• Imaging Science in Dentistry
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• 제33권3호
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• pp.151-159
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• 2003

Purpose: The purpose of this study is to evaluate the effectiveness and usefulness of newly developed personal computer-based software to eliminate the linear artifacts by the metal restorations. Materials and Methods: A 3D CT image was conventionally reconstructed using ADVANTAGE WINDOWS 2.0 3D Analysis software (GE Medical System, Milwaukee, USA) and eliminated the linear artifacts manually. Next, a 3D CT image was reconstructed using V-works 4.0/sup TM/(Cybermed Inc., Seoul, Korea) and the linear artifacts eliminated manually in the axial images by a skillful operator using a personal computer. A 3D CT image was reconstructed using V-works 4.0/sup TM/(Cybermed Inc., Seoul, Korea) and the linear artifacts were removed using a simplified algorithm program to eliminate the linear artifacts automatically in the axial images using a personal computer, abbreviating the manual editing procedure. Finally, the automatically edited reconstructed 3D images were compared to the manually edited images. Results and Conclusion: We effectively eliminated the linear artifacts automatically by this algorithm, not by the manual editing procedures, in some degree. But programs based on more complicated and accurate algorithms may lead to a nearly flawless elimination of these linear artifacts automatically.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제23권6호
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• pp.199-205
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• 2006

Objectives : The present study was conducted to evaluate the analgesic effects of automatically controlled heating acupuncture(ACHA) using 2 different pain models(acute pain and neuropathic pain) and 2 different stimulation conditions (heating $41.5^{\cdot}C$ and heating $44.5^{\cdot}C$) in Sprague-Dawley rats. Methods : Tail flick latency(TFL) to a noxious radiant heat stimulus in lightly anesthetized rats was measured before and after ACHA stimulation for 5-min at the Zusanli(ST36) acupoint. For the neuropathic surgery, the right superior caudal trunk was resected at the level between S1 and S2 spinal nerves innervating the tail. Two weeks after the nerve injury, ACHA stimulation($41.5^{\cdot}C$ or $44.5^{\cdot}C$) was delivered to Zusanli(ST36) for 5 min. The behavioral signs of warm allodynia were evaluated by the tail immersion test (i.e. immersing the tail in warm $water(40^{\cdot}C)$ and measuring the latency to an abrupt tail movement) before and after the ACHA stimulation. Results : In the TFL test, ACHA stimulations under both the conditions above produced more potent analgesic effects than plain acupuncture(PA, acupuncture needle insertion only) and control(no treatment). In the tail immersion test, ACHA stimulations under all of the conditions had markedly relieved the warm allodynia signs. Conclusion : Automatically controlled heating acupul1cture produced analgesic effecs in acute and neuropathic pains.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.17-24
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• 2019

최근 화두가 되고 있는 AI분야에서 가장 큰 문제점은 학습데이터의 부족 문제를 꼽을 수 있다. 수동 데이터 구축에는 많은 시간과 노력이 소요되기에 개인이 손쉽게 필요 데이터를 구축하기는 매우 어렵다. 반면, 수동 데이터 구축에 비해 자동으로 구축하는 것은 높은 품질을 유지하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 한국어 음성 명령어 인식기 개발에 필요한 데이터를 웹에서 자동으로 추출하고, 학습데이터로 사용할 수 있는 데이터를 자동으로 선별하는 방법을 소개한다. 특히, 자동 구축된 한국어 음성 데이터를 대상으로 우수한 성능을 보이는 ResNet기반의 수정 모델을 기반으로, 건강 및 일상생활도메인의 명령어 셋을 대상으로 적용가능성을 보이기 위한 실험을 진행하였다. 자동으로 구축된 데이터만을 사용한 일련의 실험에서 건강도메인은 ResNet15에서 89.5%, 일상생활도메인에서는 ResNet8에서 82%의 정확도를 보임으로써, 자동 수집 데이터의 활용 가능성을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.47-58
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• 2006

IPv6 프로토콜의 주요 장점 중의 하나는 주소 자동 설정 기능이다. IPv6 호스트들은 이 기능에 의해 자동으로 네트워크 설정이 가능하지만 IPv6 라우터들은 여전히 수동으로 설정되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 개의 라우터와 서브 네트워크들로 구성되는 소규모 IPv6 네트워크 상의 모든 라우터들을 자동 설정할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안된 라우터 자동설정 프로토콜은 ISP에서 할당된 IPv6 네트워크 프리픽스를 사용하여 사이트 내부의 모든 라우터들의 프리픽스와 라우팅 정보를 자동 생성하고 전달할 수 있는 기능을 가진다. 본 논문에서 제안된 라우터 자동 설정 기능 은 소규모 사무실이나 특히 홈 네트워크와 같이 전문 네트워크 관리자가 없는 IPv6사이트의 네트워크 자동 설정을 위해 많이 활용될 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제10권3호
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• pp.41-51
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• 2002

최근 들어, 수치항공영상을 이용하여 지형정보를 추출하고자 하는 많은 연구가 수행되어 왔다. 그러나 수치항공영상에서 기존의 경계선 검출기법을 이용하여 대상물을 자동으로 인식하고 추출하는 것은 매우 어려우므로, 수동이나 반자동의 형태로 이루어졌다. 따라서, 본 연구에서는 먼저 도로 영역을 자동으로 추출하기 위해 밝기값이 분할된 항공영상의 의미론적인 정보의 대역을 중첩한 영상을 이용하여 인식에 장애가 되는 요소를 제거한 다음, 도로정보를 자동으로 인식하고 추출할 수 있는 알고리즘을 개발하여 시스템개발시 적용하고자 한다. 이를 위해 먼저, 횡단보도 대역 영상으로부터 횡단보도영역을 자동으로 인식하기 위한 '템플릿 회전이동 연산자'와 인식된 횡단보도의 장변의 길이를 바탕으로 도로영역을 추적할 수 있는 '윈도우 법선 탐색 추적 알고리즘'을 개발하므로써 항공영상으로부터 직접 도로정보를 자동으로 추출할 수 있는 기법을 제시하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.6-29
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• 2020

Biometrics identification using multiple modalities has attracted the attention of many researchers as it produces more robust and trustworthy results than single modality biometrics. In this paper, we present a novel multimodal recognition system that trains a deep learning network to automatically learn features after extracting multiple biometric modalities from a single data source, i.e., facial video clips. Utilizing different modalities, i.e., left ear, left profile face, frontal face, right profile face, and right ear, present in the facial video clips, we train supervised denoising auto-encoders to automatically extract robust and non-redundant features. The automatically learned features are then used to train modality specific sparse classifiers to perform the multimodal recognition. Moreover, the proposed technique has proven robust when some of the above modalities were missing during the testing. The proposed system has three main components that are responsible for detection, which consists of modality specific detectors to automatically detect images of different modalities present in facial video clips; feature selection, which uses supervised denoising sparse auto-encoders network to capture discriminative representations that are robust to the illumination and pose variations; and classification, which consists of a set of modality specific sparse representation classifiers for unimodal recognition, followed by score level fusion of the recognition results of the available modalities. Experiments conducted on the constrained facial video dataset (WVU) and the unconstrained facial video dataset (HONDA/UCSD), resulted in a 99.17% and 97.14% Rank-1 recognition rates, respectively. The multimodal recognition accuracy demonstrates the superiority and robustness of the proposed approach irrespective of the illumination, non-planar movement, and pose variations present in the video clips even in the situation of missing modalities.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.1-17
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• 2012

최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.699-705
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• 2015

하나의 한글글꼴을 완성하려면 천개 이상의 많은 자모가 필요하다. 본 논문에서는 한글글꼴 제작에 필수적인 자모 생성을 위하여, 조합 규칙 집합에 기반한 글리프 보강 기법을 통하여 몇 개의 자모로부터 원하는 개수 만큼의 자모를 자동생성할 수 있는 "다중 마스터 글리프 알고리즘"을 제시한다. 이 알고리즘을 기반으로 한글 자모 및 문자를 생성하는 글꼴 에디터를 개발하였다. 에디터는 조합 규칙 집합 및 4개의 마스터 글리프를 이용하여 해당 개수의 기본 자모를 자동 생성하며, 자동 생성된 자모를 활용하여 KSX1001 표준한글 2350자 및 Unicode 표준한글 11172자 문자들을 자동 조합하여 원하는 타겟 글꼴을 생성한다. 기존 상용서체에 적용하여, 본고에서 제시한 한글 글꼴 에디터의 효율성을 정량적으로 분석하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제13권6호
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• pp.893-906
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• 2017

Automatic large scale soil model generation is very critical stage for earthquake hazard simulation of urban areas. Manual model development may cause some data losses and may not be effective when there are too many data from different soil observations in a wide area. Geographic information systems (GIS) for storing and analyzing spatial data help scientists to generate better models automatically. Although the original soil observations were limited to soil profile data, the recent developments in mapping technology, interpolation methods, and remote sensing have provided advanced soil model developments. Together with advanced computational technology, it is possible to handle much larger volumes of data. The scientists may solve difficult problems of describing the spatial variation of soil. In this study, an algorithm is proposed for automatic three dimensional soil and velocity model development of southern part of the European side of Istanbul next to Sea of Marmara based on GIS data. In the proposed algorithm, firstly bedrock surface is generated from integration of geological and geophysical measurements. Then, layer surface contacts are integrated with data gathered in vertical borings, and interpolations are interpreted on sections between the borings automatically. Three dimensional underground geology model is prepared using boring data, geologic cross sections and formation base contours drawn in the light of these data. During the preparation of the model, classification studies are made based on formation models. Then, 3D velocity models are developed by using geophysical measurements such as refraction-microtremor, array microtremor and PS logging. The soil and velocity models are integrated and final soil model is obtained. All stages of this algorithm are carried out automatically in the selected urban area. The system directly reads the GIS soil data in the selected part of urban area and 3D soil model is automatically developed for large scale earthquake hazard simulation studies.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.525-534
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• 2018

카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점위치, 렌즈왜곡 등의 매개변수를 결정하는 작업으로 이를 위해서 주로 체커보드를 촬영한 영상을 사용하고 있다. 체커보드 영상에서 타겟을 자동으로 인식할 때 기존의 연구는 사용자가 타겟인식을 위한 입력 매개변수를 잘 이해하고 있어야 하거나 영상에서 체커보드가 모두 나타나야 하는 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 체커보드 중심부와 외곽부분에 각각 4개씩 8개의 블랍을 포함하는 직사각형을 이용하여 체커보드 영상의 일부만 촬영된 경우에도 자동으로 타겟점의 번호를 부여할 수 있고 별도의 입력 매개 변수 없이 자동으로 타겟을 인식하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 체커보드 타겟의 중심점을 자동으로 추출하기 위해서 흑백패턴의 왜곡, 경계선 변화빈도, 흑백픽셀의 비율의 3가지 조건을 이용하였다. 또한 체커보드의 방향성과 번호부여는 블랍을 이용하였다. 두 가지 타입의 체커보드에 대한 실험을 통해서 36장의 영상에 대해 1분 이내의 짧은 시간에 체커보드 타겟을 자동으로 인식할 수 있었다.