• Broadcasting and Media Magazine
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• v.24 no.2
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• pp.83-99
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• 2019

본 고에서는 차세대 영상 시스템 중의 하나인 디지털 홀로그램의 압축과 관련해서 진행되어 온 여러 연구 사례들에 대해서 살펴보고 이들을 몇 가지 기준으로 분류해본다. 또한 이러한 연구들에 포함된 몇 가지 주요 알고리즘 및 기법들에 대해서 소개한다. 이를 통해서 앞으로 홀로그램 기술에 대한 압축 기술의 발전 방향을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.1-6
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• 2006

위치기반서비스(Location-based Services: LBS)는 현재 이동통신 기술의 발달과 더불어 전 세계 이동통신시장에서 가장 활발하게 연구되고 있는 차세대 기술 분야이다. 국내에서는 최근 이동통신 회사에서 위치기반서비스에 기반을 둔 다양한 부가서비스를 제공하면서 위치기반서비스에 대한 높은 관심을 받고 있다. 위치기반서비스는 기술별로 위치측위기술, LBS플랫폼 기술, LBS 응용서비스 기술로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 1991년부터 현재까지 위치기반서비스의 기술 분야별로 출원 및 등록된 특허를 분석함으로서 위치기반서비스의 기술동향에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.05a
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• pp.180-183
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• 2001

최근 정보통신을 비롯한 다양한 분야에서 새로운 기술과 아이디어를 이용한 기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 창의적 연구결과에 따른 특허 출원도 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 특허검색 과정에서 특허와 관련된 기술문서를 동시에 검색이 용이하도록 지원하는 방식을 개발하는 것을 목적으로 한다. 특허 및 기술점보 연계 시스템은 신규 특허 문서에 대한 분류를 위해 주제별 주요용어를 추출하고 특허 문서와 유사한 기술 문서를 코사인 유사도 기법을 사용하여 유사도에 따라 기술 문서를 사용자에게 제공할 수 있도록 설계하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.25 no.5
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• pp.38-46
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• 2008

협력 다이버시티 기술은 최근 수년간 MIMO(Multiple-Input-Multiple-Output) 기술의 실질적인 대안으로, 애드 혹 네트워크에서의 MIMO 기술로, 셀룰러 시스템에서의 커버리지 확장 기술로 주목을 받아 왔다. 따라서, 협력 다이버시티 기술은 응용 목표에 따라 방식이 다르게 존재하게 된다. 이 논문에서는 기존의 협력 다이버시티 기술들을 몇 가지 일관된 기준으로 분류하여 보고, 이 분야에서 미진한 연구방향으로 다중사용자 환경에서의 협력 다이버시티 기술과 다중 안테나 노드를 위한 협력 다이버시티 기술을 제시한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.27 no.2
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• pp.51-61
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• 2022

비디오 프레임 보간 기술은 연속되어 있는 두 개의 프레임 사이의 중간 프레임을 생성하는 기술로 비디오의 프레임율을 늘리거나 슬로우 모션 영상을 생성 시 사용된다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 다양한 알고리즘의 비디오 프레임 보간 기술이 연구되고 있다. 본 고에서는 이러한 기알고리즘들을 커널 기반 방식과 플로우 기반 방식으로 분류하고, 각 범주에 속하는 대표적인 알고리즘들의 특징 및 한계점에 대해 살펴본다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.10
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• pp.633-639
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• 2018

High-resolution images using remote sensing (RS) is importance to secure for spatial classification depending on the characteristics of the complex and various factors that make up the river environment. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the classification results and to suggest the possibility of applying the high resolution hyperspectral images obtained by using the drone to perform spatial classification. Hyperspectral images obtained from study area were reduced the dimensionality with PCA and MNF transformation to remove effects of noise. Spatial classification was performed by supervised classifications such as MLC(Maximum Likelihood Classification), SVM(Support Vector Machine) and SAM(Spectral Angle Mapping). In overall, the highest classification accuracy was showed when the MLC supervised classification was used by MNF transformed image. However, it was confirmed that the misclassification was mainly found in the boundary of some classes including water body and the shadowing area. The results of this study can be used as basic data for remote sensing using drone and hyperspectral sensor, and it is expected that it can be applied to a wider range of river environments through the development of additional algorithms.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.11
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• pp.705-710
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• 2017

This paper proposes an estimation method of populations of Grapholita molestas using object segmentation and an SVM classifier in the moth images. Object segmentation and moth classification were performed on images of Grapholita molestas moth acquired on a pheromone trap equipped in an orchard. Object segmentation consisted of pre-processing, thresholding, morphological filtering, and object labeling process. The classification of Grapholita molestas in the moth images consisted of the training and classification of an SVM classifier and estimation of the moth populations. The object segmentation simplifies the moth classification process by segmenting the individual objects before passing an input image to the SVM classifier. The image blocks were extracted around the center point and principle axis of the segmented objects, and fed into the SVM classifier. In the experiments, the proposed method performed an estimation of the moth populations for 10 moth images and achieved an average estimation precision rate of 97%. Therefore, it showed an effective monitoring method of populations of Grapholita molestas in the orchard. In addition, the mean processing time of the proposed method and sliding window technique were 2.4 seconds and 5.7 seconds, respectively. Therefore, the proposed method has a 2.4 times faster processing time than the latter technique.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05b
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• pp.926-929
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• 2011

이 연구는 음주 관련 요인을 일반적 특성과 사회-경제적, 건강행태 측면에서 규명하기 위하여 일개 광역시에 거주하는 만 19세 이상 남녀를 대상으로 한국 갤럽의 표준조사로 2007년 7월 30일부터 2달간 시행하였고, 전화 설문조사에 참여한 총 1,013명을 대상으로 일반적 사항, 건강 행태관련 설문지를 이용하여 관련 요인들을 추출하였고, 음주도를 산출하였다. 연구대상자의 지난 1년간 음주여부를 결과 변수로 하는 로지스틱 회귀분석 결과 연령에 따른 분류에서 19-29세와 30-39세에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 가계수입에 따른 분류에서는 300~499만원과 500만원 이상에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 변수별 95% 신뢰구간에서는 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 연구대상자의 지난 한 달간 음주여부를 결과변수로 하는 로지스틱 회귀분석 결과 성별에 따른 분류에서 여성의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 연령에 따른 분류에서 19-29세와 40-49세에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 가계수입에 따른 분류에서는 300~499만원과 500만원 이상이 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 흡연에 따른 분류에서 현재 흡연의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 스트레스 여부에 따른 분류에서 대단히 많이 느낌과, 조금 느끼는 편임의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 다른 변수들의 경우 95% 신뢰구간에서는 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 연구대상자의 주2회 이상 음주여부를 결과변수로 하는 로지스틱 회귀분석 결과 성별에 따른 분류에서 여성의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 직업에서 가정주부, 학생의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 흡연에서 현재 흡연과 과거 흡연에서 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 다른 변수들의 경우 95% 신뢰구간에서는 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 종합해 볼 때, 직업분류에서 가정주부와 학생의 경우 음주에 유의하게 영향을 미치는 것으로 판단된다. 적정 섭취 알코올 기준이 남, 여가 다르게 제시되고 있기 때문에 성별에 따른 비교분석자료를 통하여 남, 여 적정 음주 기준에 따른 일반적 특성과 사회적 특성 및 건강행태와의 관련성에 대한 후속 연구가 필요하다고 생각된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.9
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• pp.345-351
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• 2020

Administrative agencies today are paying keen attention to big data analysis to improve their policy responsiveness. Of all the big data, news articles can be used to understand public opinion regarding policy and policy issues. The amount of news output has increased rapidly because of the emergence of new online media outlets, which calls for the use of automated bots or automatic document classification tools. There are, however, limits to the automatic collection of news articles related to specific agencies or departments based on the existing news article categories and keyword search queries. Thus, this paper proposes a method to process articles using classification glossaries that take into account each agency's different work features. To this end, classification glossaries were developed by extracting the work features of different departments using Word2Vec and topic modeling techniques from news articles related to different agencies. As a result, the automatic classification of newspaper articles for each department yielded approximately 71% accuracy. This study is meaningful in making academic and practical contributions because it presents a method of extracting the work features for each department, and it is an unsupervised learning-based automatic classification method for automatically classifying news articles relevant to each agency.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.4
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• pp.291-300
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• 2020

Although the need for international online courses and the number of online learners has been rapidly increasing, the online class evaluation has been mostly relying on the quantitative survey analysis. So a more objective evaluation method has to be developed to more accurately assess online course satisfaction. This study highlights the benefits of using big data analysis from the bulletin board messages of online learning system as a method to evaluate the online courses. In fact, automatic classification technology is recognized as an important technology among big data analysis techniques. Our team applied this technique to evaluate the online courses. From the delphi analysis results, suggested method was concluded that the evaluation items and classification results are suitable for online course evaluation and applicable in schools or institutions. This study has confirmed that the rapidly accumulating big data analysis technology can be successfully applied to the education sector with the least change. It also diagnosed a meaningful possibility to expand the big data analysis for further application.