• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.185-188
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• 2009

단일 카메라 영상으로 입력되는 환경 정보에 대해서 보도에 대한 길의 소실점과 보도 영역에 대한 정보를 획득하는 방법과 보도 영역에 대해 블록 세그멘테이션을 통하여 장애물과 같은 물체 영역을 구분한다. 소실정과 보도 영역을 획득하기 위한 방법으로 에지영상에서 보도의 외곽선 정보를 추출하도록 한다. 이를 위해 체인코드를 이용하여 특정한 방향으로 향하는 직선 성분을 검출하도록 한다 보도 영역 내에 존재하는 물체의 영역을 구분하기 위해서 영역을 특정 크기를 가지는 블록으로 구분하고 각 블록이 가지는 평균 컬러 정보를 이용하여 영역을 세그멘테이션 한다. 세그멘테이션을 통해 얻은 영역을 통해 보도의 영역과 장애물의 영역을 구분하고 각 장애물의 위치를 계산하다. 알고리즘의 평가를 위해 실내의 복도 환경과 단순한 형태를 가지는 실외 환경에서 획득한 영상을 이용하여 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.334-336
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• 2006

본 논문에서는 웹 문서로부터 정보를 추출찰기 위한 목적의 일환으로 HTML 테이블의 논리적인 구조를 추출하여 XML 문서로 변환하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영역구문과 구조분석의 두 단계로 구성된다. 영역구분 단계에서는 테이블의 잡음영역을 제거하고 정규화한 후 시각적 및 의미적 일관성 검사를 통하여 테이블에 존재하는 속성 및 값 영역을 구분한다. 또한 구조분석 단계에서는 구분된 영역에 제안된 테이블 모델을 적용하여 계층구조를 추출하며, 이로부터 XML 문서를 생성한다. 제안된 영역구분 방법의 성능을 평가하기 위하여 1,180개의 테이블을 대상으로 실험한 결과, 평균적으로 86.7%의 정확률을 보여 기존 연구보다 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.333-336
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• 2024

스마트팩토리는 기존 제조산업에 ICT 기술이 융합된 지능형 공장이다. 이는 IT(Information Technology)영역과 OT(Operation Technology)으로 구분되고, 영역 간 연결을 통해 제조공정 자동화 및 지능화를 수행한다. IT영역은 외부 네트워크와 연결되어 스마트팩토리의 전사업무 관리를 수행하며, OT영역은 폐쇄망 네트워크로 구성되어 직접적인 제조과정을 수행한다. 이는 2개의 영역으로 구분되어 자동화 및 지능화된 제조공정 과정을 수행함에 따라 구조가 복잡해지고 있으며, 이로 인해 스마트팩토리 보안위협이 발생 가능한 공격 표면이 증가하고 있다. 이에 대응하기 위해서는 스마트팩토리 IT영역과 OT영역의 특징을 분석하고, 영역별 적합한 보안위협 대응체계를 수립해야 한다. 이에 따라, 본 논문에서는 다수의 장치에 대한 학습이 용이하고, 세부적으로 학습기법을 구분할 수 있는 연합학습을 활용하여 스마트팩토리 영역별 적합한 보안위협 대응방안을 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.93-96
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• 2000

수중 폭발성 음원(SUS)을 이용한 천해 저주파 잔향음 실험을 97년 제주 해역에서 실시하였다 측정된 신호를 고유음선 정보를 이용하여 시간영역에서 잡음, 반사, 산란 영역으로 구분하고 각 영역에 대해서 주파수별 스펙트럼 분석을 실시하였으며 각 영역이 갖는 확률적 특성을 분석하였다. 실험해역은 안정된 해저 형태를 갖는 천해였으므로 산란 신호는 일정한 크기를 갖고 지속적으로 수신되었다. 스펙트럼 분석 결과, 시간에 따른 안정성을 갖는 주파수 대역을 확인할 수 있었으며 구분된 영역별 위상은 반사영역과 산란영역의 위상 특성을 잘 반영하고 있었다. 구분된 각 영역에 대해 1/3 옥타브 벤드로 필터링 하여 확률 특성을 분석한 결과 주파수영역의 실수부와 허수부는 각각 정규 분포를 보였으며 그것의 진폭(envelope)은 레일리 분포를 나타냈다. 또한 산란신호의 위상은 저주파 대역에서 유니폼 분포 특성을 나타내어 잔향음의 기본적인 확률 특성을 잘 반영하고 있었다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.11 no.3
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• pp.13-20
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• 2008

The Ministry of Education, Science and Technology has been developing the digital textbooks from 2007. But the evaluation criteria on the digital textbooks is not prepared, so it is difficult to develop excellent digital textbooks and to select superior ones. In this study, we researched into the concept, attributes and functions of the digital textbook in order to select the evaluation indicators, based on the literature reviews of digital textbooks, core evaluation measures and criteria were identified. And three methods were employed: a Delphi study, expert forums, and simulation tests. The results of these studies led the development of an evaluation criteria which consisted of four evaluation areas and 74 questions. The four evaluation areas consisted of content area, instrument design area, platform area and user area.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.113-116
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• 2010

본 논문은 보행중인 시각장애인에 장착된 카메라로부터 획득한 영상에서 보도와 차도 영역을 구분하기 위한 영역분할 기법과 질감 특징추출 기법에 대해 제안한다. 영상내의 허프 변환을 이용한 라인검출을 통해 도로 경계선을 검출하고, 분할된 영역을 원근에 따라 3 레벨로 구분하여 질감 특징성분을 추출함으로써 보도와 차도영역을 분리한다. 보도블럭이 가지는 복잡하고 다양한 특성의 패턴과 차도의 균일한 질감을 가진 영역의 특성을 비교하기 위하여 회전에 강건한 LBP, GLCM 질감 특징성분들을 이용함으로써 두 영역을 구분하였다. 제안된 방법은 낮과 밤 영상에 대해 실험한 결과 조도의 변화에 강건하게 영역을 분리할 수 있었고, 또한 보행자와 장애물이 많은 영상에서도 회전이나 폐색에 관계없이 영역 분리가 가능함을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.241-241
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• 2011

일반적으로 식생흐름의 층 적분 모형은 층의 수에 따라 2층 및 3층 모형으로 구분한다. 즉, 전체 수심을 식생영역과 상부영역으로 구분하는 2층 모형과 식생영역을 바닥 조도의 영향 유무에 따라 내부 및 외부 식생영역으로 구분하는 3층 모형으로 나뉜다. 본 연구에 사용된 수리실험 자료는 기존의 연세대학교에서 수행한 실험결과를 이용하여 각 모형의 정확성을 예측해 보았다. 다양한 실험조건에 적용한 결과, 3층 모형이 식생영역에서 유속의 변화를 고려할 수 있지만 레이놀즈응력의 영향에 민감하고, 적분된 유속은 2층 모형에 의한 예측 결과가 더욱 정확하였다. 3층 모형에서는 내부 식생영역의 결과는 전체흐름구조에 미미한 영향을 미치므로 무시할 수 있으며, 이를 바탕으로 식생영역에서 유속 변화가 고려되는 수정 2층 모형을 제시하였다. 본 연구를 통하여 기존의 2층 모형과 3층 모형의 장점을 취합하여 수정된 2층 모형의 방정식을 바탕으로 모형의 정확성을 평가하기 위하여 2층 모형, 3층 모형, 수정 2층 모형의 유속 분포를 비교 분석하여 모형을 검증하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.9
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• pp.1231-1246
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• 2006

HTML is a format for rendering Web documents visually and uses tables to present a relational information. Since HTML has limits in terms of information processing and management by a computer, it is important to transform HTML tables into XML documents, which is able to represent logical structure information. As a prerequisite for extracting information from the Web, this paper presents an efficient method for extracting logical structures from HTML tables and transforming them into XML documents. The proposed method consists of two phases: Area segmentation and structure analysis. The area segmentation step removes noisy areas and extracts attribute and value areas through visual and semantic coherency checkup. The hierarchical structure between attribute and value areas are analyzed and transformed into XML representations using a proposed table model. Experimental results with 1,180 HTML tables show that the proposed method performs better than the conventional method, resulting in an average precision of 86.7%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.102-103
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• 2018

위성으로 송신하는 원격명령은 실시간 명령과 저장 명령, 메모리업로드 명령 등으로 구분된다. 저장 명령은 특정한 시간에 수행하는 절대시간 명령과 정해진 시간 간격에 따라 수행하는 상대시간 명령으로 구분할 수 있고, 절대시간 명령은 위성 본체에서 수행하는 명령과 탑재체에서 수행하는 명령으로 구분되고, 각각의 메모리 영역에 구분 저장된다. 지상으로부터 전송된 명령이 정상적으로 저장되었는지를 확인하기 위하여 메모리 덤프 명령을 통하여 해당 영역의 데이터를 전송받는다. 그런데 메모리 덤프로 받은 원시 데이터는 용량이 크고 연속적인 데이터 패턴으로 되어 있어 사용자가 바로 분석할 수 없으므로 별도의 파싱 프로그램이 요구된다. 본 논문은 위성으로부터 전송받은 임무명령 저장영역의 원시 데이터 내용을 사용자가 쉽게 분석할 수 있도록 하기 위해 개발된 파싱 프로그램에 대하여 서술한 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.241-247
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• 2007

자궁 경부 세포진 영상의 핵 추출을 위해서는 영상의 배경과 핵 그리고 세포질 영역의 구분이 중요하다. 또한 정상 세포핵과 암종 세포핵의 구분 및 인식을 위해서는 세포핵들의 형태학적 특징을 이용한 분류 기준을 세워야한다. 본 논문에서는 자궁 경부 세포진 영상에서 세포핵의 후보 영역과 핵을 추출하기 위해 현미경 400배율 확대 사진을 획득하는 과정에서 훼손된 컬러 영상을 복원하기 위한 방법으로 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정한다. 그리고 배경 영역과 세포핵 영역을 구분하기 위해 영상의 R,G,B 영역의 히스토그램의 분포를 이용하여 배경을 제거한다. 배경이 제거된 영상을 그레이 영상으로 변환 한 후, 히스토그램 명암도의 값을 이용하여 세포핵 영역과 세포질을 분류하여 세포핵 영역을 추출한다. 그리고 Kapur 방법을 적용하여 세포핵 영역의 엔트로피 누적확률을 구한 후, 영상을 이진화 한다. Kapur 방법이 적용된 이진화 영상에서 세포핵 영역의 중심과 주위 화소를 비교하는 $3\times3$ 마스크를 적용하여 영상의 미세한 잡음을 제거 한 후, 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 최종적으로 세포핵 영역을 추출한다. 추출된 세포핵의 영역을 분류 및 인식하는 과정으로 세포의 외각의 방향성 정보, 핵의 크기, 그리고 면적 비율의 특징을 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 자궁 경부 세포진 영상에서 정상 세포핵 및 암종 세포핵을 인식한다.