• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.968-971
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• 2013

이 논문에서는 FSM(Finite State Machine) 기반 온라인 게임 서버 테스트 자동화 시스템을 제안한다. 게임 서버의 테스트 자동화는 테스트로 인한 비용, 시간적 제약, 테스트 자원의 재사용 측면에서 이득이 있다. 기존의 테스트 자동화 방식은 사용자간의 상호작용을 고려하지 않기 때문에 게임 서버의 성능에 대한 정확한 측정이 어렵다. 또한, 실제 서비스 시에 수용할 수 있는 동시 접속 인원수를 예측하기 어렵다. 이 논문에서 가상 유저를 이용한 테스트를 할 경우 FSM 을 이용하여 가상유저간의 상호작용이 가능하게 한다. 이를 이용하여 게임 서버의 성능 측정의 정확도 개선이 가능하다. 제안 시스템을 검증하기 위해 상호작용을 고려하지 않은 테스트 방법과 비교 평가 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.1152-1155
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• 2021

본 연구에서는 기존의 파괴 또는 비파괴 측정기와는 차별화된 사과의 당도를 간편하게 측정하는 방법을 탐구하고자 하였다. 탐구한 결과, 카메라를 이용해 촬영된 사과의 이미지를 동해 당도 측정이 가능함을 밝혀냈다. 위 사실을 기반으로 라즈베리 파이의 카메라 모듈, 컨베이어 벨트를 결합하여 자동화된 사과 당도 측정기 제작하였다. 컴퓨터 기능을 포함하여 다양한 부가 기능을 가진 라즈베리 파이의 특성상 단순한 당도 측정 기능 외에도 공공 데이터를 활용한 경락 가격, 날씨 정보, 재배 솔루션 제공 등의 서비스 제공이 가능하며 이러한 서비스들은 사과 재배에 많은 기여를 할 것이다. 본 연구는 해당 시스템을 어떻게 구현하고 사용할 수 있는지 제시되어있다.

• ETRI Journal
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• v.8 no.3
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• pp.97-108
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• 1986

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.2 s.98
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• pp.115-122
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• 2005

The sub-mage matching problem in which one image contains some part of the other image, has been mostly investigated on natural images. In this paper, we propose two sub-image matching techniques: mesh-based method and correlation-based method, that are efficiently used to match text images. Mesh-based method consists of two stages, box alignment and similarity measurement by extracting the mesh feature from the two images. Correlation-based method determines the similarity using the correlation of the two images based on FFT function. We have applied the two methods to the text verification in a postal automation system and observed that the accuracy of correlation-based method is $92.7\%$ while that of mesh-based method is $90.1\%$.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1220-1223
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• 2023

폐기물을 처리하는데 있어 배출과 수거에 대한 프로세스 자동화를 위해 폐기물 객체 유사도 판별이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 폐기물 데이터셋에서 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 HSV(Hue, Saturation, Value)기반으로 두 이미지의 공통된 특징을 추출해 융합하고, 기계학습을 통해 이미지 객체 간의 유사도를 측정하는 모델을 제안한다. 실험을 위해 수집된 폐기물 데이터셋 81,072 장을 활용하여 이미지를 학습시키고, 전통적인 임계치 기반 유사도 측정과 본 논문에서 제시하는 유사도 측정을 비교하여 성능을 확인하였다. 임계치 기반 측정에서 SIFT 와 HSV 는 각각 0.82, 0.89(Acc)가 측정되었고, 본 논문에서 제시한 특징 추출 방법을 사용한 기계학습의 성능은 DT(Decision Tree)와 SVM(Support Vector Machine) 모두 0.93 (Acc)로 4%의 정확도가 향상되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.384-385
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• 2008

본 논문은 전력선이나 무선기지국 처에서 방축된 전자파를 인터넷, 휴대폰 등 통신수단을 이용하여 원격지에서 실시간으로 측정, 감시할 수 있도록 고안된 전자파 인체노출 원격측정 시스템에 대하여 기술한다. 본 시스템은 측정 자동화 및 무인차 개념이 도입되었으며, 국제규격에서 권고한 측정프로토콜에 따라 측정수행이 되므로 전자파인체노출기준의 적합성 여부론 판단하는 표준측정 시스템으로도 활용될 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.4
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• pp.1289-1298
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• 2014

Pavement crack sealing method, which is one of the methods to maintain and repair the road, prevents the extending of cracks by repairing cracks in its early occurrence and has already been applied to many roadworks in advanced foreign country for a long time. But in the conventional crack sealing method, traffic accidents occur frequently during the repair because it's commonly performed on the heavy traffic road or highway. It also has some difficulties in securing the safety of workers from the risk of burns caused by heated sealant. In an effort to solve these problems, automated pavement crack sealing machines such as ARMM, OCCSM, TTLS have been developed in advanced foreign country since early 1990s. Also APCS in 2004 and ACSTM in 2013 were already developed domestically. However, since these automated crack sealers developed from a number of research institutions have different test-bed conditions and productivity measurement models, it's difficult to compare and evaluate them objectively. In this study, the image processing time of the respective machines and the movement time of each motion on the work process were estimated by using fully autonomous mapping and semi-automatic mapping in order to measure the productivity in the same environmental conditions. In addition, the productivity measurement test-bed reflected domestic road characteristics was designed to estimate and compare the productivity of the automated crack sealing machines.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.702-704
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• 2024

최근 사회적으로 근감소증에 대한 관심이 높아지면서 노인성 근감소증 시장이 골다공증 시장을 뛰어 넘을 것으로 전망하고 있다. 진단 방법으로 의료영상기반으로 근육량을 인공지능 기술로 측정하여 근감소증 진단에 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 L3 부위의 근육량을 기반으로 한 진단 기준을 이용하여 아시아 피험자의 T-score를 기반으로 근감소증 진단을 자동화하였다. 특히 복부 CT영상의 업로드와 함께 자동으로 근육량을 측정하여 개인별 상태를 확인할 수 있도록하여 근감소증 진단을 지원 할 수 있도록 개발하였다. 그리고 이를 기반으로 4가지 간 질환 환자의 L3 부위 근육량을 측정하여 근감소증과의 상관성을 확인하였다. 이는 다양한 기저 질환과 근감소증과의 연관성 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.237-244
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• 2006

시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.513-515
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• 2012

본 논문은 간의 비침습성 점액성 낭성종양의 자동화된 진단을 위한 정량적인 형태학적 추출방법에 대하여 설명한다. 본 논문에서 제안된 형태학적 추출방법은 간의 비침습성 점액성 낭성종양 진단을 위한 병리적인 특징들에 기반을 둔 상피세포 형태학적 특징(원주형과 입방형)과 악성 직전에 나타나는 배상세포 출연을 판단하는 특징, 그리고 주변상피 조직에서 나타나는 기질 여부를 조사하기 위한 핵-비율의 측정방법을 소개한다.