• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권4호
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• pp.881-889
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• 2023

Hymenobacter 속(genus)은 Bacteroidota 문(phylum), Hymenobacteraceae 과(family)의 대표 속(type genus)이다. 이 속에 속하는 세균들은 붉은색 색소를 함유하는 그람 음성 간균으로서, 자연계의 다양한 환경에서 분리되고 있다. 본 연구에서 붉은색 색소를 함유하는 그람 음성 간균이 경남 창원시 소재 창원대학교 교내의 연못에서 분리되었고, 이 세균은 균주 B2로 명명되었다. 균주 B2를 계통분석 및 생화학적으로 분석한 결과, Hymenobacter 속에 속하는 것으로 밝혀졌다. 이 세균의 16S rRNA 유전자 염기서열을 genbank의 BLAST로 분석해 본 결과, 다른 어떠한 세균과도 16S rRNA 유전자 염기서열의 상동성이 새로운 미생물로 인정되는 기준인 98.7%보다 낮은 것으로 나타났다. 균주 B2의 지방산을 분석해 본 결과, 주된 지방산은 summed feature 3(C_16:1 ω7c and/or C_16:1 ω6c, 22.8%), iso-C_15:0(16.2%), anteiso-C_15:0(12.9%), C_16:1ω5c(12.4%) 및 summed feature 4 (iso-C_17:1 I/anteiso-C_17:1)(9.5%)인 것으로 밝혀졌는데, 결과적으로 균주 B2의 지방산 함량은 다른 Hymenobacter 종들의 지방산 함량과 뚜렷한 차이가 있는 것을 알 수 있었다. 이 세균의 16S rRNA 유전자 염기서열은 genbank에 accession number OQ318247로 등록되었다.

• 한국초전도학회:학술대회논문집
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• 한국초전도학회 1999년도 High Temperature Superconductivity Vol.IX
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• pp.229-232
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• 1999

We have measured the temperature dependence of thermoelectric power (TEP) and resistivity for the Sr$_{1-x}K_xBiO_3$ superconductor (x=0.45-0.6). At T=10.2K, the resisitivity starts to increase from zero and a rather broad superconducting phase transition (${\Delta}$T ${\sim}$ 2.3K) is observed. TEP at room temperature has a small negative value ( S =-1.96${\mu}$V/K), characteristic of metallic-like TEP. The temperature dependence of TEP shows two distinct features. With decreasing temperature from room temperature, the absolute value of TEP decreases and the sign of TEP changes from negative to positive around 200k. Also, the negative slope of TEP(dS/dT) decreases substantially and becomes rather flat at around 160k, which is a feature already noted in Ba$_{1-x}K_xBiO_3$[1].

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.55-62
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• 2017

비음수 행렬 분해 기법(non-negative matrix factorization)은 대표적인 부분 영역 기반 표현 기법의 하나로 영상의 부분적인 특징을 나타내는 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 표현하는 기법이다. 본 논문에서는 여러 가지 비음수 행렬 분해 기법을 이용하여 얼굴 영상을 표현하고, 추출된 특징을 기반으로 학습 벡터 양자화를 이용하여 얼굴 인식을 수행하였다. 추출된 각 기법의 기저 벡터를 비교하여 각 기법의 특징을 분석하였다. 또한 NMF 기법들의 인식율 검증을 통해 비음수 행렬 기법의 얼굴 인식에 대한 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.445-450
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• 2009

본 논문에서는 물리기반 다상 유체 시뮬레이션의 정확성과 격자 크기 이하의 미세하고 사실적으로 아름다운 유체를 표현하기 위하여 이탈입자에 물리 기법을 추가하였다. 이탈 입자는 입자등위집합 기법에서 표시 입자들이 등위집합을 보정해 주고 남아 있는 입자들을 말하며, 본 논문은 이탈입자가 생성되는 방법을 기존과 다르게 하고, 미세한 공기방울을 표현한 양수의 이탈입자에서 견인력과 양력을 사용하여 유체 시뮬레이션을 확장하였다. 음수의 이탈입자는 또한 물방울과 스플래시 효과를 표현하였고, 등위집합의 음의 값과 합해지게 되면 그 노드의 속도에 영향을 주도록 설계하였다. 이렇게 양수의 이탈입자와 음수의 이탈입자를 사용하는 것은 유체 시뮬레이션에서 격자크기 이하의 상세함을 표현할 수 있고 역동적인 유체를 시뮬레이션 할 수 있게 한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.195-201
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• 2015

For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.515-522
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• 2021

본 논문에서는 관형 철탑의 용접부 결함을 상시적으로 감시하기 위하여 초음파 탐상 신호에 대한 기계학습 알고리즘의 적용 방법을 제시하고 분석하였다. 기계학습 방법으로는 유전자 알고리즘에 의한 특징 선택과 서포트 벡터머신을 이용한 탐상 신호 분류 방법을 사용하였다. 특징 선택에서는 30개의 후보 특징들 가운데 피크, 히스토그램 하한 경계, 정규 음로그우도가 선택되었으며, 이들은 결함의 깊이에 따른 신호의 차이를 명확하게 나타내었다. 또한, 선택된 특징들을 서포트 벡터 머신에 적용한 결과 정상 부위와 결함 부위를 완벽하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 초음파 신호 기반 결함 성장 조기 감지시스템의 개발과 이를 통한 에너지 송전 관련 산업에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.469-484
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• 2022

텍스트 데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있으므로 변수의 수가 매우 많은 고차원 데이터에 해당된다. 이러한 고차원 데이터에서는 계산 효율성과 통계분석의 정확성을 높이기 위해 많은 변수 중 중요한 변수를 선택하기 위한 절차를 거치는 경우가 많다. 텍스트 데이터에서도 많은 단어 중 중요한 단어를 선택하기 위해 여러가지 방법들이 사용되고 있다. 이 연구에서는 단어 선택을 위한 대표적인 필터링 방법인 카이제곱통계량과 정보이득의 공통점과 차이점을 살펴보고 실제 텍스트 데이터에서 이 단어선택 방법들의 성질을 확인해보았다. 카이제곱통계량과 정보이득은 비음성, 볼록성 등의 성질을 공유하지만 불균형 텍스트 데이터에서 카이제곱통계량이 양변수 위주로 단어를 선택하는 반면, 정보이득은 음변수도 상대적으로 많이 선택하는 경향이 있음을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제12권1호
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• pp.33-44
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• 2009

본 연구는 방송 영상물을 시청할 때 나타나는 감성적으로 긍정적 내용과 부정적 내용의 차별적 영향에 대해 탐구하는 한편, 형식적 특성 중 하나인 편집속도와의 상호작용을 고찰하였다. 연구는 실험으로 진행하였으며, 피험자가 메시지를 보는 동안 심박률과 피부 전도성 측정을 통해 주의와 각성 수준을 관찰하였다. 전체 메시지를 다 본 후 피험자들은 자유회상기억에 관한 문항을 작성하였다. 연구의 결과는 각성 수준을 통제하였을 때, 수용자들은 긍정적 내용보다 부정적 내용에 더 주의를 기울였지만 기억하는 정도는 반대로 긍정적 내용이 우세하였다. 한편 편집속도를 높이는 것이 감성적인 내용에 대한 반응에서 각성, 주의, 그리고 기억 수준을 높이는 것으로 나타났다. 하지만 그 효과는 긍정적, 부정적 내용에 따라 차별적이었다. 편집속도를 높이는 것이 부정적인 내용에는 별로 효력이 없거나 오히려 악영향을 미칠 수 있다는 결과가 도출되었다. 본 연구는 감성 연구에서 감성 유인가의 비대칭성에 대한 이해를 심화하고, 또한 감성 유인가적 내용과 형식적인 특성과의 상호작용이라는 새로운 연구 영역을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.463-471
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• 2014

본 논문에서는 근적외선 카메라를 이용한 눈의 다양한 특징 분석을 통해 감성을 분류하는 방법에 관한 연구를 진행하였다. 제안하는 방법은 기존의 유사한 연구와 비교했을 때, 감성 분류를 위해 더 많은 눈의 특징을 사용하였고, 각 특징이 모두 유의미한 정보를 포함하고 있음을 검증하였다. 긍정-부정, 각성-이완의 상반된 감성 유발을 위해 청각 자극을 사용함으로써, 눈의 특징에 끼치는 영향을 최소화하였다. 감성 분류를 위한 특징으로써, 동공 크기, 동공 크기 변화율, 깜박임 빈도, 눈을 감은 지속시간을 사용하였으며, 이들은 근적외선 카메라 영상으로부터 자체 개발한 자동화된 처리 방법을 통해 추출된다. 분석 결과, 각성-이완 감성 유발 자극에 대해서는 동공 크기 변화율과 깜박임 빈도 특징이 유의한 차이를 보였다. 또한, 긍정-부정 감성 유발 자극에 대해에서는 눈을 감은 지속시간 특징이 유의한 차이를 보였다. 특히 동공 크기 특징은 각성-이완, 긍정-부정의 상반된 감성 자극 유발 상황에서 모두 유의한 차이가 없음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.411-418
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• 2020

정보보안을 위한 IDS(Intrusion Detection Systems)는 통상적으로 서명기반(signature based) 침입탐지시스템과 이상기반(anomaly-based) 침입 탐지시스템으로 분류한다. 이 중에서도 네트워크에서 발생하는 트래픽 데이터를 기계학습으로 분석하는 이상기반 IDS 연구가 활발하게 진행됐다. 본 논문에서는 공격 유형 학습에 사용되는 데이터에 존재하는 희소 클래스 문제로 인한 성능 저하를 해결하기 위한 전처리 방안에 대해 연구했다. 희소 클래스(Rare Class)와 준 희소 클래스(Semi Rare Class)를 기준으로 데이터를 재구성하여 기계학습의 분류 성능의 개선에 대하여 실험했다. 재구성된 3종의 데이터 세트에 대하여 Wrapper와 Filter 방식을 연이어 적용하는 하이브리드 특징 선택을 수행한 이후에 Quantile Scaler로 정규화를 처리하여 전처리를 완료한다. 준비된 데이터는 DNN(Deep Neural Network) 모델로 학습한 후 TP(True Positive)와 FN(False Negative)를 기준으로 분류 성능을 평가했다. 이 연구를 통해 3종류의 데이터 세트에서 분류 성능이 모두 개선되는 결과를 얻었다.