• 한국의류학회지
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• 제26권5호
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• pp.630-641
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• 2002

본 연구에서는 기성복 제작과 체형해석에 필요한 기준을 마련하기 위해, 표준체형의 개념을 다빈도 구간에 속하면서 아름다운 크기와 형태, 프로포션을 갖는 체형으로 정의하였다. 이에 따라 다수의 피험자가 속해 있는 H.P.구간을 밝히고, 각 체형 분류 방법에 의해 제시된 다빈도 유형 및 바른체형 유형, H.P. 구간 피험자의 체형이 각각 전체 피험자 집단의 체형을 대표할 수 있는지에 대해 검토하였다. 그 결과 특정 체형 분류 방법에 의한 다빈도 유형이나 바른체형 유형을 기준으로 표준체형에 접근하기보다는, H.P. 구간 피험자 집단의 체형특성을 기준으로 표준체형에 접근하는 것이 타당하다고 판단되었다. 또한 본 연구에서는 표준체형을 도출해 내기 위해 선행 체형 분석 방법에 의해 분류된 다빈도 유형 및 바른체형 유형과 다빈도 구간을 비교, 분석함으로써 다빈도 형태에 대해 먼저 접근하는 방법을 사용하였다. 표준 형태를 파악한 후 표준 치수를 찾아내는 방법을 통해 표준체형의 형태적 특징에 대한 많은 정보를 얻을 수 있다고 판단된다. 제2보에서는 첫째, 사진평가에 의한 미적 분석 방법을 제안하고, 둘째, 체형에 대한 미적분석 결과를 본보에서 제시한 통계적 분석 결과와 합하여 표준프로포션과 표준체형을 제안하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.164-171
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• 2013

X-선 스펙트럼 데이터는 물질의 성분과 관련이 없는 많은 양의 백그라운드 신호를 포함하고 있다. XRF는 스펙트럼에서 가우시안 형태의 피크 정보의 위치와 크기를 이용하여 시료의 성분과 함유량을 분석하며, 시료의 성분과 함유량을 정확히 분석하기 위해서는 백그라운드를 정확하게 제거하여야 한다. 백그라운드를 제거하기 위한 방법으로는 모폴로지, SNIP, 임계값 방법들이 적용되고 있으며, 구간별 임계값 방법에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 본 논문에서 제안하는 백그라운드 제거 방법은 구간별 임계값 방법을 개선한 방법으로 구간분할과 영역분류, 백그라운드추정으로 구성된다. 제안된 방법이 백그라운드 제거에서 기존의 모폴로지 기반 방법이나 SNIP 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 실험을 통해 검증하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권6호
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• pp.573-581
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• 1999

청진에 의한 심음도법은 오래 전부터 진단에 이용되어 왔지만 심음 인식분야에서는 제 1심음, 제 2심음, 특정 판막의 운동과 같이 부분적 기능이나 동작 분석을 목적으로 심음의 일부 구간에 대한 인식 연구가 행하여졌을 뿐 심음 한 주기 전체를 대상으로 하는 심음 특징 인식에 대한 연구성과는 매우 미약하였다. 본 논문에서는 한 주기 동안의 전체 심음을 분석하여 파라메터를 추출하고 이를 이용하여 한 주기 심음 특성에 대한 인식방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 시간영역에서 제 1심음과 제 2심 검출을 기반으로 한다. 알고리즘은 주요 구간을 추출하고 정점 위치, 구간 적분, 통계변수에 대한 분석을 통하여 심음을 분류한다. 심음을 정상, 수축초기 심잡음, 수축말기 심잡음, 이완 초기 심잡음, 이완 말기 심잡음, 연속적 심잡음으로 구분하였다. 시험 결과 평균 88% 의 평균 인식률을 얻어 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 비정상 심음의 분류에 대한 오인식은 주로 수축초기의 심잡음인 경우로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.629-635
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• 2022

최근 사회적 변화와 IC T 기술의 발전에 따라 사이버 위협 또한 증가되고 있으며, 사이버위협에 사용되는 악성코드는 분석을 어렵게 하기 위해 분석환경 회피기술, 은닉화, 파일리스 유포 등 더욱 고도화 지능화되고 있다. 이러한 악성코드를 효과적으로 분석하기 위해 머신러닝 기술이 활용되고 있지만 분류의 정확도를 높이기 위한 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝의 분류성능을 높이기 위해 API호출 구간 특성 기반 악성코드 탐지 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 악성코드와 정상 바이너리의 API 호출 순서를 시간을 기준으로 구간으로 분리하여 각 구간별 API의 호출특성과 바이너리의 엔트로피 등의 특성인자를 추출한 후 SVM(Support Vector Mechine) 알고리즘을 이용하여 제안하는 방법이 악성바이너리를 잘 분석할 수 있음을 검증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권4호
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• pp.401-407
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• 2009

본 논문에서는 주파수 영역에서의 가우시안 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 기반의 새로운 동시통화 검출 (Double-talk Detection, DTD) 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 주파수 영역에서의 음향학적 반향억제 (Acoustic Echo Suppression, AES)를 위한 동시 통화 검출 알고리즘을 구성하기 위해 기존의 시간 영역에서의 동시통화 검출에 사용되는 상호 상관계수를 이산 푸리에 변환을 통해 16개 채널의 주파수 영역으로 변환하였다. 이러한 주파수 영역에서의 상호 상관계수를 GMM의 보다 효과적인 구성을 위해 통계적 분류 특성에 근거하여 우수한 7개를 선별하였다. 본 논문은 이러한 특징 벡터로 패턴인식에서 우수한 성능을 보이는 GMM을 구성하였으며 원단화자만 있는 구간, 동시통화 구간, 근단 화자만 있는 구간을 우도 (Likelihood) 비교에 따라 분류함으로써 별도의 원단 화자 신호에 대한 음성 검출기 (Voice Activity Detector, VAD)의 사용 없이 잡음환경과 반향 경로 변화에서 강인한 동시통화 검출 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안된 방법은 기존의 상호 상관계수를 고정된 문턱 값과 가부 비교하여 동시 통화 구간을 검출하는 hard decision 방법에 비해 검출 오류 확률 (Detection Error Probability)을 비교한 결과 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.209-215
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• 1989

본 논문에서는 신문자동인식을 위한 신문문자의 분류에 관한 연구를 하였다. 먼저, 문서의 문자를 추출하기 위하여 블럭화를 행한다. 블럭화는 문자열을 찾아 절과절, 단어와 단어 사이를 찾아 분리구간을 정한다음 블럭을 합성 및 분리를 하였다. 다음으로 블럭화된 문자의 종류를 알기 위한 각 문자에 대하여 6 형식 분류를 하여 특성을 조사함으로써 문자분류를 행하였다. 본 연구에서는 실험을 용하여 블럭화는 충실하게 추출이 되어졌고 한글의 모아쓰기 특성과 한문과의 유사한 형식특성 때문에 분류에 어려움이 있었으나 비교적 충실하게 추출하였다.

• 대한교통학회지
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• 제24권4호
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• pp.129-148
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• 2006

본 연구의 목적은 고속도로 교통운영상태 분석과 이로부터 도출된 하나의 평가척도(평균통행속도)에 의해 서비스수준평가 방법론을 구축하는 것이다. 본 연구는 고속도로를 분석하기 위해서는 고속도로의 어느 구간에서 정체가 발생될 것이며, 발생된 정체의 영향은 어느 정도가 될 것인가를 파악하는 것이 우선되는 과제라는 관점에서 출발하였다. 따라서 고속도로 상에서 발생되는 정체를 유형화하였고(이는 곧 잠재적 병목구간 및 병목구간에서 발생되는 정체메커니즘의 유형화를 의미한다), 이를 통해 병목구간의 수요교통량에 따른 최대통과가능교통량 및 최대통과교통량의 산출을 통해 정체류 분석을 수행하였다. 본 연구가 기존의 연구들과 구별되는 가장 큰 특징들 중의 하나는 병목구간의 용량으로 볼 수 있는 최대통과가능교통량(정상류에서의 용량) 및 최대통과교통량(정체류에서의 용량)이 기존의 용량개념과 같이 불변의 값이 아니고 수요교통량에 따라 변하는 가변적 용량이라는 점이다. 따라서 정체의 유형화와 가변적 용량 개념의 도입을 통해서 본 연구를 통해 구축된 고속도로 운영상태 분석 방법론은 고속도로 기하구조 조건에 의해 결정되는 물리적 병목구간에만 국한하지 않고 잠재적 병목구간(사고 및 공사 등의 돌발상황 발생구간 뿐만 아니라, 진출 연결로의 대기행렬이 본선으로 넘치는 분류부 등)에 대해서도 수요교통량에 따른 정체류 분석이 가능하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.310-312
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• 2001

본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.22-22
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• 2019

수국속(Hydrangea L.)은 APG IV분류체계에 따르면 국화군(Asterids), 층층나무목(Cornales), 수국과(Hydrangeaceae)에 속하는 식물로서 동아시아, 북아메리카 동부 지역을 중심으로 분포하며 전 세계에 23여종이 알려져 있다. 한국산 수국속은 Nakai가 H. hortensia var. acuminata의 분포를 기록함으로써 시작되었다. 이후 Nakai는 산수국을 H. acuminata로 재처리, 다시 H. serrata var. acuminata로 변경하였다. 한편 산수국은 분류학적 위치에 대한 이견이 있다. Wilson은 수국과 산수국을 가까운 유연관계를 가지는 독립된 분류군으로 분류하였지만, Makino는 산수국을 수국의 아종인 H. marcrophylla subsp. serrta로 기재하는 등 산수국과 수국의 동정과 계급설정에 혼란이 있는 가운데, 최근 천연물 hydrangenol을 활용한 건강기능식품 개발에서 사용가능 재료의 한계를 설정하기 위한 산수국과 수국에 대한 종 설정 연구도 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 nrDNA ITS, trnL-F, trnC-ycf6의 3개 구간의 DNA sequence와 NCBI (National Center for Biotechnology Information)를 참고한 분자생물학적 분석결과와 외부형태학적 재검토 결과를 통하여 H. marcrophylla를 종(Species)으로서의 분류학적 위치 지지하며 또한 수국과 산수국을 가까운 유연관계를 가지는 독립된 분류군으로 분류한 의견을 지지하는 결과를 도출하였다. 향후 hydrangenol 활용의 기초정보로 활용되기를 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.34-35
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• 2013

본 논문에서는 오디오 피크 검출을 적용한 TV 방송 프로그램내 배경음악 식별 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음악 핑거프린트 추출 및 전송부, 음악구간 검출부, 음악 핑거프린트는 고속 매칭 및 정보전송부 세 부분으로 구성되어 있다. 음악 핑거프린트 추출 및 전송부에서는 음악 원음 오디오 데이터를 퓨리에 변환하여 스펙트럼 계수를 추출한다. 추출된 스펙트럼의 성분 중에서 일정한 문턱값 이상의 에너지를 가지는 값을 피크로 검출하고 검출된 피크를 이용하이 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화한다. 음악구간 검출부에서는 입력된 방송 프로그램 오디오 데이터에 GMM(Gaussian Mixture Model)을 적용하여 음악과 음악 외 오디오 데이터를 분류한다. 음악 핑거프린트 고속 매칭 및 정보전송부에서는 음악구간이라고 인식된 쿼리 오디오 데이터를 음악 핑거프린트 추출 및 전송부와 동일한 과정을 통해 핑거프린트를 생성하고 데이터 베이스화된 음악 원음의 핑거프린트들과 비교하여 가장 유사한 음원의 정보를 TV의 화면에 자막으로 보여준다.