• 전자공학회논문지CI
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• 제38권1호
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• pp.46-57
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• 2001

시간적 특성을 가진 비디오 자료와 같은 멀티미디어의 자료에 접근하기 위해서는 내용 기반 이미지 검색 기술이 필요하다. 더욱이, 내용 기반 이미지 검색의 기본적인 기술 중의 하나가 대표키 프레임들의 추출이다. 제안된 방법을 구현했을 뿐만 아니라, 대표키 프레임들이 비디오 데이터의 특성에 대한 데이터 분석을 사용하여 추출될 수 있음을 보였다. 또한, 제안된 방법이 정확함 뿐만 아니라 효과적이라는 것을 증명하였다. 제안한 방법은 비디오 데이터 베이스를 위해 색인을 구축하는데 매우 유용하다. 그러므로 제안한 방법이 실세계에서 비디오 데이터 베이스를 구축하는데 사용되기를 기대한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.210-217
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• 2003

본 논문에서는 수리형태학에 기반한 새로운 특징값 추출 방법을 제안하였다. 수리형태학적 패턴 분포함수에 의한 수리형태학적 공간주파수를 소개하고 이를 새로운 특징인 평균높이를 정의하는데 적용하였다. 평균높이는 내용기반 이미지 검색을 위한 인덱스 키를 생성하는데 사용되는 특징값을 정의하기 위하여 사용하였다. 제안한 방법의 우수성을 다양한 영상에 대한 실험을 통하여 증명하였다. 또한 기존의 검색방법은 검색하는 이미지 데이터마다 에지 검출단계에서 적절한 문턱값에 의한 이진화 처리가 요구되어 지나 제안한 방법은 이진화가 필요 없어서 그 효용성이 크다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2788-2808
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• 2023

Brain tumors are one of the most threatening malignancies for humans. Misdiagnosis of brain tumors can result in false medical intervention, which ultimately reduces a patient's chance of survival. Manual identification and segmentation of brain tumors from Magnetic Resonance Imaging (MRI) scans can be difficult and error-prone because of the great range of tumor tissues that exist in various individuals and the similarity of normal tissues. To overcome this limitation, the Amended Convolutional Neural Network (ACNN) model has been introduced, a unique combination of three techniques that have not been previously explored for brain tumor detection. The three techniques integrated into the ACNN model are image tissue preprocessing using the Kalman Bucy Smoothing Filter to remove noisy pixels from the input, image tissue segmentation using the Isotonic Regressive Image Tissue Segmentation Process, and feature extraction using the Marr Wavelet Transformation. The extracted features are compared with the testing features using a sigmoid activation function in the output layer. The experimental findings show that the suggested model outperforms existing techniques concerning accuracy, precision, sensitivity, dice score, Jaccard index, specificity, Positive Predictive Value, Hausdorff distance, recall, and F1 score. The proposed ACNN model achieved a maximum accuracy of 98.8%, which is higher than other existing models, according to the experimental results.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.71-78
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• 2009

보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하는게 일반적이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그를 중요도에 따라 분류하고, 낮은 태그에서 추출된 용어 가중치를 계산하고, 그 가중치로 높은 가중치의 태그에서 추출된 용어의 가중치를 갱신해 가면서 최종 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 사용자가 중요하게 생각하는 태그를 실험해 보고 그에 따라 중요도를 분류하여 가중치 계산에 반영한다. 그리고 기존 태그 중요도 결정 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.123-138
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• 2023

The Fourth Industrial Revolution and sensor technology have led to increased utilization of sensor data. In our modern society, data complexity is rising, and the extraction of valuable information has become crucial with the rapid changes in information technology (IT). Recurrent neural networks (RNN) and long short-term memory (LSTM) models have shown remarkable performance in natural language processing (NLP) and time series prediction. Consequently, there is a strong expectation that models excelling in NLP will also excel in time series prediction. However, current research on Transformer models for time series prediction remains limited. Traditional RNN and LSTM models have demonstrated superior performance compared to Transformers in big data analysis. Nevertheless, with continuous advancements in Transformer models, such as GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) and ProphetNet, they have gained attention in the field of time series prediction. This study aims to evaluate the classification performance and interval prediction of remaining useful life (RUL) using an advanced Transformer model. The performance of each model will be utilized to establish a health index (HI) for cutting blades, enabling real-time monitoring of machine health. The results are expected to provide valuable insights for machine monitoring, evaluation, and management, confirming the effectiveness of advanced Transformer models in time series analysis when applied in industrial settings.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 자원환경지질
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• 제34권3호
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• pp.283-299
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• 2001

공주시 금흥 생활쓰레기 매립지의 중간 복토재와 차수재에서 채취한 시료에 대해 0.1N HCI 용축, 전함량 분석 및 연속추출분석을 실시하여 As, Ba, Cd, Co, Cr, Cu, Fe, Mn, Ni, Pb, Sr, Ti와 Zn 함량을 ICP-AES로 분석하였다. 또한, 비교를 위해 오염되지 않은 토양과 퇴적물 시료를 분석하였다. 연속추출 결과, Cu는 유기물이 용해되는 단계에서 우세하였으며, As, Ni, Sr, Ba와 Mn은 이온교환단계에서 우세하였다. 대부분의 Zn와 Mn은 산화광물, 탄산염광물 및 규산염광물과 수반되었다. Cd와 Pb는 주로 산화광물과 유기물과 수반되었다. Co, Cr, Fe와 Ti의 주요 운반자는 규산염광물이었으며, 다음으로 중요한 운반자는 산화광물이었다. 중간복토재와 차수재 시료에서 유기물과 수반된 금속의 백분율은 Cu(48%)〉Ti(42%)〉Pb(27%)〉As(25%)〉Cd(20%)의 순이었다. 연속추출결과를 근거로 추정하면, 중간복토재와 차수재에 함유된 금속의 이동도는 다음과 같이 제시되었다. : Cd〉Sr〉Ni〉Mn〉Ba〉Cu〉Pb〉Zn〉〉Co〉Ti〉Fe〉Cr. 'Geoaccmulation index'와 'enrichment factor'에 근거하면, 금흥 매립지와 농경지에서 채취한 시료들은 Cu, Ni과 Cr의 오염수준이 의미가 있었다. 이들 원소의 농집은 오염에 기인하였다.

• 동아시아식생활학회지
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• 제14권3호
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• pp.243-250
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• 2004

The effect of hemicellulose extracted from Shiitake mushroom(Lentinus edodes) on the level of blood sugar and cholesterol in the diabetes-induced rat by streptozotocin(STZ) was investigated. The yield of hemicellulose by extraction process of 5% salt extraction, preparation of alcohol insoluble substance, IN KOH extraction, acid precipitation(pH 3.0), and dialysis was 9.24%. The experimental plots divided to 1% cellulose group(control), 0.5% hemicellulose group(H-l) and 1% hemicellulose group(H-2). The groups were fed for 6 weeks, then continuously fed for 1 week after induction of diabetes by STZ. Feed intakes, weight gain and feed efficiency of the each groups were not significantly different, while water intakes and liver weight of H-2 group were lower than those of control and H-l group. Weight of liver in the H-2 group was significantly lower than those of control and H-l groups. The amounts of feces were 0.32 g/day in the control group, 0.43∼0.44 g/day in the H-l and H-2 groups, while the amounts of urine were 15.28 mL/day in the control group, 10.83∼11.20 mL/day in the H-l and H-2 groups. The content of blood glucose before diabetes induction(fed for 3∼5 weeks) was 111.2-132.6 mg/dL in the control group, not significantly different from others; After diabetes induction, however, the contents were 212.8 mg/dL in the control group, 140.0-144.0 mg/dL in the H-l and H-2 groups, which showed significant difference. Urine glucose contents of H-2 group before and after diabetes induction were lower than those of control and H-l groups. There was no significant difference in the content of neutral lipid between each groups. Total cholesterol contents were 101.6 mg/dL in the control group, 56.∼64.0 mg/dL in the hemicellulose groups. HDL-cholesterol content and atherogenic index of hemicellulose groups were lower than those of control group, respectively. In conclusion, the hemicellulose extracted from Shiitake mushroom represented improving and preventing effects for diabetes.

• 한국토양비료학회지
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• 제47권6호
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• pp.443-450
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• 2014

To determine Pb species in soils following the immobilization process, sequential extraction has been used despite the possibility of overestimating Pb species from unintended reactions during chemical extraction. Meanwhile, the application of extended X-ray absorption fine structure (EXAFS) has been shown to provide a more precise result than chemical extraction. In this study, the immobilization of Pb in contaminated soils treated with liming materials such as oyster shell (OS) or eggshell (ES) was evaluated with thermodynamic modelling and EXAFS analysis. Thermodynamic modelling by visual MINTEQ predicted the precipitation of $Pb(OH)_2$ in OS and ES treated soils. In particular, the values of saturation index (SI) for $Pb(OH)_2$ in OS (SI=0.286) and ES (SI=0.453) treated soils were greater than in the control soil (SI=0.281). Linear combination fitting (LCF) analysis confirmed the presence of $C_{12}H_{10}O_{14}Pb_3$ (lead citrate, 44.7%) by citric acid from plant root, Pb-gibbsite (Pb adsorbed gibbsite, 26.4%), and Pb-kaolinite (Pb adsorbed kaolinite, 20.3%) in the control soil. On the other hand, $Pb(OH)_2$ (16.8%), Pb-gibbsite (39.3%), and Pb-kaolinite (25.6%) were observed in the OS treated soil and $Pb(OH)_2$ (55.2%) and Pb-gibbsite (33.8%) were also confirmed in the ES treated soil. Our results indicate that the treatment with OS and ES immobilizes Pb by adsorption of Pb onto the soil minerals as a result of the increase in soil negative charge and the formation of stable $Pb(OH)_2$ under high pH condition of soils.

• 한국광학회지
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• 제20권3호
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• pp.182-188
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• 2009

완충용액과 분석시료의 확산으로 발생하는 측정 오차를 최소화하기 위하여 공기주입 장치와 공기제거 장치를 설치한 표면 플라즈 몬 공명 타원계측기(surface plasmon resonance ellipsometer: SPRE)를 새로이 제안하고 이를 제작하였다. SPRE에서 완충용액과 분석시료간의 상호 확산은 분석시료의 농도를 변화시켜 굴절률 측정에 영향을 주고, 이 결과 생체분자 물질의 접합 특성이 명확하게 나타나지 않는다. 이러한 SPRE의 측정 장치에 공기를 주입하는 장치를 추가로 설치하여 두 용액의 확산을 막고, 특히 불필요한 공기가 채널 내부로 유입되어 생기는 잡음신호를 없애기 위하여 공기제거 장치를 사용함으로써 신뢰성 있는 SPRE의 측정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.