• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.231-234
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• 2008

Currently an automated methodology based on data mining techniques is presented for the prediction of customer load patterns in load demand data. The main aim of our work is to forecast customers' contract information from capacity of daily power consumption patterns. According to the result, we try to evaluate the contract information's suitability. The proposed our approach consists of three stages: (i) data preprocessing: noise or outlier is detected and removed (ii) cluster analysis: SOMs clustering is used to create load patterns and the representative load profiles and (iii) classification: we applied the K-NNs classifier in order to predict the customers' contract information base on power consumption patterns. According to the our proposed methodology, power load measured from AMR(automatic meter reading) system, as well as customer indexes, were used as inputs. The output was the classification of representative load profiles (or classes). Lastly, in order to evaluate KNN classification technique, the proposed methodology was applied on a set of high voltage customers of the Korea power system and the results of our experiments was presented.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.553-560
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• 2005

일반적으로 간경변에 동반된 비장은 비대한 것으로 알려져 있다. 본 연구는 간경변을 보유한 환자의 복부 CT 영상을 이용하여 비장의 웨이브 패턴(wave patten)을 관찰하였는데 정상간을 보유한 사람의 복부 CT 영상과 차이가 있음을 발견하였다. 간경변을 가지고 있는 환자의 복부 CT 영상에서 비장은 왼쪽 측면에 깊은 웨이브 부분이 존재하였다. 정상간의 경우에도 왼쪽 측면에 웨이브가 존재하기도 하나 깊이가 깊지 않음을 알 수 있다. 그러므로, 간경변을 가진 비장의 웨이브 부분들의 면적의 합이 정상간을 가진 비장의 웨이브 면적보다 크다는 것을 알 수 있다. 나아가, 간경변을 보유한 영상에서 비장의 웨이브 부분을 추출하여 원형성(circularity)을 살펴보았을 때 정상간에 수반된 비장의 웨이브 부분보다 더 원형에 가깝다는 것을 알 수 있었다. 본 논문은 위와 같이 관찰된 원리를 바탕으로 복부 CT 영상에서 비장의 웨이브 패턴을 이용하여 비장 비대를 효과적으로 진단하는 새로운 방법을 제시한다. 이는 단순히 비장의 크기만을 이용하지 않고 비장의 형태 변화로써 국소적 비장 비대를 자동 판정해 낼 수 있음을 말해주는 것이다.

• 인지과학
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• 제19권2호
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• pp.143-161
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• 2008

본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 어휘들의 상하위 관계 패턴들을 추출하는 방법을 제안한다. 기존 연구들에서는 어순 교체가 자유로운 한국어의 특성으로 인해 주로 사전의 정의문을 이용하여 어휘들의 의미관계 패턴들을 추출하는 방법을 취하고 있으나, 본 논문에서는 코퍼스를 이용하여 보다 다양한 의미관계 패턴들을 추출하여 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 기존의 사전들을 이용해 상하위어 쌍들의 목록을 선정하였다. 다음 이 목록의 어휘 쌍들을 포함하는 문장들을 코퍼스에서 추출한 이후, 이로부터 다시 체계적으로 패턴화 할 수 있는 문장들을 추출하여 21 가지 상하위 관계 패턴들로 일반화하였다. 21가지 패턴들을 정규식으로 표현한 뒤 각각 동일한 패턴들을 가진 문장들을 코퍼스에서 다시 추출한 결과 57%의 정확률이 측정되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.81-92
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• 2006

최근, 휴대폰과 PDA 등의 무선기기 사용자가 급증하고 있다. 이에 따라 지리정보, 교통안내 시스템과 같은 모니터링 및 제어 응용이 무선기기에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 응용 중, 모니터링 및 제어 응용인 M/VC(Model/View Controller) 응용의 신속한 작성을 지원하는 모바일 M/VC 응용 프레임워크를 소개한다. 모바일 M/VC 응용 프레임워크는 무선 통신 환경에서 클라이언트와 서버 객체의 상호작용을 자동 처리하기 위해 Java의 관찰자/피관찰자(Observer/Observable)를 확장한 모바일 관찰자/피관찰자 패턴과 관찰자/피관찰자 객체들의 조립 기능을 제공하는 Multiplexer와 Demultiplexer 클래스들을 지원한다. 개발자는 이 프레임워크를 이용하여 Observable과 MoblieObserver 클래스들로부터 필요한 객체들을 생성한 후, 이들을 Multiplexer와 Demultiplexer 객체에 구성적으로(plug-and-play식으로) 상호 연결하여 응용을 생성한다. 즉, 개발자는 무선 환경을 고려하지 않고 모바일 M/VC 응용 프레임워크가 제공하는 Multiplexer나 Demultiplexer 클래스의 객체에 모바일 관찰자/피관찰자 객체들을 조립식으로 연결함으로써 피관찰자의 상태 변화가 관찰자에게 전달되고 관찰자를 통한 사용자의 입력이 피관찰자에게 전달되어 반영되는 모바일 모니터링 및 제어 응용을 신속하게 작성할 수 있다. 또한, 모바일 M/VC 응용 프레임워크는 무선 통신 환경하의 관찰자/피관찰자 객체들과 같은 컴포넌트 재사용성을 개선한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권2호
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• pp.133-144
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• 2023

Objective: Cyclin-dependent kinase inhibitor (CDKN)2A/B homozygous deletion is a key molecular marker of isocitrate dehydrogenase (IDH)-mutant astrocytomas in the 2021 World Health Organization. We aimed to investigate whether qualitative and quantitative MRI parameters can predict CDKN2A/B homozygous deletion status in IDH-mutant astrocytomas. Materials and Methods: Preoperative MRI data of 88 patients (mean age ± standard deviation, 42.0 ± 11.9 years; 40 females and 48 males) with IDH-mutant astrocytomas (76 without and 12 with CDKN2A/B homozygous deletion) from two institutions were included. A qualitative imaging assessment was performed. Mean apparent diffusion coefficient (ADC), 5th percentile of ADC, mean normalized cerebral blood volume (nCBV), and 95th percentile of nCBV were assessed via automatic tumor segmentation. Logistic regression was performed to determine the factors associated with CDKN2A/B homozygous deletion in all 88 patients and a subgroup of 47 patients with histological grades 3 and 4. The discrimination performance of the logistic regression models was evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Results: In multivariable analysis of all patients, infiltrative pattern (odds ratio [OR] = 4.25, p = 0.034), maximal diameter (OR = 1.07, p = 0.013), and 95th percentile of nCBV (OR = 1.34, p = 0.049) were independent predictors of CDKN2A/B homozygous deletion. The AUC, accuracy, sensitivity, and specificity of the corresponding model were 0.83 (95% confidence interval [CI], 0.72-0.91), 90.4%, 83.3%, and 75.0%, respectively. On multivariable analysis of the subgroup with histological grades 3 and 4, infiltrative pattern (OR = 10.39, p = 0.012) and 95th percentile of nCBV (OR = 1.24, p = 0.047) were independent predictors of CDKN2A/B homozygous deletion, with an AUC accuracy, sensitivity, and specificity of the corresponding model of 0.76 (95% CI, 0.60-0.88), 87.8%, 80.0%, and 58.1%, respectively. Conclusion: The presence of an infiltrative pattern, larger maximal diameter, and higher 95th percentile of the nCBV may be useful MRI biomarkers for CDKN2A/B homozygous deletion in IDH-mutant astrocytomas.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.81-89
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• 2017

본 논문은 대퇴절단 환자의 다양한 환경에서의 보행을 가능하게 하는 지능형 의족의 보행노면 및 보행단계 판별 기법을 제안한다. 제안하는 보행모드 변경 기법은 스트레인게이지 센서 만으로 보행노면 및 보행단계 판별이 가능한 단일 센서 기반의 알고리즘으로 기존 지능형 의족의 다중센서 기반 알고리즘의 단순화와 의족 시스템의 저가화가 가능하게 고안하였다. 보행노면 판별 알고리즘을 위해 정상인의 보행 중 발생하는 지면반발력의 특징을 분석하여 보행단계 세분화와 보행노면 검출 조건을 정의하였고, 대퇴절단 환자와 유사한 환경에서의 보행 실험을 위해 보행분석 장치를 제작하였다. 정의된 검출 조건과 제작된 기구를 통해 논문의 효용성 검증을 진행하였으며, 정상인 대상의 실험결과 단일 센서 기반 알고리즘의 정확도는 약 95%를 나타냈다. 제안하는 단일 센서 기반의 알고리즘을 통해 지능형 의족 시스템의 저가화가 가능할 것으로 판단되며 사용자가 직접 보행노면 상태를 파악하고 보행모드를 전환하는 수동 보행모드 변경 방식에서 벗어나 의족이 현재 보행 노면 상태를 파악하고 상황에 맞는 보행모드를 전환하는 자동보행 모드 변경이 가능할 것으로 확인되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.73-80
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• 2009

인간은 보다 질 높은 생활환경속에서 쾌적한 생활을 영위하기 위하여 친 환경적인 도시개발사업과 환경 복원사업에 많은 관심을 가지고 있다. 특히 대규모 개발사업의 경우 복원 전후의 기상환경변화 분석과 지속적인 모니터링 수행은 최근 국민적 관심인 열섬완화 효과와 바람 길조성 등과 같은 환경개선 분야에 많은 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 서울시 청계천을 대상으로 복원 전후의 지표 열 분포도를 작성하고 열 환경 변화를 분석하여 복원 후에 지표온도가 낮게 나타남을 알 수 있었다. 이를 위하여 ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission Reflection Radiometer)의 TIR(Thermal Infrared) 영상자료를 이용하여 도시 지표면의 온도를 추출한 후 AWS(Automatic Weather System) 기상관측자료와의 상관성 분석하였다. 향후 청계천 주변의 지표 열 패턴변화에 대한 이해와 도시 하천과 녹지의 열 완화 효과를 정량화하여 상세 도시기상 모델 개발 인프라를 마련할 수 있으리라 기대된다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제17권4호
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• pp.297-305
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• 2014

본 연구에서는 2013년 11월 21일부터 30일까지 9일간 이어도 종합해양과학기지에 선박자동식별장치(AIS)를 설치하여 관할해역과 한 중 잠정조치수역의 항행 선박 및 어업활동을 모니터링하기 위해 선박정보를 수집하였다. 수집된 AIS 원시자료는 자체적으로 개발된 프로그램을 이용해 선박의 고유정보(해상이동업무식별번호, IMO 번호, 호출 부호, 선명 등)와 위치정보(위치, 속력, 침로 등)를 추출하고, 국적과 선종 정보만을 이용해 선박을 분류하였다. 선박의 국적 정보는 해상식별부호(MID)로 파악되는데, 소형선박에서 많이 탑재하고 있고 기능이 보다 간소화된 소출력의 Class B AIS는 국제해사기구(IMO)의 탑재 요건을 따르고 있지 않아 국적을 알 수 없는 선박이 다수 존재함을 확인하였다. 국적 정보를 가지고 있는 선박 중에서는 중국선박과 한국선박이 많았으며, 선종정보를 가지고 있는 선박 중에서는 화물선, 어선 순으로 많았다. 또한 국적을 알 수 없는 선박의 특성을 파악하기 위해 이어도해양과학기지 주변의 항행빈도수가 높은 중국선박과 한국선박의 항적과 비교하였으며, 이를 통해 국적미상 선박이 중국선박의 항행경로와 높은 유사성을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 해역에서 중국어선은 선단의 형태로 자주 출몰하는 것으로 판단된다.

• 한국가스학회지
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• 제5권2호
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• pp.22-29
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• 2001

체적거래제에 의하여 소규모 공동주택에 가스를 공급하기 위하여 적절한 용기설치수의 결정 및 용기교체시기에 대한 검토가 필요하다. 그러나 지금까지 국내에 축적된 자료가 없을 뿐만 아니라 용기 설치수의 결정과 용기수 및 가스사용 형태에 따라 용기교체시 남아 있는 액화석유가스 양에 대한 이론적 검토가 없었다. 따라서 본 연구에서는 자연기화능력, 잔량, 용기의 온도, 용기내부 압력 등을 시뮬레이션으로 살펴보았다. 용기표면으로부터 액화석유가스 용기의 총괄 열전달계수의 변화에 따른 자연기화량 변화는 크지 않으며, 실험으로부터 구한 값은 약 $9{\~}13 kcal/m^2{\cdot}hr{\cdot}^{\circ}C$이었다. 그리고 액화석유가스 용기내부의 압력이 압력조정기의 압력조정 하한계에 도달하였을 때 가스방출 유량은 공기로부터 전달되는 열량과 균형을 이루는 일정한 값으로 급격히 감소하였다. LP가스용기의 자연기화능력은 외기온도 및 프로판의 조성에 따라 증가하였고, 연속사용시간에 따라 초기 급격히 감소하여 일정한 값으로 수렴하였다. 한 가구당 용기수는 자동절체기 사용에 의하여 감소시킬 수 있는 것을 알 수 있다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권3호
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• pp.147-154
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• 2018

Natural language processing (NLP) is an emerging research area in which we study how machines can be used to perceive and alter the text written in natural languages. We can perform different tasks on natural languages by analyzing them through various annotational tasks like parsing, chunking, part-of-speech tagging and lexical analysis etc. These annotational tasks depend on morphological structure of a particular natural language. The focus of this work is part-of-speech tagging (POS tagging) on Hindi language. Part-of-speech tagging also known as grammatical tagging is a process of assigning different grammatical categories to each word of a given text. These grammatical categories can be noun, verb, time, date, number etc. Hindi is the most widely used and official language of India. It is also among the top five most spoken languages of the world. For English and other languages, a diverse range of POS taggers are available, but these POS taggers can not be applied on the Hindi language as Hindi is one of the most morphologically rich language. Furthermore there is a significant difference between the morphological structures of these languages. Thus in this work, a POS tagger system is presented for the Hindi language. For Hindi POS tagging a hybrid approach is presented in this paper which combines "Probability-based and Rule-based" approaches. For known word tagging a Unigram model of probability class is used, whereas for tagging unknown words various lexical and contextual features are used. Various finite state machine automata are constructed for demonstrating different rules and then regular expressions are used to implement these rules. A tagset is also prepared for this task, which contains 29 standard part-of-speech tags. The tagset also includes two unique tags, i.e., date tag and time tag. These date and time tags support all possible formats. Regular expressions are used to implement all pattern based tags like time, date, number and special symbols. The aim of the presented approach is to increase the correctness of an automatic Hindi POS tagging while bounding the requirement of a large human-made corpus. This hybrid approach uses a probability-based model to increase automatic tagging and a rule-based model to bound the requirement of an already trained corpus. This approach is based on very small labeled training set (around 9,000 words) and yields 96.54% of best precision and 95.08% of average precision. The approach also yields best accuracy of 91.39% and an average accuracy of 88.15%.