• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권1호
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• pp.10-19
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• 2001

기존의 필기된 한글의 자소 분리 방법은 일반적으로 다음과 같은 단점을 가진다 : 1) 자소 분리가 주로 세선화된 이미지에 적용되어 세선화 결과에 크게 의존하며, 2) 자소가 접촉되었을 때 명확한 자소 분리 특징점이 발생하는 단순한 접촉만을 대상으로 자소 분리 방법이 개발되어, 특징점이 없거나 특징점이 틀리게 찾아지는 경우처럼 복잡한 접촉에서는 자소 분리 오류가 쉽게 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 세선화를 하지 않은 이미지에서 자소 분리를 수행하며, 자소가 접촉된 경우 명확한 분리 특징점이 발생하는 경우뿐만 아니라, 특징점이 없거나 특징점이 틀리게 찾아지는 경우에도 자소 분리를 원활하게 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 자소의 접촉을 유형별로 나누고 각 유형에 대하여 모음의 구조와 상대적인 위치 정보, 접촉의 형태 및 경험적인 규칙들을 사용하여 자소를 분리한다. 제안된 자소 분리 방법은 다음과 같은 순서로 적용된다 : 1) 입력된 낱자 이미지에서 모음을 추적한다 ; 2) 모음의 관점에서 접촉 후 발생하는 특징점의 추출이 명확한가를 판단한다 ; 3) 각 경우에 대한 접촉 유형을 확인한다 ; 4) 접촉 유형에 따른 자소 분리 방법을 적용한다. 필기된 한글 데이터베이스 PE92를 사용한 분리 실험에서 89.5%의 높은 분리율을 얻어서 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.565-568
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• 2003

본 연구에서는 고정점 알고리즘과 원 신호의 시간적 상관성을 적응조정한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙에 따른 빠른 분석속도와 견실 알고리즘은 시간적 상관성과 낮은 kurtosis를 가지는 영상의 효과적인 분리를 얻기 위함이다. 제안된 알고리즘의 독립성분분석을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘의 독립성분분석보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.210-213
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.623-626
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• 2003

본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 혼합한 조합형 독립성분분석에 의한 혼합영상의 분리를 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도와 우수한 분리성능을 가지며, 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성 및 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $512{\times}512$ 픽셀의 4개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.627-630
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• 2003

본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원 신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 각각 이용하여 혼합지문영상을 분리하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도를 가진다. 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성과 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $256{\times}256$ 픽셀의 8개 지문으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 지문의 분리에 적용한 결과, 견실 알고리즘이 고정점 알고리즘의 독립성분분석에 비해 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 1995년도 춘계 총회 및 학술발표회
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• pp.30-31
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• 1995

막분리 기술은 증류, 추출, 흡착 등의 종래의 분리기술에 비하여 상온, 상압에 가까운 마일드한 조건에서 조작된다는 점과 에너지 절약 및 환경오염원의 물질을 부생시키지 않는 점 등으로 최근 급속한 발전과 함께 응용분야를 넓혀가고 있다. 특히 PV에 대한 기술은 유기액체혼합물의 분리와 공비혼합물의 분리에 아주 유용한 기술로서 그 응용범위가 상당히 넓게 확산되고 있다. 본 연구에서는 Polyimide 막을 PV 분리기술에 적용시킥 위하여 Polyamic acid 전구체를 casting하여 열처리 과정을 거쳐 Polyimide 막을 제막하여 제막공정에 따른 막의 구조 특성을 확인하고, acetic acid의 PV 투과실험을 수행하였다.

• 한국포장학회지
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• 제27권2호
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• pp.63-70
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• 2021

재활용품 분리배출 시 라벨의 제거 실태를 파악하기 위해 가정에서 직접 쓰레기를 분리배출하는 300명을 대상으로 설문조사를 진행한 결과 플라스틱 병 분리배출이 99%에 이를 정도로 가정에서 직접 분리배출을 하는 소비자들은 스스로 각 재질을 분리하여 분리배출에 참여하고 있다고 인식하는 것으로 조사되었으나 분리배출시 라벨(부착상표) 및 잡자재(마개, 비닐코팅, 테이프, 손잡이, 받침대 등)를 제거하는 비율은 약 65%로 조사되어 약 35%는 분리배출시 라벨과 같은 잡자재를 제거하지 않는 것으로 나타났다. 라벨 및 잡자재를 제거한다는 응답 비율이 약 65%에 이르지만 재질별 세부항목 조사에서는 라벨 및 잡자재 제거 비율이 50%를 넘는 재질이 종이(상자형, 기타), 플라스틱(페트/병)으로 단 2가지 항목만 조사되어 실제 라벨 및 잡자재의 제거 참여율이 높지 않을 것으로 예상된다. 라벨 및 잡자재를 제거하지 않는 가장 큰 요인으로 분리의 어려움이 약 52%로 가장 높으며 다음으로 제거의 필요성에 대한 인식부족이 주요 요인으로 분석되었다. 정부는 분리배출 가이드를 통해 라벨 및 잡자재를 제거하여 분리배출할 것을 요청하고 있으나 본 연구에 따르면 라벨 및 잡자재의 분리배출에 대한 정부와 일반 소비자 간의 인식 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 따라서 올바른 분리배출의 정착을 위해서 소비자가 라벨 및 잡자재제를 제거하는데 영향을 미치는 문제점들을 개선할 필요성이 제기된다. 소비자가 라벨 및 잡자재 제거에 영향을 미치는 저해 요소 중 '강한 접착력(점/접착제, 불순물 잔유)'이 가장 큰 저해 요소로 나타났다. '강합 접착력'은 점(접)착 라벨의 저해 요소에 해당하며 '재질의 강도(늘어남, 끊어짐)'은 수축라벨에 대한 저해요소로 해석될 수 있다. 따라서 PET병에 점(접)착 라벨보다 수축라벨의 사용을 지향하는 국내 정책의 방향성은 소비자의 라벨 분리 참여율 향상 측면에서 효과적일 것으로 판단된다. 그러나 수축라벨에 절취선이 없거나 분리가 어렵다고 판단되면 점/접착라벨 보다 분리 인식이 떨어지므로 소비자가 라벨을 제거 시 느끼게 되는 분리용이성 정도가 중요한 것으로 분석되었다. 강한 접착력, 마땅하지 않은 제거부분(제거 개시부 문제), 재질의 강도는 연령에 상관없이 저해 영향력 평균이 높은 것으로 나타나 라벨을 제거하는데 방해가 되는 주요 요소로 작용하고 있다는 것을 알 수 있다. 결론적으로 정부 정책에 대한 불만을 낮춰 소비자의 올바른 분리배출 참여율을 높이기 위해서는 소비자들이 느끼고 있는 문제점들을 해결할 필요성이 있다. 우선적으로 해결이 필요한 영역은 강한 접착력 및 재질의 강도에 의해 라벨을 몸체에서 제거하기 어려운 점과 제거를 위해 라벨을 잡아야 하는 부분이 존재하지 않아 불편한 점이다. 강한 접착력의 경우 잔유물이 남거나 라벨이 완전히 제거되지 않아 분리배출 의지를 저해하고 있으며 수축라벨은 분리가 용이하도록 도입한 절취선이 제 기능을 하지 못하여 소비자의 불만을 야기하고 있다. 또한 제거 개시부 문제는 점(접)착라벨의 경우 일부 기업에서는 점(접)착제를 일부 도포하지 않아 제거 개시가 쉽도록 하는 일명 '에코탭'을 적용하여 분리 용이성을 향상시키고 있지만 그 사례는 소수에 불과한 실정이다. 따라서 올바른 분리배출을 통해 궁극적으로 자원순을 이루기 위해서는 정책을 통해 올바른 분리배출을 소비자에게 요구하는 것에 그치지 않고 동시에 생산단계에서 구조적 개선을 통한 소비자의 불만사항 해결에 대한 노력이 필요하다. 본 연구는 자원순환정책의 일환으로 점차 소비자의 분리배출 참여 역할을 강화하고 있는 시점에서 향후 정책 개선에 활용할 수 있도록 소비자 측면에서의 분리배출에 대한 인식을 조사하여 분리배출 참여를 저해하는 문제점을 도출하고 정책의 개선 방향성을 제시한 의의가 있다.

• 한국안광학회지
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• 제8권2호
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• pp.47-52
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• 2003

19세에서 26세 사이의 안과 질환이 없는 시력 1.0 이상인 안경광학과 학생 117명을 대상으로 검사한 결과 37명(31.62%)이 내사위로 나타났다. 그 내사위 환자 중 25명(67.57%)이 $3{\Delta}$ 이하였으며, 나머지 12명(32.43%)이 $1{\Delta}$ 이상이었다. 내사위 환자의 평균사위량은 원거리에서 $2.96{\Delta}$, 근거리에서 $1.08{\Delta}$으로 나타났고, 또한 원근거리의 사위량 연화에 있어서, 원거리 때와 근거리 때의 사위량에 변화가 없는 환자는 3명(8.10%), 내사위량이 증가한 환자는 8명(21.62%), 사위량이 줄어들거나 오히려 외사위로 나타난 환자는 26명(70.27%)으로 나타났다. 이처럼 근거리 때 내사위량이 줄어드는 방향으로 결과가 나온 것은, 내사위 환자의 경우 근거리시에 폭주부담이 작기 때문에 그러한 결과가 생기는 것으로 추정된다. 원거리 때 실성상대폭주력에서 기대치를 보인 피검사자는 흐린점 7명(18.92%), 분리점 16명(43.24%), 회복점 12명(32.43%)이였고, 허성상대폭주력에서 기대치를 보인 피검사자는 분리점 7명(18.92%), 회복점 13명(35.14%)이였으며, 또한 근거리 때 실성상대폭주력에서 기대치를 보인 피검사자는 흐린점 8명(21.62%), 분리점 7명(18.92%), 회복점 22명(59.46%)이였고, 허성상대폭주력에서 기대치를 보인 피검사자는 흐린점 2명(5.40%), 분리점 8명 21.62%), 회복점 12명(32.43%)으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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• pp.875-878
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• 2003

본 연구에서는 할선법과 모멘트의 고정점 알고리즘 독립성분분석을 이용하여 흔합영상을 분리하는 기법을 제안하였다. 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 $512{\times}512$의 픽셀을 가지는 8개의 영상을 대상으로 임의의 흔합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 할선법에 기초한 고정점 알고리즘보다 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.263-268
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• 2003

Breiman, Friedman, Olshen and Stone(1984)의 전체탐색법에 의한 회귀나무는 상대적으로 많은 분리가 가능한 변수로 분리기준이 정해지는 편의 현상을 갖고 있다. 본 연구에서는 이런 문제점을 해결할 수 있는 알고리즘을 제안하여 변수선택편의가 없는 회귀나무를 만들고자 한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 분리변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 의해 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 구성되어 있다. 예측변수 중에서 목표변수와 가장 밀접하게 연관된 예측변수는 예측변수의 자료의 종류에 따라 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정 혹은 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 가장 통계적으로 유의한 변수로 선택하였고, 선택된 변수에만 Breiman et al.(1984)의 전체선택법을 적용하여 분리점을 결정하였다. 모의실험을 통해 변수선택편의, 변수선택력 , 그리고 평균제곱오차 측면에서 Breiman et al. (1984)의 CART(Classification and Regression Trees)와 제안한 알고리즘을 서로 비교하였다. 또한, 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.