• 한국통신학회논문지
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• 제38B권9호
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• pp.736-743
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• 2013

적외선 탐색 및 추적 시스템에서 원거리에 표적이 존재할 경우 표적의 크기가 매우 작고, 해무와 같은 클러터와 다양한 센서 잡음으로 인해 표적의 검출이 매우 어렵다. 특히 표적의 화소 값과 유사한 잡음이나 클러터가 존재하는 경우 일반적인 임계화 기법을 적용하는 경우 표적의 오검출 위험이 매우 높다. 이러한 이유로 본 논문에서는 영상의 밝기 정보와 표적에 대한 사전 정보를 이용하여 최적의 표적 검출 결과를 도출하기 위한 적응적 임계화 기법을 제안한다. 소형 표적을 강조하기 위하여 인간 시각 시스템을 반영한 CSF(Contrast Sensitivity Function)를 적용하고, 표적이 강조된 영상에서 영상의 밝기 정보와 거리 정보를 이용하여 표적을 검출한다. 다양한 환경 조건에서 획득된 적외선 영상에 대한 실험 결과들은 제안 알고리즘의 견실한 성능을 보여준다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권6호
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• pp.477-483
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• 2008

The observations of difference and similarity in brain activities involved in processing different languages have fundamental importance in cognitive neuroscience. The purpose of this study was to investigate the difference and similarity in temporal brain activation patterns due to the language difference during visual perception of Korean and English words under priming. Especially, we tried to find the difference in evoked spectral power in gamma-band, which is known to reflect feature binding. The stimulation was visually presented as word pairs belonging to same or different categories so that N400 event-related potential(ERP) was evoked. Average ERP analysis and spectral analysis of gamma-band activity(GBA) were performed on 12 normal Korean subjects. Several ERP components such as P1, N1, N400, and P600 could be identified consistently, and the differences in N1, N400, and P600 were observed. From the spectral analysis, we found that the evoked GBA(eGBA) was significantly larger for English at ${\sim}100$ ms poststimulus. The latency of the eGBA was also considerably delayed for English. Overall, the results on the ERP components and eGBA analyses seem to be commensurate with subjects' familiarity of each language, and the difficulty of perceiving words of each language. The methods of this study can also be applied for clinical purposes considering that the language-related processing can be greatly altered for the patients with neurological or psychiatric diseases.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권1호
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• pp.92-101
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• 2015

As one type of power quality (PQ) disturbance sources, high-speed rail (HSR) can have major impacts on the power supply grid. Providing timely and accurate warning information for PQ problems of HSR is important for the safe and stable operation of traction power supply systems and the power supply grid. This study proposes a novel warning approach to identify PQ problems and provide warning prompts based on the monitored data of HSR. To embody the displacement and status change of monitored data, multi-features of different sliding windows are computed. To reflect the relative importance degree of these features in the overall evaluation, an analytic hierarchy process (AHP) is used to analyse the weights of multi-features. Finally, a multi-features similarity algorithm is applied to analyse the difference between monitored data and the reference data of HSR, and PQ warning results based on dynamic thresholds can be analysed to quantify its severity. Cases studies demonstrate that the proposed approach is effective and feasible, and it has now been applied to an actual PQ monitoring platform.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1583-1598
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• 2019

Recently, software has increased in complexity and been applied in various industrial fields. As a result, the presence of software bugs cannot be avoided. Various bug severity prediction methodologies have been proposed, but their performance needs to be further improved. In this study, we propose a novel technique for bug severity prediction in cross projects such as Eclipse, Mozilla, WireShark, and Xamarin by using topic modeling and similarity (i.e., KL-divergence). First, we construct topic models from bug repositories in cross projects using Latent Dirichlet Allocation (LDA). Then, we find topics in each project that contain the most numerous similar bug reports by using a new bug report. Next, we extract the bug reports belonging to the selected topics and input them to a Naïve Bayes Multinomial (NBM) algorithm. Finally, we predict the bug severity in the new bug report. In order to evaluate the performance of our approach and to verify the difference between cross projects and single project, we compare it with the Naïve Bayes Multinomial approach; the Lamkanfi methodology, which is a well-known bug severity prediction approach; and an emotional similarity-based bug severity prediction approach. Our approach exhibits a better performance than the compared methods.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권9호
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• pp.363-372
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• 2019

시퀀스란 두 항목 간의 순서가 존재하는 데이터를 말하며, 고객 한 명이 구매한 상품들이 나열된 구매이력 데이터는 대표적인 시퀀스 데이터 중 하나이다. 일반적으로 모든 상품은 대분류/ 중분류/ 소분류와 같은 상품 분류 체계를 가지며, 서로 다른 상품이더라도 비슷하다면 그 특성에 따라 동일한 범주로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 두 구매이력 시퀀스 비교 시 상품의 구매 순서를 고려할 뿐만 아니라, 비교하고자 하는 두 상품이 다르더라도 서로 동일한 상품 군에 속한다면 더 높은 유사도를 부여하여 계산한다. 특히 구매이력 시퀀스 유사도 계산 성능에 직접적인 영향을 미치는 시퀀스 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 레벤슈타인 거리, 동적 타임 워핑 거리, 니들만-브니쉬 유사도의 성능을 비교하였으며, 항목간의 계층구조도 반영하여 계산하도록 확장하였다. 기존의 유사도 측정 방법의 경우 시퀀스 내 상품 비교 시 상품의 일치 유무에 따라 단순히 0 또는 1의 값을 부여하여 계산한다. 하지만 제안 방법의 경우 서로 다른 상품이더라도 두 상품 간의 연관정도를 다르게 부여하기 위하여 상품 분류 트리를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험을 통해 세 알고리즘에 제안 방법을 적용한 경우 기존 방법에 비하여 구매이력 시퀀스 간의 유사도를 더 정확히 측정함을 확인하였다. 또한 정확성 측정 비교 실험을 통해 동적 타임 워핑 유사도가 다른 두 유사도 측정 방법에 비하여 시퀀스 내 상품의 연관 정도를 고려할 뿐만 아니라 두 시퀀스의 길이가 다른 경우에도 좋은 성능을 보였기 때문에 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도 비교 시 가장 적합한 측정 방법임을 확인하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제33권6호
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• pp.496-500
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• 2000

Partial fragments of nuclear 185 rDNAs from morphologically wide and narrow thalli of the seaweed Porphyra pseudolineazis were amplified and sequenced to compare their DNA homology. Both sequences of 311 base pairs showed $100{\%}$ identical each other. They showed $97.7{\%}$ similarity with a wild strain collected at Sodol in Kangwondo, and $99.4{\%}$ similarity with the GenBank accession number AB013185 of the Japanese P. pseudolinearis. Thus the morphological difference of wide and narrow blades might not be a classification criterion for the sub-species level of P. pseudolinearis.

• 웰빙융합연구
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• 제5권2호
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• pp.15-19
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• 2022

Purpose: This pilot study aimed to clarify features of motor module during walking in exercise experts who experienced lately repeated training for sports skill. To identify motor modules, autoencoder machine learning algorithm was used, and modules were extracted from muscle activities of lower extremities. Research design, data and methodology: A total of 10 university students were participated. 5 students did not experience any sports training before, and 5 students did experience sports training more than 5 years. Eight muscle activities of dominant lower extremity were measured. After modules were extracted by autoencoder, the numbers of modules and spatial muscle weight values were compared between two groups. Results: There was no significant difference in the minimal number of motor modules that explain more than 90% of original data between groups. However, in similarity analysis, three motor modules were shown high similarity (r>0.8) while one module was shown low similarity (r<0.5). Conclusions: This study found not only common motor modules between exercise novice and expert during walking, but also found that a specific motor module, which would be associated with high motor control ability to distinguish the level of motor performance in the field of sports.

• 한국식생활문화학회지
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• 제24권3호
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• pp.286-294
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• 2009

The purpose of this study was to determine whether foodservice brand language localization affects consumer attitudes in terms of similar brand image recognition with an original brand. Many global foodservice companies have tried to modify their own brand identity according to local situations in order to attract more consumers. According to this study's results, consumers who similarly recognized both the original brand image and localization brand image tended to have greater purchase intention than those who did not recognize them similarly. In addition, when the original brand identity was changed to the local language, consumers more similarly conceived the original brand image and localization. And for local store marketing, foodservice companies should have a thorough marketing research plan since there can be difference results according to brand name recognition gaps or demographic characteristics. Original brand image similarity recognition by consumers affected their attitudes. In other words, the group that similarly recognized both the original brand company image and the localization brand company image tended to have greater purchase intention. Because brand language plays an important role in consumer attitudes with respect to recognizing a brand and distinguishing another brand, this study suggests that franchise foodservice companies have a local store marketing plan.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권10호
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• pp.1294-1302
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• 2015

현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.33-43
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• 2006

본 논문에서는 조영 영상을 받아들여 관상동맥을 효과적으로 추출하는 방법을 소개한다. 혈관 추출에 일반적으로 사용되는 디지털 혈관조영술(DSA : Digital Subtraction Angiography)은 조영제 투입 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 그러나 이 방법은 배경의 움직임에 민감하고 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오 검출이 발생할 수 있다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임에 기인하는 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 오 인식률은 감소하고 정확도는 증가함을 보여준다.