단위 벡터 방법을 제안한다. 따라서 제안한 보정 알고리즘을 이용한 결과 보정 전 보다 보정 후의 EER 에러가 전체적으로 64.8% 개선됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 이기종 지문 인식 시스템 통합 시 요구되어지는 비용을 최소화하고 최종 사용자의 편의성을 도모할 수 있으며, 나아가 국가 간 바이오 정보 공유 및 출입국 관리 시스템에 적용하기에도 유용할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.243-251
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• 2022

부동산 산업은 경제와 높은 상관관계를 갖는 기초산업이다. 과거 20년 동안 중국경제성장을 가속화하면서 부동산 산업도 큰 변화를 보이고 있다. 이에 본 연구는 기존 경제성장지표인 GDP, 소득, 부동산 가격 및 금리 등 거시경제요인이 주택시장 가격상승을 종합적으로 설명하지 못한 점을 감안하여 행동경제학에서 심리지수가 주택시장에 미치는 영향을 분석한다. 방법론적으로 주성분분석법(PCA)을 활용하여 중국심천지역을 중심으로 부동산시장 수요자 심리지수 및 공급자 심리지수를 각각 도출하고 벡터자기회귀(VAR)모형을 통해 심리지수가 주택수익률에 대한 영향을 실증분석으로 진행한다. 그 결과 공급자의 심리는 주택시장에 긍정적인 영향을 미친 반면, 수요자의 심리는 부정적인 영향을 미치고 있다. 또한 공급자의 심리가 높은 경우에는 수요자의 심리가 높은 경우와 다른 영향을 미치고 있은 것을 밝혔다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.39-47
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• 2023

The development of autonomous driving and Advanced Driver Assistance System (ADAS) technology has grown rapidly in recent years. As most traffic accidents occur due to human error, self-driving vehicles can drastically reduce the number of accidents and crashes that occur on the roads today. Obviously, technical advancements in autonomous driving can lead to improved public driving safety. However, due to the current limitations in technology and lack of public trust in self-driving cars (and drones), the actual use of Autonomous Vehicles (AVs) is still significantly low. According to prior studies, people's acceptance of an AV is mainly determined by trust. It is proven that people still feel much more comfortable in personalized ADAS, designed with the way people drive. Based on such needs, a new attempt for a customized ADAS considering each driver's driving style is proposed in this paper. Each driver's behavior is divided into two categories: assertive and defensive. In this paper, a novel customized ADAS algorithm with high classification accuracy is designed, which divides each driver based on their driving style. Each driver's driving data is collected and simulated using CARLA, which is an open-source autonomous driving simulator. In addition, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) machine learning algorithms are used to optimize the ADAS parameters. The proposed scheme results in a high classification accuracy of time series driving data. Furthermore, among the vast amount of CARLA-based feature data extracted from the drivers, distinguishable driving features are collected selectively using Support Vector Machine (SVM) technology by comparing the amount of influence on the classification of the two categories. Therefore, by extracting distinguishable features and eliminating outliers using SVM, the classification accuracy is significantly improved. Based on this classification, the ADAS sensors can be made more sensitive for the case of assertive drivers, enabling more advanced driving safety support. The proposed technology of this paper is especially important because currently, the state-of-the-art level of autonomous driving is at level 3 (based on the SAE International driving automation standards), which requires advanced functions that can assist drivers using ADAS technology.

• 대한바이러스학회지
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• 제30권3호
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• pp.203-210
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• 2000

Hantaviruses are etiologic agents of hemorrhagic fever with renal syndrome (HFRS) and hantavirus pulmonary syndrome (HPS) in the world. Various hantaviruses were isolated from HFRS patients and several different rodent species in the world. Four hantavirus isolates from Indonesia and three isolates from Thailand among 89 Bandicotas captured in Yogyakarta, east region of Sumatra island, Indonesia and at Chiang Mai in Thailand during 1996 were made through several passages in Vero E6 cells. Viral genome M segment from two Indonesian isolates and three Thailand isolates were amplified using hantavirus generic primers of the M segment and cloned into pCRII vector. The genetic differences were analyzed by comparison of partial sequence of the M segment and antigenic differences were made by IFA. Nucleotide sequence homology of two isolates BC 8, BC 34 from Indonesia and two isolates thai 1322, thai 1330 to Seoul virus was 99% and 96%, respectively, but Thai 1164 was 80%Thai 1164 strain has shown 95% homology to Thai 749 virus. In conclusion it is indicated that two different serotype hantaviruses, Seoul and Thailand, are cocirculating among Bandicota in Thailand, in contrast Seoul serotype virus is circulating in Indonesia.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제61권2호
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• pp.154-162
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• 2023

Glucose-6-phosphate dehydrogenase (G6PD) deficiency is caused by X-linked recessive disorderliness. It induces severe anemia when a patient with G6PD deficiency is exposed to oxidative stress that occurs with administration of an antimalarial drug, primaquine. The distribution of G6PD deficiency remains unknown while primaquine has been used for malaria treatment in Myanmar. This study aimed to investigate the prevalence of G6PD deficiency and its variants in Chin State, Myanmar. Among 322 participants, 18 (11 males and 7 females) demonstrated a G6PD deficiency. Orissa variant was dominant in the molecular analysis. This would be related to neighboring Indian and Bangladeshi population, in which Orissa variant was also reported as the main mutation type. The screening test for G6PD deficiency before primaquine treatment appears to be important in Myanmar.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.57-67
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• 2018

앙상블 기법은 기계학습에서 다수의 알고리즘을 사용하여 더 좋은 성능을 내기 위해 사용하는 방법이다. 본 논문에서는 앙상블 기법에서 많이 사용되는 부스팅과 배깅에 대해 소개를 하고, 서포트벡터 회귀, 방사기저함수 네트워크, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론을 이용하여 설계한다. 추가적으로 순환신경망과 MOHID 수치모델을 추가하여 실험을 진행한다. 실험적 검증를 위해 사용하는 뜰개 데이터는 7 개의 지역에서 관측된 683 개의 관측 자료다. 뜰개 관측 자료를 이용하여 6 개의 알고리즘과의 비교를 통해 앙상블 기법의 성능을 검증한다. 검증 방법으로는 평균절대오차를 사용한다. 실험 방법은 배깅, 부스팅, 기계학습을 이용한 앙상블 모델을 이용하여 진행한다. 각 앙상블 모델마다 동일한 가중치를 부여한 방법, 차등한 가중치를 부여한 방법을 이용하여 오류율을 계산한다. 가장 좋은 오류율을 나타낸 방법은 기계학습을 이용한 앙상블 모델로서 6 개의 기계학습의 평균에 비해 61.7%가 개선된 결과를 보였다.

• 자원환경지질
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• 제34권1호
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• pp.1-12
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• 2001

본 연구에서는 층상규산염광물 중 삼팔면체 운모족에 속하는 흑운모-1Μ 시료를 대상으로 중성자분말회절분석을 수행하였다. 분말회절분석기의 저온 및 고온 시료장치를 이용하여 -263$^{\circ}C$, 상온, 30$0^{\circ}C$, $600^{\circ}C$, 90$0^{\circ}C$의 온도조건에서 중성자 회절자료를 취득하였으며 Rietveld법으로 구조분석을 실시하였다. 정밀화 지수 $R_{b}$는 5.06%-11.9%, S(Goodness of fitness)는 2.97~3.94로 수렴되었다. -263$^{\circ}C$부터 $600^{\circ}C$까지는 단위포상수 a, b, c가 온도의 증가에 따라서 팽창되는 경향을 뚜렷하게 관찰할 수 있었으며 90$0^{\circ}C$에서는 a와 b의 경우 오히려 감소하는 결과를 보여주었다. -263$^{\circ}C$~$600^{\circ}C$ 온도구간에서 c축의 팽창성은 a, b 축의 팽창성에 비하여 상대적으로 더 크며 이는 단위포의 부피증가가 이 온도 범위에서는 c축의 팽창에 의해 주도됨을 지시한다. 90$0^{\circ}C$에서 보이는 경향의 불일치성은 이 온도에서 탈수산기화-산화반응이 우세하게 발생함으로서 팔면체 구조내 $Fe^{2+}$ 이 $Fe^{3+}$ 로 산화되어 양이온 반경이 변화되었기 때문으로 해석된다. 저온조건(-263$^{\circ}C$)에서 결정된 수소원자의 위치는 O4자리로부터 0.9103$\AA$ 떨어져서 (x/a=0.138, y/b=0.5, z/c=0.305)의 위치에 존재하는 것으로 계산되었다. 각 온도조건에 대하여 사면체회전각($\alpha$*, 팔면체판 두께($t_{oct}$), M-O간 거리는 단위포축 팽창성 결과와 마찬가지로 90$0^{\circ}C$의 고온조건을 제외하고는 일반적으로 온도가 증가함에 따라서 $\alpha$*, $t_{oct}$, M-O간 거리가 증가하는 경향을 보이지만 그경향이 상대적으로 덜 분명하며, 온도변화에 따른 팔면체 형태변화의 경향은 보이지 않았는데, 이는 금운모 등과 달리 M1, M2 팔면체에는 Fe와 Mg가 치환되어 분포하고 있기 때문으로 해석된다.다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 농업과학연구
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• 제45권1호
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• pp.38-42
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• 2018

Demand for tomatoes has been increasing every year as people desire more healthy food. In Korea, tomatoes are mainly grown in the Chungnam, Chunnam and Kyungnam provinces. Recently, reports of whitefly-transmitted viral diseases have increased due to newly emerging whitefly pressures caused by climate change in Korea. Specifically, in 2017, the main tomato growing areas, Buyeo and Nonsan in Chungnam, showed damage typical of viral infection; therefore, we investigated viral diseases in these areas. We collected samples with virus-like symptoms and found that not only whitefly transmitted Tomato yellow leaf curl virus (TYLCV) and Tomato chlorosis virus (ToCV) were detected but also Tomato mosaic virus (ToMV, for which no specific vector is known) and Tomato spotted wilt virus (TSWV, transmitted by thrips). The ToMV-infected samples were mostly co-infected with either TYLCV or ToCV. Mixed infections of different combinations of TYLCV, ToCV and ToMV were detected with the mixed infection of two whitefly-transmitted viruses (TYLCV and ToCV) causing the most severe symptoms. According to the CP sequence of each virus, the 100% identities were shown to be Mexico/ABG73017.1 (TYLCV), Greece/CDG34553.1 (ToCV), China/AKN79752 (TSWV), and Australia/NP078449.1 (ToMV). Based on the sequence data, we presumed that these tomato infecting viruses were transmitted through insects and seeds introduced from neighboring countries.

• Parasites, Hosts and Diseases
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• 제58권3호
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• pp.267-278
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• 2020

The heterogeneity and complexity of malaria involves political and natural environments, socioeconomic development, cross-border movement, and vector biology; factors that cannot be changed in a short time. This study aimed to assess the impact of economic growth and cross-border movement, toward elimination of malaria in Yunnan Province during its pre-elimination phase. Malaria data during 2011-2016 were extracted from 18 counties of Yunnan and from 7 villages, 11 displaced person camps of the Kachin Special Region II of Myanmar. Data of per-capita gross domestic product (GDP) were obtained from Yunnan Bureau of Statistics. Data were analyzed and mapped to determine spatiotemporal heterogeneity at county and village levels. There were a total 2,117 malaria cases with 85.2% imported cases; most imported cases came from Myanmar (78.5%). Along the demarcation line, malaria incidence rates in villages/camps in Myanmar were significantly higher than those of the neighboring villages in China. The spatial and temporal trends suggested that increasing per-capita GDP may have an indirect effect on the reduction of malaria cases when observed at macro level; however, malaria persists owing to complex, multi-faceted factors including poverty at individual level and cross-border movement of the workforce. In moving toward malaria elimination, despite economic growth, cooperative efforts with neighboring countries are critical to interrupt local transmission and prevent reintroduction of malaria via imported cases. Cross-border workers should be educated in preventive measures through effective behavior change communication, and investment is needed in active surveillance systems and novel diagnostic and treatment services during the elimination phase.