• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10b
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• pp.409-409
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• 1998

본 연구는 운전자 특성 및 교통사고 발생유형에 따른 사고 심각도(Severity)를 분석함으로써 교통사고를 유발키 쉬운 운전자 집단과 사고 발생시 위험도가 높은 사고유형을 규명하고자 하였다. 교통사고 위험집단 분석을 위한 운전자 특성은 성별, 차종, 연령 등을 대상으로 하였으며, 사고유형별 심각도 분석은 사고유형을 여덟 가지로 분류하고, 결과의 신뢰성 확보를 위하여 안전벨트 착용여부를 추가하여 상해정도와의 관계를 비교하였다. 로그-선형 모형 및 로짓 모형을 사용하여 카테고리 자료를 분석하였으며, 그 결과 위험집단 분석에서는 '20세 미만의 이륜차 운전자', '41세에서 50세까지의 택시운전자'가 가장 위험한 것으로, 또한 남자보다는 여자가 승용차, 택시, 이륜차 등에 관계되었을 때 위험한 것으로 조사되었다. 사고유형과 심각도와의 관계에서는 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 사고가 기여위험도(Odds Multiplier)가 매우 높아 부상 또는 사망사고와 연계될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 따라서 교통사고의 예방과 사고발생시의 심각도 경감을 위해서는 교통사고 취약계층으로 분석된 위험집단에 대한 교통안전 교육 및 홍보가 강화되어야 하고, 정면충돌 사고와 앞지르기 시 우회전시 발생하는 사고를 줄일 수 있는 방안이 연구되어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.277-280
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• 2004

디지털 방송의 시작과 함께, TV화면에서 채널이나 프로그램을 직접 검색학 수 있는 EPG(Electronic Program Guide)라는 새로운 방송 서비스가 제공되고 있다. 그러나 아직까지는 시청자 입장을 고려한 EPG의 사용자 인터페이스에 대한 연구는 미흡한 실정이다. TV는 특정 계층이 아닌 모든 사람이 시청하는 매체이의로 시청자에게 프로그램을 쉽게 찾게 하기 위해서는 직관적인 사용자 인터페이스가 필요하다. 즉 EPG를 이용해 TV 시청자가 쉽게 이해할 수 있는 속성들을 선택해 프로그램을 빨리 찾을 수 있게 하는 것이다. 이를 위해본 논문에서는 먼저 TV 프로그램을 구분하는 대표적인 속성들인 장르, 시간, 등급 등을 체계적으로 분류하였다. 이렇게 체계화된 속성득의 값들을 시청자들이 EPG를 통해 지정하게 하되, 값을 지정하는 속성들의 순서를 편한 데로 선택할 수 있게 하는 사용자 인터페이스를 설계하였다. 그리고 기존의 상용 EPG와 본 논문에서 제안하는 EPG의 Usability Test를 통해 두 가지 EPG의 기능의 우수성을 비교평가 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2002.05a
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• pp.160-163
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• 2002

제품 구입시 구매욕구를 일으키는 요소는 제품 속에 내재되어 있는 형태와 색이다. 제품개발자는 제품디자인의 시발점으로 기초도형에 대한 연구가 필요하고 이러한 기초도형의 감성은 결국 구체적인 디자인 형태로 변환될 경우 상당한 기초자료로 제시할 수 있을 것이다. 또 체계화된 기초자료를 이용하여 소비자의 취향에 맞는 제품의 개발을 촉진시키고, 소비자 계층의 유형별 분류와 상품군의 세분화 작업을 가속화시켜 상품의 양적 생산에서 질적생산으로 전환시킬 수 있는 계기가 될 것이다. 본 연구에서는 이러한 목적을 가지고 제품요소의 기본이 되는 형태와 색상에 있어서 시각감성이 지역, 성별, 도형간에 어떠한 차이가 있는지를 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.358-360
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• 2002

인터넷의 확산과 첨단기술의 발달로 생물학 정보에 대한 온라인 데이터베이스 집합이 급속히 증가하고 있으나, 데이터의 양이 방대하고 이질적인 형태로 제공되기 때문에 실제 현장의 생물학 연구자들이 쉽게 이용하는데는 여러 가지 어려움이 있다. 이 논문에서는 단백질과 핵산 정보를 제공하는 대표적인 온라인 데이터베이스인 NCBL에, 질의를 하여 얻어진 데이터를 포함한 웹 문서로부터, 정보를 추출하여 사용자의 목적에 적합한 맞춤형 데이터베이스를 구축하는 시스템을 제안한다. 온톨로지를 이용하여 질의 처리를 하며, 웹 문서에 대한 정보추출 기법과 계층구조에 따른 유형별 저장방식을 통해 데이터베이스를 구축한다. 한편, 데이터 추출을 위해 식별 및 분류 작업을 수행한다. 제안한 시스템은 서열정보를 분석하는 생물학자들에게 관심대상 정보를 추출하여 맞춤형 데이터베이스를 구축함으로써, 손쉽게 서열정보 분석을 지원하도록 하는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.535-537
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• 2005

본 논문에서는 시소러스 상에서 개념간 세분화를 위한 의미적 기준인 개념 패싯 (Conceptual Facet)과 관계 패싯 (Relational Facet) 그룹을 사용하는데, 패싯이란 공통의 특성을 갖는 개념들을 함께 그룹화하고 용어간 관계를 구조화하기 위한 장치이다. 개념 패싯은 용어가 갖는 대표적인 의미속성, 범주를 의미하며, 용어 각각을 구별되는 의미장 (Semantic Field)에 분류하도록 한다. 관계 패싯은 상$\cdot$하위 개념 간 의미 관계를 표현한 메타 개념이다. 본 시소러스는 여러 전문가들의 다양한 관점을 반영하도록 설계되었다. 관점이란 주관적이며, 임의적이어서 개별 개념에 내재된 자질 또는 속성과는 구별되는 독립적 속성이다. 개념 패싯, 관계 패싯의 도입은 계층 관계, 동등 관계, 범주 관계 등과 더불어 용어 간 관계를 보다 구체적으로 명시함으로써 최종 사용자에게 검색의 효율성과 정확성을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1998.07b
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• pp.555-559
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• 1998

The human chromosome analysis is widely used to diagnose genetic disease and various congenital anomalies. Many researches on automated chromosome karyotype analysis have been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room for improving the accuracy of chromosome classification. In this paper, We proposed an optimal pattern classifier by neural network to improve the accuracy of chromosome classification. The proposed pattern classifier was built up of two-step multi-layer neural network(TMANN). We reconstructed chromosome image to improve the chromosome classification accuracy and extracted four morphological features parameters such as centromeric index (C.I.), relative length ratio(R.L.), relative area ratio(R.A.) and chromosome length(C.L.). These Parameters employed as input in neural network by preprocessing twenty human chromosome images. The experiment results shown that the chromosome classification error was reduced much more than that of the other classification methods.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05d
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• pp.514-519
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• 1996

국내 원자력 산업이 활성화됨에 따라 우리 나라의 IAEA 보장조치 대상시설과 시설에서 취급하는 핵물질이 지속적으로 증가하여 왔다. 점차 증가하는 시설과 핵물질들을 효율적으로 통제, 관리하고 원자력의 평화적 이용에 대한 대외적 투명성 제공 및 핵물질 취급에 따른 대외적 의무사항들을 효율적으로 이행하기 위한 국가차원의 법적, 제도적 정비가 요구되어져 왔다. 이에 따라 '95년에 개정된 원자력법 및 관계 범령에 따라 과기처는 '96년도부터 국가사찰을 실시할 예정이며, 이러한 국가사찰 및 국가통제 시스템을 원자력연구소의 원자력통제기술센터가 지원하도록 명시하였다. 이러한 근거로 개발된 국가사찰 지원시스템(National Inspection Support System : NISS)은 여러 가지 사찰기술 중에서 시설이 계량관리 자료를 정확하게 기록하고 유지하였는지에 대한 장부검증, 표본선택을 위한 계층분류 및 사찰결과보고서 작성 등을 수행 할 수 있도록 개발되었다. 이 시스템을 이용하여 사찰관은 시설 핵물질의 재고목록, 재고변동기록 및 근거서류 등과 같은 많은 계량관리 자료의 검증을 신속하고 정확하게 수행하여 업무의 효율성 및 검증결과에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.658-660
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• 2004

디지털 방송을 위한 Java 언어 기반 MPEG-2 TS(전송 스트림) 패킷 분석 시스템은 TS 패킷의 내용을 분석하고. PSI Table과 SI Table 데이터를 수집하여 분석 할 수 있도록 해준다. 구현된 패킷 분석 시스템은 PAT PMT, NIT, CAT 등의 PSI Table과 BAT, NIT, EIT, SDT 등의 SI Table의 정보를 계층적으로 분류 시켜준다. 또한 그 안의 포함된 다양한 의미의 컨텐츠를 포함하는 여러 종류의 Descriptor들의 정보도 분석해준다. 패킷 분석 시스템은 멀티-쓰레딩과 편리한 데이터 관리를 위해서 몇몇 클래스들로 구성 되어있다. 그리고 패킷 분석 시스템의 GUI는 Swing 라이브러리로 구현되었기 때문에, 시스템은 GUI의 변화 없이 윈도우즈. 리눅스와 같은 여러 가지 플랫폼에서도 안정적으로 동작된다. 본 연구의 시스템은 향후 DSM-CC 메카니즘과 의미적 분석의 구현 그리고 데이터베이스 시스템과의 연동 등으로 심화되어 연구될 것이다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2004.04a
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• pp.2059-2063
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• 2004

Most power plants have operated many independent computerize systems for maintenance. Independence of systems have caused complexity of business process and inconvenience of computer system management. Because the equipment and material master data is not standardize and structurize, it is difficult to manage equipment maintenance history and material delivery. Especially equipment classification criterion is important for standardization of every maintenance information. It is necessary to integrate function of independent systems for business process simplification and rapid work flow. this paper provides equipment classification criterion design and system integration method with the case of live system development.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.13 no.6
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• pp.513-518
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• 2007

In this paper, we propose a fault diagnosis scheme tor induction motor by adopting a hierarchical classifier consisting of k-Nearest Neighbors(k-NN) and Support Vector Machine(SVM). First, some motor conditions are classified by a simple k-NN classifier in advance. And then, more complicated classes are distinguished by SVM. To obtain the normal and fault data, we established an experimental unit with induction motor system and data acquisition module. Feature extraction is performed by Principal Component Analysis(PCA). To show its effectiveness, the proposed fault diagnostic system has been intensively tested with various data acquired under the different electrical and mechanical faults with varying load.