• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.943-957
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• 2014

윤곽선 이미지 매칭에서 이미지의 노이즈를 제거하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 윤곽선 이미지 매칭에서 부분 노이즈를 허용하는 문제를 시계열 도메인에서 다룬다. 이를 위해, 먼저 부분 노이즈 제거 시계열(partial denoising time-series)을 정의하여 이미지 도메인이 아닌 시계열 도메인에서 매칭 문제를 신속하게 해결하는 방법을 제안한다. 다음으로, 두 윤곽선 이미지, 즉 질의 시계열과 데이터 시계열에서 구성된 부분 노이즈 제거 시계열들 간에 가질 수 있는 최소거리인 부분 노이즈 제거 거리(partial denoising distance)를 제시한다. 본 논문에서는 이를 두 윤곽선 이미지 간의 유사성 척도로 사용하여 윤곽선 이미지 매칭을 수행한다. 그러나, 부분 노이즈 제거 거리를 측정하기 위해서는 매우 많은 계산이 빈번하게 발생하므로, 본 논문에서는 부분 노이즈 제거 거리의 하한을 구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭의 질의 방식에 따라 범위 질의 매칭과 k-NN 질의 매칭을 각각 제안한다. 실험 결과, 제안한 부분 노이즈 제거 윤곽선 이미지 매칭은 성능을 수 배에서 수십 배까지 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.35-40
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• 2019

In this paper, we design and implement a partial denoising boundary matching system using indexing techniques. Converting boundary images to time-series makes it feasible to perform a fast search using indexes even on a very large image database. Thus, using this converting method we develop a client-server system based on the previous partial denoising research in the GUI(graphical user interface) environment. The client first converts a query image given by a user to a time-series and sends denoising parameters and the tolerance with this time-series to the server. The server identifies similar images from the index by evaluating a range query, which is constructed using inputs given from the client and sends the resulting images to the client. Experimental results show that our system provides many intuitive and accurate matching results.

• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.51-63
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• 2008

제주-내륙 간 국내선 항공여객수요는 여가통행의 대표적인 시계열 특성인 1년을 주기로 증감을 반복하는 전형적인 계절변동 패턴을 보인다. 본 연구는 10년(1996${\sim}$2005) 동안의 제주-내륙 간 월별 시계열 총량자료를 이용하여 단순시계열모형과 부분조정모형 및 이들 모형별 탄력성(소득, 운임)을 추정하였다. 탄력성 추정결과 단순시계열모형의 경우 소득탄력성은 탄력적(1.55), 운임탄력성은 비탄력적(-0.49${\sim}$-0.59)으로 추정되었다. 부분조정모형의 경우 소득탄력성은 단기에는 비탄력적(0.51), 장기에는 탄력적(1.88)으로 추정되었으며, 운임탄력성은 장 단기 모두 비탄력적으로 추정되었으나, 단기(성수기:-0.13, 비수기:-0.20)보다는 장기(성수기:-0.48, 비수기:-0.72)가 보다 더 탄력적으로 추정되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1343-1350
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• 2019

윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 작업은 빠르고 상호작용 방식이 매우 중요한 대용량 이미지 데이터베이스에서도 윤곽선 매칭 수행을 가능 할 수 있게 만든다. 최근 연구에서는 윤곽선 이미지를 시계열 데이터로 변환하여 부분 노이즈제거를 고려하면서 빠르게 매칭을 수행하려는 시도가 있었다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 임의의 노이즈제거를 위해 임의의 모든 노이즈제거 매개 변수를 고려한 색인 구축 방법을 제안한다. 이는 가능한 모든 노이즈제거 매개 변수에 따른 부분 노이즈제거를 고려해야하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문에서는 다차원 색인인 R*-tree를 사용하여 모든 가능한 노이즈제거 매개 변수에 의한 최소 경계 영역(MBR)을 구성하여 효율적인 단일 생성 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 최대 46.6 ~ 4023.6 배나 향상시킨다.

• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.813-822
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• 2010

차원 축소(dimension reduction) 기법은 주로 횡단면 자료 분석에서 널리 이용되어 왔으며 시계열 분석 분야에서의 적용은 상대적으로 미진한 실정이다. 본 논문에서는 부분-수량화를 통한 주성분분석 방법을 계절형 시계열에 적용시켜 시계열 자료의 차원 축소를 시도하고자 한다. 분석 방법론을 단계별로 제시하였으며 월별 실업률 자료 분석을 통해 설명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.91-99
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• 2019

본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 보다 빠른 매칭을 위한 색인 기반의 부분 노이즈 제거 윤곽선 매칭을 제안한다. 최근에는 윤곽선 매칭에서 부분 노이즈제거 문제를 해결하기 위해 윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 시도가 있어 왔다. 본 논문에서는 대용량 이미지 데이터베이스에서 부분 노이즈제거를 지원하기 위해 윤곽선 매칭의 디스크 I/O 오버헤드 문제를 다룬다. 이는 색인 기술을 윤곽선 매칭에 단순히 적용하면 되기 때문에 단순해 보이지만 가능한 모든 노이즈제거 매개변수에 대해 여러 개의 색인이 필요하기 때문에 어려운 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 매칭에서 $R^*-tree$를 사용하여 부분 노이즈제거에 대한 효율적인 색인 기반 접근 방식을 제안한다. 수행 된 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 수백 배 향상시킨다.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권6호
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• pp.167-174
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• 1998

The ultrasonic test is recognized for its significance as a non-destructive testing method to detect volume defects such as porosity and incomplete penetration which reduce strength in the weld zone. This paper illustrates the defect detection in the weld zone of ferritic carbon steel using ultrasonic wave and the evaluation of pattern recognition by chaotic feature extraction using time series signal of detected defects as data. Shown in the time series data were that the time delay was 4 and the embedding dimension was 6 which indicate the geometric dimension of the subject system and the extent of information correlation. Based on fractal dimension and lyapunov exponent in quantitative chaotic feature extraction, feature value of 2.15, 0.47 is presented for porosity and 2.24, 0.51 for incomplete penetration The precision rate of the pattern recognition is enhanced with these values on the total waveform of defect signal in the weld zone. Therefore, we think that the ultrasonic pattern recognition method of weld zone defects of ferritic carbon steel by ultrasonic-chaotic feature extraction proposed in this paper can boost precision rate further than the existing method applying only partial waveform.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.45-48
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• 2022

IoT 기술의 발전 및 확산으로 다양한 도메인에서 서로 다른 특성의 시계열 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라 단일 목적으로 수집된 시계열 데이터만 아니라, 다른 목적으로 수집된 시계열 데이터들 또한 통합하여 분석활용하려는 수요 또한 높아지고 있다. 본 논문은 파편화된 시계열 데이터들을 선택하여 통합한 후 딥러닝 모델을 생성하고 활용할 수 있는 해시함수 기반 학습 모델 관리 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 특정되지 않은 데이터들을 기반하여 모델을 학습하고 활용할 경우 생성 모델이 개별적으로 어떤 데이터로 어떻게 생성되었는지 기술되어야 향후 활용에 용이하다. 특히 시계열 데이터의 경우 학습 데이터의 시간 정보에 의존적일 수밖에 없으므로 해당 정보의 관리도 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 해시 함수를 이용해서 생성된 모델을 계층적으로 저장하여 원하는 모델을 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.4455-4461
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• 2013

본 논문은 전력기기 열화의 주요한 원인으로 알려진 부분방전의 진단을 위해 널리 사용되는 인공신경망의 계층 구조 및 입력벡터의 구성 요소의 변화에 대한 진단 성능을 검토한다. 은닉층이 1개 또는 2개인 인공신경망의 계층구조 변화에 대한 진단 성능을 비교하였으며, 입력벡터는 세라믹 커플러를 이용하여 한주기에 2048번 샘플링한 시계열 신호를 직접 사용하는 경우와 특성벡터를 추출하여 사용하는 경우를 비교하였다. 침${\leftrightarrow}$평판, 구${\leftrightarrow}$구, 침${\leftrightarrow}$침, 평판${\leftrightarrow}$평판, 구${\leftrightarrow}$평판 형태의 5가지 전극조합의 부분방전 실험으로 학습데이타를 수집하고, 시뮬레이션 연구를 수행하여 인공신경망의 진단 성능을 평가하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제16권1호
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• pp.57-62
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• 2012

Using continuous wave near-infrared spectroscopy, we measured time-resolved concentration changes of oxy-hemoglobin and deoxy-hemoglobin from the primary motor cortex following finger tapping tasks. These data were processed using partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) to develop a prediction model for a brain-computer interface. The tasks were composed of a series of finger tapping for 15 sec and relaxation for 45 sec. The location of the motor cortex was confirmed by the anti-phasic behavior of the oxy- and deoxy-hemoglobin changes. The results were compared with those obtained using the hidden Markov model (HMM) which has been known to produce the best prediction model. Our data imply that PLS-DA makes better judgments in determining the onset of the events than HMM.