• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.8
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• pp.742-751
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• 2005

This paper proposes a novel text image watermarking algorithm based on word classification. The words are classified into K classes using simple features. Several adjacent words are grouped into a segment. and the segments are also classified using the word class information. The same amount of information is inserted into each of the segment classes. The signal is encoded by modifying some inter-word spaces statistics of segment classes. Subjective comparisons with conventional word-shift algorithms are presented under several criteria.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.10
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• pp.2223-2230
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• 2011

ECG is used to diagnose heart diseases such as myocardial ischemia, arrhythmia and myocardial infarction. Particularly, myocardial ischemia causes the shape change of the ST segment, this change is transient and may occur without symptoms. So it is important to detect the transient change of ST segment through long term monitoring. ST segment classification algorithm for making diagnosis myocardial ischemia is presented in this paper. The first step in the ST segment shape classification process is to detect R wave point and feature points based adaptive threshold and window. And then, the suggested algorithm detects the ST level change, To classify the ST segment shape, the suggested algorithm uses the slope values of the four points between the S and T wave. The ECG data in the European ST-T database were used to verify the performance of the developed algorithm. The best correct rate was 99.40% and the worst correct rate was 68.48%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.508-508
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• 2016

하천은 지형학적으로 청?장년기에 상 중 하류부가 구별되고 유량과 하상경사의 곱으로 표현되는 유수력(stream power)에 따른 반응으로서 구간별 수리 및 하도특성이 형성된다. 산지가 국토면적의 약 70%를 차지하고 노년기 지형인 유역을 기반으로 하며, 장마 및 태풍 내습시 집중호우에 따른 홍수발생으로 말미암아 대부분 국내의 하천은 상류는 산지, 중류는 곡저평야, 하류는 충적평야를 유하함으로서 구간별로 수리 및 하도 특성이 뚜렷이 구별된다. 홍수 예방을 위한 제방 축조와 용수공급을 위한 보 등 하천 구조물이 설치되어 있으며, 하천 주변에는 배산임수의 취락형성에 따라 주거지 및 대규모 도시가 발달하면서 많은 하천교란이 유발되고 있다. 우리나라 하도 및 수리적 특성인 여울과 소 등의 미지형과 하상매몰도 등 서식환경의 특성 및 하안에 적용되고 있는 다양한 형태의 하천횡단 형상과 하도개수 등 교란 특성을 중점적으로 고려하여 하천의 물리적 특성을 정량적으로 평가할 수 있는 평가체계를 개발하였다. 하도의 물리적 특성은 유량과 하상경사를 매개변수로 하는 유수력에 의하여 변화하므로 하천 유형을 하상경사에 따라 세그먼트 분류법을 적용하여 세그먼트 M, 세그먼트 1 및 세그먼트 2,3으로 구분하고 세그먼트별 하도 및 수리 특성, 하안 및 하천교란 영역에 대한 총 10개의 정량적 평가지표를 개발하였다. 각 지표는 5등급으로 설정되어 있으며, 평가지표의 근거는 미국(EPA) 및 독일(LAWA)의 평가지표를 바탕으로 우리나라 실정에 맞게 수정하였다. 본 연구에서는 하천분류체계에 의한 하천유형의 차이를 고려할 수 있도록 개발된 하천 물리적 평가체계를 남강, 내성천, 갑천, 유등천에 적용하여 검증하고, 적용성을 평가하였다. 우리나라 하천환경의 고유한 특성을 고려한 물리적 하천환경 평가체계는 하천사업을 위한 현재의 하천환경의 진단 및 하천사업의 효과 및 분석 등에 활용할 수 있으며, 하천관리를 위한 지구지정의 정량적 기준 및 관리목표 설정 등 하천계획 설계의 실무과정에서 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Information Systems Review
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• v.22 no.4
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• pp.75-92
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• 2020

As population and generation structures change, more and more customers tend to avoid facing relation due to the development of information technology and spread of smart phones. This phenomenon consists with efficiency and immediacy, which are the consumption patterns of modern customers who are used to information technology, so offline network-oriented distribution companies actively try to switch their sales and services to untact patterns. Recently, untact services are boosted in various fields, but beauty products are not easy to be recommended through untact services due to many options depending on skin types and conditions. There have been many studies on recommendations and development of recommendation systems in the online beauty field, but most of them are the ones that develop recommendation algorithm using survey or social data. In other words, there were not enough studies that classify segments based on user information such as skin types and product preference. Therefore, this study classifies customer segments using machine learning technique K-prototypesalgorithm based on customer information and search log data of mobile application, which is one of untact services in the beauty field, based on which, untact marketing strategy is suggested. This study expands the scope of the previous literature by classifying customer segments using the machine learning technique. This study is practically meaningful in that it classifies customer segments by reflecting new consumption trend of untact service, and based on this, it suggests a specific plan that can be used in untact services of the beauty field.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.12
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• pp.963-967
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• 2009

The Log-structured File System (LFS) collects all modified data into a memory buffer and writes them sequentially to a segment on disk. Therefore, it has the potential to utilize the maximum bandwidth of storage devices where sequential writes are much faster than random writes. However, as disk space is finite, LFS has to conduct cleaning to produce free segments. This cleaning operation is the main reason LFS performance deteriorates when file system utilization is high. To overcome painful cleaning and reduced performance of LFS, we propose the segment space recycling (SSR) scheme that directly writes modified data to invalid areas of the segments and describe the classification method of data and segment to consider locality of reference for optimizing SSR scheme. We implement U-LFS, which employs our segment space recycling scheme in LFS, and experimental results show that SSR scheme increases performance of WOLF by up to 1.9 times in HDD and 1.6 times in SSD when file system utilization is high.

• Tunnel and Underground Space
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• v.33 no.5
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• pp.299-311
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• 2023

Continuous excavation technologies are developed to improve the excavation rate of shield TBM. Continuous excavation is a technology that provides thrust to segments, excluding being installed one, to reduce tunneling downtime. This paper investigated the prior technology related to continuous excavation segments. The main technology was classified into helical segment, honeycomb segment, and conventional segment methods. The helical segment method has not been applied in actual construction yet, and the honeycomb segment method has not succeeded in commercialization. The continuous excavation method using conventional segments has been successfully demonstrated. The thrust force and operation method of the thrust jacks for the semi-continuous technology were analyzed. Continuous excavation TBM research is also progressing in Korea, and through the analysis of successful cases, the need to develop independent continuous excavation methods has been identified.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.7
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• pp.10-16
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• 1999

In this paper, we propose a concatenation-based speech synthesizer using CVC(consonant-vowel-consonant) speech segments extracted from an undesigned continuous speech corpus. Natural synthetic speech can be generated by a proper modelling of coarticulation effects between phonemes and the use of natural prosodic variations. In general, CVC synthesis unit shows smaller acoustic degradation of speech quality since concatenation points are located in the consonant region and it can properly model the coarticulation of vowels that are effected by surrounding consonants. In this paper, we analyze the characteristics and the number of required synthesis units of 4 types of speech synthesis methods that use CVC synthesis units. Furthermore, we compare the speech quality of the 4 types and propose a new synthesis method based on the most promising type in terms of speech quality and implementability. Then we implement the method using the speech corpus and synthesize various examples. The CVC speech segments that are not in the speech corpus are substituted by demonstrate speech segments. Experiments demonstrate that CVC speech segments extracted from about 100 Mbytes continuous speech corpus can produce high quality synthetic speech.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.207-212
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• 2009

고해상도 위성영상이 갖는 공간 객체의 복잡성과 다양성에 의해 기존 중 저해상도 영상에서 사용하던 분류 방식을 고해상도 영상에 그대로 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 영상은 공간적인 특성을 추가적으로 추출하여 분광정보와 결합하여 분류를 수행하는 방식의 연구가 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 고해상도 영상의 분류정확도를 개선하기 위하여 새로운 공간 개체(spatial feature)인 SSI(Shape-Size Index)를 제안하는데 있다. SSI는 영역 확장(Region Growing) 기반의 영상 분할(Image Segmentation)을 수행한 후, 객체 내에 객체의 크기와 모양에 대한 고려를 모두 할 수 있는 공간 속성값을 할당하여 공간정보를 추출한다. 추출된 공간정보를 고해강도 영상의 다중분광 밴드와 결합하여 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 분류를 수행하였다. 실험 결과, 제안한 기법의 분류 결과가 분광밴드만을 이용하여 분류를 수행한 결과뿐만 아니라 기존의 공간 개체 추출방식인 GLCM, PSI 기법을 이용한 분류 결과에 비해 높은 분류정확도를 도출함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.211-214
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• 2008

일부 음악 장르분류에 관한 기존 연구에서는 특징 추출을 위한 구간 선택 시 사람이 직접 음악의 주요 구간을 지정하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 분류 성능이 좋은 반면 수작업으로 인한 부담으로 새롭게 등록되는 음악들에 대해 지속적으로 적용하기가 곤란하다. 이러한 이유로 최근 음악 장르 분류와 관련된 연구에서는 자동으로 추출구간을 선정하는 방법을 사용하고 있는데 이러한 연구의 대부분이 고정된 구간 (예, 30초 이후의 30초 구간)에서 특징을 추출하는 관계로 분류의 정확도가 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 음악 전체 구간에 대하여 반복구간을 파악하고, 그 중 음악을 대표할 수 있는 단일 대표구간을 선정한 후, 대표구간으로 부터 특징을 추출하여 장르 분류 시스템에 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 기존 고정구간을 사용한 방법에 비해 괄목할 만한 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.899-900
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• 2017

본 논문에서는 도로주행 영상 내에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 차량 내부 카메라로 촬영된 영상에 대하여 바타차야 거리를 이용해 차선 후보 영역을 검출한다. 검출된 영역에 대해 도로와 차선의 레퍼런스 RGB 값과의 바타차야 거리를 이용해 분류한 뒤, 차선이 갖는 특징을 모델링하여, 분류된 영역에서 차선으로 추정되는 영역만을 남긴다. 차선 영역 세그먼트의 흰 차선과 노란 차선의 클래스와의 유사도를 계산하여 검출된 차선정보를 제공한다.