• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.634-636
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 (deep learning) 방식을 이용한 5G NR (fifth-generation new radio)의 cell ID (cell identity) 검출 기법을 구현하였다. 5G NR 시스템의 단말 (user equipment)은 초기 접속 (initial access)과정에서 PSS (primary synchronization signal)와 SSS (secondary synchronization signal)을 이용한 동기 획득 및 cell ID 검출이 필요하다. 본 논문에서는 분류 기법 기반의 딥러닝 기술을 이용하여 인공 신경망 모델에 PSS 및 SSS 와 cell ID 의 상관 관계를 학습시키고, 학습된 모델의 성능을 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.570-571
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• 2023

최근 선정적이고 폭력적인 뉴스 기사 제목의 여과 없는 노출로 인하여 유해한 언어 접촉이 빈번히 이루어지고 있다. 자극적인 단어에 지속적으로 노출되는 것은 인지 능력에 부정적 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 따라서 이를 사전에 판별하여 정보를 수용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 KoBERT를 기반으로 한국어 뉴스 기사 제목에서 선정성과 폭력성을 검출하고자 한다. 학습을 위한 뉴스 기사 제목들은 인터넷에서 무작위로 총 9,500개의 데이터를 크롤링 하여 수집하였고, 모델의 말단에 NLNet을 추가하여 문장 전체의 관계를 학습했다. 그 결과 선정성 및 폭력성을 약 89%의 정확도로 검출하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.5
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• pp.143-151
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• 2016

The aim of this study is to investigate the optimal algorithm to extract medical radiation induced pixel signal from complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) sensors of smartphones camera. The pixel intensity and pixel number of smartphone camera were measured as the X-ray dose was increased. The front camera of the smartphone camera has low noise property and excellent dose response as compared to the back camera of the smartphone. The indirect method which uses scintillation crystal in front of the smartphone camera, couldn't improve the X-ray detection efficiency as compared to the direct method which does not use any scintillator in front of the smartphone camera. When we used the algorithm which employing threshold level on the pixel intensity and pixel number, the dose linearity was more higher for the pixel intensity rather for the pixel number. The use of pixel intensity of Y color component which represents the grey scale, would be efficient in terms of the radiation detection efficiency and reducing the complexity of the image processing. We expect that the radiation dose monitoring can be managed effectively and systematically by using the proposed radiation detection algorithm, thus eventually will contribute to the public healthcare.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.703-706
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• 2004

나선형 CT 혈관촬영에서 획득한 영상의 분석를 통해서 폐색전증이 의심되는 부위를 자동으로 검출하는 방법으로, 연구 대상은 20명의 환자를 대상으로 분석하였으며 CT 검사 후 방사선과 의사가 정상소견을 받은 환자 5명과 폐색전증이 있는 판독소견을 가진 15명을 대상으로 비교 분석하였다. CT 검사하는 동안에 조영제를 투입하면, 폐색전증이 발생한 부위는 조영제 양과 분포가 불균등하여 명암값이 낮게 검출된다. 검출방법으로는 전처리 작업으로 폐영역만을 분할하고, 분할된 폐영역에서 혈관을 찾기 위해 모폴로지기법를 적용하여 세선화(thinning) 작업을 진행한다. 다음 공정으로는 경계선을 찾아 local watershed를 적용하여 혈관을 검출하고, 검출된 혈관내에서 원형모델을 적용하여 모폴로지(morphology)을 통해 국소 부위의 미세한 농도변화를 인지하여 색전이 발생한 영역을 자동검출하였다. 본 논문의 자동검출시스템에서는 색전증이 있는 경우에 true positive의 발생빈도는 case 당 4.5개가 검출되었다. 정상인의 경우에도 혈류의 흐름, 혈류의 분기점, 노이즈로 인한 false positive의 빈도는 case 당 2.6개가 발생하여 전체적으로 false positive는 5.2개가 검출되었다. 본 논문은 false positive의 비율이 높게 검출되었지만 폐영역 CT 검사의 컴퓨터지원진단시스템(computer aided diagnosis)의 향후 연구과제에 방향을 제시할 수 있을 것이라 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.267-269
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• 1998

본 연구는 공동작업환경에서 워크플로우 개념을 도입한 문서 관리 모델을 제안하고 이를 시스템으로 설계하였다. 제안된 모델은 문서를 관계, 상태, 흐름의 세가지 측면에서 모델링 할 수 있으며, 오류를 자동 검출 할 수 있는 규칙들을 내장하고 있다. 이러한 모델을 기반으로 문서 관리 시스템을 설계하여, 모델이 구현 및 적용 가능함을 보였다. 제안한 모델과 시스템은 전자 결제 시스템이나 전자상거래 등의 문서의 절차적 처리가 필요한 응용들에서 사용될 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.46 no.3
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• pp.107-115
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• 2009

Skin color detection is used to classify input pixels into skin and non skin area, and it requires the classifier to have a high classification rate. In previous work, most classifiers used single color model for skin color detection. However the classification rate can be increased by using more than one color model due to the various characteristics of skin color distribution in different color models, and the MLP is also invested as a more efficient classifier with less parameters than other classifiers. But the input dimension and required parameters of MLP will be increased when using two color models in skin color detection, as a result, the increased parameters will cause the huge teaming time in MLP. In this paper, we propose a MLP based classifier with less parameters in two color models. The proposed partially connected MLP based on two color models can reduce the number of weights and improve the classification rate. Because the characteristic of different color model can be learned in different partial networks. As the experimental results, we obtained 91.8% classification rate when testing various images in RGB and CbCr models.

• Food Science and Preservation
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• v.30 no.3
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• pp.459-471
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• 2023

The Bayesian network (BN) model was applied to analyze the characteristic variables that affect compliance with safety inspections of farmed eel during the production stage, using the data from 30,063 cases of eel aquafarm safety inspection in the Integrated Food Safety Information Network (IFSIN) from 2012 to 2021. The dataset for establishing the BN model included 77 non-conforming cases. Relevant HACCP data, geographic information about the aquafarms, and environmental data were collected and mapped to the IFSIN data to derive explanatory variables for nonconformity. Aquafarm HACCP certification, detection history of harmful substances during the last 5 y, history of nonconformity during the last 5 y, and the suitability of the aquatic environment as determined by the levels of total coliform bacteria and total organic carbon were selected as the explanatory variables. The highest achievable eel aquafarm noncompliance rate by manipulating the derived explanatory variables was 24.5%, which was 94 times higher than the overall farmed eel noncompliance rate reported in IFSIN between 2017 and 2021. The established BN model was validated using the IFSIN eel aquafarm inspection results conducted between January and August 2022. The noncompliance rate in the validation set was 0.22% (15 nonconformances out of 6,785 cases). The precision of BN model prediction was 0.1579, which was 71.4 times higher than the non-compliance rate of the validation set.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.1
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• pp.164-170
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• 2015

This paper deals with the adaptation of classification model in the binary mask approach to suppress noise in the noisy environment. The binary mask estimation approach is known to improve speech intelligibility of noisy speech. However, the same type of noisy data for the test data should be included in the training data for building the classification model of binary mask estimation. The eigenvoice adaptation is applied to the noise-independent classification model and the adapted model is used as noise-dependent model. The results are reported in Hit rates and False alarm rates. The experimental results confirmed that the accuracy of classification is improved as the number of adaptation sentences increases.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.477-480
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• 2022

반도체 성능 향상으로 신호를 전달하는 회로의 단위가 마이크로 미터에서 나노미터로 미세화되어 선폭(linewidth)이 점점 좁아지고 있다. 이러한 변화는 검출해야 할 불량의 크기가 작아지고, 정상 공정상태와 비정상 공정상태의 차이도 상대적으로 감소되어, 공정오차 및 공정조건의 허용범위가 축소되었음을 의미한다. 따라서 검출해야 할 이상징후 탐지가 더욱 어렵게 되어, 높은 정밀도와 해상도를 갖는 검사공정이 요구되고 있다. 이러한 이유로, 미세 공정변화를 파악할 수 있는 신규 검사 및 계측 공정이 추가되어 TAT(Turn-around Time)가 증가하게 되었고, 웨이퍼가 가공되어 완제품까지 도달하는데 필요한 공정시간이 증가하여 제조원가 상승의 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 웨이퍼의 검계측 데이터가 아닌, 제조공정 과정에서 발생하는 다양한 센서 및 장비 데이터를 기반으로 웨이퍼 제조 결과가 양품인지 그렇지 않으면 불량인지 구별할 수 있는 가상계측 모델을 제안한다. 기계학습의 여러 알고리즘 중에서 다양한 장점을 갖는 XGBoost 알고리즘을 이용하여 예측모델을 구축하였고, 데이터 전처리(data-preprocessing), 주요변수 추출(feature selection), 모델 구축(model design), 모델 평가(model evaluation)의 순서로 연구를 수행하였다. 결과적으로 약 94% 이상의 정확성을 갖는 모형을 구축하는데 성공하였으나 더욱 높은 정확성을 확보하기 위해서는 반도체 공정과 관련된 Domain Knowledge 를 반영한 모델구축과 같은 추가적인 연구가 필요하다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.5
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• pp.375-380
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• 2010

Most of previous algorithms of object boundary extraction have been studied for extracting the boundary of single object. However, multiple objects are much common in the real image. The proposed algorithm of extracting the boundary of each of multiple objects has two steps. In the first step, we propose the fast method using the outer and inner products; the initial contour including multiple objects is split and connected and each of new contours includes only one object. In the second step, an improved active contour model is studied to extract the boundary of each object included each of contours. Experimental results with various test images have shown that our algorithm produces much better results than the previous algorithms.