• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.101-109
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• 2012

고 품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 소프트웨어 내에 잠재된 결점을 제거하기 위한 품질관리계획이 요구된다. 이를 위해 결점 제거 프로필을 적절히 기술해야만 한다. 기존의 유조와 도관 모델은 결점이 제거되고 도피하는 결점을 계산하는데 복잡한 과정을 수행한다. 또한 어느 단계에서 삽입된 결점이 제거되고 도피하였으며, 단계별 결점 발견율이 얼마인지를 상세히 알고 있어야만 한다. 이러한 복잡한 과정을 단순화하기위해 본 논문은 결점필터링 개념에 기반하여 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 임의의 단계에서 제거와 도피한 결점이 어느 단계에서 삽입된 결점에 관련되어 있는지 고려할 필요가 없어 결점을 보다 간략히 기술할 수 있는 장점이 있다. 또한, 결점 제거 품질척도와 생산성 척도의 함수에 기반하여 결점제거에 요구되는 노력 추정 모델을 제시하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.33-38
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• 2008

본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.225-225
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• 2020

최근 국내·외에서는 재래식 소류사량 채집기를 이용한 직접계측방법의 한계를 보완하기 위해 음향센서(하이드로폰)를 활용하여 소류사가 이동할 때 발생하는 충돌음 신호로부터 소류사량을 간접적으로 추정하는 방법이 개발 검토되고 있다. 이러한 방법은 하이드로폰에 계측된 음향신호의 특성 중 음향 펄스 수와 소류사량의 상관성을 해명하는 연구가 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 펄스 카운트 알고리즘은 원시신호에 대한 불충분한 노이즈 필터링 작업과 음향특성 중 진폭만을 고려하여 임계치를 설정하였기 때문에 운송되는 소류사량이 많을 경우 신호 파형의 중첩으로 인한 펄스 수의 과소평가, 감지 가능한 상한 입자 크기가 제한되는 등의 결점을 가지고 있다. 또한 대다수의 연구가 소류사량의 총량과 시계열적인 변화를 추정하는데 주안점을 두고 있어 소류사량의 입도분포를 추정하기 위한 연구사례는 매우 부족한 실정에 있다. 따라서 본 연구에서는 위와 같은 한계를 극복하기 위해 다양한 입경과 유속 조건을 고려한 단독입자 공급 실험을 통해 하이드로폰에서 계측되는 소류사 입경별 충돌음의 진폭과 특정 주파수대역을 기준으로 음향특성치를 효과적으로 필터링 할 수 있는 개선된 Band-Passs Method 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 검증을 위해 기존의 음향신호 필터링 방법(증폭 채널 방법, 임계치 설정 방법)과 비교·분석을 수행한 결과 제안한 방법이 기존의 필터링 방법보다 높은 소류사량 추정률을 보이는 것으로 나타났다. 아울러 단일입경 연속공급 실험을 수행하여 입경별 소류사량 추정관계식을 산출하고 혼합입경의 입도분포 추정 가능성을 확인하였다. 연구수행의 최종단계로 혼합입경 소류사량 추정이 가능한 입경별 통합 소류사량 추정 알고리즘을 개발하고 실측 소류사량과의 비교·분석을 통해 알고리즘의 소류사량 추정 정밀도를 검증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.587-590
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• 2020

최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.

• 비파괴검사학회지
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• 제23권5호
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• pp.455-463
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• 2003

초음파 비파괴 평가에서 적응 노이즈 제거 기법은 시험 재료의 결정립 구조(grain structure)로 인해 공간적으로 변화하는 노이즈를 감소시키는데 적합하다. 일반적으로 결정립 노이즈는 비상관 관계성을 가지고 있는 반면에 결점(flaw) 신호는 상관 관계성을 띄고 있기 때문에 적응 필터링 알고리즘으로 출력 신호의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 신호의 상관관계 특징을 이용한다. 본 논문에서는 초음파 탐상의 결함 검출 능력 향상을 위해 적응 LMSE(least mean square error) 필터를 이용한 다단계 적응 노이즈 제거기법(multi-stage adaptive noise cancellation)을 제시한다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권2호
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• pp.48-55
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• 1998

광대역 소음의 능동소음제어(Active Noise Control, ANC)에 사용되는 Filtered-X Least Mean Aquares(FXLMS) 알고리즘의 주 결점은 제어 알고리즘의 입력으로 사용되는 필터링된 기준신호가 상관되어 입력신호의 자기상관행렬이 큰 고유치비를 갖게 됨으로써 수렴속도가 느려지는 것이다. 이 상관은 그 원인이 기준센서 신호의 자기상관 때문이거나, 기준신호가 오차경로로 필터링되어서 나타난다. Recursive Least Squares(RLS)와 같은 빠른 수렴속도를 갖는 적응 알고리즘이 존재하지만, 이들 알고리즘은 실 계의 구현을 위해 많은 계산을 필요로 하거나, 각 샘플마다 제어기의 최적화가 필요한데, 이는 매우 심각한 제한조건이다. 본 논문에서는 빠른 수렴의 속도를 갖으면서 FXLMS와 근사한 연산량을 갖는 제어알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 수렴속도를 느리게 하는 상관성을 줄이기 위해 이산 Walsh 변환을 사용하는 변환영역 FXLMS이다. 제안한 알고리즘을 광대역 능동소음제어 시스템에 적용, 모의시험한 결과 FXLMS의 문제점인 고유치비가 약 1/40으로 줄어드는 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.1-18
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• 2014

RFID는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용분야에서 기본적인 기술로 사용되어 왔다. 특히, 사물 인터넷을 위한 향후 RFID 기술의 폭 넓은 활용의 장애물중의 하나는 태그 리더기에 의한 RFID 데이터의 근본적인 비 신뢰성이다. 특히, 읽기 손실과 잘못된 읽기 같은 읽기오류 문제는 RFID 시스템이 적절히 처리해야 할 필요가 있다. 왜냐하면, 미들웨어 시스템이 전달한 오류 데이터는 궁극적으로 응용 서비스의 품질을 저하시킬 수 있기 때문이다. 따라서 높은 품질의 서비스를 위해서 지능형 RFID 미들웨어 시스템은 응용에 깨끗한 데이터를 전달하기 위해 읽기오류를 상황에 따라 적절하게 처리하여야 한다. 읽기 오류를 해결하기 위한 보편적인 방법 중의 하나는 슬라이딩 윈도우 필터의 사용이다. 따라서 최적의 윈도우 크기를 결정하는 것은 특히 모바일 환경에서는 읽기 오류를 줄이기 위해 쉽지 않은 중요한 일이다. 본 논문에서는 지능형 윈도우 크기 조정을 통해 읽기 오류를 줄이기 위하여 단일 태그를 위한 RFID 데이터 정제 방안을 제안한다. 이항 샘플링을 기반으로 한 기존 연구와 달리, 본 논문에서는 가중치 평균을 사용한다. 이는 최근의 읽기가 더 정확한 현재의 태그 전이를 나타낼 수 있으므로 과거와 현재의 읽기를 차별화하는 일이 필요하다는 것에 기반을 두고 있다. 가중치 평균을 사용하므로 이질적인 읽기 패턴을 갖는 모바일 환경에서도 효율적으로 적응하여 윈도우 크기를 동적으로 조정할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 윈도우 내의 읽음 패턴과 감소되는 윈도우 크기의 효과를 분석함으로서 더욱 효율적이고 정확한 크기 조정 결정을 할 수 있도록 한다. 제안한 방안을 사용하면 RFID 미들웨어 시스템이 응용에 좀 더 정확하고 무결점의 데이터를 제공함으로써 본래의 응용 서비스 품질을 보장할 수 있도록 한다는 궁극적인 목적을 달성할 수 있을 것으로 기대한다.