• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1441-1444
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• 2000

실시간 정보가 알려지지 않은 해저환경에서 자율수중 운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)가 성공적인 임무 수행을 완료하기 위해서는 주어진 목표지점까지의 안전하고 효율적인 경로설정이 선행되어야 한다. 이를 위해 평가함수(evaluation function)에 기반한 휴리스틱 탐색(heuristic search)이 사용되는데 대부분의 평가함수는 목표점까지의 거리, 소모되는 연료로 구성된다[1]. 본 논문에서는 영역전문가가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수를 고안하며 후보노드들간의 관계성을 고려한 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안한 탐색기법의 성능을 검증하기 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization)정도, 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^*$ 탐색기법과 비교한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.10a
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• pp.208-209
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• 2009

전남 서남권은 동남권 지역에 이어 제 2의 조선산업 클러스터를 위한 산업기반 구축이 진행되고 있다. 전남 조선산업의 유연성과 불황기 대처능력을 제고하고 한국 및 전남권의 항만 개발에 따른 수리조선 수요에 대처하기 위해, 전라남도는 수리조선산업 진출을 검토하고 있는 바, 전남 지역의 수리조선 경쟁력을 분석하였다. 수리조선산업의 산업적 특정과 수리조선 수요 결정 요인을 고찰하고, 유럽, 싱가포르, 중동, 중국 등 주요 수리조선국 사례의 시사점을 토대로 전라남도의 입지 여건, 비용 및 기술력을 종합적으로 검토하였으며, 부산 등 동남권 지역의 주요 거점용 물론 전남 지역 내의 후보지에 대한 비교 분석을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.514-517
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• 2010

그리드 인프라를 활용하여 대규모 계산 자원이 필요한 가상 스크리닝(Virtual Screening)에 관한 연구가 국제 WISDOM 프로젝트를 중심으로 활발하게 진행 중에 있다. 기존의 연구들은 싱글 클러스터나 개인의 컴퓨터를 중심으로 계산 자원을 활용하는 방식으로 연구가 진행이 되었다. WISDOM을 중심으로 대규모 말라리아(Malaria), 조류 독감(Avian Flu) 에 대한 대규모 신약 후보 탐색에 관한 연구들이 진행이 되었으며 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 그리드 개발팀은 2007년도부터 국제 공동 파트너로 연구에 참여하고 있다. 공동연구에 참여하면서 신약 연구 개발자들이 Docking 및 그리드 자원을 활용하기 위한 접근 방식에 있어서 기존 방식들을 활용하기 어려운 점과 검색된 신약 물질을 분석하는 도구의 활용이 어려움이 많아 그리드 기반의 가상스크리닝 도구인 DrugScreenr-G(이하, DSG-G 클라리언트)를 개발하게 되었다. 본 논문은 개발된 DSG-G 클라이언트에 관한 개발 및 구조에 관한 내용이다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.177-180
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• 2000

기존의 제한적 단어 인식과는 달리 무제한 단어 음성인식에 있어서는 방대한 용량의 단어 모델을 참조로 인식이 이루어지게 되어, 참조모델과 입력패턴과의 비교를 위한 탐색시간이 너무 길어지게 된다. 본 논문에서 제한하는 방법은 무제한 단어 음성인식 시스템을 구축하기 위해 선행되어야 하는 모음열 사전을 구축하는 것이다. 음성인식시 입력패턴과 참조모델에 속한 모든 단어와의 비교를 수행하지 않고, 입력패턴의 모음열을 인식한 후, 인식된 모음열 단어들만을 참조모델에서 인식 후보로 두어 인식을 수행하게 하여 시간적인 측면에서의 효율성을 기하는 것이다. 결과적으로 본 연구 방법은 무제한 단어 음성인식에서의 실시간 처리라는 점에 주 목적을 두었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.512-515
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• 2012

부분 영상 검색은 질의 영상을 입력으로 사용해서 질의 영상을 부분 영상으로 포함하는 대상 영상을 찾아낸다. 본 논문에서는 부분 영상 검색에 생물정보학에서 사용하는 정렬(Alignment)을 이용한다. 생물정보학에서는 두 DNA 서열 간에 유사도를 비교하고 시각화하는 방법으로 점 행렬을 널리 사용한다. 두 영상을 정렬하기 위해서 먼저 질의 영상과 대상 영상을 일차원 명암도 영상 서열로 변환하고 정렬하여 부분 영상 후보 영역을 찾는다. 이전 연구[1]에서 정렬하는 방법은 두 서열의 길이의 곱만큼의 메모리 공간이 필요하므로 두 서열의 길이가 길어지면 필요한 메모리 공간이 선형적으로 증가했다. 본 논문에서는 영상 데이터의 특성을 이용해서 부분 서열 정렬로 필요한 메모리 공간을 줄였고 부가적인 효과로 처리시간이 감소하고 정확도가 상향되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.245-248
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• 2021

전통적인 신약개발은 평균 15년, 2~3조원의 비용이 소요되나 투자 대비 생산성이 지속적으로 감소하고 있어 패러다임 전환이 절실한 상황이다. 인공지능 기술을 활용하면 기간과 비용의 절감효과와 신약 후보물질 탐색의 성공확률이 높아질 것을 기대할 수 있다. 본 연구는 신약 연구 분야를 중심으로 인공지능 플랫폼 도입에 있어서 플랫폼의 가치에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 수용 및 확산을 촉진하는데 필요한 시사점을 도출하고자 한다.

• Journal of Nutrition and Health
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• v.49 no.5
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• pp.378-394
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• 2016

Purpose: Screening of preschool-age children for nutrition programs to improve dietary intake and behaviors requires cost-effective and easily administered validated assessment tools. The purpose of this study was to develop a parent/caregiver-administered instrument for measuring diet quality and behaviors of preschoolers as a nutrition quotient for preschoolers (NQ-P). Methods: Development of NQ-P was carried out in three steps: item generation, item reduction, and validation. The 24-h dietary record was selected as the gold standard reference tool. The 38 items of the NQ-P checklist were derived from a systematic literature review, expert in-depth interviews, statistical analysis of the fifth Korean National Health and Nutrition Examination Survey data, and national nutrition policies and recommendations. Self-administered questionnaires were delivered to parents who recorded 24-h dietary intakes of 100 responders aged 3~5 yr. Pearson's correlation was used to measure the level of agreement between questionnaires. Item reduction was performed, and 20 items were selected based on survey results, expert reviews, and priorities of national nutrition policy and recommendations. The 412 nationwide subjects sampled through daycare centers completed the 20-item checklist questionnaire. The construct validity of the NQ-P was assessed using confirmatory factor analysis, LISREL. Results: After analyses of exploratory factors, NQ-P items identified three dimensions of diet (balance, moderation, and environment). The three-factor structure accounted for 49.28% of the total variance. Standardized path coefficients were used as weights of the items. The NQ-P and three-factor scores of the subjects were calculated by the obtained weights of the questionnaire items. Conclusion: A food behavior checklist for preschoolers' NQ would be a useful and suitable instrument for evaluating nutrition adequacy and dietary quality of Korean preschoolers.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.49 no.12
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• pp.113-123
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• 2012

Recently, various attempts have been made to apply Intelligent Transportation System under various environments and conditions. Consequently, an accurate license plate recognition regardless of vehicle location and viewing angle is required. In this paper, we propose a novel license plate recognition system which exploits a) the format of license plates to remove false candidates of license plates and to extract characters in license plates and b) the characteristics of Hangul for accurate character recognition. In order to eliminate false candidates of license plates, the proposed method first aligns the candidates of license plates horizontally, and compares the position and the shape of objects in each candidate with the prior information of license plates provided by Korean Ministry of Construction & Transportation. The prior information such as aspect ratio, background color, projection image is also used to extract characters in license plates accurately applying an improved local binarization considering luminance variation of license plates. In case of recognizing Hangul in license plates, they are initially grouped according to their shape similarity. Then a super-class method, a hierarchical analysis based on key feature points is applied to recognize Hangul accurately. The proposed method was verified with high recognition rate regardless of background image, which eventually proves that the proposed LPR system has high performance regardless of the vehicle location or viewing angle.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.10
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• pp.181-194
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• 2020

Due to the changes in the distribution market, issues related to storage and distribution of agricultural, aquatic and livestock products, and storage and transportation of processed and fresh food are rapidly emerging, and as a result, Cold Chain is naturally receiving attention as one of the logistics services. The purpose of this study is to evaluate the competitiveness of location in the construction of a cold chain cluster centered on the metropolitan area, which has attracted attention in relation to the distribution of cold chains, such as recently refrigerated frozen foods. To this end, this study evaluated the competitiveness of cold chain cluster candidates in the metropolitan area by utilizing the CFPR (Consistent Fuzzy Preference Relations) method that can efficiently extract and quantify expert knowledge. As a result, the location competitiveness was found to be superior to Incheon New Port's hinterland, Gyeonggi South Area (Yongin), Gyeonggi West Area (Gimpo Logistics Complex), and Pyeongtaek Oseong Logistics Complex. In particular, this study extracted the knowledge of refrigerated and refrigerated logistics warehouse operation experts, and conducted detailed competitiveness assessments for cold chain cluster candidates in the metropolitan area, and suggested the optimal cluster candidates. In the future research, it is necessary to classify the questionnaire into the owner, large business group, and public business group, etc., who have the right to purchase and build to secure ownership of the fresh food distribution center.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.27 no.2
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• pp.165-172
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• 2017

This research aims to define influence factors to perform an optimized section design and evaluate tunnel collapse risk during construction using Delphi technique. A total of five upper classification systems were constructed through literature review, pervious research analysis, and brainstorming of expert group for establishing influence factors. The $1^{st}$, $2^{nd}$, and $3^{rd}$ Delphi survey process was proceeded by panel group which is consisted 21 experts to prevent errors and bias in the expert judgement process. In Delphi $1^{st}$ survey, a total of 22 influence factors candidates were derived through open-ended questionnaire. In Delphi $2^{nd}$ survey, questionnaire was proceeded based on 7-point Likert scale method. In order to verify the validity, CVR (Content Validity Ration) analysis was performed to exclude inappropriate candidates. In the $3^{rd}$ survey, verification of influence factors was proceeded once more with the result of $2^{nd}$ survey, and lastly, a total of 14 influence factors was derived by CVR and COV (Content Validity Ration) analysis for response of experts.