• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권7호
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• pp.523-532
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• 2014

본 논문에서는 래티스상의 구조적 분류에 기반한 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력문이 주어질 때 어휘 사전(lexicon)을 참조하여, 형태소를 노드로 취하고 인접형태소간의 에지를 갖도록 래티스를 구성하며, 구성된 래티스상 가장 점수가 높은 경로상에 있는 형태소들을 분석 결과로 제시하는 방법이다. 실험 결과, ETRI 품사 부착 코퍼스에서 기존의 1차 linear-chain CRF에 기반한 방법보다 높은 어절 정확률 그리고 문장 정확률을 얻었다.

• 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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4502-4518
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• 2015

Fisher linear discriminant analysis (LDA) is one of the most popular projection techniques for feature extraction and has been widely applied in face recognition. However, it cannot be used when encountering the single sample per person problem (SSPP) because the intra-class variations cannot be evaluated. In this paper, we propose a novel method called local similarity based linear discriminant analysis (LS_LDA) to solve this problem. Motivated by the "divide-conquer" strategy, we first divide the face into local blocks, and classify each local block, and then integrate all the classification results to make final decision. To make LDA feasible for SSPP problem, we further divide each block into overlapped patches and assume that these patches are from the same class. To improve the robustness of LS_LDA to outliers, we further propose local similarity based median discriminant analysis (LS_MDA), which uses class median vector to estimate the class population mean in LDA modeling. Experimental results on three popular databases show that our methods not only generalize well SSPP problem but also have strong robustness to expression, illumination, occlusion and time variation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.9-16
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• 2015

We propose a hybrid pattern recognition method that effectively combines two different features for improving data classification. We first extract the PCA (Principal Component Analysis) and LDA (Linear Discriminant Analysis) features, both of which are widely used in pattern recognition, to construct a set of basic features, and then evaluate the separability of each basic feature. According to the results of evaluation, we select only the basic features that contain a large amount of discriminative information for construction of the combined features. The experimental results for the various data sets in the UCI machine learning repository show that using the proposed combined features give better recognition rates than when solely using the PCA or LDA features.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.197-206
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• 2014

운동심상(Motor imagery) 기반의 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-computer Interface)는 주로 뇌전도(Electroencephalography, EEG)를 이용하여 사용자의 자발적인 운동 의지를 읽는 기술로 최근 주목받고 있다. 이 중에서도 피실험자의 운동 의지를 정확히 해석하기 위해 감각운동 영역(sensorimotor area)의 일부분에서 나타나는 ${\mu}$-대역(8-13Hz)의 전위 감소 현상인 event related desynchronization(ERD)을 분석하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 EEG는 공간 해상도가 낮고 사용자에 따라 ERD가 발생하는 주파수 대역이 다소 차이가 있어 추정에 어려움이 있다. 이에 대한 개선 방법의 하나로서 공간 필터를 구현하는 common spatial pattern (CSP)과 필터 뱅크(filter bank)를 결합한 형태인 discriminative filter bank common spatial pattern(DFBCSP)이 제안되었다. 그러나 DFBCSP는 EEG 신호의 평균 전력(power)의 Fisher ratio를 이용하여 사용자에 따른 효과적인 주파수 대역을 포함하는 discriminative filter bank(DFB)를 구성하여 분류 정확도를 향상시켰지만 ERD의 공간 패턴이 나타나는 적절한 필터를 선택하지 않는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 EEG 신호의 평균전력 대신 CSP의 특성 벡터를 이용하여 DFB를 구성하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과 제안한 방법의 필터 선택 결과와 분류 정확도 분석을 통해 CSP 특성 벡터가 DFB 구성에 더욱 효과적임을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2013

본 논문에서는 래티스상의 구조적 분류에 기반한 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅을 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력문이 주어질 때 어휘 사전을 참조하여, 형태소를 노드로 취하고 인접형태 소간의 에지를 갖도록 래티스를 구성하며, 구성된 래티스상 가장 점수가 높은 경로상에 있는 형태소들을 분석 결과로 제시하는 방법이다. 실험 결과, ETRI 품사 부착 코퍼스에서 기존의 1차 linear-chain CRF에 기반한 방법보다 높은 어절 정확률 그리고 문장 정확률을 얻었다.

• 생명과학회지
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• 제32권10호
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• pp.803-811
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• 2022

우리나라 전통 콩 발효식품은 탄수화물을 주식으로 하는 한국인의 식생활에 중요한 단백질 급원임에도 불구하고 콩 발효식품의 미생물 다양성과 군집 구조에 대해서는 거의 알려진 바가 없다. 본 연구는 16S rDNA 유전자 서열 분석 기반의 차세대 염기서열 분석법을 이용하여 한국 전통 발효식품인 된장과 간장의 미생물 군집 구조를 밝히고자 하였다. Alpha-diversity 분석 결과 미생물 다양성 지표인 Shannon과 Simpson에서 된장과 간장의 미생물 다양성에 통계학적인 차이가 있는 것으로 나타났으나, 종 풍부도 지표인 ACE, CHAO, Jackknife에서는 차이가 없는 것으로 나타났다. 된장과 간장의 미생물 분포 분석 결과 된장과 간장의 공통적인 우점균은 Firmicutes로 나타났으나, 속 수준에서의 미생물 분포를 분석한 결과 된장에서 Bacillus, Kroppenstedtia, Clostridium, Pseudomonas가 간장보다 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 나타났으며, 간장에서는 Tetragenococcus, Chromhalobacter, Lentibacillus, Psychrobacter와 같은 호염성 또는 내염성 세균이 된장보다 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 된장과 간장의 미생물 군집구조에 통계학적인 차이가 있는지 확인하기 위해 paired-PERMANOVA 분석을 수행하였으며, 그 결과 통계학적으로 매우 유의한 수준의 차이가 있는 것으로 나타났다. 된장과 간장의 미생물 군집구조 차이에 큰 영향을 미치는 biomarker를 분석하기 위해 LEfSe 분석을 수행하였으며, 그 결과 Bacillus와 Tetragenococcus가 된장과 간장의 미생물 군집 구조에 차이를 나타내는 biomarker로 분석되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.663-673
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• 2005

본 논문에서는 서명패턴에 내재되어 있는 동적인 특성을 패턴변환을 이용하여 시각화 함으로써 위조서명에 대한 안정성을 향상시킨 새로운 온라인 서명인증 알고리즘을 제안한다. 제안하는 첫 번째 패턴변환방식인 속도 평활화(Speed Equalization)는 서명과정의 시간적인 특성을 효율적으로 모델링하기 위하여, 주어진 서명의 시계열 패턴을 선 속도가 일정하도록 재구성함으로써 변환된 패턴을 생성한다 한편 두 번째 패턴변환방식인 속도변환(Velocity Transform)은 주어진 서명패턴을 수평/수직 속도 평면으로 매핑 함으로써 변환된 패턴을 생성한다. 이러한 변환을 통하여 원래의 서명과정에서의 동적인 특성이 변환된 도메인에서는 변환된 패턴의 모양에 반영되게 되므로, 변환된 패턴에 대한 형체분석(Shape Analysis) 을 통하여 효율적으로 동적인 특성에 대한 분석이 이루어진다. 본 논문에서 제안하는 모델의 장점은 변환된 패턴들이 본래의 서명패턴과 동일한 형태로 표현된다는 점이다. 따라서 기존의 많은 연구를 통하여 제안되어 은 대부분의 서명인식 알고리즘을 변환된 패턴에도 그대로 적용할 수 있다는 장점을 가진다. 271명의 6770개의 서명패턴으로 이루어 진 데이타베이스를 대상으로 한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 방식을 사용한 경우, 1.17$\%$의 EER(Equal Error Rate)를 보여 제안된 변환을 사용하지 않은 경우의 1.93$\%$와 비교하여 성능이 현격하게 향상되었음을 보였다. 특히 위조서명에 대한 실험에서는 이 차이가 더욱 현저하여 본 논문에서 제안된 방식이 위조서명을 거부하는데 유용함을 보였다.

• 생명과학회지
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• 제31권10호
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• pp.922-928
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• 2021

본 연구는 우리나라 전통 장류인 된장과 청국장의 미생물 분포와 시료간의 미생물학적 차이에 대해 차세대 염기서열 분석법(NGS)을 이용하여 분석하였다. α-diversity 분석 결과 된장에서 종 추정치와 풍부도가 통계학적으로 유의한 수준으로 높은 것으로 나타났다. 세균 분포를 분석한 결과 문 수준에서 Firmicutes가 된장에서 97.02%, 청국장에서 99.67%를 차지하여 공통적으로 가장 우점하는 것으로 나타났으며, 속 수준에서는 된장과 청국장에서 Bacillus가 각각 71.70%, 59.87%를 차지하여 가장 우점하는 것으로 확인되었다. 된장과 청국장의 미생물 분포에 차이가 있는지 분석하기 위해 PERMANOVA 분석을 수행한 결과 된장과 청국장의 미생물 분포에 통계학적으로 유의한 수준으로 차이가 나는 것으로 나타났다. 각 된장과 청국장 미생물 군집을 대표하는 biomarker를 분석하기 위해 LEfSe분석을 수행한 결과 된장에서 Bacillus subtilis, Tetragenococcus halophilus, Clostridium arbusti가 상대적으로 많이 분포하였으며, 청국장에서는 Bacillus thermoamylovorans, Enterococcus faecium, Lactobacillus sakei가 상대적으로 많이 분포하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 콩을 주원료로 하는 우리나라 대표 전통장류인 된장과 청국장의 시료별 유사성과 차이점에 대한 미생물 분포를 정의하고 전통장류의 생화학적, 생리학적 특성과 미생물 분포의 상관관계를 규명하기 위한 기초 연구자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제17권2호
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• pp.120-129
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• 1999

목적 : 방사선치료를 시행한 자궁경부암 환자에서 혈중 SCC항원을 치료 전과 치료 후 추적기간 동안의 수치변화와 치료결과의 상관관계를 조사하기 위하여 자료를 분석하였다. 대상 및 방법 : 순천향대학병원 방사선종양학과에서 방사선치료를 시행한 환자 중에서 1991~1997년 사이에 혈중SCC 검사를 치료 전 시행하였거나 추적관찰 중 시행한 181명의 환자를 대상으로 후향적 분석을 실시하였다. 여러가지 통계방법을 통하여 치료 전 농도와 무병생존기간, 예후인자 등을 비교하고 추적기간 중 수치 변화의 임상적 의미를 조사하였다. 결과 : 혈중 SCC항원의 양성비율은 15ng/ml 기준으로 병기그룹에 따라 71~91%, 2.5ng/ml 기준으로 57~91%로 유의하게 증가하였으며 각 그룹의 5년 무병생존율은 IB-IIA 79.2%, IIB 68.7%, III 33.4%, IV 0% 였다. 그리고 5년 무병생존율은 치료 전 항원농도가 5ng/ml 이상인 경우 34%로 1.5ng/ml 이하, 1.5~5ng/ml의 55~62% 보다 매우 낮았다. 항원 수치 추적검사 결과 임상증상보다 1~13개월(평균 4.8개월) 재발을 빨리 발견할 수가 있었고 항원의 수치와 무병생존기간은 유의한 상관관계를 가졌고(r=-0.266) 다변량 분석상 치료전 SCC항원의 수치는 독립된 예후인자였다. 결론 : 치료 전 혈중 SCC항원 농도는 편평상피 자궁경부암의 예후에 영향을 미치는 인자이며 치료 후 추적기간 중에 하는 검사는 재발을 빨리 발견하는데 유용하다.