• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.1698-1705
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• 2010

본 논문에서는 자기 공명 영상에서 고속의 간 분할 기법을 제안한다. 제안 기법은 MR 영상을 정규화된 기울기 크기 정보를 바탕으로 효율적으로 객체와 경계로 구분한다. 다음으로 간 영역에 해당하는 객체를 직전에 분할된 슬라이스의 간 영역에서 추출된 씨앗점들로 2차원 씨앗점 영역 성장법을 이용하여 검출한다. 마지막으로 롤링 볼 알고리즘과 연결 요소 분석 기법을 사용하여 간 경계 부근의 위양성 오차를 최소화한다. 20명의 환자 데이터에 대하여 제안 기법으로 분할한 결과와 수작업으로 분할한 결과를 비교하여 정확성을 검증하였다. 평균 볼륨 오버랩 오차 5.2%였고, 평균 절대값 볼륨 측정 오차는 1.9%였다. 제안 기법으로 한 환자 데이터를 분할하는 데 소요되는 평균 시간은 약 3초 정도였다. 제안 기법은 빠르고, 정확한 간 분할을 필요로 하는 컴퓨터 보조 간 진단 기법에 사용될 수 있다.

• 한국수산과학회지
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• 제25권5호
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• pp.325-330
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• 1992

어유의 이용성 증대와 천연항산화제의 개발을 위한 연구의 일환으로 정제정어리유에 대한 천연향신료의 항산화작용에 대하여 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 정제정어리유에 대한 천연향신료의 항산화효과는 향초계 향신료가 향신계 및 종자계 향신료에 비해서 전반적으로 강하였으며 그중에서도 특히, rosemary와 sage에서 강하였다. 2. Rosemary와 sage의 석유에테르 가용성 회분은 그 항산화력이 BHT보다 강하였으며, 또한 금속이온의 봉쇄작용도 강하게 나타났다. 3. Rosemary와 sage 추출물은 저장에 따른 정제정어리유의 중량증가의 억제효과도 상당히 큰 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권1호
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• pp.30-38
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• 2004

지구 관측 시스템(EOSDIS)나 많은 수의 클라이언트를 추적하는 이동전화 서비스 등 많은 응용에서는 지속적으로 생겨나는 대량의 복잡한 데이타들을 보관하고 인덱싱하는 것이 매우 어려운 일이다. 다차원 데이타를 효과적으로 관리하기 위해 R-tree에 기반 한 인덱스 구조가 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 빠른 데이타 생성 속도를 따라잡으면서 대량 삽입을 통해 R-tree를 관리할 수 있는 seeded clustering이라는 확장성 있는 기법을 제안한다. 이 기법에서는 삽입할 대상 R-tree의 상위 k레벨의 구조를 활용하여 시드 트리를 만들어 삽입 데이타를 분류해 클러스터를 생성한다. 그리고 각 클러스터로부터 삽입 R-tree를 생성하고 이를 대상 R-tree에 한 번에 하나씩 삽입한다. 논문에서는 자세한 알고리즘과 함에 다양한 실험 결과를 보여준다. 실험 결과를 통해 seeded clustering을 이용한 대량 삽입이 기존의 대량 삽입 기법들과 비교해 삽입이나 질의 처리 모두에서 우수함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.221-225
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• 2009

대용량 코퍼스를 사용하여 온톨로지를 구축하는 것은 해당 코퍼스에서 등장하는 용어들과 이들 간의 의미관계를 보다 자동화된 방법으로 추출하는 것으로부터 시작한다. 이때 주로 사용하는 방법이 용어들 사이에서 나타나는 문자열을 일종의 패턴으로 취급하여 특정 패턴과 함께 나타나는 용어들을 해당 패턴에 할당된 의미 관계로 설정하는 방법이다. 하지만 기존의 패턴 기반 의미 관계 추출 방법은 한 문장만을 대상으로 패턴을 추출 및 적용하기 때문에 서로 떨어진 용어에 대한 의미 관계를 추출할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 이러한 한계점에 착안하여, 의미 관계를 대표하는 각각의 용어를 하나씩 포함하고 기타 용어를 공유하고 있는 서로 떨어진 패턴 쌍을 추출하여 확장된 패턴을 생성하고 이를 의미 관계 추출에 적용하였다. 본 방법론은 is-${\alpha}$ 관계의 경우 기존 방법론 보다 7.5% 향상된 83.75%의 정확률을, part-of 관계의 경우에는 5% 향상된 동일한 83.75%의 정확률을 보였으며 상대적 재현율을 통해 실제 재현율의 향상 가능성도 함께 제시하였다.

• 한국균학회지
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• 제2권1호
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• pp.25-29
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• 1974

Penicillium sp. C8-14주(株)를 계속 단포자 분리 및 변이 처리를 하여 Penicillium sp. C13-13(역가-3171u/g) 주(株)를 얻었다. 2. 고체배양에 적용하기 위하여 증식용 액체배양을 하였으며, 초발 pH $4.5{\sim}5.0$, 10% 부배지를 사용하여 48시간동안 $30^{\circ}C$, 통기량 6l/min, 교반속도 600rpm(20l-Jar fermenter)으로 배양하여 균체량이 70ml이상일 경우에 접종한 것이 $29{\sim}33^{\circ}C$, 72시간의 부배지 배양에 있어서 가장 좋은 역가를 보였다. 3. 부배지에 1.5% $CaCI_2$ 및 0.015% $MgSO_4$를 가한 것이 control 보다 높은 역가를 보였다. 끝으로 본고(本稿)작성에 많은 도움을 주신 서울 대학교 약학대학 김병각 교수님께 심심한 사의를 표합니다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권8호
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• pp.27-34
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• 2006

내장 자체 테스트 과정에서 의사 무작위 패턴 생성기에 의해 만들어진 패턴들은 효율적인 고장 검출을 제공하지 못한다. 쓸모없는 패턴들은 테스트 시간을 줄이기 위해 제거하거나 수정을 통해 유용한 패턴으로 바꾸어야한다. 본 논문에서는 LFSR에서 생성하는 의사 무작위 패턴을 수정하고 추가적인 유효 비트 플래그를 사용하여 테스트 길이를 개선하고 높은 고장 검출률을 높이는 방법을 제안하고 있다. 또한 쓸모없는 패턴을 제거하거나 유용한 패턴으로 변경하기 위해 reseeding 방법과 수정 비트 플래그 모두 사용한다. 패턴을 수정할 때는 테스트 길이를 줄일 수 있도록 비트의 변화가 가장 적은 수를 선택한다. 본 논문에서는 단일 고착 고장만을 고려하였으며 결정 패턴을 사용하는 seed를 통해 100%의 고장 검출률을 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권10호
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• pp.118-127
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• 2014

DNA 데이터 저장(Data storage)은 DNA의 염기 서열에 대용량의 디지털 데이터를 저장하는 방법으로, 차세대 정보 저장 매개물로 인식되고 있다. 본 논문에서는 DNA 스테가노그라픽 기반으로 비부호 DNA 서열(Noncoding DNA sequence)에 정보를 저장하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 암호화된 데이터들을 정수 변화표에 의하여 데이터 염기 서열로 변환한 후, 시드 정보, 및 섹터 길이로 구성된 은닉 키에 의하여 비부호 염기 서열에 은닉한다. 따라서 단백질의 유전 기능이 유지되고, 원 DNA 서열없이 정보가 검출되며, 변이에 의하여 발생되는 오류가 검출된다. 기존 방법과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법이 높은 bpn를 가지는 저장 효율을 가지며, 패리티 염기에 의하여 은닉된 정보의 오류 위치를 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.63-70
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• 2012

의료 영상처리 분야에서의 일반적인 객체 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. 컴퓨팅 분야에서의 이러한 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리된다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력 정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map 정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map의 특징점들을 2차원 영역성장법의 씨앗점으로 설정한 후, 검출된 영역의 최종 경계선 보정작업을 통해 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과, 평균 7.5%의 평균 영역 차이로 기존의 대표 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.481-489
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• 2010

관계 추출 시스템의 중요성이 날로 부각되면서 이러한 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션의 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 반자동화된 처리 과정을 거쳐서 규모 있는 관계 추출용 테스트 컬렉션을 구축하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 개발된 프레임워크를 이용하여 실제적으로 과학기술 문헌에 존재하는 기술용어 간 연관관계 추출 시스템의 성능 평가를 위한 테스트 컬렉션을 구축하고(관계유무 파악 및 관계분류 식별을 검사할 수 있는 1,707건의 문장 규모) 결과를 분석한다. 제안된 방법론은 정형화되고 시간이 많이 소요되는 문서분석 작업을 처리과정별로 자동화함으로써 구축에 들어가는 비용을 최소화할 수 있고, 시스템의 알고리즘을 기반으로 동작하기 때문에 구축자의 성향에 따른 편차를 줄이고 일관된 결과물을 얻을 수 있다. 또한 문헌 집합(과학기술 전 분야에 걸친 30,858,830건의 학술 데이터베이스) 및 용어 사전(16개 분야 253,603건 규모의 전문용어) 선정 시 특정 분야에 편중되지 않도록 노력함으로써 균형 잡히고 객관화된 테스트 컬렉션을 생성할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.45-53
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• 2018

최근 이중 언어 임베딩(bilingual word embedding) 관련 연구들이 각광을 받고 있다. 그러나 한국어와 특정 언어로 구성된 병렬(parallel-aligned) 말뭉치로 이중 언어 워드 임베딩을 하는 연구는 질이 높은 많은 양의 말뭉치를 구하기 어려우므로 활발히 이루어지지 않고 있다. 특히, 특정 영역에 사용할 수 있는 로컬 이중 언어 워드 임베딩(local bilingual word embedding)의 경우는 상대적으로 더 희소하다. 또한 이중 언어 워드 임베딩을 하는 경우 번역 쌍이 단어의 개수에서 일대일 대응을 이루지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 로컬 워드 임베딩을 위해 한국어-영어로 구성된 한국 법률 단락 868,163개를 크롤링(crawling)하여 임베딩을 하였고 3가지 연결 전략을 제안하였다. 본 전략은 앞서 언급한 불규칙적 대응 문제를 해결하고 단락 정렬 말뭉치에서 번역 쌍의 질을 향상시켰으며 베이스라인인 글로벌 워드 임베딩(global bilingual word embedding)과 비교하였을 때 2배의 성능을 확인하였다.