• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.131-139
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• 2009

기존의 육상레이더망을 이용한 선박모니터링 시스템(vessel monitoring system)의 경우는 선박을 탐지할 수 있는 범위가 제한적이기 때문에 지속적인 관리와 감시에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 극복하고, 광역의 지역에 대한 효율적인 영상정보의 수집과 기상조건에 상관없는 자료의 취득이 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 해양모니터링을 위한 선박감시시스템의 핵심 부분이 될 수 있는 선박탐지에 관한 연구를 수행하고자 한다. 선박 탐지에 관한 연구는 크게 선박 대상체 자체를 탐지하는 알고리즘과 항행선박에 의해 발생되는 선형 항적(航跡)을 탐지하는 알고리즘으로 나눌 수 있는데, 본 연구에서는 선박 대상체 자체를 탐지하는 방법을 제안하고, 선박대상체의 위치와 항로를 파악하여 그 정확도를 일부 현장자료를 통해 검증하고자 한다. 1차 다항식 변환을 통해 입력영상을 기하보정하고 잡음제거를 위해 Wiener 필터를 사용한다. Otsu(1979)가 제안한 분산최대 2분할법을 통해 입력영상을 이진화시키고 레이블링 기법을 사용하여 영상화소들의 그룹을 재구성한다. 형태학적 필터링과 화소간 거리 클러스터링을 이용하여 선박후보대상체들을 빠르게 추출하고 중심좌표와 침로를 계산한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1428-1434
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• 2018

반려견의 백내장은 노화와 함께 자연스럽게 발병하며 적시에 치료하지 못하면 수술을 해야 하거나 실명이 될 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 ART2 기반 반려견 백내장 추출 방법의 단점을 개선하기 위해서 FCM(Fuzzy C_Means) 알고리즘을 이용하여 백내장 의심 영역을 자동 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 핸드폰 등 간편하게 촬영된 반려견의 안구 영상에 퍼지 스트레칭 기법과 Max-Min 기반 평균 이진화 기법을 적용하여 후보 영역을 이진화한다. 그리고 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화한 후에 양자화 된 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용한다. 이 두 방법으로 이진화된 영상 (Max-Min 기반과 밝기 평균 이진화)을 AND로 연산한 후 잡음을 제거하여 백내장 의심 영역으로 추출한다. 기존의 ART2 방식의 백내장 추출 방법과 제안된 백내장 추출 방법을 45개의 백내장 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 백내장 추출 방법보다 백내장 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of Applied Biological Chemistry
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• 제64권1호
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• pp.33-38
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• 2021

해면동물은 강력한 세포독성을 나타내는 함유성분으로 의약후보물질 탐색의 중요한 소재로 이용되고 있으나 최근 해양생태계 보전에 관심이 높아짐에 따라 해면동물 확보는 더욱 어려움을 겪고 있다. 이러한 경향에 대응하고 해양 천연물연구의 활성화를 위한 해양생물자원 데이터베이스 구축을 위하여 181개 해면동물 추출물에 대한 HPLC 프로파일을 생성하고 항염증 및 신경세포보호 활성을 탐색하였다. 이를 통하여 해면동물 추출물 간의 HPLC를 통한 함유성분에 따른 클러스터링이 가능하였고 또한 각각 17개, 14개 시료에서 항염증 활성과 신경세포보호활성이 확인되었다. 이와 같은 연구는 해면동물을 포함한 해양생물자원에서의 효과적인 생리활성 탐색에 도움이 될 것이라고 판단한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.55-59
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 인하여, 고객 제품형 제품 설계 및 새로운 서비스 개발을 위하여 IoT 기술이 주목받고 있다. 최근 적층제조 기술은 IoT 센서를 직접 제작하거나, 센서를 포함한 기기를 만드는 분야에 다양하게 활용되고 있다. IoT 기기를 적층제조를 활용하여 제작시, 적층제조 고유의 설계 장점을 활용하기 위해 다양한 부품들을 병합하는 설계 방법론이 큰 관심을 받고 있다. 부품병합을 통해 조립 공정을 단축하고, 부품 경량화 등의 장점을 이룰 수 있기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 적층제조를 활용한 부품병합을 지원하기 위한 설계 방법론을 개발하였다. 이를 통해 제품의 기능 및 제품 내 부품의 기능과 물리적 연결성을 분석한 제품 아키텍쳐를 생성하고, 인접한 기능들 및 부품을 Girvan Newman 알고리즘을 활용하여, 최종 부품병합 후보군을 선정하도록 지원한다. 제안한 설계 방법론을 검증하고자 사례연구를 통해 적층제조로 출력된 전기 자전거의 부품병합과정을 분석하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.238-252
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• 2009

방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.