• 한국정보기술학회 영문논문지
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• 제8권2호
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• pp.47-58
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• 2018

In this paper, we propose a method for skin condition analysis using a camera module embedded in a smartphone without a separate skin diagnosis device. The type of skin disease detected in facial image taken by smartphone is acne, pigmentation, blemish and flush. Face features and regions were detected using Haar features, and skin regions were detected using YCbCr and HSV color models. Acne and flush were extracted by setting the range of a component image hue, and pigmentation was calculated by calculating the factor between the minimum and maximum value of the corresponding skin pixel in the component image R. Blemish was detected on the basis of adaptive thresholds in gray scale level images. As a result of the experiment, the proposed skin condition analysis showed that skin diseases of acne, pigmentation, blemish and flush were effectively detected.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권5호
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• pp.29-44
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• 2000

진화연산 분야에서 연산자 확률을 조정하는 것은 주 연구분야 중 하나이다. 그 이유는 적당한 연산자 확률을 설정하는 것이 매우 지루하고 어려울 뿐만 아니라 유전자 알고리즘의 성능향상에 매우 중요하기 때문이다. 많은 연구자들이 연산자 확률을 설정하거나 조절하는 여러가지 알고리즘을 소개했다. 그러나, 실험결과는 그리 만족할 만한 것이 아니었다. 더군다나, Tuson은 그의 논문에서 “연산자 조정은 반드시 좋은 것만은 아니다”라고 주장하였다［¹²］. 본 논문에서 우리는 유전자 알고리즘에서 연산자 확률을 자율조정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 4개의 함수와 한 개의 조합최적화 문제에 적용하여 테스트하고 일정한 유전자 확률을 갖는 단순 유전자 알고리즘과 Srinivas［³］가 제안한 알고리즘과 비교하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 알고리즘이 다른 방법보다 상당히 우수함을 보였다. 이전의 방법과 비교해 볼 때 제안한 알고리즘은 계산량이 적고 연산자 확률을 진화시키기 위한 새로운 연산없이 상호 진화하며 진화를 위한 새로운 파라메터가 필요없는 등의 3가지 장점을 갖고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.18-24
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• 2014

프로젝트의 성공적 수행을 위해 단계별 체계적 관리를 제공하는 사업관리정보시스템은 필수적이다. 그러나, 기존 관리시스템은 사업을 통한 공모과제들의 접수, 선정, 수행관리 등에만 초점이 맞춰져 있었으며, 사업 자체에 대한 관리는 전무한 실정이다. 본 논문에서는 공모과제의 관리뿐만 아니라, 시행사업에 대한 총괄관리가 가능한 하향식 전주기적 사업관리의 시스템화를 통해 연구성과를 체계적으로 관리함으로써 사업관리 업무의 효율성을 제고할 수 있는 방안에 대해 기술한다. 또한, 사용자의 특성에 맞는 차별화된 정보를 제공할 수 있는 사업관리정보시스템 구축을 통해 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 환경에 대해 기술한다. 이러한 사업관리정보시스템을 활용함으로써 표준화된 체계적 사업관리를 가능하게 하고, 시스템간 연계를 통한 즉각적인 후속 업무 진행으로 업무 효율성을 향상시킬 수 있음을 적용 사례를 통해 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.253-262
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• 2000

본 논문에서는 적응적으로 추출된 입력 데이터의 특징을 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정에 이용하는 새로운 radial basis 함수 신경망을 제안하였다. 제안된 신경망에서는 입력데이터의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 적응 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하였다. 이렇게 하면 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 장점과 RBF신경망이 가지는 우수한 속성을 그대로 살릴 수 있다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망에 의한 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 초기 연 결가중치에 대한 의존도와 평활요소의 설정여유도 측면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 제19권5호
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• pp.223-232
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• 2006

본 연구는 기업이라는 조직 변화를 중심으로 한 CI와 BI에 관련된 연구이다. 기업의 조직은 조직의 목표를 달성하기 위해 사회로부터 투입(노동 기술 자원)을 받아 어떤 산출(재화나 서비스)의 형태로 전환시켜 사회로 내보낸다. 이 산출은 그 사회의 일부 목표성취를 위해 사회적 역할을 조직이 담당하고 있는 것을 뜻하는 한편, 사회가 조직의 목표 설정 과정에 영향을 미친다는 것을 시사한다. 이와 반대로 사회는 욕구와 변화를 통하여 기업의 존재, 존속에 직접, 또는 간접의 영향을 주며, 이에 적응하기 위하여 기업은 조직의 형태를 사회의 욕구와 변화에 초점을 맞추게 된다. 이러한 기업의 조직 변화에 따른 CI에서 BI로의 변화 원인과 이론적 근거를 엘빈 토플러의 [적응 기업(The Adaptive Corporation)]을 통하여 제시한 연구이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.129-134
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• 2018

실내에서의 위치를 추정하기 위한 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 추가적인 기반 시설을 필요로 하지 않는 WiFi fingerprint 방식은 경제성이 높아서 부분적으로 실용화되고 있다. 사전에 여러 지점에서 측정된 무선랜 수신 신호의 세기 정보와 추후에 특정 지점에서 측정된 세기 정보를 비교하여 유사한 지점을 해당 지점으로 추정하는 KNN 방식은 간단하지만 성능이 좋다. 그러나 기존의 KNN 방식은 평균하는 후보 위치들의 개수 K가 일정하므로, 특정 지점에 따라 위치 추정 오차가 최적화되지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 특정 지점마다 K 값을 적응적으로 변화시키는 KNN 방식에서 평균 범위를 설정하는 알고리즘을 제안하고 실험 데이터에 적용하여 그 성능을 평가하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.85-94
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• 2004

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권1호
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• pp.49-56
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• 2006

본 논문에서는 2003년 표준화된 저속, 저전력, 저가의 근거리 무선 통신망(WPAN, Wireless Personal Area Network)기술로서 유비쿼터스 센서 네트워크를 위한 IEEE 802.15.4 LR-WPAN 표준의 2.4GHz 대역의 물리계층에 대한 설계 및 검증에 관해 기술하였다. IEEE 802.15.4 LR-WPAN 표준에서 제시하는 주파수 tolerance 인 ${\pm}40ppm$을 만족하는 반송파 주파수 옵셋 보상 방법과 다양한 유비쿼터스 센서 네트워크 환경에 적절하게 반응하기 위한 임계값 재 설정 방법의 적응형 정합 필터에 기반한 심볼 동기부를 설계하였다. 본 논문에서 제안한 방법에 의해 동기를 위한 연산량이 i, q 위상에서 각각 1/l6으로 감소가 되었으며, 약 0.5dB의 성능 향상을 얻을 수 있었다. 하드웨어 구현은 verilog HDL을 사용하였고, FGPA를 이용한 테스트 보드를 통해 성능 검증을 수행하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1266-1275
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• 2006

본 논문은 AdaBoost(Adaptive Boosting)알고리즘을 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적에 패한 기법을 제안한다. 얼굴 검출은 8종류의 간단한 웨이블릿 특징 모형을 이용한다. 각각의 특징들은 $20{\times}20$의 훈련 영상에서 다양한 크기와 위치로 배치되어 초기의 특징 집합을 구성한다. 초기의 특징 집합과 훈련 영상은 AdaBoost알고리즘의 입력으로 사용된다. AdaBoost알고리즘의 기본원리는 약한 분류기를 선형적으로 결합하여 최종적으로는 계층적 구조를 갖는 강한 분류기론 생성하는 것이다. 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘에서 훈련 영상과 초기의 특징 집합 간에 이루어지는 반복적 계산량을 줄이기 위해 SAT(Summed-Area Table) 기법을 이용하였다. 얼굴 추적은 Pan-Tilt카메라를 통해 동적으로 가시 영역을 확장해 가면서 검출된 영역의 위치와 크기정보를 이용하여 실시간으로 이루어진다. 검출된 얼굴 영역의 중심을 전체 영상의 중심으로 이동하는 방법을 사용하였다. 실험결과 92.5%의 얼굴 검출율과 평균 12프레임의 얼굴 추적속도를 얻었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.291-296
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• 2015

주행 중인 차량의 타이어와 노면 사이에서 발생하는 랜덤성 초음파신호의 주기성을 검출하여 타이어의 손상을 분별하는 방법에 대하여 연구하였다. 잡음으로부터 타이어손상에 의한 유효한 펄스를 검출하기 위해 적응 임계치를 설정하는 방법을 제안하였고, 이를 위한 전처리로서 신호의 랜덤성을 감소시키는 저역통과필터를 사용하였다. 자동차의 속도에 따라 검출된 펄스의 시간간격을 밀도함수화하고 피크점의 시간을 측정하여 타이어 손상물질을 검출하는 방법을 제안하였다. 손상물질이 한 개이고, 주행속도가 50km/h, 80km/h, 100km/h 일 때, 시간밀도함수의 제 1 피크시간 측정결과는 각각 169.8ms, 97.9ms, 81.8ms로 주행속도에 따라 계산한 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되었으며, 한개 이상의 손상물질의 경우에는 각 피크시간의 합이 타이어 회전주기의 오차범위내로 측정되는 결과를 얻을 수 있었다.