• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.247-249
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• 2004

본 논문에서는 aspect model을 이용한 차원 축소 기반의 유전자 발현 데이터 분석을 제시한다. Aspect model은 은닉변수모델의 하나로서, 이를 이용하여 유전자 발현 데이터에 대한 확률적 학습 과정을 통해 특징적 발현 패턴을 추출할 수 있다. 또한 모델로부터 커널함수를 유도함으로써 발현패턴에 기반한 유전자간의 유사도를 자연스럽게 측정할 수 있다. 모델에 의해 정의되는 은닉공간 차원 수는 데이터 permutation 기반의 검증을 통해 결정한다. 효모 (yeast)의 세포 주기(cell cycle) 관련 발현데이터네 대한 실험에서, 주기별 특징 발현 패턴을 추출할 수 있었다. 또한 aspect model로부터 유도된 커널 기반의 유사도 척도를 이용함으로써, 동일 기능 또는 동일 complex 범주에 속하는 유전자 쌍 예측에서 기본적인 상관계수에 의한 방법에 비해 보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.21-27
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• 2006

인과관계는 인간의 인지활동에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 특히 과학과 공학 분야에서 얻은 인과지식은 해당 분야를 이해하는 데에 중요한 역할을 한다. 대표적인 예로, 이들 분야 문서들의 논리적 흐름을 파악하는 데 사용 가능하다. 본 연구에서는, 정보기술 분야의 특허 문서들로부터 얻은 인과 지식을 획득하기 위하여, 문장 내에 나타나는 인과쌍들을 추출하는 방법론을 제시한다. 이를 위하여, 인과관계를 수동으로 태깅하고 관찰하는 작업을 수행하였으며, 태깅을 위한 기준을 설정하였다. 인과쌍의 추출은 패턴을 이용하여 수행하였다.

• 식물분류학회지
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• 제43권2호
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• pp.139-145
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• 2013

국내에 자생하는 황기속(Astragalus L.) 식물인 정선황기(A. koraiensis)의 핵형을 분석하고, 5S 및 45S rDNA 유전자를 이용한 FISH 실험에 기초하여 세포유전학적 연구를 수행하였다. 핵형 분석 결과, 정선황기의 체세포 염색체수는 2n = 16으로, 기본 염색체수는 x = 8임을 확인하였다. 염색체 조성은 6쌍의 중부염색체(염색체 1, 3, 4, 5, 6, 8)와 2쌍의 차중부염색체(염색체 2, 7)로 구성되었다. 정선황기의 염색체상에서의 FISH 결과, 1쌍의 45S rDNA signal이 5번 염색체의 동원체 부위에서 관찰되었고, 2쌍의 5S rDNA signal이 4번 염색체의 단완 말단부위와 7번 염색체의 동원체 부위에서 관찰되었다. 이는 기존의 황기 및 제주황기, 몽골황기(A. mongholicus) 와는 전혀 다른 FISH 패턴을 보이고 있어 정선황기가 고유종임을 암시하지만, 형태학적으로 유사한 갯황기(A. sikokianus) 및 A. bhotanensis 와의 비교연구를 수행하여 정확한 분류학적 처리가 이루어져야 할 것이다.

• 한국동물학회지
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• 제15권4호
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• pp.214-224
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• 1972

작년 9월 2$\\sim$4일에 프랑스, 파리에서 사람의 染色體에 관한 國際會議(The Standardization Conference on Human Cytogenetics)가 열렸는데, 이것은 Denver, Londan 및 Chicago 會議(1960, 1963, 1966)에 계속해서 개최된 4번째 會議가 된다. 계속해서 이틀후인 9월 6일부터 1주일간 같은 장소인 파리에서 4차 國際人類遺傳學會가 개최되었다. 이들 양 會議에서 사람의 染色體에서 밴드 구조를 얻을 수 있는 特殊染色法과 그에 따른 染色體의 새로운 同定과 命名法이 화제의 중심이 되었던 것이다. 이 사람은 다행히 이들 회의에 참석할 기회를 얻어 이 문제를 토의하는 회합에 참석했기에 여기 간단히 그 문제를 해설해볼까 한다. 1956년 Tjio 및 Leven이 사람의 染色體의 정확한 수를 확인했고, 그 뒤 Denver 및 London 國際會議를 거쳐서 사람 染色體의 同定과 命名에 관한 國際的인 規約이 정해지기는 했지만, 23쌍의 사람의 染色體 하나 하나를 정확히 구분하기란 어려운 일로되었다. 종래의 방법으로 얻어진 사람의 染色體를 顯微鏡 밑에 色體 1쌍(X-Y, X-X)으로 구분을 하지만 실제로 확신을 갖일 수 있는 것은 常染色體에서 6쌍과 Y染色體만이였다. 다음 1960년대에 染色體 연구에 널리 이용되어온 오토래디오그리피(Autoradiography)는 DNA 複製의 시간적인 차이를 통해 染色體 固定에 큰 도움을 주었지만 실제로 정확한 식별이 가능케 한 것은 常染色體쌍 5과 여성의 X染色體 1개만 이라고 하겠다. 이렇게 생각한다면 남어지 11쌍의 常染色體와 1개의 X染色體는 1970년에 이르기까지 정확한 同定은 불가능했다고 말할 수 있다. 그러나 1970년을 전후해서 이문제에 관한 정세는 일변했으며, 여러 가지 特殊染色法이 개발되어 사람의 染色體 하나 하나를 정확히 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 대표적인 것이 키나크린 螢光染色法(quinacrine fluorescence staining method)와 김자分染法(heat-giemsa staining method)이며 이들 방법을 통하면 染色體의 縱軸에 따라 특유한 明暗의 밴드 패턴(banding patterns)이 나타나게 되어, 사람만이 아니라 고등한 동물의 모든 染色體가 쉽게 同定이 된다는 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.946-950
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• 2010

기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권10호
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• pp.150-158
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• 2003

라인 소스에 의한 빔 패턴 합성 문제에서 소스 분포함수와 빔 패턴간의 관계는 푸리에 변환쌍으로 표현 될 수 있다. 본 연구에서는 원하는 lobe형 빔 패턴을 만족시키는 라인 소스 분포함수를 반복 샘플링을 통한 비선형 역변환법을 사용하여 합성하는 일반적인 방법을 제안한다. 이 방법은 유전 매질에 TE 및 TM 평면파 입사시 원하는 역산란 반사계수를 갖도록 하는 연속적으로 분포된 유전율 합성에 적용될 수 있으며, 임의 반사계수를 갖는 전송선로 합성에도 적용될 수 있는 장점을 가진다. 대역저지 공간 필터 및 분산 특성을 갖는 전송선로 필터에 적용, 분석하므로서 제안한 방법의 타당성을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.137-141
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• 1989

본 논문에서는 신경망 구조의 한 모델인 feed-forward multi-layered network에 역전파 학습(back-propagation learning) 기법을 이용하여 필기체 한글 숫자를 인식하고 그 가능성을 보였다. 문자 인식에 있어 입력 대상의 모양이 왜곡되거나, 대상의 크기 혹은 위치의 변화 등과 같은 잡음 (noise)에 대해서 정확히 대상을 인식하는 데는 대상의 구조 추출에 크게 관여되므로 한글의 구조 추출에 적합하다고 생각되는 bar mask 투사법을 제안하였다. 모델의 학습을 필기체 한글 숫자 16자의 입력 패턴과 타겟 ( target) 입력의 쌍을 이용해 학습시켰다. 또한, 모델의 인식 정도를 측정해 보기 위해 시험패턴을 적용하여 훈련된 패턴과 훈련되지 않은 패턴간의 인식률을 비교하여 보았다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.533-542
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• 2008

동영상에서의 배경제거는 다양한 실시간 머신 비젼 응용에서 매우 중요한 단계이다. 본 논문에서는 이러한 배경제거를 위한 육각화소 기반의 새로운 접근 방법을 제안한다. 일반적으로 육각형 샘플링 영상은 양자화 오차가 적으며, 이웃화소의 연결성 정의를 크게 개선한다고 알려져 있는데, 제안된 방법은 비매개변수형 배경제거 방법의 하나인 지역적 이진패턴 기반 알고리즘에 이러한 육각 샘플링 영상을 적용하는 것을 특징으로 한다. 이를 통해, 지역적 이진패턴의 추출과정에서 필요한 쌍선형 보간을 없애고 계산량을 줄일 수 있었다. 실험을 통해 이러한 육각화소의 적용이 배경제거 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.199-202
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• 2000

본 논문에서는 퍼지-유전자 접근방법을 이용한 무감독 특징 선택방법에 대하여 나타내었다. 이 방법은 각각의 특징들의 중요도에 따라 순서를 정하기 위해 사용되는 weighted distance 를 포함하는 특징 평가 지표 (feature evaluation index)를 최소화시키는데 있다. 또한 특징 평가 지표에서 사용되는 각 패턴들의 쌍에 대하여 근접함의 정도를 퍼지 멤버쉽 함수를 이용하여 결정하고 유전자 알고리즘은 평가 지표를 최소화시킴으로써 각 특징의 중요도를 나타내는 최적의 weighting 계수의 집합을 한기 위하여 적용하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.133-140
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• 2005

본 논문에서는 3차원 얼굴 인식기에서의 입력 데이터로 적합한 얼굴 데이터의 유클리디안 복원 시스템을 제안한다. 카메라 영상을 통한 유클리디안 복원을 위해서는 카메라의 보정정보와 복원할 특징 점의 대응 쌍 정보가 필요한데, 보정정보는 시스템의 변경이 없다면 불변한다. 따라서 고속의 유클리디안 복원을 위해서는 스테레오 영상간의 대응 쌍 정보 획득이 가장 중요하다. 시스템은 두 개의 카메라와 프로젝터 한 대로 구성하며, 피사체에 패턴을 투사하고 두 개의 카메라로부터 영상을 획득함으로써 동작한다. 사용 패턴은 단일 투사 줄무늬 패턴을 사용하며 줄무늬의 색도 정보와 채도 정보를 이용하여 '절대 코드 패턴'을 생성한다. 사용 시스템은 두 개의 카메라를 사용하기 때문에 색도 정보와 채도 정보가 비슷한 두 개의 영상을 얻을 수 있으며 이것은 획득한 두 개의 영상에 있는 줄무늬들에 대해 동일한 절대 라벨을 얻을 수 있게 한다. 절대 라벨링 된 줄무늬는 에피폴라 라인(epipolar line)상의 점들과 일대일 정합을 통해 고속의 3차원 데이터 복원을 가능하게 한다. 제안 방식은 얼굴 데이터에 적용되었으며 정확도와 총 소요 시간의 측정을 통해 제안 방식이 기존 방식에 비해 정확도 면에서 뒤지지 않으면서도 복원 속도 면에서 장점을 가짐을 확인할 수 있었다.