• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.10
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• pp.1054-1061
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• 2000

영상 정합은 물리적으로 유사한 영상 내의 영역들을 기하학적으로 일치시키는 처리이며 지형 정보, 영상검색, 원격탐사, 의료영상 등의 많은 영상처리 응용에서 사용된다. 영상 정합에 관한 연구는 주로 회전, 크기, 위치 등의 인자 추출에 소요되는 시간과 정확성에 중점을 두어 왔다. 본 연구에서는 영상의 특징 점들에 대한 일차 고유벡터의 방향 분포를 히스토그램으로 표현하고 이를 비교 분석함으로써 정합하는 방법을 제안한다. 일차 고유벡터를 이용함으로써 특징 묘사의 단순성을 제공하고. 히스토그램을 이용하여 정합 인자를 미리 추정함으로써 정합 인자 추출 시 목적함수의 연산에 소요되는 비용을 현저하게 줄였다. 본 연구의 결과를 평가하기 위해 제안한 방식을 일반 영상과 ICG(IndoCyanine Green)망막 영상에 적용한 결과를 보여주고 목적함수의 연산횟수와 시간 복잡도를 기존의 방법들과 비교하였다.

• The Microorganisms and Industry
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• v.27 no.2
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• pp.13-22
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• 2001

방선균은 필라멘트 형태를 띤 대표적인 그램 양성 세균으로서, 다양한 자연환경에 존재하는 대표적인 토양 미생물이다. 방성균이 항생제를 포함한 다양한 구조의 많은 유용 생리활성물질을 생성하며, 이들의 생합성 시기가 세포의 배양상태 및 생장속도와관련이 있다는것은 이미 주지의 사살이다. 비록 방선균은 액체 배양 시에는 정체기((stationary phase)나 낮은 생장속도하에서만 항생제를 생성하며, 고체 배양 시에는 aerial mycelia 로 형태적분화(morphological differentiation)를 시작함과 동시에 생합성을 시작한다고 알려져 있으나, 각 방선균 및 항생제의 종류에 따른 특징적인 조절 기작은 매우 다양한 것으로 알려져 있다. 따라서 특징적인 조절 기작은 매우 다양한것으로 알려져 있다. 따라서 본 총성레서는 항생제 생합성이 조절되는 기작을 지금까지 밝혀진 방선균의 여러 생리적 인자 및 생합성 조절 유전자를 중심으로 정리해 보고자 한다. 항생제 생합성에 관하여 다양한 생리적 인자와 조절 유전자의 특정 및 이들의 상호관계에 대한 종합적인 이해는, 방선균 유래 항생제 조절 기작의 체계적인 규명뿐만 아니라, 방선균을 이용한 유용 생리활성물질의 생산성 향상에도 응용될수 있다는 점에서 매우 중요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.204-204
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• 2017

WRF 모형은 실제 자연에서 나타나는 대기 현상의 원인을 물리적 동적 방정식들의 항으로 표현한 수치예보모형으로 전세계의 상업적 비상업적인 수치예보모형 안에서 성능이 뛰어나다고 평가되어지고 있다. WRF 모형은 오픈소스 기반의 비상업적 모형으로 사용 및 수정이 자유로운 특징이 있으며, 위성 및 레이더와 같은 고도화된 다양한 기상관측자료를 입력자료로 활용할 수 있는 장점이 있다. WRF-HYDRO 모형은 WRF 모형이 갖는 공간적인 저해상도 문제를 해결할 수 있는 고해상도의 격자를 구축할 수 있으며 유출량과 수문 변량을 추정할 수 있는 추적 모형을 추가하여 수문학적 예측 능력을 향상하고자 개발되었다. 기존 모형과의 차별성으로는 기상인자로 인하여 도출된 지표면의 수문인자들이 시간의 변동에 따라서 다음 시간의 기상인자에 영향을 미치는 피드백 구조로 구성되어 기상과 지표면이 양방향으로 연결되는 특징이 있다. 기존 모형에 비하여 향상된 구조적인 특징은 수문학적 순환과정을 자연스럽게 재현함으로서 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 만경강 유역의 실제 유출 사상에 대하여 WRF-HYDRO 모형을 적용하고, 홍수통제소 관할 만경강 유역내 수문 관측소 자료와의 비교를 통해 WRF-HYDRO 모형의 적용성을 검토하였다. 수문 관측소를 통한 검토 결과를 기반으로 WRF-HYDRO 모형에서 제시된 수문-기상 정보를 통하여 만경강 유역의 홍수 사상의 발생 과정에 대한 추적 및 미계측 변량의 추정에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.454-456
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• 1998

소프트웨어 시스템의 대형화와 복잡화에 따른 소프트웨어 특징의 식별, 분류를 위한 프로그램 복잡도 측정에 대한 연구들이 수행되어 왔다. 그러나 하나의 인자를 이용한 복잡도 척도나 인자에 대한 중요도의 명확한 제시가 없는 다수의 인자를 이용한 혼합적 척도는 복잡도를 정확히 측정 평가할 수 없다. 따라서, 본 연구에서는 현업에서의 연구와 경험을 통해서 증명된 객관성 있는 척도들과 각 척도들의 중요도를 가중값으로 하여, 기능 중심으로 구성된 프로그램의 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 혼합적 척도를 제안한다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.33 no.4
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• pp.673-687
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• 2023

Exploratory data analysis is the process of observing and understanding data collected from various sources to identify their distributions and correlations through their structures and characterization. This process can be used to identify correlations among conditioning factors and select the most effective factors for analysis. This can help the assessment of landslide susceptibility, because landslides are usually triggered by multiple factors, and the impacts of these factors vary by region. This study compared two stages of exploratory data analysis to examine the impact of the data exploration procedure on the landslide prediction model's performance with respect to factor selection. Deep-learning-based landslide susceptibility analysis used either a combinations of selected factors or all 23 factors. During the data exploration phase, we used a Pearson correlation coefficient heat map and a histogram of random forest feature importance. We then assessed the accuracy of our deep-learning-based analysis of landslide susceptibility using a confusion matrix. Finally, a landslide susceptibility map was generated using the landslide susceptibility index derived from the proposed analysis. The analysis revealed that using all 23 factors resulted in low accuracy (55.90%), but using the 13 factors selected in one step of exploration improved the accuracy to 81.25%. This was further improved to 92.80% using only the nine conditioning factors selected during both steps of the data exploration. Therefore, exploratory data analysis selected the conditioning factors most suitable for landslide susceptibility analysis and thereby improving the performance of the analysis.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• v.16 no.1
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• pp.62-67
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• 1988

본연구(本硏究)는 응력강도인자(應力强度因子) 및 할열(割裂) 크기간의 기본적인 관계를 밝히기 위하여 실시하였으며, 이 응력(應力) 탄성인자(彈度因子)는 할열(割裂)의 크기와 위치를 포함한 재료(材料)의 기하학적(幾何學的) 특징을 갖는 유한요소법(有限要素法)에 의해 분석(分析)하였다. 그 결과 높은 응력(應力)이 할열(割裂)이 일어난 단부(端部)에서 일어났으며, 응력강도인자(應力强度因子)의 변화는 할열(割裂) 단부(端部)로부터의 거리에 변화하였다. 할열(割裂) 단부(端部) 요소(要素)의 크기는 응력강도인자(應力强度因子)에 현저하게 영향하였으며, 유한요소법(有限要素法)에서의 요소(要素)크기는 할열(割裂) 길이의 절반의 약 10% 정도였다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.25 no.6
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• pp.545-550
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• 2004

An Image processing algorithm was developed and tested to detect abnormal parts, such as esophagitis, with the information on the color and the texture in a digital clinic endoscopic image by using discriminal analysis. In order to develope the algorithm, the critical parameters from many parameters were found to distinguish between normal and abnormal part in the various images. The Inflammation and ulceration which are very important diagnostic indexes were detected by the algorithm. The algorithm proved to a reliable program for detecting abnormal parts with 20 images. A success rate was 92.8% and 92.4% in the calibration stage and the validation stage by using the algorithm with discriminal analysis.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.3
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• pp.587-598
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• 2006

The number of variables exceeds the number of samples in microarray data. We propose a nonparametric local linear logistic classification procedure using orthogonal components for classifying high-dimensional microarray data. The proposed method is based on the local likelihood and can be applied to multi-class classification. We applied the local linear logistic classification method using PCA, PLS, and factor analysis components as new features to Leukemia data and colon data, and compare the performance of the proposed method with the conventional statistical classification procedures. The proposed method outperforms the conventional ones for each component, and PLS has shown best performance when it is embedded in the proposed method among the three orthogonal components.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.191-195
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• 2007

본 논문에서는 영상으로부터 한국적 감성 데이터를 추출하고 감성 컨텐츠 프레임워크(ISC) 구축을 통해 영상데이터를 다양한 멀티미디어 데이터와 함께 사용자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 영상으로부터 객체를 분리해내고 각각의 특징벡터 모델을 구축한다. 특징벡터모델은 요소인자로써 벡터공간의 데이터로 입력되고, 정규화 된 한국어 형용사 데이터와의 근접도를 비교하여 대표 감성을 표현하게 된다. 또한 감성 컨텐츠 데이터의 3층 구조를 이용하여 멀티미디어 데이터를 분류하고 대표 감성형용사와의 인자사상을 통하여 다양한 영상-감성 컨텐츠를 제공하는 프레임워크를 설계한다. 이것은 다양한 영상의 추상데이터에 대응한 감성표현을 추출하여 영상에 내포되어 있는 정확한 의미를 관찰자에게 전달할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05b
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• pp.54-59
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• 1998

원자로 압력용기 용접열영향부의 세부영역별 열 cycle 재현(simulation) 시험편을 제작하여 기계적 특성시험, 미세조직시험 및 magnetic Barkhausen noise (BN) 측정을 수행하였다. 각 영역에서 보자력(coercivity)은 크게 변하지 않았으나, Barkhausen noise (BN) 는 현격한 차이를 볼 수 있었다. 용접열영향부 각 위치에 대한 BN 는 미세조직과 기계적특성의 변화와 어느정도 특징적 변화를 보였으나, 미세조직 인자별로 정량적인 관계를 찾기 위하여는 더욱 더 많은 연구가 필요한 것으로 보였다. 이는 BN 의 변화에 미치는 영향인자가 미세조직적으로 매우 복잡한 관계를 갖기 때문으로 생각되었다.