• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1147-1155
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• 2005

본 논문은 단순한 형태의 개인 착인 및 검증방법의 한계를 극복하여 절도나 누출에 의해 도용될 수 없고 변경되거나 분실할 위험성이 없는 새로운 형태의 인증 방법인 홍채인식을 연구하였다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득 시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하여, 2차 가버 웨이블릿과 퍼지 선형판별분석기법(LDA)을 이용하여 특징 벡터를 추출하고 인식한다. 인식과정에서는 상관관계 계수를 이용하여 다른 홍채의 특징간과 매칭값을 측정하고 유사도가 가장 큰 대상을 찾게 된다. 이때, 입력영상에 대하여 4개 방향의 가버 웨이블릿을 거쳐 얻어진 4개의 상관관계 계수 간 중 가장 큰 값을 갖는 대상자를 인식 대상자로 선정하므로 오인식될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 50명에 대하여 각각 6회씩 촬영한 두 가지 데이타베이스(CASIA, CBNU)를 이용하였으며, 실험 결과 $90\%$ 이상의 인식률을 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.716-721
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• 2003

본 논문에서는 사람의 생태학적, 행동학적 특성을 이용하여 개인을 인식하는 생체인식 기법의 하나인 홍채인식을 다루었다. 사람의 홍채는 태어날 때 한번 정해지면 평생 변화하지 않는 특성을 가지고 있으며, 개개인별로 모양이 모두 다른 것으로 알려져 있다. 이에, 본 논문에서는 홍채영상 취득시 조명에 의한 동공의 크기 변화에 민감하지 않은 2차원의 홍채패턴을 취득하고, 2D Gabor 필터와 48개의 분할된 섹터로부터 특징 값을 추출한다. 인식과정에서는 correlation 계수를 이용하여 서로 다른 홍채의 특징 값에 대해 유사도를 측정하고 가장 큰 값을 갖는 대상을 찾게 되는데, 이때, 3개의 필터를 거쳐 얻어진 영상에 대해 최고의 값을 인식 대상자로 인정하므로 오인식 될 확률을 최소화 할 수 있다. 제안한 알고리듬의 유용성을 확인하기 위해 대상자 10명에 대해 5회씩 촬영한 데이터베이스에 대해 실험한 결과 90% 이상의 높은 인식률을 얻었다.

• Journal of Microbiology
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• 제40권2호
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• pp.109-118
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• 2002

The present work is aimed at providing additional new pure cultures of oxalate utilizing bacteria and its preliminary characterization for further work in the field of oxalate-metabolism and taxonomic studies. The taxonomy of 14 mesophilic, aerobic oxalotrophic bacteria isolated by an enrichment culture technique from soils rhizosphers, and the juice of the petiole/stem tissue of plants was investigated. Isolates were characterized with 95 morphological, biochemical and physiological tests. Cellular lipid components and carotenoids of isolates were also studied as an aid to taxonomic characterization. All isolates were Gram-negative, oxidase and catalase positive and no growth factors were required. In addition to oxalates, some of the strains grow on methanol and/or formate. The taxonomic similarities among isolates, reference strains or previously reported oxalotrophic bacteria were analysed by using the Simple Matching (S/ sub SM/) and Jaccard (S$\_$J/) Coefficients. Clustering was performed by using the unweighted pair group method with arithmetic averages (UPGMA) algorithm. The oxalotrophic strains formed five major and two single-member clusters at the 70-86% similarity level. Based on the numerical taxonomy, isolates were separated into three phenotypic groups. Pink-pigmented strains belonged to Methylobacterium extorquens, yellow-pigmented strains were most similar to Pseudomonas sp. YOx and Xanthobacter autorophicus, and heterogeneous non-pigmented strains were closely related to genera Azospirillum, Ancylobacter, Burkholderia and Pseudomonas. New strains belonged to the genera Pseudomonas, Azospirillum and Ancylobacter that differ taxonomically from other known oxalate oxidizers were obtained. Numerical analysis indicated that some strains of the yellow-pigmented and nonpigmented clusters might represent new species.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제32권2호
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• pp.195-203
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• 2009

영상정합 기술은 두 개 이상의 영상을 서로 맞추어, 각각의 영상이 가지고 있는 단점을 보완하여, 새로운 정보를 획득하게 하는 기술이다. 본 논문은 의료 영상간의 2D 영상 정합을 통해 환자의 점진적 병세파악에 도움을 주는 것을 목적으로 하고 있다. 서로 다른 시점과 장비로부터 얻어진 CT와 PET/CT영상을 정합하기 위하여 정확한 해부학적 정보를 제공하는 CT영상간의 정합을 먼저 수행하고 이를 통하여 얻어진 기하학적 정합파라미터들을 PET 영상에 적용하여, 독립 CT영상 위에 PET영상을 중첩하였다. 정합작업을 위해 먼저 각각의 CT영상에 대해 전처리 작업을 실시하였고, 영상의 변형은 affine 좌표변환을 이용하였다. 정합할 영상간의 유사도 평가를 위해 mutual information을 이용하였으며, 빠르고 정확한 정합을 위하여 최적화 알고 리듬인 particle swarm optimization 방법을 이용하였다. 이를 통해 실제 환자의 독립 CT와 PET/CT영상을 이용하여 실험하였고, PET/CT의 영상에서 확인할 수 있었던 병소에 대한 해부학적 위치 정보가 영상정합 과정을 통해 독립 CT 영상에서도 동일한 위치에 표시됨을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 PET/CT 뿐만 아니라 향후 도입될 SPECT/CT, MRI/PET 등 다중영상기기와 기존의 독립 CT 영상기기와의 정합에도 폭넓게 사용될 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.568-576
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• 2003

본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권4호
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• pp.283-303
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• 2007

최근 방대한 양의 음악데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있다. 현재 음악 데이타 검색에서 가장 일반적으로 쓰이는 방법은 텍스트 기반의 검색 방법이다. 그러나 이러한 방법은 사용자가 키워드를 기억하지 못할 경우 검색이 어려울 뿐만 아니라 키워드와 정확하게 일치하는 정보만 검색해 주기 때문에 유사한 내용을 가진 정보를 검색하기에 부적절하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 내용 기반 인덱싱 방법(Content-Based Indexing Method)을 사용하여 사용자가 부정확한 멜로디(Humming)로 질의하였을 경우라도 원하는 음악을 효율적으로 찾아주는 허밍 질의처리 시스템(Query-By-Humming System)을 설계한다. 이를 위해 방대한 음악 데이타베이스에서 한 음악을 대표하는 의미 있는 멜로디를 추출하여 인덱싱하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 의미 있는 멜로디를 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 멜로디로서 하나의 음악에서 여러 번 나타나는 반면 멜로디와 긴 쉼표 후에 시작되는 쉼표 단위 멜로디로 정의한다. 실험을 통해 사용자들이 이들 멜로디를 자주 질의한다는 가정을 증명하였다. 본 논문은 성능 향상을 위한 3가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 검색속도를 높이기 위해 인덱스에 저장할 멜로디를 문자열 형태로 변환한다. 이때 사용되는 문자 변환 방법은 허밍에 포함된 에러를 허용한 방법으로써 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다. 두 번째는 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 의미 있는 멜로디를 인덱싱 하여 검색 속도를 높이고자 한다. 이를 위해 신뢰도가 높은 의미 있는 멜로디를 생성하는 빈번 멜로디 추출 알고리즘과 쉼표 단위 멜로디 추출 방법을 제안한다. 세 번째로는 정확도를 향상시키기 위한 3단계 검색 방법을 제안한다. 이는 데이타베이스 접근을 최소화하여 정확한 검색 결과를 얻기 위하여 제안되었다. 또한 기존 허밍 질의 처리 시스템의 대표적인 인덱싱 방법으로 제안되었던 N-gram 방법과의 성능 비교를 통해 본 논문이 제안하는 방법의 성능이 보다 더 향상되었음을 검증하였다.

• 한국측량학회지
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• 제30권2호
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• pp.125-134
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• 2012

본 연구는 두 공간정보의 대응 클래스 군집 쌍 탐색을 중심으로 의미론적 정합과정에서 발생하는 M:N 대응관계를 분석하는 방법을 제안한다. 객체의 공유 관계를 이용하여 클래스의 유사도를 측정하고 높은 유사도를 가지는 클래스들을 군집화함으로써 M:N 대응관계를 탐색하고자 한다. 클래스 사이의 유사도를 그래프 모형으로 표현하고 그래프 임베딩 기법을 적용하여 투영공간에서 클래스 사이의 거리가 클래스 중첩분석에 의한 국지적 유사도에 반비례하도록 개별 클래스들의 투영좌표를 계산하고 군집화를 수행함으로써 계층적 대응 군집 쌍을 탐색할 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 경기도 수원시의 수치지형도와 연속지적도에 적용하여 수치지형도의 면 객체 레이어와 연속지적도의 필지 지목의 대응 군집 쌍을 탐색하였다. 탐색된 대응 클래스 쌍의 F-measure를 측정한 결과 약 0.80에서 0.35 사이의 다양한 값을 얻을 수 있었으며, 클래스 명칭과는 상이한 다양한 대응관계를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.63-70
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• 2014

주어진 이진영상 안에 존재하는 객체를 인식하기 위해서는 영상분할과 패턴정합 과정을 거친다. 영상 내의 이진 객체들이 서로 분리되었다는 조건 하에서는 면적, 경계선의 길이, 또는 그들 사이의 비례 등과 같은 대상 전체의 특징을 기술하는 전역적 특징을 이용해서 객체를 인식할 수 있지만 객체들이 서로에 의해 부분적으로 가리어져 있으면 전역적 특징은 사용될 수 없고 점, 선분 등 객체의 부분을 기술하는 국지적 특징들을 이용해서 인식해야 한다. 본 논문에서는 모델의 경계선상의 곡률이 큰 점들을 추출하여 특징점으로 삼고, 그 가운데 두 점을 택하여 하나의 국지적 특징으로 사용한다. 또한 모델과 입력영상에서 각기 추출된 국지적 특징들을 비교하여 정합함으로써 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 방법을 제안하고 있다. 특징점의 쌍으로 표현되는 국지적 특징을 서로 비교함에 있어서 두 점간의 거리와 양 특징점에서의 그래디언트 벡터의 사이 각을 일치시키는데 필요한 탄성변형 에너지를 이용하여 국지적 특징 사이의 유사도를 정의한다. 인식대상 객체 상의 한 특징점의 레이블을 다른 특징점의 레이블들이 얼마나 지지하는 지를 계산함으로써 부분적으로 가려진 객체를 안정적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kimia-25 데이터에 대한 실험 결과 최대 클리크 알고리즘의 4.5배의 속도로 동일한 인식률을 얻음을 보였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제37권1호
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• pp.37-47
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• 2009

최근 목재산업계에서는 사람의 시각을 대체하는 기계시각을 이용한 화상처리시스템을 도입하여 제재목 등급 판정의 자동화, 제품의 품질향상 및 재단 최적화 등에 활용하고 있다. 본 연구에서는 국내산 소나무 제재목을 대상으로 표면결함검출을 위한 화상처리시스템을 개발하고자 하였으며, 주로 이용되고 있는 라인스캔카메라를 대신하여 비교적 저가의 영역카메라를 이용하였을 때 발생되는 문제점을 해결하고자 하였다. 벨트컨베이어의 불균일한 이송속도에 따른 문제점을 해결하기 위해 화상의 특징점을 이용한 결과 효과적인 화상병합을 할 수 있었다. 일반적인 영역카메라는 송재속도 15.7 m/min 이상에서는 모션블러에 의한 화상의 품질저하로 인하여 화상처리가 어려웠고 화상처리에 적합한 송재속도는 13.8 m/min였으며 추후 송재속도를 향상시키기 위해서는 전자셔터 속도가 빠른 카메라의 사용이 요구되었다. 녹색 컨베이어벨트상의 제재목 화상의 배경과의 분리를 위해서는 RGB필터의 red 채널을 이용하면 효과적이었다. 옹이검출을 위한 문턱값 판정법은 화상분석형인 문턱값 감소법이 우수하였으며 히스토그램분석형 중에서는 엔트로피법이 적합하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.47-73
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• 2020

KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.