• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07c
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• pp.1785-1787
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• 2002

폐수에서 발생하는 슬러지(Sluge)의 효과적인 처리를 위한 전기적 충격파를 발생시키는 장치로 고전압 펄스 전원 시스템을 제작하였다. 제작한 고전압 펄스 전원 시스템의 제원은 최대 출력 전압 60 kV, 최대 반복 주파수 500 Hz 이며, 한 펄스 당 최대 출력 에너지는 20 J 이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.553-555
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• 2000

기존의 특징점 추출 알고리즘들은 입력 지문의 전처리, 이미지의 이진화, 세선화, 특징점 추출 등의 여러 처리 단계를 거쳐 이루어지므로 잡음등과 같은 외부적 요인과 여러 처리단계엣 발생하는 내부적 요인 등으로 왜곡 현상을 피하기 어렵고 전체 인증 시간이 길어 지는 등 성능 저해 요인이 많다. 본 논문에서는 복잡한 처리 과정을 거치지 않고 입려영상에서 집적 융선의 흐름을 추적하여 특징점들을 추출하고 매칭을 수행함으로써 이미지의 왜곡에서 오는 오류를 줄이고 처리 시간을 단축하여 기존의 시스템보다 빠른 시간에 지문을 인식하는 시스템을 설계 및 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.25-27
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• 2003

현재 웹이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해서 연구하고 있는 차세대 웹을 시멘틱 웹이라고 한다. 시멘틱 웹에서 다루고 있는 기술들은 다양하지만 요즈음 가장 부각되고 있는 기술이 DAML-S이다. DAML-S는 DAML+OIL기술을 기반으로 확장된 레이어를 제공하여 웹 서비스의 모호성(unambiguous)을 제거하고, 상호 운용성을 증가시키는 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 DAML-S로 정의된 웹 서비스를 FOL 추론방법을 이용해서 검색하는 시스템을 제안한다. 이를 위해서 DAML-S를 PSO TRIPLE 형태로 변환하는 전처리 방법과 FOL 질의 방법을 제안한다. 본 시스템을 이용하면 기존의 키워드 기반의 검색 방법에서는 불가능하였던 질의 작성이 가능해 지며, 추론을 이용한 정확한 서비스 검색이 가능해 진다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.5
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• pp.549-557
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• 2013

This paper proposes a method using the multiple threshold regions in the image preprocessing procedure for container identifier recognition system. The multiple threshold regions are set by considering the container image characteristics and used as the candidates for the final one, The image is transformed to black and white images using these threshold regions, then labeling, panelling and panels merging are executed for each candidate, respectively. Finally the best threshold region is selected through this procedure and the character region can be extracted. Applying the similar method the noises are removed and the characters of identifier are segmented from the extracted region. In the experiments with 162 different images the success rates for extracting of the character region and segmenting the characters are 99.04% and 98.09%, respectively.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.7C
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• pp.712-718
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• 2003

C.elegans are often used to study of function of gene, but it is difficult for human observation to distinguish the mutants of C.elegans. To solve this problem, the system, which can classify the mutant types automatically using the computer vision, is now studying. Tn previous work［1］, we described the preprocessing method for automated-classification system. In this paper, we introduce shape features, which can be extracted from an acquisition image. We divide the feature into two categories, which are related to size and posture of the worm, and each feature is described mathematically We validate the shape information experimentally. And we use hierarchical clustering algorithm for classification. It reveals that 4 mutants of the worm, which are used in experiment, can be classified with over 90% of success rate.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.2
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• pp.149-156
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• 2015

In this paper, we propose a Korean sentence symbol preprocessor for a SSML (speech synthesis markup language) supported speech synthesis system in order to improve the quality of the synthesized result. After the analysis of Korean Wikipedia documents, we propose 8 categories for the meaning of sentence symbols and 11 regular expression for the classification of each category. After the development of a Korean sentence symbol preprocess system we archived 56% of precision and 71.45% of recall ratio for 63,000 sentences.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.19 no.1
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• pp.71-79
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• 2009

Currently much research is being done on host based intrusion detection using system calls which is a portion of kernel based data. Sequence based and frequency based preprocessing methods are mostly used in research for intrusion detection using system calls. Due to the large amount of data and system call types, it requires a significant amount of preprocessing time. Therefore, it is difficult to implement real-time intrusion detection systems. Despite this disadvantage, the frequency based method which requires a relatively small amount of preprocessing time is usually used. This paper proposes an effective method for detecting denial of service attacks using the frequency based method. Principal Component Analysis(PCA) will be used to select the principle system calls and a bayesian network will be composed and the bayesian classifier will be used for the classification.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.30 no.1
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• pp.24-29
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• 2003

In this paper, a new method for the mixed image separation is presented using the independent component analysis, the innovation process, and the expectation-maximization. In general, the independent component analysis (ICA) is one of the widely used statistical signal processing schemes, which represents the information from observations as a set of random variables in the from of linear combinations of another statistically independent component variables. In various useful applications, ICA provides a more meaningful representation of the data than the principal component analysis through the transformation of the data to be quasi-orthogonal to each other. which can be utilized in linear projection.. However, it has been known that ICA does not establish good performance in source separation by itself. Thus, in order to overcome this limitation, there have been many techniques that are designed to reinforce the good properties of ICA, which improves the mixed image separation. Unfortunately, the innovation process still needs to be studied since it yields inconsistent innovation process that is attached to the ICA, the expectation and maximization process is added. The results presented in this paper show that the proposed improves the image separation as presented in experiments.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.12 no.3
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• pp.103-110
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• 2023

With the spread of the Internet, anonymous communities emerged along with the activation of communities for communication between people, and many users are doing harm to others, such as posting aggressive posts and leaving comments using anonymity. In the past, administrators directly checked posts and comments, then deleted and blocked them, but as the number of community users increased, they reached a level that managers could not continue to monitor. Initially, word filtering techniques were used to prevent malicious writing from being posted in a form that could not post or comment if a specific word was included, but they avoided filtering in a bypassed form, such as using similar words. As a way to solve this problem, deep learning was used to monitor posts posted by users in real-time, but recently, the community uses words that can only be understood by the community or from a human perspective, not from a general Korean word. There are various types and forms of characters, making it difficult to learn everything in the artificial intelligence model. Therefore, in this paper, we proposes a preprocessing technique in which each character of a sentence is imaged using a CNN model that learns the consonants, vowel and spacing images of Korean word and converts characters that can only be understood from a human perspective into characters predicted by the CNN model. As a result of the experiment, it was confirmed that the performance of the LSTM, BiLSTM and CNN-BiLSTM models increased by 3.2%, 3.3%, and 4.88%, respectively, through the proposed preprocessing technique.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.67-67
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• 1997

정수공정은 "원수 -1 침사지 1 전염소 -1 전오존 -1 침전지 1 여과지 1 후오존 1 GAC 4 후염소 1 가정수"로 이루어져 있으며 전처리 공정으로 염 소와 오존을 주입하게 되는데, 여기서 전염소 처리 공정으로 인해 잔류 유리염 소가 수중의 유기물질과 반웅하여 유해성 유기염소 화합물 (i.e.. Trihalomethane, Haloacetonitriles, Chlorophenol 등)을 생성하는 것으로 알려져 있다. 이러한 이유로 고도 정수처리 공정에서는 강한 산화력을 지닌 대체 산화 제로서 오존을 이용하고 있다. 전오존 처리공정은 OOC와 탁도 제거에 있어 응 집제 주입량을 감소시키는 것과 더불어 전오존 효과 (산화, 생분해 증대, 살균 등)를 얻을 수 있는 것으로 알려져 왔다. 그러나 낙동강과 같이 유기물이 많은 원수에 과다한 오존이 주입되면 수중 의 유기물이 저분자화 또는 응집이 어려운 오존 산화물로 변화하여 응집제의 소비가 많아지게 된다. 실제, 오존을 응집 효과에 대해서 pilot plant로 운전한 결과 전오존에 의해 입자성 물질의 제거 효율은 향상된 반면에 유기물 제거는 뚜렷한 효과를 볼 수 없었다고 보고되었다 (류, 1997). 본 연구에서는 물금 지역의 원수와 응집-침전 공정까지 거치는 각각의 처 리수에 대해서 전처리가 응집에 미치는 영향을 천연유기물질 (NOM)의 조성 변화로 파악하였다. 그 방법으로 천연유기물질 (NOM)을 XAD-1, -4 수지를 이 용하여 소수성 물질 (hydrophobic components)과 친수성 물질 (hydrophilic components)로 분리 및 농축하여 용존 유기물이 처리 과정에서 어떻게 변화하 는지를 조사하여 개선된 상수 처리 시스템을 설계하는데 기초 자료를 제공하고 수질 관리 분야에서도 적용하고자 하였다. 상수원수인 물금 지역의 소수성 물질(hydrophobic components)은 75~80%, 친수성 물질(hydrophilic components)은 30~33%정도의 분포를 보였고, 전염소 및 전오존 공정을 거친 처리수에서는 각각 62.2-62.8%, 43.9~49.0% 및 50~ 55%, 40~57% 정도의 분포를 보였다. 그리고 웅집-침전을 거친 처리수에서는 그 분포가 77~82%, 24-48%였다. 전주리 공정을 통하여 소수성 물질(byoghobic components)의 분포가 감 소하는 것을 볼 때 전염소 및 전오존 처리가 용존유기물의 응집에는 오히려 역 효과를 나타내는 것으로 판단된다. 것으로 판단된다.