• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.5621-5627
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• 2014

라섹 수술 방법을 결정하기 위한 기준을 상세화하고자 고식적인 라섹 수술 전과 후의 고위수차에 영향을 미치는 결정변수들을 분석하였다. 2011년 11월부터 2012년 7월까지 고식적 라섹 수술을 한 대상자 중 수술한지 2개월 후 고위수차검사가 가능한 51명(102안)을 대상으로 하였다. 고위수차는 수술 전 $0.341{\mu}m$에서 수술 후 $0.538{\mu}m$로 증가하였다. 선형회귀분석에서 수술 후의 고위수차 변동에 영향을 미치는 수술 전의 굴절성분은 설명력 크기순으로 각막난시 $J_0$ 성분이 0.400, 굴절성난시 $J_0$ 성분이 0.389, 각막난시량이 0.282, 구면렌즈대응치가 0.239, 굴절성난시량이 0.213, 동공크기가 0.194였다. 다중회귀분석에서 수술 후의 고위수차와 통계적으로 의미가 있는 변수는 각막난시 $J_0$ 성분, 동공크기, 구면렌즈대응치였다. 따라서 개인에게 적합한 수술 방법 결정을 위해서는 고위수차와 더불어 파워벡터분석에 의한 각막난시도 함께 고려하는 것이 필요하다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제38권1호
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• pp.49-54
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• 1995

한국 마늘에 감염된 바이러스의 종류와 병 발생 메카니즘을 구명하기 위하여, 마늘 바이러스 cDNA clone들을 분리하였다. 24개 cDNA clone들의 부분적인 염기 서열을 결정하였고, 이 중 poly(A) tail을 가진 5개 clone들의 염기 서열을 결정하였다. 이를 이미 알려진 다른 식물 바이러스와 비교했을 때, clone V9은 일차구조가 carlavirus와 유사성을 보이므로 GLV cDNA clone으로 여겨진다. Northern blot 결과로부터 GLV genome의 크기는 8.5 knt이고, poly(A) tail을 가지고 있다는 것을 알 수 있었다. clone V9의 3' 말단부분에는 바이러스 복제과정에서 cis-acting element로 작용한다고 여겨지는 hexanucleotide motif(5'-ACCUAA)가 존재한다. 또한 carlavirus의 껍질 단백질 subgenomic RNA의 5' 말단에 보존되어 있는 5'-TTAGGT도 나타난다. 이들은 모두 carlavirus의 특징들이다. 껍질 단백질 유전자를 pRSET-A 발현 벡터에 재조합하고, E. coli BL21에서 발현시켰다. 발현된 껍질 단백질을 $Ni^{2+}$ NTA affinity chromatography에 의해 정제하였다. 껍질 단백질을 토끼에 주사하여 항체를 만든 후, immunoblot을 한 결과 GLV 껍질 단백질에 해당하는 24 kDa polypeptide가 인지되었다. 또한 다양한 마늘 품종에 대해서 immunoblot을 한 결과, GLV 껍질 단백질의 크기와 GLV의 감염정도가 마늘 품종에 따라서 차이가 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2095-2102
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• 2017

본 논문에서 구현한 고령자 홈 트레이닝 콘텐츠는 사용자의 운동 능력에 따라 개인별 운동 처방을 하여 이를 통해 노인 개개인에게 맞춤형 프로그램을 제공한다. 고령화 인구 증가와 대비되는 노인의 낮은 건강 수명을 극복하기 위한 건강 증진은 필수적이다. 따라서 노인의 사망 위험 중 높은 비중을 차지하는 낙상을 예방하기 위한 하체 근력 강화운동이 중요하다. 본 논문에서는 노인이 자연환경 속에서 본인이 운동 한다고 느낄 수 있는 홈 트레이닝 콘텐츠 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 Kinect 센서를 사용하여 골격 모델의 특징점을 추출하고 특징 벡터를 생성하여 사용자의 운동 횟수를 인식하였다. 제안하는 게임 모델을 사용하여 운동 능력 테스트를 수행하고 이를 기반으로 개인의 능력에 맞는 운동을 처방받아 운동을 수행할 수 있다. 키넥트 센서의 인식 테스트 결과 80%~97%의 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.399-406
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• 2002

본 연구는 웹 서핑 지원을 위한 적응형 사용자 에이전트의 설계를 위해 사용자 데이터 수집, 데이터 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 가지 이슈를 집중 연구하였다. 그 결과 웹 상에서 작동하는 적응형 사용자 에이전트를 위한 기능 정의 및 주요 구성 요소들을 설계하고 세부 모형을 구현하였다. 내부적으로는 두 개의 독립된 에이전트의 협동 체제에 의해 작업 목표를 성취한다. 이들은 각각 IIA(Interactive Interface Agent) 및 UPA(User Profiling Agent)이다. 사용자 인터페이스를 관장하는 IIA는 사용자에게 현재 웹 문서의 대강을 파악하고 나아가서 검색 질의어를 선택할 수 있게 하는 키워드 색인(Keyword Index)과, 계층 구조 방식의 사용자 검색 과정을 나타내는 제안 링크(Suggest Link)를 제공함으로서 사용자 친숙한 인터페이스 환경을 제시한다. UPA는 사용자에 관한 정적 정보와 브라우징 행위에서 나타나는 동적 정보를 사용자 프로파일에 반영한다. 특히, 사용자 관심을 반영하는 관심 벡터(Interest Vector)의 개념을 정립하고 근접도(similarity) 평가에 의해 이들을 갱신하고 추가함으로써 사용자 관심을 동적으로 프로파일링하는 체계를 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.2594-2603
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• 1997

본 논문은 적용적으로 빔패턴을 형성하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 원하는 신호가 각 간섭신호에 비하여 파워가 현저히 크다는 조건하에서 - 정상적인 COMA 이동통신에서 이 조건은 칩상관기를 거친 후에 무조건 성립한다.- 신호대 잡음비(SNR)/신호대 간섭비(SIR)를 증가시키는 빔패턴을 제공하기때문에 통신채널의 용량의 증가 및 통신품질 향상을 꾀할 수 있다. 제안 방법의 주요 장점은 다음과 같이 나열할 수 있다. (1) 학습신호나 학습기간이 필요없다. (2) 신호간의 상관성으로 인하여 성능이 나빠지거나 절차가 복잡해지지 않는다, (3) 어레이를 구성하는 안테나의 수가 도달하는 신호들의 수보다 많지 않아도 된다. (4) 전체의 절차가 반복적이어서 신호원의 움직임으로 인하여 도달각이 변하는 경우에도 새로운 데이타로부터 새로운 빔패턴이 형성될 수 있다, (5) 전체 계산량이 기존 방법에 비하여 매우 작기 때문에, 매 스냅샷마다 실시간으로 빔패턴형성이 가능하다. 실제로, 새로운 웨이트를 구하는데 소요되는 계산량은 $N{\times}N$ 크기(N은 어레이를 구성하는 안테나의 수)의 자기상관행렬을 갱신하는 과정을 포함하여 $0(3N^2 + 12N)$이다. 자기 상관 행렬을 매 스냅샷 마디의 순시신호벡터로 근사화시키면 0(11N)으로 줄어들게 된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8C호
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• pp.575-582
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• 2008

본 논문에서는 ITU-T의 SG15에서 채택된 G.729.1 광대역 음성 코덱을 ARM926EJ-S(R) 프로세서 코어에 적용하기 위해 기본연산자 및 산술기능 함수를 포함한 G.729.1 코덱 프로그램 일부를 어셈블리어로 변환하여 실시간으로 동작하도록 구현한 절차 및 결과를 기술하였다. G.729.1은 $8{\sim}32kbps$의 가변 전송률을 갖는 ITU-T 표준 광대역 음성 코덱이며, 입력신호는 8kHz 또는 16 kHz로 샘플링 되어 샘플 당 16 비트로 양자화된 PCM 신호를 입력받는다. 이 코덱은 앞서 표준화된 G.729 및 0.729A와 상호 호환이 가능하며 음질 향상을 위해 기존의 협대역($300{\sim}3,400Hz$)에 비해 대역폭을 광대역($50{\sim}7,000Hz$)으로 확장한 버전이다. 실시간으로 구현된 G.729.1 광대역 음성 코덱은 32kbps에서 인코더와 디코더 부분이 각각 약 31.2 MCPS 및 22.8 MCPS의 복잡도를 가지며, 실제 임베디드 시스템에서의 실행 시간은 인코더와 디코더 평균 6.75ms와 4.76ms로 총 11.5ms가 걸렸다. 또한 이 코덱은 ITU-T에서 제공하는 모든 테스트 벡터에 대해 비트 단위로 정확하게 시험하여 통과하였으며, 실제 인터넷 전화기에 적용한 실시간 음성통화에서 정상적으로 동작하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.367-382
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• 2018

회사채 신용 등급 예측 모형에 대한 연구는 신용 평가 기관이 회사채 신용 등급 평가에 사용될 것이라 예상 되는 여러 재무적 특성 변수들을 기반으로 진행되었으며 선형 회귀 모형(linear regression), 순위 로짓(ordered logit), 순위 프로빗(ordered probit), 서포트 벡터 기계(support vector machine), 랜덤 포레스트(random forest) 등 다양한 모형들을 적용하여 개발되었다. 하지만 기존 연구들에서 고려한 회사채 신용 등급은 연구에 따라 5등급에서 20등급까지 다른 등급 구간을 적용하였으며 분석에 이용된 표본 자료의 기간 및 대상도 상이하여 예측 성능의 공정한 비교에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 2013년부터 2017년까지의 회사채 신용 등급 자료와 기존 연구들에서 사용된 재무 지표들을 통합하여 기존에 발표된 예측 모형들을 동일한 자료에 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 추가적으로 Elastic-net 벌점화 회귀 모형 및 순위 로짓, 순위 프로빗 모형을 적합하여 LASSO 벌점이 선택됨을 확인하였으며 LASSO 벌점을 고려한 예측 모형이 대응하는 기존의 예측 모형들보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구의 수행 결과, 랜덤 포레스트를 이용한 예측 모형이 15등급 기준 검증 자료에서 정확한 등급 예측률이 69.6%로 다른 모형과 비교하여 높은 예측 성능을 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.200-208
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• 2003

본 연구에서는 효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용한 영상신호의 분리와 특징추출을 제안하였다. 제안된 학습규칙은 할선법과 모멘트를 이용한 조합형 고정점 학습알고리즘이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512\times512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 $256\times256$ 픽셀의 10개 지문상과 $480\times225$ 픽셀의 지폐영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다. 한편 추출된 $16\times16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9C호
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• pp.868-875
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• 2003

본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법에 비해 보다 향상된 단화소 이동 감쇠를 이용한 다중해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다. 웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 계수들의 계층적 상관관계를 이용한 기존의 다중해상도 움직임 예측 방법(MRME)은 웨이블릿 변환시 수행되는 다운 샘플링 과정에서 발생되는 웨이블릿 계수들의 이동-변환 성질(shift-variant property)에 의해 정확한 움직임 예측을 수행할 수 없다는 단점이 있다. 따라서 이러한 문제점을 극복하기 위해 제안된 방법은 입력 영상에 대해서 2레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 저대역 신호인 S$_4$대역에 대해 3레벨 웨이블릿 변환을 수행하기 앞서 S$_4$대역에서의 단화소 이동된 신호를 제거하기 위한 방법으로 보간을 적용한다. 보간된 저 대역 신호 S$_4$대역에 대해서 1레벨 웨이블릿 변환을 수행한 후 최종적으로 3레벨 웨이블릿 변환된 저 대역 신호 S$_{8}$대역에 대해서 초기 움직임 벡터를 구한 다음 나머지 하위 레벨에 위치한 대역에 대해서 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 동일한 방법으로 움직임 예측을 수행함으로써 향상된 부호화 성능을 얻을 수 있었다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 다중해상도 움직임 예측 방법과 웨이블릿 변환 영역에서 전역 탐색 방법과 비교해 PSNR면에서 약 1∼2dB정도 향상된 부호화 효율을 나타낼 뿐 아니라, 주관적 화질에서도 개선된 결과를 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.419-431
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• 2018

본 논문은 개인 사용자의 트윗을 분석하여 사용자의 감정 흐름을 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 감성 흐름을 정확하게 예측하기 위해서 기존의 텍스트 위주의 시스템과 달리 본 연구에서는 사용자가 쓴 텍스트와 영상 등으로부터 감성을 인식하는 멀티 모달 분석 기법이 개발된다. 제안된 방법에서는 먼저 어휘분석 및 문맥을 이용한 텍스트분석기와 학습기반의 영상감성인식기를 이용하여 텍스트 및 영상 트윗에 숨겨진 개별 감성을 추출한다. 이후 이들은 규칙기반 통합 방법에 의해 날짜별로 통합되고, 마지막으로 개인의 감성흐름을 보다 직관적으로 관측할 수 있도록 감성흐름그래프로 시각화한다. 제안된 방법의 효용성을 평가하기 위해 두 단계의 실험이 수행되었다. 먼저 4만여 개의 트윗으로부터 제안된 방법의 정확도 평가 실험이 수행되고, 최신 트윗 분석 기술과 비교 분석되었다. 두 번째 실험에서는 40명의 우울증을 가진 사용자와 일반사용자를 구분할 수 있는지에 대한 실험이 수행된 결과, 제안된 기술이 실제 사용자의 감성흐름을 모니터하는데 효율적임을 증명하였다.