• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.5
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• pp.199-207
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• 2020

Recently, big data analysis has drawn attention in various fields as it can generate value from large amounts of data and is also used to run political campaigns or predict results. However, existing research had limitations in compiling information about candidates at a high-level by analyzing only specific SNS data. Therefore, this study analyses news trends, topics extraction, sentiment analysis, keyword analysis, comment analysis for the 2017 presidential election of South Korea. The results show that various topics had been generated, and online opinions are extracted for trending keywords of respective candidates. This study also shows that portal news and comments can serve as useful tools for predicting the public's opinion on social issues. This study will This paper advances a building strategic course of action by providing a method of analyzing public opinion across various fields.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.8 no.2
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• pp.147-155
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• 2016

The purpose of this study was to develop the fit-occupation for getting a job or supporting start-up in the middle and senior aged. The study was performed in three phases; First classification categories and model were developed to select occupation candidates. Secondly, 40 occupation candidates were developed and reviewed the priority through the analysis of current status and needs of employment in the middle and senor aged. Thirdly, the final 4 fit-occupations in Korea Polytechnics were chosen through in-depth interviews of experts and survey. These results are suggested some implications for the management of vocational education for baby boomers as a public education and training institution.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.38 no.6
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• pp.557-563
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• 2010

This paper addresses the issue of adaptive global optimization using Kriging metamodel known as EGO(Efficient Global Optimization). The algorithm adaptively chooses where to generate subsequent samples based on an explicit trade-off between reduction of global uncertainty and exploration of the region of the interest. A strategy that saves the computational cost by using expectations derived from probabilistic nature of approximate model is proposed. At every iteration, a candidate test point that seems to be feasible/inactive or has little possibility to improve for minimum is identified and excluded from updating approximate models. By doing that the computational cost is saved without loss of accuracy.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.5 s.101
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• pp.719-728
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• 2005

2-dimensional electrophoresis(2DE) is a separation technique to identify proteins contained in a sample. However, the image is very sensitive to its experimental conditions as well as the quality of scanning. In order to adjust the possible variation of spots in a particular image, a user should manually annotate landmark spots on each gel image to analyze the spots of different images together. However, this operation is an error-prone and tedious job. This thesis develops an automated method of extracting the landmark spots of an image based on landmark profile. The landmark profile is created by clustering the previously identified landmarks of sample images of the same type. The profile contains the various properties of clusters identified for each landmark. When the landmarks of a new image need to be fount all the candidate spots of each landmark are first identified by examining the properties of its clusters. Subsequently, all the landmark spots of the new image are collectively found by the well-known optimization algorithm $A^*$. The performance of this method is illustrated by various experiments on real 2DE images of mouse's brain-tissues.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.29 no.4
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• pp.413-420
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• 2011

This study is to extract landmark buildings for pedestrian navigation from the existing spatial data sets automatically. At first, we defined candidates for landmark based on sight of pedestrian, then extracted final landmark by evaluating attributes of each candidate. The attribute is evaluated with relative or absolute criteria depending on the nature of each attribute. Landmarks extracted through the proposed method are compared to existing landmarks for vehicle and assessment of the validity and the applicability is performed. As a result, extracted Landmarks are expected to help guiding pedestrian effectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.200-203
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• 2016

최근 자율주행자동차에 대한 관심이 증가함에 따라 교통 상황을 인식하는 방법에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히 교통신호등의 인식은 치명적인 결과를 야기하는 교통사고와 밀접하게 연관된다는 점에서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 기반으로 한 교통신호등 인식 방법을 제안한다. 차선, 표지판 등과는 다르게 교통신호등은 빛을 발하는 특징이 있으며 그 모양과 형태 또한 규격화 되어 있다. 이러한 특징 중 색상과 형태 특징을 이용하여 두 단계의 추출과정을 거쳐 교통신호등을 인식한다. 먼저 HSV 색 공간에서 적색, 녹색, 주황색의 빛을 발하는 영역을 찾아낸 뒤, 신호의 원형 특징을 이용해 가로, 세로 사이즈와 크기로 신호의 후보를 추출한다. 다음, 신호등의 검은 박스 영역을 찾기 위해 추출한 신호 후보군의 주변부가 검정색인지를 확인한다. 최종적으로 신호등의 박스 부분을 검출하여 신호를 발하는 위치를 기반으로 신호를 인식한다. 실험결과 많은 계산량을 요구하는 기계학습을 사용하지 않고도 실시간 처리와 높은 인식률로 교통 신호를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.484-484
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• 2013

기존 진단용 Digital X-ray Detector이 직접방식에서는 a-Se (Amorphous Selenium)이 대중화되었지만 고전압을 인가하여야한다는 점과 그로 인한 물질 자체의 Life time 감소 등 여러 단점들 때문에 기타 후보물질들로 HgI2, PbI2, PbO, CdTe, CdZnTe가 연구 되고 있다. 이러한 후보 물질들 중 본 연구에서는 PVD (Physical Vapor Deposition)방식을 이용하여 Polycrystalline CdTe 박막을 제작하고 특성 향상을 위해 유전물질을 Passive layer와 Protect layer로써 증착하였다. 또한 유전체층의 위치에 따른 특성 분석을 위해 제작된 박막은 FE-SEM (Field Emission Scanning Electron Microscope), XRD (X-ray Diffraction)을 통해 구조적인 특성을 확인하였다. 그리고 입사되는 X-ray 선량에 의해 생성되는 전기적 특성을 분석하였다, 그 결과 박막의 Grain Size는 약 $5{\mu}M$이며 (111)방향의 주 peak를 띄는 Poly CdTe형태로 증착된 것을 확인하였다. 전기적인 신호 결과 Passive layer와 Protect layer를 증착한 박막 모두 Darkcurrent가 감소된 것을 확인하였다. 또한 Sensitivity 측정 결과 Passive layer를 삽입한 경우 신호 값이 감소하였으며 Protect layer를 삽입한 경우 신호 값의 변화가 일어나지 않았다. 그러므로 Protect layer를 등착한 박막의 경우 SNR이 현저히 높아지는 결과를 낳았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.117-120
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• 2006

뼈 나이 평가는 소아 뼈의 골화정도, 내분비선 장애 등을 쉽게 알아 볼 수 있어 소아 방사선 의학에서 자주 사용되는 방법이다. 뼈 나이 평가를 위해서는 골단판과 손마디 뼈의 길이 넓이 등 뼈 정보가 필요하기 때문에 골단판 영역의 추출이 선행되어야 한다. 하지만 골단판의 성장이 많이 진행되어 손마디 뼈 부분과 붙어 있는 경우 골단판 추출이 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 골단판 성장 여부와 상관없이 다양한 나이의 디지털 X-ray 영상에서 손가락의 골단판을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 손가락 경계선의 레이블링 처리를 이용하여 정확한 손가락 영역을 추출하고 골단판 위치의 통계적 특성을 사용하여 골단판의 후보 지역을 생성한다. 그리고 골단판 영역에서는 손가락 영상의 수직 투영 미분값이 크기 때문에 후보 지역 내에서 수직 투영 미분값의 변화량으로 골단판의 위치를 정확하게 추출한다. 다양한 나이에 대해 실험해 본 결과 제안한 방법은 골단판의 성장 여부와 상관없이 골다판과 손가락 뼈가 붙은 곳에서도 골단판의 통계적 특성을 사용해 정확한 골단판 영역을 추출할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.3
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• pp.91-98
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• 2016

Detection and classification of underwater objects in sonar imagery are challenging problems. This paper proposes a system that detects and identifies underwater objects at the sea floor level using a sonar image and image processing techniques. The identification process of underwater objects consists of two steps; detection of candidate regions and identification of underwater objects. The candidate regions of underwater objects are extracted by image registration through the detection of common feature points between the reference background image and the current scanning image. And then, underwater objects are identified as the closest pattern within the database using eigenvectors and eigenvalues as features. The proposed system is expected to be used in efficient securement of Q route in vessel navigation.

• Prospectives of Industrial Chemistry
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• v.14 no.4
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• pp.29-40
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• 2011

앞으로 글로벌 시장에 진입할 수 있는 작물보호 신물질 개발을 위해서는 기술 난이도가 크면서 파급성 및 경제성을 갖는 친환경 신규작용점 탐색과 독창적 Scaffold를 갖는 후보물질 또는 천연물소재 발굴에 주력해야 하며, 이를 지원하는 HTS, 화합물은행 및 천연물은행 활용 분자설계 및 최적화 합성기술 등 후보물질 발굴 핵심 기술개발에 국가적인 지원이 지속적이고 장기간에 걸쳐 이루어져야 한다. 고품질의 식량생산 관리기술은 물론 석유대체 에너지 확보를 위한 농작물 바이오매스(작물, 사료, 바이오연료 등) 생산관리기술로서, 그린바이오기반(Target 효소, 천연물소 재탐색응용) 저탄소 녹색성장을 실현시키기 위한 친환경적인 생화학 작물보호제 개발이 필요하다. 또한 인구 증가와 유가상승 등 전 세계적인 경제위기 극복과 이산화탄소 증가에 따른 온난화 등 지구환경보존의 중요성이 크게 증가되면서 안전한 먹거리 생산과 환경오염을 최소화하는 지속적 생산체제를 갖추기 위하여 LOHAS (Lifestyle Of Health And Sustainability) 트랜드가 최근 농업의 화두로 떠오르고 있다. 이를 만족시키기 위하여 OECD를 중심으로 하는 선진 국가들은 기존 작물보호제의 사용을 5년 이내에 현재 사용량의 절반 이하로 감소시키고자 하고 있는데, 특히 지속적 재배와 국민건강 보호를 위한 LOHAS 농작물의 생산이 매년 50-100억불로 성장하고 있다. 이러한 추세는 2017년까지 그 성장세가 계속 지속될 것으로 예상되고 있어 미생물/생화학 중심의 바이오작물보호제의 개발은 LOHAS 트랜드를 충족시킬 수 있는 유력한 수단으로 인식되고 있다.