• 분석과학
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• 제30권4호
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• pp.167-173
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• 2017

In the era of the forth Industrial Revolution, open source code and open source hardware have gained much attention. In particular, 3D printing technology is expanding into the realms of classical science, technology and our daily lives. Relatedly, in the present study, we demonstrate the manufacture of a nano-LC MALDI spotter robot using 3D printing technology. The parts of the spotter robot were either made using a 3D printer or purchased as 3D printer parts from the 3D printer online market, so that anyone can make the robot without a deep knowledge of engineering or electronics, i.e., DIY (do-it-yourself) product. In the nano-LC MALDI spotter, the nano-LC eluent and MALDI matrix were mixed in a T-union and discharged from the capillary outlet. The eluent and matrix mixture could be spotted onto the movable MALDI plate. The MALDI plate was designed to translate in a two-dimensional space (xy plane), which was enabled by the movements of two stepper motors. In the paper, all computer-aided design (CAD) files for the parts and operation software are provided to help the reader manufacture their own spotter robot.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문은 깊이 정보를 기반으로 모션 히스토리 영상 및 기울기 방향성 히스토그램과 적출 모델을 사용하여 연속적인 사람 행동들을 인식하는 시스템을 설명하고 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 개선하기 위해 행동 적출을 수행하는 적출 모델을 제안한다. 본 시스템의 구성은 전처리 과정, 사람 행동 및 적출 모델링 그리고 연속적인 사람 행동 인식으로 이루어져 있다. 전처리 과정에서는 영상 분할과 시공간 템플릿 기반의 특징을 추출하기 위하여 Depth-MHI-HOG 방법을 사용하였으며, 추출된 특징들은 사람 행동 및 적출 모델링 과정을 통해 시퀀스들로 생성된다. 이 생성된 시퀀스들과 은닉 마르코프 모델을 사용하여 정의된 각각의 행동에 적합한 사람 행동 모델과 제안된 적출 모델을 생성한다. 연속적인 사람 행동 인식은 연속적인 행동 시퀀스에서 적출 모델에 의해 의미 있는 행동과 의미 없는 행동을 분할하는 행동 적출과 의미 있는 행동 시퀀스에 대한 모델의 확률 값들을 비교하여 연속적으로 사람 행동들을 인식한다. 실험 결과를 통해 제안된 모델이 연속적인 행동 인식 시스템에서 인식 성능을 효과적으로 개선하는 것을 검증한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권1호
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• pp.6-21
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• 2014

This paper proposes a novel knowledge extraction system, TAKES (Two-step Approach for Knowledge Extraction System), which integrates advanced techniques from Information Retrieval (IR), Information Extraction (IE), and Natural Language Processing (NLP). In particular, TAKES adopts a novel keyphrase extraction-based query expansion technique to collect promising documents. It also uses a Conditional Random Field-based machine learning technique to extract important biological entities and relations. TAKES is applied to biological knowledge extraction, particularly retrieving promising documents that contain Protein-Protein Interaction (PPI) and extracting PPI pairs. TAKES consists of two major components: DocSpotter, which is used to query and retrieve promising documents for extraction, and a Conditional Random Field (CRF)-based entity extraction component known as FCRF. The present paper investigated research problems addressing the issues with a knowledge extraction system and conducted a series of experiments to test our hypotheses. The findings from the experiments are as follows: First, the author verified, using three different test collections to measure the performance of our query expansion technique, that DocSpotter is robust and highly accurate when compared to Okapi BM25 and SLIPPER. Second, the author verified that our relation extraction algorithm, FCRF, is highly accurate in terms of F-Measure compared to four other competitive extraction algorithms: Support Vector Machine, Maximum Entropy, Single POS HMM, and Rapier.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제43권4호
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• pp.385-389
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• 2019

Knowledge of abundance, or population size, is fundamental in wildlife conservation and management. Camera-trapping, in combination with capture-recapture methods, has been extensively applied to estimate abundance and density of individually identifiable animals due to the advantages of being non-invasive, effective to survey wide-ranging, elusive, or nocturnal species, operating in inhospitable environment, and taking low labor. We assessed the possibility of using coat patterns from images to identify an individual leopard cat (Prionailurus bengalensis), a Class II endangered species in South Korea. We analyzed leopard cat images taken from Digital Single-Lense Relfex camera (high resolution, 18Mpxl) and camera traps (low resolution, 3.1Mpxl) using HotSpotter, an image matching algorithm. HotSpotter accurately top-ranked an image of the same individual leopard cat with the reference leopard cat image 100% by matching facial and ventral parts. This confirms that facial and ventral fur patterns of the Amur leopard cat are good matching points to be used reliably to identify an individual. We anticipate that the study results will be useful to researchers interested in studying behavior or population parameter estimates of Amur leopard cats based on capture-recapture models.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제62호
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• pp.133-147
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• 2007

In this paper, we introduce a phone vector discrete HMM(PVDHMM) that decodes a phone sequence string, and demonstrates the applicability to spoken document retrieval. The PVDHMM treats a phone recognizer or large vocabulary continuous speech recognizer (LVCSR) as a vector quantizer whose codebook size is equal to the size of its phone set. We apply the PVDHMM to decode the phone sequence strings and compare the outputs with those of a continuous speech recognizer(CSR). Also we carry out spoken document retrieval experiment through PVDHMM word spotter on the phone sequence strings which are generated by phone recognizer or LVCSR and compare its results with those of retrieval through the phone-based vector space model.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.245-248
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• 2002

In this paper, the influence of Si surface damage on the NiSi formation has been characterized. The silicon surface is damaged using ion beam type spotter. Then, the effect of H2 anneal and TiN capping layer on the damaged has also been analyzed. The sheet resistance of NiSi formed on damaged Si increased rapidly as the damaging time increases while thermal stability of damaged NiSi was stabler than the undamaged one. In the case when H\ulcorner anneal and TiN capping layer were applied together, the characteristics of NiSi shows a little improvement of the sheet resistance.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.807-815
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• 2008

A simple efficient method of spotting and recognizing hand gestures in video is presented using a network of hidden Markov models and dynamic programming search algorithm. The description starts from designing a set of isolated trajectory models which are stochastic and robust enough to characterize highly variable patterns like human motion, handwriting, and speech. Those models are interconnected to form a single big network termed a spotting network or a spotter that models a continuous stream of gestures and non-gestures as well. The inference over the model is based on dynamic programming. The proposed model is highly efficient and can readily be extended to a variety of recurrent pattern recognition tasks. The test result without any engineering has shown the potential for practical application. At the end of the paper we add some related experimental result that has been obtained using a different model - dynamic Bayesian network - which is also a type of stochastic model.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제18권1호
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• pp.35-41
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• 2007

본 연구의 목적은 비침습적 동맥스핀라벨링(arterial spin labeling) 자기공명영상을 이용하여 다편(multislice) 뇌 관류영상(perfusion-weighted Images)을 얻을 수 있는 최적화 방법을 연구하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 세 가지 인자를 최적화하는 데 초점을 두었다. 첫째, 뇌로 흘러 들어오는 혈액을 최적으로 라벨링할 수 있는 펄스를 만드는 것이다. 시뮬레이션 결과 900도의 각을 이루는 반전펄스(adiabatic hyperbolic secant Inversion pulse)는 반전을 효과적으로 할 수 있고 반전을 이루는 형태가 직각에 가깝게 할 수 있는 최적이었다. 둘째, 영상을 얻고 난 후에 계속하여 남아 있는 자화(residual magnetization)을 최소화하는 것이다. 이를 최소화하기 위해서는 포화 펄스(saturation pulses)와 자화를 손상시키는 자장(speller gradients)을 동시에 사용하는 것이 최상의 방법임을 알았다. 마지막으로, 라벨링하는 영역과 영상을 얻는 영역 사이의 거리를 최소화할 수 있는 방법을 연구하였다. 두 영역 간의 최소 거리는 약 20 mm 정도가 최적임을 발견하였다. 위에서 얻은 최적화된 인자들을 바탕으로 13명의 정상인의 뇌에서 관류 영상을 얻은 결과 매우 좋은 대조도의 영상을 얻을 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권4호
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• pp.441-447
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• 2021

건설현장에서는 수많은 중장비와 작업자가 다양한 작업을 동시다발적으로 수행하기 때문에 복잡하고 위험한 상황이 자주 발생한다. 복잡한 현장에서 중장비가 단독으로 작업할 경우 운전자의 시야제한, 판단오류 등으로 인해 안전사고가 발생할 수 있으며, 이에 따라 중장비는 신호수와의 상호작용을 통해 주변 상황에 대한 정보를 수집하면서 작업을 수행해야 한다. 중장비를 자동으로 모니터링하고 위험상황을 탐지하기 위해 많은 컴퓨터비전 기술들이 개발되었지만, 기존의 방법들은 중장비 단독작업 인식에 필요한 중장비와 신호수 간 상호작용을 고려하지 않았다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 본 연구는 중장비-신호수 간의 상호작용을 고려한 컴퓨터비전 기반 중장비의 단독작업 자동 인식 모델을 제안함을 목표로 한다. 개발된 모델을 검증하기 위해 실제 건설현장으로부터 영상 데이터를 수집하여 실험을 수행하였다. 그 결과, 학습된 모델은 중장비와 사람을 83.4 %의 정확도로 인식하였고, 일반 작업자와 신호수를 84.2 %의 정확도로 분류하였으며, 중장비-신호수 간 상호작용 또한 95.1 %의 높은 정확도로 분석하였다. 본 연구결과는 건설현장에서 위험한 상황을 초래할 수 있는 중장비의 단독작업을 사전에 탐지하여 안전사고를 예방할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1994년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.228-230
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• 1994

A Spotter ion Plating(SIP) system with a r. f. coil electrode and the Facing Target Sputter(FTS) source was designed for high-quality thin film formation. The rf discharge was combined with DC facing target sputtering in order to enhance ionization degree of a sputtered atoms. The discharge voltage-discharge characteristics curves of a FTS source could be characterized by the fern of $I{\propto}V^n$ with n in the range of $8{\sim}12$. The energy of ions incident on the substrate depended on the sheath potential of DC biased substrate. The mean impact ion energy increased with negative bias voltage and rf power. The adhesive force of the TiN film formed was in the range of $30{\sim}50N$, and markedly influenced by substrate bias voltage.