• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.127-133
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• 2007

We propose new reversible watermarking method for images. Being reversibility, original image and watermarked message should be recovered exactly. We propose different technique for hiding data to pairs. We use new type of histogram (pair histogram), which shows frequencies of each pair in image. We use histogram shift method for data embedding to pairs. We also propose improved version of method which allow hiding data with good performance for high capacities. This algorithm has better result compare to Tian's difference expansion method based on the Haar wavelet decomposition. For proposed algorithm capacity is higher under same PSNR.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권3호
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• pp.794-814
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• 2012

We propose a novel method for improving Wi-Fi positioning accuracy while reducing the energy consumption of mobile devices. Our method presents three contributions. First, we jointly and intelligently select the optimal subset of access points for positioning via maximum mutual information criterion. Second, we further propose local discriminant embedding algorithm for nonlinear discriminative feature extraction, a process that cannot be effectively handled by existing linear techniques. Third, to reduce complexity and make input signal space more compact, we incorporate clustering analysis to localize the positioning model. Experiments in realistic environments demonstrate that the proposed method can lower energy consumption while achieving higher accuracy compared with previous methods. The improvement can be attributed to the capability of our method to extract the most discriminative features for positioning as well as require smaller computation cost and shorter sensing time.

• 한국임상수의학회지
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• 제27권4호
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• pp.415-420
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• 2010

During a last decade, there have been considerable reports of novel thread-like structures (NTSs) in animals. The NTSs are thought to be a part of the Bonghan Ducts (BHD) system, which is described as a newly-discovered circulatory system. Networks of BHD system are completely different from blood vessels or lymphatic system in animal. To demonstrate intravascular NTSs, it is necessary to develop the effective method to observe the NTSs morphology. We considered several methods to study morphologically with NTSs. There are not explaining such structure in the current knowledge of anatomy and physiology. But we found very effective and easy method to study NTSs and BHD by agar-mediated embedding method.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제12권1호
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• pp.151-157
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• 2008

공용 중인 보는 시공상의 원인으로 충분한 매입깊이를 확보하기 어렵다. 이러한 문제점 때문에 현재의 FRP-Rod 매입공법은 단면증설 공법과 병행해서 실시하는 경우가 많다. 본 연구에서는 단면증설 없이 FRP-Rod의 활동 및 보강보의 일체성 문제를 해결하기 위하여 앵커핀이 채택되었다. 실험에서 피복 콘크리트의 할렬파괴와 FRP-Rod의 활동현상은 발생하지 않았으며, FRP-Rod는 보수보가 파괴 될 때까지 RC보와 일체 거동을 하는 것이 확인되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.93-100
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• 2022

기존의 데이터 검색 방법으로는 키워드 중심의 검색 방법이 주로 사용되나, 이는 전문적인 용어가 많이 쓰이는 법률 분야의 검색 방법으로는 적합하지 않다. 이에 대해 본 논문에서는 법률 분야의 효과적인 데이터 검색 방안을 제안한다. 법률 도메인의 자연어처리 분야에서 문장 간의 유사성을 판단하는 데 최적화된 임베딩 방법에 관하여 서술한다. 법률문장을 TF-IDF를 이용하여 키워드 기반으로 임베딩하거나 Universal Sentence Encoder를 이용하여 의미 기반으로 임베딩을 한 후, BERT모델을 결합하여 법률 분야에서 문장 간 유사성을 검사하여 데이터를 검색하는 최적의 방안을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.1020-1041
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• 2024

With the development of covert communication technologies, the number of covert communication technologies using blockchain as a carrier is increasing. However, using the transaction amount of digital currency as a carrier for covert communication has problems such as low embedding rate, large consumption of transaction amount, and easy detection. In this paper, firstly, by experimentally analyzing the distribution of bitcoin transaction amounts, we determine the most suitable range of amounts for matrix decomposition. Secondly, we design a novel matrix decomposition method that can successfully decompose a large amount matrix into two small amount matrices and utilize the elements in the small amount matrices for covert communication. Finally, we analyze the feasibility of the novel matrix decomposition method in this scheme in detail from four aspects, and verify it by experimental comparison, which proves that our scheme not only improves the embedding rate and reduces the consumption of transaction amount, but also has a certain degree of resistance to detection.

• 한국전자현미경학회:학술대회논문집
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• 한국현미경학회 2001년도 제32차 춘계학술대회
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• pp.82-83
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• 2001

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1419-1425
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• 2017

법률 지식 검색의 궁극적 목적은 법령과 판례를 근거로 최적의 법례정보 획득이라고 할 수 있다. 최근, 대규모 자료에서 효율적으로 검색하여야 하는목적을 달성하기 위하여텍스트 마이닝 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 방법으로 Neural Net 기반 학습방법인 워드 임베딩 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 한국 법령정보를 워드임베딩에 적용하여 연관정보 검색방법을 연구하였다. 우선 판례의 참조법령을 순서대로 추출하여 모형의 입력정보로 활용하였다. 추출한 참조법령들은 중심법령을 기준으로 주변 법령을 학습하고 임베딩하는 Law2Vec 모형을 작성하였다. 이 모형으로 법령에 대하여 학습을 수행하고 법령 간의 관계를 추론하였다. 본 연구의 모형을 평가하기 위하여 연관법령으로 도출된 결과가 키워드와 밀접한 관련이 있는지 정밀도와 재현율을 계산하여 검증하였다. 실험결과, 본 연구의 제안방식이기존의 키워드 검색방법보다 연관된 법령을추론하는데유용함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.575-578
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• 2003

In this paper, we introduce a hyper-chaos secure communication method using Hyper-chaos consist of State-Controlled Cellular Neural Network (SC-CNN). A hyper-chaos circuit is created by applying identical n-double scroll with weak coupled method to each cell. Hyper-chaos synchronization was achieved using embedding synchronization between the transmitter and receiver about in SC CNN. And then, we accomplish secure communication by synthesizing the desired information with a hyper-chaos circuit by embedding the information signal to the only one state variable instead of all state variables in the driven-synchronization method. After transmitting the synthesized signal to the identical channel, we confirm secure communication by separating the information signal and the hyper-chaos signal in the receiver.