• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.823-825
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• 2001

일반 컴퓨터 시스템에서 CPU 이용률이나 디스크 입출력 같은 프로세스에 의해 소요되는 시간 계산이나 빈번한 스크린 갱신을 요구하는 어플리케이션에서 시각을 제공하는 시각 장치의 정확성과 정밀도는 매우 중요하다. 그러나 컴퓨터 시각 장치들의 자체 오류 요소로 인해 이런 높은 정확성과 정밀도를 요구하는 시간관련 어플리케이션을 만족시키지 못한다. 컴퓨터 시스템에서 보다 정확하고 정밀한 시간을 측정하기 위해서는 시각 장치의 정확성과 정밀도가 우선, 보장되어야 하고 그러기 위해서는 시각 장치들의 정밀도를 떨어뜨리는 오류 요인에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 일반 컴퓨터 시스템의 시각 장치들에서 나타나는 오류 요소들을 알아보고, 일반 PC에서 정밀하게 측정하는 방법론을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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• v.46 no.9
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• pp.1091-1096
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• 2017

The aim of this study was the validation of a modified analytical method for determination of oxypaeoniflorin and paeoniflorin in Moutan Cortex Radicis extract. For validation of the analytical method, we modified established analytical methods and validated improvement. For validation, the specificity, linearity, precision, accuracy, limit of detection (LOD), and limit of quantification of oxypaeoniflorin and paeoniflorin were measured by high performance liquid chromatography. The results show that the correlation coefficients of the calibration curve for oxypaeoniflorin and paeoniflorin were 1.0000 and 0.9998, respectively. The LOD for oxypaeoniflorin and paeoniflorin were $0.23{\mu}g/mL$ and $0.25{\mu}g/mL$, respectively. The inter-day and intra-day precision values of oxypaeoniflorin and paeoniflorin were 0.70~3.19% and 1.74~2.43%, and 0.32~0.92% and 0.62~2.28%, respectively. The inter-day and intra-day accuracies of oxypaeoniflorin and paeoniflorin were 98.33~102.11% and 97.72~118.12%, and 98.44~101.56% and 97.10~112.00%, respectively. Therefore, the analytical method was validated for the detection of oxypaeoniflorin and paeoniflorin in Moutan Cortex Radicis.

• Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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• 2005.04a
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• pp.87-88
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• 2005

사이버나이프를 이용한 두경부와 체부 등의 정위방사선수술에서는 목표점의 식별 및 위치 추적에 대하여 높은 정확성을 요구한다. 본 연구에서는 사이버나이프의 targeting의 정확성을 평가하고자 한다. 사이버나이프의 targeting의 정확성을 평가하기 위하여 두상 팬텀을 사용하였다. 환자 치료시와 동일한 CT 영상 프로토콜로 두상 팬텀의 영상을 얻어 치료계획을 세웠다. 팬텀에 radiochromic 필름을 삽입한 뒤 수립된 치료계획에 맞춰 팬텀에 방사선을 조사하였다. 방사선 조사시 위치 추적은 skull과 fiducial 추적의 두 가지 방법을 사용하였다. 방사선에 조사된 radiochromic 필름을 분석하여 정확성을 평가하였다. 본 연구를 통하여 실시간 영상유도 기술을 사용하는 사이버나이프는 약 1 mm의 targeting 에러를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.489-493
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• 2006

이 논문에서는 커널 에지 방식의 얼굴의 특징점을 추출하는 방법과 Adaboost를 이용한 얼굴의 특징점을 추출하는 방법에 대해서 비교 한다. 커널 에지를 이용한 방법은 10개의 커널을 이용하여 추출된 에지를 이용하여 얼굴의 특징점을 추출해 낸다. 커널의 개수를 줄여 사용한다면 실시간에 가능하고, 정확성을 높이기 위해서는 이미지의 전처리 단계에서 자극적인 효과를 준다면 정확성 또한 높아 질 것이다. 반면에 Adaboost를 이용한 방법은 각각의 특징점들을 오프라인 상에서 학습을 하고 온라인상에서 실시간으로 특징점을 추출하는 방법을 사용하였다. 각 각의 학습과정에 있어서 positive, negative 이미지를 더 많이 사용한다면 정확성이 더 높아질 것이다. 한 가지 주목할 만 한 점은 입과 같은 특징점을 추출하기 어려운 영역에서도 높은 정확성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.477-480
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• 2002

본 연구는 UML로 작성된 객체지향 다이어그램의 일관성과 정착성을 검증하기 위한 메타모델에 관한 연구이다. 일관성이란 하나의 요구사항으로 표현된 여러 가지 UML 다이어그램이 통일된 의미로 표현되었는가를 나타내는 성질이고, 정확성은 UML로 작성한 다이어그램이 UML의 표준에 적합하게 작성이 되었는가를 나타내는 성질이다. 이러한 일관성과 정확성을 검증하기 위해서는 각 다이어그램의 표준모델과 다이어그램간의 관계를 파악할 필요가 있으며 메타모델이 다이어그램간의 관계와 다이어그램 자체의 표준모델을 적절하게 표현하여 주므로 메타모델을 구성하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 메타모델에 관한 연구를 분석하여 새로운 형태의 구성요소와 관계로 표현된 메타모델을 제시하고 일관성과 정확성을 검증하기 위한 구성요소를 도출한다.

• Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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• v.35 no.2
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• pp.125-130
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• 2015

The objective of this study was to investigate the feasibility of using near infrared spectroscopy (NIRS) to discriminate between grass spices. A combination of NIRS and chemometrics was used to discriminate between Italian ryegrass, perennial ryegrass, and tall fescue seeds. A total of 240 samples were used to develop the best discriminant equation, whereby three spectra range (visible, NIR, and full range) were applied within a 680 nm to 2500 nm wavelength. The calibration equation for the discriminant analysis was developed using partial least square (PLS) regression and discrimination equation (DE) analysis. A PLS discriminant analysis model for the three spectra range that was developed with the mathematic pretreatment "1,8,8,1" successfully discriminated between Italian ryegrass, perennial ryegrass, and tall fescue. An external validation indicated that all of the samples were discriminated correctly. The discriminant accuracy was shown as 68%, 78%, and 73% for Italian ryegrass, perennial ryegrass, and tall fescue, respectively, with the NIR full-range spectra. The results demonstrate the usefulness of the NIRS-chemometrics combination as a rapid method for the discrimination of grass species by seed.

• Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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• v.40 no.4
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• pp.259-264
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• 2020

The aim of this study was to investigate the feasibility of discrimination 12 different cultivar of sorghum × sudangrass hybrid (Sorghum genus) seed through near infrared spectroscopy (NIRS). The amount of samples for develop to the best discriminant equation was 360. Whole samples were applied different three spectra range (visible, NIR and full range) within 680-2500 nm wavelength and the spectrastar 2500 Near near infrared was used to measure spectra. The calibration equation for discriminant analysis was developed partial least square (PLS) regression and discrimination equation (DE) analysis. The PLS discriminant analysis model for three spectra range developed with mathematic pretreatment 1,8,8,1 successfully discriminated 12 different sorghum genus. External validation indicated that all samples were discriminated correctly. The whole discriminant accuracy shown 82 ~ 100 % in NIR full range spectra. The results demonstrated the usefulness of NIRS combined with chemometrics as a rapid method for discrimination of sorghum × sudangrass hybrid cultivar through seed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.34-37
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• 2016

빅데이터 시대가 도래되면서 과거와 비교할 수 없을 만큼의 방대하고 다양한 데이터가 생산됨에 따라 기존의 데이터 분석 도구의 사용은 한계에 부딪히게 되었다. 따라서 기존의 분석 도구보다 효율적이고 정확성이 높은 데이터 분석 도구를 필요로 하게 되었고, 빅데이터를 처리할 수 있는 분석 도구들에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. R과 Apache Spark는 대표적인 데이터 분석 도구로 기계 학습을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 기계 학습을 활용하여 두 개의 널리 알려진 데이터 분석 도구인 R과 Apache Spark의 데이터 분석 성능을 비교함으로써 보다 효율적이고 정확성이 높은 도구를 모색하고자 한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.24 no.4
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• pp.9-19
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• 2019

As light-weight embedded devices become widely used in the area of low-power networking and high-precision sensor data acquisition, support for time-critical applications becomes essential for the light-weight embedded devices. This paper addresses the accuracy issue of a software timer for small or tiny embedded devices equiped with light-weight MCUs(Micro controller units). We first explore the characteristics of overhead in a typical implementation of a software timer, and then measure the overhead through a realistic implementation. Using the measurement result, we propose an overhead compensation technique which reduces the overhead from the hardware timer-tick.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.4
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• pp.877-885
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• 2011

A collaborative filtering(CF) is the most widely used technique in recommender system. However, CF has sparsity and scalability problems. These problems reduce the accuracy of recommendation and extensive studies have been made to solve these problems, In this paper, we proposed a method that uses a weight so as to solve these problems. After creating a user-item matrix, the proposed method analyzes information about users who prefer the item only by using data with a rating over 4 for enhancing the accuracy in the recommendation. The proposed method uses information about the genre of the item as well as analyzed user information as a weight during the calculation of similarity, and it calculates prediction by using only data for which the similarity is over a threshold and uses the data as the rating value of unrated data. It is possible simultaneously to reduce sparsity and to improve accuracy by calculating prediction through an analysis of the characteristics of an item. Also, it is possible to conduct a quick classification based on the analyzed information once a new item and a user are registered. The experiment result indicated that the proposed method has been more enhanced the accuracy, compared to item based, genre based methods.