• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.5
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• pp.441-446
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• 2009

This paper proposes an automatic indexing algorithm of golf video using audio information. In the proposed algorithm, the input audio stream is demultiplexed into the stream of video and audio. By means of Adaboost-cascade classifier, the continuous audio stream is classified into announcer's speech segment recorded in studio, music segment accompanied with players' names on TV screen, reaction segment of audience according to the play, reporter's speech segment with field background, filed noise segment like wind or waves. And golf swing sound including drive shot, iron shot, and putting shot is detected by the method of impulse onset detection and modulation spectrum verification. The detected swing and applause are used effectively to index action or highlight unit. Compared with video based semantic analysis, main advantage of the proposed system is its small computation requirement so that it facilitates to apply the technology to embedded consumer electronic devices for fast browsing.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.1
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• pp.7-14
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• 2010

In this paper, we introduce a hierarchical internet application traffic classification system based on SVM as an alternative overcoming the uppermost limit of the conventional methodology which is using the port number or payload information. After selecting an optimal attribute subset of the bidirectional traffic flow data collected from the campus, the proposed system classifies the internet application traffic hierarchically. The system is composed of three layers: the first layer quickly determines P2P traffic and non-P2P traffic using a SVM, the second layer classifies P2P traffics into file-sharing, messenger, and TV, based on three SVDDs. The third layer makes specific classification of the entire 16 application traffics. By classifying the internet application traffic finely or coarsely, the proposed system can guarantee an efficient system resource management, a stable network environment, a seamless bandwidth, and an appropriate QoS. Also, even a new application traffic is added, it is possible to have a system incremental updating and scalability by training only a new SVDD without retraining the whole system. We validate the performance of our approach with computer experiments.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.465-468
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• 2000

얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1996.10b
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• pp.113-122
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• 1996

본 연구는 석탄가스화복합발전(IGCC)의 핵심부분이라 할 수 있는 슬래깅 형태의 분류층 가스화기에 원활한 Slagging을 유지하기 위해 Flux addition method와 Coal blending method를 적용하였다. 대상탄으로는 가스화에 적합하다고 알려진 알라스카탄, 대동탄과 비교탄으로 가스화에 부적합하다고 알려진 1종류의 유연탄을 대상으로 기본분석 및 화학적 조성분석, 용융온도를 측정하여 봄으로써 대상탄들의 슬래깅성향을 평가하였다. 대동탄과 알라스카탄에 대해서는 Flux addition method를 적용하고, 비교탄에 대해서는 Coal blending Method를 적용한 후, 140$0^{\circ}C$로 운전되는 가스화기의 효율을 최대화할 수 있는 Flux 첨가비와 blending ratio를 산정하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.387-389
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• 1998

팩스가 보편적인 정보 전달 매체로 자리잡게 됨에 따라 기업체나 관공서 뿐만 아니라 가정에서도 많은 작업이 팩스를 통해 이루어지게 되었다. 이에 따라 팩스 문서의 분석 및 인식의 필요성이 증가하게 되었다. 팩스 문서는 표지와 내용이 두 부분으로 이루어지는데 팩스 문서의 처리를 위해서는 성명, 주소등을 포함하는 팩스 표지의 분석이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 팩스 표지 영상의 구조 분석 방법을 제안한다. 제안한 팩스 표지 구조 분석 방법은 팩스 표지가 헤드, 송/수신 정보, 메시지로 구성된다는 점에 착안하여 위치 정보를 이용한 영역 분리에 중점을 두었으며, 팩스 표지의 종류를 몇 가지로 분류하여 도표 형태의 팩스 표지도 분석이 가능하도록 하였다. 분자 인식에서는 팩스 문자 인식에 우수한 성능을 보이고 있는 자소 기반 한글 문자 인식기를 사용하였다. 또한 한글의 자소 모델에 기반한 후처리 방법을 개발하여 인식 오류를 교정하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2004.06a
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• pp.67-72
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• 2004

않은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습 패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07c
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• pp.1868-1869
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• 2005

이 논문은 반도전 실리콘 고무 표면에 코로나 방전 처리하여 이종의 실리콘 고무와의 접착 특성을 나타낸 것이다. 반도전 실리콘 고무 표면 상태를 발수성 등급에 따른 분류와 FTIR(Fourier Transform Infrared Spectroscopy)를 사용하여 평가하였다. 표면 상태 변화에 따른 반도전 실리콘 고무의 접착 특성은 T-peel test로 접착강도를 시험하였다. 실험 결과 고에너지의 코로나 방전으로 반도전 실리콘 고무의 결합쇄가 절단되었고 이 부분에 산소가 결합되어 극성 관능기를 생성하여 표면을 산화시켰다. 이러한 표면 상태 변화에 따른 접착강도는 초기 상태일 때 보다 코로나 방전 처리 후 증가하는 것을 확인 할 수 있었다. 이 논문을 통하여 코로나 방전 처리는 이종 계면의 접착 특성을 향상시킬 수 있으며, 이종 계면에서 발생하는 절연 파괴 전압을 높여 전기절연 성능을 향상시키는데 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.943-944
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• 2015

본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 측정 가능케 하는 수삼 측정기를 제작하였으며, 측정된 수삼영상에서 뼈대와 몸통부분을 인식하기 위한 알고리즘을 고안하여 적용하였다. 적용 결과 6년 근 수삼에서 홍삼으로 만들어 졌을 때 가공 후 영상을 추정가능하다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.945-948
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• 2015

본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 측정 가능케 하는 수삼 측정기를 제작하였으며, 측정된 수삼영상에서 뼈대와 몸통부분을 인식하기 위한 알고리즘을 고안하여 적용하였다. 적용 결과 6년 근 수삼에서 홍삼으로 만들어 졌을 때 가공 후 영상을 추정가능하다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.357-358
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• 2019

최근 스마트폰이 대중화되면서 SNS에서 아이콘의 사용성은 점점 높아지고 있다. SNS 아이콘은 다양하게 진화되고 있으나, 동일한 의미를 제공하지 못한 채 혼란을 일으키고 있는 실정이다. 따라서 아이콘의 커뮤니케이션 의미에 따른 유형을 분류 제시하고 이러한 현 사용의 문제점을 발견하는 것이 본 연구의 목적이다. SNS에서 아이콘은 강한 의사전달력이란 속성을 가지고 그 역할이 중요하게 부각되고 있으나 효과적으로 의미를 전달하지 못하는 부분의 문제점을 해결하고자, 다양한 SNS에서 같은 의미에 다른 표현 방식의 아이콘을 추출한 후, 설문조사와 인터뷰를 통해 어떤 아이콘이 가장 효과적으로 의미 전달을 할 수 있는지 고찰해 보았다. 그 결과, SNS에서 사용되는 아이콘은 보편적, 중의적, 상충적, 브랜드 4가지 유형으로 요약되었으며, 두세 가지 유형으로 공통으로 속하는 아이콘도 있었다. 본 연구결과 아이콘의 디자인 시 아이콘 유형이 표준화에 대한 추가 연구 필요성을 제안한다.