• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.26 no.8
• /
• pp.1121-1129
• /
• 2022

Object recognition is carried out using RGB images in various object recognition studies. However, RGB images in dark illumination environments or environments where target objects are occluded other objects cause poor object recognition performance. On the other hand, IR images provide strong object recognition performance in these environments because it detects infrared waves rather than visible illumination. In this paper, we propose an RGB-IR fusion model, high-frequency interchange network (HINet), which improves object recognition performance by combining only the strengths of RGB-IR image pairs. HINet connected two object detection models using a mutual high-frequency transfer (MHT) to interchange advantages between RGB-IR images. MHT converts each pair of RGB-IR images into a discrete cosine transform (DCT) spectrum domain to extract high-frequency information. The extracted high-frequency information is transmitted to each other's networks and utilized to improve object recognition performance. Experimental results show the superiority of the proposed network and present performance improvement of the multispectral object recognition task.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.17 no.3
• /
• pp.596-608
• /
• 2017

This study was carried out in order to develop and validate the Korean Version of Strengths Scale for individuals with mental illness. The first step taken to develop the scale was to construct sample items for the Strengths Scale using literature research and three focus group interviews of individuals with mental illness. Secondly, two professors of the Social welfare Department of a University and two mental social workers reviewed these sample items to select and compile a final version of the scale. Lastly, the scale's reliability and validity was verified through an empirical study of 478 individuals with mental illness who conduct the survey items. The explanatory factor was that the sample items can be grouped into seven factors. Factor 1 was 'Vocation', Factor 2 was 'Family and Social Support', Factor 3 was 'Optimism', Factor 4 was 'Resources Utilization', Factor 5 was 'Coping Behavior', Factor 6 was 'Leisure', Factor 7 was 'Health'. The Confirmatory analysis showed that the model demonstrated a goodness- of-fit. Finally, the Korean Version of Strengths Scale for individuals with mental illness was developed consisting 40 items and was proposed a mental health social work implications.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.141-146
• /
• 2018

최근 대화 모델 학습에는 시퀀스-투-시퀀스 모델이 널리 활용되고 있다. 하지만 기본적인 시퀀스-투-시퀀스 모델로 학습한 대화 모델은 I don't know 문제와 사오정 문제를 내포한다. I don't know 문제는 입력 발화에 대해 안전하고 무미건조한 단편적인 대답을 많이 생성하는 문제이다. 사오정 문제는 입력 발화에 대해 적절한 응답을 생성했지만 입력 발화와 동일한 의미를 지니지만 어순, 어미 등의 변화가 있는 발화에는 적절한 응답을 생성하지 못하는 문제이다. 이전 연구에서 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제를 완화하는 대화 모델들을 학습할 수 있음을 보였으나 하나의 모델에서 두 문제를 동시에 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 디노이징 메커니즘을 활용하여 각각의 문제에 강점을 지닌 디코더들을 학습하고 응답 생성 시 입력 발화에 따라 두 디코더를 적절하게 반영하여 언급한 문제 모두에 대해 강건한 응답을 생성할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 한국어 대화 데이터로 실험을 수행하였다. 실험 결과 단일 문제를 해결하는 모델들과 비교하여 ROUGE F1 점수와 사람이 평가한 정성 평가에서 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.237-240
• /
• 2020

사전학습 언어모델은 다양한 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보였다. 하지만, 사전학습 언어모델은 문장 내 문맥 정보만을 학습하기 때문에 단어간 의미관계 정보를 추론하는데는 한계가 있다. 최근에는, 사전학습 언어모델이 어느수준으로 단어간 의미관계를 이해하고 있는지 다양한 Probing Test를 진행하고 있다. 이러한 Test는 언어모델의 강점과 약점을 분석하는데 효율적이며, 한층 더 인간의 언어를 정확하게 이해하기 위한 모델을 구축하는데 새로운 방향을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 사전 학습기반 언어모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 단어간 의미관계 이해도를 평가하는 3가지 작업을 진행한다. 첫 번째로 단어 간의 상위어, 하위어 관계를 나타내는 IsA 관계를 분석한다. 두번째는 '자동차'와 '변속'과 같은 관계를 나타내는 PartOf 관계를 분석한다. 마지막으로 '새'와 '날개'와 같은 관계를 나타내는 HasA 관계를 분석한다. 결과적으로, BERT_base 모델에 대해서는 추론 결과 대부분에서 낮은 성능을 보이지만, BERT_large 모델에서는 BERT_base보다 높은 성능을 보였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.7 no.4
• /
• pp.589-597
• /
• 2003

This paper discusses revenue model of digital TV broadcast service(D-TV) and presents the basic framework for integrated strategy of applications. Also this paper presents the cases of D-TV in the frame of integrated model. The broadcasting operators should focus on interactive advertising and revenue generation utilizing customer participation. Also, they should utilize the strengths as a platform operator. The contents provider should be concerned about the retail revenue rather than commission revenue. The middle ware provider should develop new interactive D-TV service rather than system use fee or consulting fee.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.203-208
• /
• 2017

본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.203-208
• /
• 2017

본 논문은 한글 자모 조합 임베딩을 이용하여 오타에 강건한 한국어 품사 태깅 시스템을 구축하는 방법에 대해 기술한다. 최근 딥 러닝 연구가 활발히 진행되면서 자질을 직접 추출해야 하는 기존의 기계학습 방법이 아닌, 스스로 자질을 찾아서 학습하는 딥 러닝 모델을 이용한 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 다양한 딥 러닝 모델 중에서 sequence labeling에 강점을 갖고 있는 bidirectional LSTM CRFs 모델을 사용하였다. 한국어 품사 태깅 문제에서 일반적으로 사용되는 음절 임베딩은 약간의 오타에도 품사 태깅 성능이 크게 하락하는 한계가 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 한글 자모 임베딩 값을 조합시킨 음절 임베딩 방식을 제안하였다. 강제로 오타를 발생시킨 테스트 집합에서 실험한 결과, 자모 조합 임베딩 기법이 word2vec 음절 임베딩 방식에 비해 형태소 분할은 0.9%, 품사 태깅은 3.5% 우수한 성능을 기록하였다.

• 전기의세계
• /
• v.46 no.3
• /
• pp.20-25
• /
• 1997

자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.

• Journal of Korean Society of societal Security
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.61-66
• /
• 2010

Recently a construction industry introduces information technology that brings about many advantages in the early planning phase, design phase and construction phase. Nevertheless a BIM has a many benefits, it has limits which are not only usually using 3D modeling but also limit of making full use of practical affairs because of a lack of connecting varietals of progress of work. To solve these uppermost limits, this research is presenting unified systems to use in risk management which are efficient management of space and non-space information, space analysis.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.131-134
• /
• 2004

"사랑은 움직이는 거야" 라는 광고 문구를 보면서 움직임(애니메이션)이 얼마나 중요한가를 단적으로 알수 있다. 이동성이 현대 사회에서 강조되면서 움직임의 패러다임은 인터넷과 홈페이지의 개념을 바꿔 놓았다. 플래시는 이러한 움직임을 기본으로 하고 있다. 플래시의 최대 강점은 애니메이션이며, 애니메이션은 고도의 상품 개발 자유도를 가지고 있고, 감성과정서, 오락과 문화를 제공하는 정보기술 산업 및 영상미디어 문화 산업이다. 특히 온라인 네트웍크, 디카, 컬러폰의 대중화로 애니메이션, 게임 등 문화 컨텐츠를 쉽게 접근 할 수 있는 시대가 도래되었다. 이러한 필요성에 따라서 국내 대학에서는 이와 관련된 학과들이 수없이 많이 생겨나고 있으나 아직 플래시 애니메이션과 게임 제작에 대한 컨텐츠가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 학생들이 쉽게 애니메이션과 게임을 제작할 수 있는 "MX 2004 위한 플래시 컨텐츠 제작" 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 별도의 패키지 없이 간단하고 용이하게 사용될 수 있다. 전문가들을 위한 3D-MAX, 마야, VRML이 아니라 현재 일반 사용자들이 가장 많이 사용하고 있는 플래쉬를 이용하여 12가지 기본 방법을 제안하고 이를 게임과 애니메이션을 제작할 수 있는 제작방법 등을 수록한 모델을 설계하고 구현하였다.