• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.341-344
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• 2001

본 논문에서는 학습을 수행하여 뇌 MR 이미지를 자동으로 분류하고 검색하는 시스템을 설계하였다. 이미지로부터 얻을 수 있는 정보는 크게 두 가지 부류로 나눌 수 있다. 이미지 자체로부터 얻을수 있는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등의 하위레벨(low-level) 정보가 있고, 이미지 의미 해석에서 오는 전이, 포함, 방향, 등의 상위레벨(high-level) 정보가 있다. 이 논문은 의료 이미지에 대하여 상위 및 하위 레벨 정보의 각 특징을 살리고 효과적으로 검색하기 위해, 두 부류의 이미지 정보에 대한 결정 트리(Decision Tree) 학습을 2 단계로 적용하여 이미지를 분류하도록 시스템을 설계하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.177-178
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• 2010

단어 의미 중의성은 자연언어처리 분야에서의 주요 관심 분야이다. 한국어에서의 단어 의미 중의성 문제는 다른 언어에 비하여 연구가 미흡한 상태이다. 기존 연구에서는 빈도 수에 기반한 공기 정보 벡터를 이용한 방법에서 처리되지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 사전에 기반한 상위어 추출 시에 정형화된 형태가 아닌 경우에 어려움이 발생하였다. 본 논문에서는 상호정보량을 추가하여 공기 정보 처리 과정 시에 발생하는 오류를 최소화 하였다. 또한 대상 명사의 상위어 추출 문제를 해결하기 위해 어휘 지식 베이스를 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.82-83
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• 2019

본 논문에서는 휘도 및 색차 성분에 따른 SHVC 계층간 참조 픽처 생성 방법의 부호화 성능을 분석한다. SHVC 상위 계층에서는 하위 계층의 픽처를 DCT-IF 기반 업샘플링하여 사용한다. 상위 계층의 부호화 성능을 높이기 위해 딥러닝 기반 필터링을 이용하여 휘도, 색차 성분의 고주파 신호 복원이 부호화 성능에 미치는 영향을 분석한다. 기존 Y 성분에만 VDSR 네트워크를 이용하여 필터링을 적용하였을 때보다 색차 성분까지 필터링을 진행할 경우 최대 2.18%, 평균 1.5% 감소된 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2018.08a
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• pp.127-132
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• 2018

본 연구는 스포츠 동영상 기록물의 체계적 보존과 관리, 이를 적극적으로 활용할 수 있는 스포츠 동영상 메타데이터 제안을 연구목적으로 설정하였다. 스포츠 동영상이 지닌 특성을 분석하고, 현재 스포츠 관련 기록물을 소장한 관리 주체에서 운영하고 있는 관리시스템을 분석하였다. 각 사례와 표준에서 추출한 메타데이터 요소를 상호 비교하여 공통 요소와 특성 요소를 일차적으로 추출하였다. 추출된 요소의 타당성에 대하여 전문가 의견을 수렴, 검증받은 후 7개의 상위요소와 12개의 하위요소를 지닌 관리적(administrative) 요소와 9개의 상위요소와 11개의 하위요소로 구성한 기술적(descriptive) 요소로 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.171-174
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• 2013

본 연구는 국내외 도서관의 소셜네트워크 서비스 현황을 살펴보고, 노드엑셀을 이용한 네트워크 분석 기법을 통해, 도서관 소셜미디어 활용도에 대해 조사하였다. 국내에서 소셜미디어 홍보를 제일 적극적으로 하고 있는 P대학의 트위터를 노드엑셀을 통해 매개중심성으로 분석해 본 결과 상위 파워트위터리안들을 알 수 있었으며, 추후 도서관 마켓팅에서 핵심이용자로 적극 관리할 필요성이 있음을 보여주고 있다. 홈페이지 이용도는 국내 의과대학 중 의학도서관 홈페이지상에 데이터베이스로 직접 URL 연동되어 있는 K대학 홈페이지를 보손(Voson)과 노드엑셀 네트워크 분석방법을 이용하여 분석해 본 결과, 상업출판사외에 NDSL이 가장 상위로 랭크되어 홈페이지의 활용도가 높음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.87-89
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• 2013

이 논문에서는 비침윤성 방광암 환자의 재발 예측을 위해 마이크로어레이 데이터에서 최적의 속성 부분 집합을 찾고 이를 비교 평가한다. 정보 이득(information gain)을 통해 구한 상위 40개, 80개, 100개의 속성 집합과 FCBF(fast correlation based filter) 알고리즘을 적용하여 구한 최적의 속성 부분집합을 SVM 분류 모델에 적용하여 정확도를 비교 평가한 결과 정보 이득을 적용한 상위 100개 속성 부분집합의 분류 정확도가 가장 높게 나왔으며, FCBF 알고리즘을 적용한 속성 집합은 비교적 적은 속성을 사용하면서 이와 비슷한 분류 정확도를 보임을 확인할 수 있었다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• v.7 no.1
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• pp.31-34
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• 2021

디지털변전소는 IEC 61850 기반 상위운영장치와 IED(Intelligent Electric Device)로 구성된 변전자동화시스템이 적용된 변전소를 의미한다. 한전은 2013 년 이후로 신설되는 154kV 변전소를 디지털변전소로 구축하고 있으며, 기설변전소도 디지털화를 통해 디지털변전소로 변모하고 있다. 이렇게 변전소에 IEC 61850 기반의 변전자동화시스템이 확대 도입됨에 따라 통신 설정과 성능을 검증하는 시험이 반드시 필요하다. 이에 전력연구원은 세계 최고수준의 IEC 61850 기반 디지털변전 시험기술을 확보하였으며, 본 보고서를 통해 연구원이 보유하고 있는 시험기술과 현장에 적용한 사례를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.1-3
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• 2022

최근 기존의 영상 압축 파이프라인 대신 신경망의 종단 간 학습을 통해 압축을 수행하는 알고리즘의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 종단 간 학습 기반 공간적 스케일러블 압축 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 본 논문은 신경망의 각 계층에서 하위 계층의 학습된 특징 (feature)을 융합하여 상위 계층으로 전달하는 다중 스케일 특징 융합 (multi-scale feature fusion) 모듈을 도입해 상위 계층이 더욱 풍부한 특징 정보를 학습하고 계층 사이의 특징 중복성을 더욱 잘 제거할 수 있도록 한다. 기존 방법 대비 향상 계층(enhancement layer)에서 1.37%의 BD-rate가 향상된 결과를 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.463-466
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• 2010

길이가 긴 질의에는 검색에 불필요한 단어가 포함되어 있어서 사용자가 원하지 않는 문서가 검색결과에 포함된다. 질의에서 불필요한 단어를 제거하고 핵심 단어만 선택한다면 검색에 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 질의 조합을 기반한 클러스터를 이용해 핵심 단어를 찾고 핵심 단어와의 근접도를 이용해 상위 문서의 정확율을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험은 뉴스 집합인 TREC AP 문서를 검색한 결과를 제안한 알고리즘으로 재순위화하여 초기 검색 결과의 상위 문서의 정확율을 비교함으로써 제안된 알고리즘의 유효성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.670-672
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• 2023

본 논문에서는 소셜 미디어 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지하는 모델인 FC-BERT 를 기반으로 소셜 네트워크 분석을 활용하여 웹 애플리케이션을 구현하였다. FC-BERT 모델을 거쳐 나온 개체명 인식 결과 중에 같은 의미를 가진 서로 다른 약물 이상 반응 표현들을 MedDRA 부작용 사전을 참고하여 하나의 MedDRA 용어로 표준화하여 매핑했다. 해당 결과에 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 생성한 상위 15 개의 ADR 동시 출현 그래프를 상위 30 개의 워드 클라우드와 함께 시각화하여 보여주는 웹 애플리케이션을 개발했다. 동시 출현 그래프는 가장 많은 리뷰에서 동시에 나타나는 ADR 쌍을 보여준다. 본 논문에서 제안한 웹 애플리케이션은 사람마다 다르게 나타나는 다양한 약물 이상 반응을 사용자에게 좀 더 접근성이 좋게 제공할 수 있을 것으로 보인다.