• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.21-28
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• 2008

본 논문에서는 입술 주위 영상만으로 독화를 위한 에지 파라미터를 추출하였고, 한국어 5모음 'ㅏ/ㅔ/ㅣ/ㅗ/ㅜ'를 인식하는데 효과적임을 보였다. 발화하는 입주위의 이미지를 $5{\times}5$로 나누고, 각 영역에 소벨 연산자를 적용하여 디지털 에지 수를 구한 후, 이 값들의 관찰 오차를 정규화를 통하여 수정하고, 정규화 된 값을 파라미터로 사용하였다. 파라미터의 견인성을 확인하기 위하여, 자동 독화 시스템을 구축하였다. 인식 실험에 정상인 50명이 동원되었고, 10명의 이미지로 분석하고, 다른 40명의 이미지로 인식 실험을 하였다. 500개의 데이터를 분석하고, 이 분석을 바탕으로 신경망 시스템을 구축하였으며, 400개의 데이터로 인식 실험하였다. 신경망 시스템의 최고 인식 결과는 91.1%였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제5권2호
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• pp.67-92
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• 2008

이 연구는 노래 만들기가 소아암을 치료받고 있는 과정중의 어린 환자들에게 어떻게 음악치료적인 목적으로 적용되어왔는지를 보여주는 연구이다. 본 연구자는 소아혈액종양학과에서 음악치료 인턴을 하면서 노래 만들기를 통하여 쉽게 표현하지 못했던 자신들의 생각과 느낌을 표현하는 것을 볼 수 있었다. 또한 노래 만들기를 통해 환자들과 음악치료사가 깊은 믿음을 바탕으로 건강한 치료적 관계가 형성되었으며, 그 관계는 환자가 병원환경에 좀 더 효과적으로 적응할 수 있도록 도와주었다. 본 연구의 사례연구에서는 환자 N이 소아 뇌종양을 치료를 받고 있는 자신의 삶에 대한 감정과 생각들을 노래 만들기를 통해 표현하였으며, 더 나아가 환자 N은 자신의 창조성과 내면의 힘(inner strength)을 자신이 만들어낸 음악을 통해 의식함으로써 자존감을 증진시키게 되었다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.122-122
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• 2017

Recently, environmental problems have become an area of growing interests. In-situ monitoring of water quality is fundamental to most environmental applications. The accurate measurement of nitrate concentrations is fundamental to understanding biogeochemistry in aquatic ecosystems. Several studies have reported that one of the most feasible methods to measure nitrate concentration is the use of Ion Selective-electrodes (ISEs). The ISE application to water monitoring has several advantages, such as direct measurement methodology, high sensitivity, wide measurement range, low cost, and portability. However, the ISE methods may yield inconsistent results where there was a difference in temperature between the calibration and measurement solutions, which is associated with the temperature dependence of ionic activity coefficients in solution. In this study, to investigate the potential of using the combination of a temperature sensor and nitrate ISEs for minimizing the effect of temperature on real-time nitrate sensing in natural water, a prototype of on-site water monitoring system was built, mainly consisting of a sensor chamber, an array of 3 ISEs, an waterproof temperature sensor, an automatic sampling system, and an arduino MCU board. The analog signals of ISEs were obtained using the second-order Sallen-key filter for performing voltage following, differential amplification, and low pass filtering. The performance test of the developed water nitrate sensing system was conducted in a monitoring station of drinking water located in Jeongseon, Kangwon. A temperature compensation method based on two-point normalization was proposed, which incorporated the determination of temperature coefficient values using regression equations relating solution temperature and electrode signal determined in our previous studies.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.45-45
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• 2017

On-site monitoring of vegetable growth parameters, such as leaf length, leaf area, and fresh weight, in an agricultural field can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are currently gaining a growing interest for agricultural applications. This study reports on validation testing of previously developed vegetable growth estimation models based on UAV-based RGB images for white radish and Chinese cabbage. Specific objective was to investigate the potential of the UAV-based RGB camera system for effectively quantifying temporal and spatial variability in the growth status of white radish and Chinese cabbage in a field. RGB images were acquired based on an automated flight mission with a multi-rotor UAV equipped with a low-cost RGB camera while automatically tracking on a predefined path. The acquired images were initially geo-located based on the log data of flight information saved into the UAV, and then mosaicked using a commerical image processing software. Otsu threshold-based crop coverage and DSM-based crop height were used as two predictor variables of the previously developed multiple linear regression models to estimate growth parameters of vegetables. The predictive capabilities of the UAV sensing system for estimating the growth parameters of the two vegetables were evaluated quantitatively by comparing to ground truth data. There were highly linear relationships between the actual and estimated leaf lengths, widths, and fresh weights, showing coefficients of determination up to 0.7. However, there were differences in slope between the ground truth and estimated values lower than 0.5, thereby requiring the use of a site-specific normalization method.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권3호
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• pp.127-132
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• 2016

인공신경망을 압축에 적용하여 더 높은 압축 성능을 보이기 위한 알고리즘들이 몇 가지 연구되어 있다. 그러나 그동안 이러한 알고리즘들은 한정된 계산 능력의 하드웨어를 가지고 있기에 작은 크기의 신경망을 사용할 수밖에 없었으며 적용하는 대상 역시 실제로 사용하기에는 너무 작은 크기의 파일들이었다. 본 논문에서는 GPGPU의 계산능력을 신경망 학습에 이용하여 만든 텍스트 문맥 기반 문자 등장 확률 예측기와 함께 허프만 부호화의 성능을 높일 수 있는 변환 방법을 제시한다. 앞먹임 신경망과 GRU 회귀 신경망에 대해 실험을 수행하였으며, 회귀 신경망 모델은 앞먹임 신경망에 비해 뛰어난 예측 성공률과 압축률을 보였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제33권5호
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• pp.340-347
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• 2008

Dipstick urinalysis is used as a routine test for a screening test of UTI (urinary tract infection) in primary practice because urine dipstick test is simple. The result of dipstick urinalysis brings medical professionals to make a microscopic examination and urine culture for exact UTI diagnosis, therefore it is emphasized on a role of screening test. The objective of this study was to the classification between UTI patients and normal subjects using hybrid neural network classifier with enhanced clustering performance in urine dipstick screening test. In order to propose a classifier, we made a hybrid neural network which combines with RBF layer, summation & normalization layer and L VQ artificial neural network layer. For the demonstration of proposed hybrid neural network, we compared proposed classifier with various artificial neural networks such as back-propagation, RBFNN and PNN method. As a result, classification performance of proposed classifier was able to classify 95.81% of the normal subjects and 83.87% of the UTI patients, total average 90.72% according to validation dataset. The proposed classifier confirms better performance than other classifiers. Therefore the application of such a proposed classifier expect to utilize telemedicine to classify between UTI patients and normal subjects in the future.

• 분석과학
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• 제24권2호
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• pp.85-93
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• 2011

국내에서는 건물의 화재 방지를 위하여 인증된 내화뿜칠재를 사용하도록 규정되어 있다. 하지만 일부 현장에서는 성능이 없는 흡음뿜칠재을 사용함으로 해서 내화구조 부실시공의 원인이 되고 있다. 따라서 성능이 인정된 내화 뿜칠재와 일반 흡음뿜칠재를 현장에서 분석하여 적정 시공 여부를 확인하는 방법을 제시하고자 한다. 이에 본 연구에서는 성능이 인정된 내화 뿜칠재 9종과 정상 내화 뿜칠재 및 내화성능이 없는 일반 흡음뿜칠재 3종을 비교 측정하였다. 측정하기 전에 분석시료를 대상으로 mill을 사용하여 powder로 전처리를 하였으며 현장에 접근성이 용이한 NIR을 사용하였다. 측정은 NIR중에서 FTNIR을 사용하였으며, 측정 모듈은 적분구(integrating sphere)를 사용하여 측정하였다. 이 측정된 흡수 스펙트럼은 통계 처리 방법 중에서 주성분 분석법인 PCA 기법으로 분석함으로 해서 정상과 비정상 내화뿜칠재를 판별이 가능 함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.18-31
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• 2009

최근, 마이크로어레이 실험 데이터의 품질과 재생산성에 대한 신뢰도가 증가하고 있어 마이크로어레이 데이터의 공유 및 활용에 대한 요구가 급속히 증가하고 있다. 그러나 공개되어 있는 국내, 외 마이크로어레이 데이터는 실험 방식, 플랫폼 등에 따라 서로 다른 데이터 항목과 포맷을 가지므로 데이터의 실제적 접근 및 활용이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 실험 플랫폼, 데이터 포맷, 정규화 기법, 분석 방식 등이 서로 다른 기존의 마이크로어레이 데이터를 효율적으로 검색, 공유, 통합할 수 있는 마이크로어레이 데이터 공유 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 웹 서비스 기반 기술을 이용하여 분산된 마이크로어레이 데이터를 통합하며, 각 사이트의 사용자는 UDDI를 통하여 검색한 데이터를 표준 MGED 기반의 공통 데이터 구조로 자동 변환하여 다운 받을 수 있다. 정의된 공통 데이터 구조는 IDF,ADF,SDRF,EDF로 구성되어 다양한 구조의 마이크로어레이를 통합할 수 있는 템플릿 역할을 수행하며, MAGE-ML, MAGE-TAB, XML Schema 문서로 저장할 수 있다. 또한 제안된 시스템의 자동 데이터 제출기, 파일 관리자 등은 마이크로어레이 데이터 공유를 위한 다양한 부가 기능을 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1556-1564
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• 2005

원시 프로그램에 대한 컴파일 과정 중 최적화 단계에서는 프로그램의 실행 속도를 개선시키고 코드 크기를 줄일 수 있는 다양한 최적화 기법을 수행한다[17]. 최적화 패턴 매칭 방법 중 스트링 패턴 매칭 방법은 중간 코드에 대응하는 최적의 패턴을 찾기 위한 방법으로 과다한 최적화 패턴 검색 시간으로 비효율적이다. 트리 패턴 매칭은 패턴 결정시 중복 비교가 발생할 수 있으며, 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 가지고 있는 방법들이다[16,18]. 본 논문에서는 기존의 최적화 방법들의 단점을 극복하기 위한 방법으로 DFA (Deterministic Finite Automate) 최적화 테이블을 이용한 코드 최적화기를 제안하려고 한다. 이 방법은 다른 패턴 매칭 기법보다 결정적인 오토마타(Automata)로 구성하기 때문에 비용은 적어지고, 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검객 시간도 빨라지는 효율적인 방법의 최적화기이다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제39권1호
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• pp.41-49
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• 2009

Purpose: To detect the progression of experimentally induced periapical lesions on periapical radiograph and cone beam computed tomograph (CBCT) by quantitative analysis. Materials and Methods: After the removal of coronal pulps from premolars of two Beagle dogs, the root canals of premolars were exposed to oral environment during one week and then sealed for 70 days. Digital periapical radiographs and CBCTs were taken at baseline and every 7 days for 77 days after pulp exposure. We examined occurrence and areas of periapical bone resorption. Three comparative groups of CBCT radiographs were prepared by average projection of thin slabs with different bucco-lingual thicknesses (0.1, 3.0, and 8.0 mm) using a 3D visualization software. Radiographic densities were compensated by image normalization. Digital images were processed with mathematical morphology operations. The radiographic density and morphological features of periapical lesions were compared among three groups of CBCT in different time points. Results: In the CBCT group with 0.1 mm thickness, radiographic density (p<0.05) and trabecular bone area (p<0.01) were significantly decreased at the fifth week. However, in the CBCT groups with 3 mm and 8 mm thickness and periapical radiographs, none of densitometric and morphological features showed any significant differences in different time points. Radiographic density of periapical lesion showed increasing tendency at the eleventh week after pulp exposure. Conclusion: Radiographic detection of periapical lesions was possible at the fifth week after pulp contamination by quantitative method and was affected by buccolingual bone thickness.