• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제18권4호
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• pp.483-497
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• 2008

본 연구에서는 (두 자리 수)${\times}$(두 자리 수)의 곱셈에 대한 학생의 비형식적인 지식은 무엇이며, 문제 해결 과정에서 이러한 비형식적 지식의 역할이 어떠한지 분석하였다. 아직 (두 자리 수)${\times}$(두 자리 수)의 곱셈을 학습하지 않은 한 명의 3학년 학생을 대상으로 4차례의 임상면담을 실시하였고, 학생이 작성한 활동지와 행동적인 특성, 사고과정에 대한 단서 등도 자료에 포함시켰다. 아직 표준적인 알고리즘을 알지 못하는 상태에서 비형식적인 지식만으로 어떻게 문제를 해결하고 개념을 발전시키는지, 특히 어떤 유형의 비형식적인 지식을 어떤 방식으로 활용하는지 알아보았다. 관찰한 비형식적 지식은 모델 화하기, 두 배하기 전략, 그리고 곱셈의 분배와 결합 성질에 대한 이해이다. 그리고 비형식적 지식은 문제 해결 과정에서 해결방법을 설명하고 정당화하는 역할을 하였다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2003년도 제27회 추계학술대회
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• pp.58-58
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• 2003

목적 : 본 연구에서는 C-arm과 CT에 사용 가능한 자궁경부암용 팬톰을 개발하고 이를 이용하여 기존의 필름 방법에 기반한 위치 확인 방법과 CT 재구성 방법의 정확성을 비교 연구하고자 한다. 정확성이 검증된 후에는 두 방법의 장점을 이용하기 위해 CT로 재구성된 좌표를 필름의 좌표로 변환시켜 현재 사용되고 있는 필름에 기반한 근접 치료 계획 시행에 도움을 주고자 한다. 방법 : 자체 제작한 자궁경부암용 팬톰은 인체 등가 물질인 물과 아크릴을 사용하였고, 크게 localizer 부분과 팬톰 부분으로 구성되어 있다. 또한, 실제 자궁경부암 환자의 임상적인 구조를 모사하여 제작하였다. 자궁경부암 치료시 중요 장기인 방광과 직장을 구와 원기둥으로 설계하였고, 고선량율 applicator는 아크릴 판의 흠으로 고정시켜 제작하였기 때문에 CT 촬영시 applicator를 제거한 영상에서도 applicator의 구조가 정확하게 묘사될 수 있도록 제작하였다. 두 시스템에서 재구성된 좌표를 비교하기 위해 각각의 시스템에서의 얻은 재구성 좌표와 팬톰 자체의 localizer와 재구성 알고리즘을 바탕으로 개발된 프로그램을 이용하여 얻은 좌표로 두 재구성 좌표의 비교 연구를 수행하였다. 정확성이 검증되고 장기의 정보가 담긴 CT의 좌표는 자체 개발된 프로그램으로 2 차원의 필름 좌표로 변환되었다. 본 연구에 사용된 모든 프로그램은 ILD 5.5를 사용하여 개발되었다. 결과 : 두 시스템의 좌표 비교 결과 x, y 축은 차이가 2mm 이내로 비교적 정확한 실험 결과를 얻을 수 있었고, z 축의 경우 CT 슬라이드의 굵기에 따라 2mm-3mm 이내의 차이가 있음을 관찰할 수 있었다. z 축을 제외한 좌표의 차이는 획득한 영상에서 컴퓨터로 좌표를 옮기는 localizer 좌표 선택 과정에 발생했을 것으로 예상된다. 또한, 이 검증된 좌표와 개발된 프로그램을 이용하여 우리는 CT의 좌표를 2차원의 필름 좌표로 정확하게 변환할 수 있었다. 결론 : 이 연구로부터 기존의 C-arm 재구성 방법과 CT 재구성 방법의 비교를 통해 각 치료 기기의 신뢰성을 직접 확인할 수 있었으며, 비교를 통해 검증된 CT의 좌표를 필름 좌표로 변환시킴으로서, 각 시스템의 장점만을 결합한 효과적인 치료 계획을 세울 수 있는 가능성을 제시하였다. 또한 물과 아크릴을 사용한 비교적 간단하고 경제적인 방법으로 C-arm, CT 그리고 MRI에 모두 이용 가능한 팬톰을 제작하여 쉽고 정확하게 위치를 확인할 수 있었다. 더 나아가, 본 연구에서 제작된 자궁경부암 팬톰은 근접치료를 포함하여 관련 팬톰 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권6호
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• pp.645-651
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• 2012

본 논문은 부표로봇에 부착된 카메라 영상의 흔들림을 보정하기 위하여 새로운 방법을 제안한다. 본 연구에서는 부표로봇의 각도측정에 사용하는 자이로 센서의 누적오차 및 노이즈 등의 문제를 해결하기 위해 새로운 기구 메커니즘을 영상처리와 결합한 방법을 제안한다. 이 알고리즘은 특징 점을 추출하기 위한 타깃을 제안한 기구에 부착하여 타깃의 모형 특징을 기반으로 영상을 보정하는 방법이다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.455-462
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• 2013

본 논문에서는 여러 개의 마이크를 이용하여 잡음을 제거하는 방법인 공간 필터로 전처리된 신호를 입력으로 하는 음성 왜곡 가중 다채널 위너 필터 (Spatially Preprocessed Speech Distortion Weighted Multi-channel Wiener Filter: SP-SDW-MWF)에 대해 소개하고, 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. SP-SDW-MWF는 마이크로폰 어레이를 이용한 잡음 제거 알고리즘으로서 마이크로폰 불일치와 같은 오차에 강인한 것으로 알려져 있다. SP-SDW-MWF는 필터 계수를 최적화할 때 음성 왜곡과 잡음 제거에 대한 기준으로 나누어 가중치를 두고 있다. 이러한 가중치를 결정하기 위해, 본 논문에서는 전력 스펙트럼 밀도 오차를 평가 척도로 사용하여 마이크로폰으로부터 입력된 음성 신호와 잡음의 전력 스펙트럼 밀도의 비 (a priori SNR)를 이용하는 방법을 제안한다. 실험결과에서 나타난 바와 같이 a priori SNR에 따라 가변적인 가중치를 사용하는 것이 고정된 값을 가중치로 사용하는 것보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.143-150
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• 2020

최근 다양한 매체를 통해 폭발적인 양의 콘텐츠가 업로드 되고 있으며 그 가운데 게임과 스포츠 영상은 상당한 비율을 차지한다. 방송사에서는 시청자 편의를 위해 경기 영상 중 흥미를 끄는 장면을 모아 하이라이트 영상을 만들어 제공한다. 그러나 이는 시간과 비용이 많이 소요되는 문제가 있다. 본 논문에서는 게임과 스포츠 경기에서 자동으로 하이라이트를 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 방법들이 이미지 정보만을 주로 이용하는데 반해 우리는 오디오와 이미지 정보를 함께 사용하며, 영상의 단기적 전후관계와 중장기적 흐름을 동시에 파악하는 방법을 제시한다. 또한 더 좋은 특징벡터를 찾아내기 위해 GAN을 결합한 모델을 설명한다. 제안하는 모델들은 e스포츠 경기 영상과 야구 경기 영상을 이용하여 평가한다.

• 감성과학
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• 제16권3호
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• pp.409-416
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• 2013

집중은 관련된 사건을 선택적으로 주의하고, 관련 없는 사건을 무시하는 인간의 중요한 인지 기능중의 하나이다. 인간의 집중 능력을 관리 이용하는 컴퓨터 기반 장치에 있어서 집중과 비집중 상태를 구분하는 것은 필수적으로 요구되는 조건이다. 본 논문에서는, 뇌파신호로부터 분류기의 입력으로 사용되는 특징을 효율적으로 추출하기 위하여 비선형 반복 패턴 분석기법과 스펙트럼 분석 기법을 새로이 결합하였고(13개 특징 추출), 서포트벡터머신, 역전파 알고리즘, 선형분리, 로지스틱 회귀 분류 기반 분류기들을 포함하는 집중-비집중 분류기들의 성능을 분석하였다. 그중에서 81 %의 정확도를 보이는 서포트벡터머신 분류기가 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 스펙트럼 분석으로 추출한 특징만을 사용하였을 경우(76 % 정확도)가 비선형 분석 방법으로 추출한 특징만을 사용했을 경우(67 % 정확도)보다 좀 더 우수한 성능을 보였다. 비선형-스펙트럼 분석법을 복합 적용한 서포트벡터머신 분류기가 추후 집중 관련 장비 설계에 있어서 효율적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.739-747
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• 2018

다중센서 위성영상 간 통합 분석 및 융합과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 다중센서 영상 간 정합이 선행되어야 한다. 대표적인 정합 기법으로는 SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 같은 알고리즘이 존재한다. 그러나, 광학영상과 SAR (Synthetic Aperture Radar)영상은 취득 시 센서 자세와 방사 특성의 상이함으로 영상 간 분광적인 특성이 비선형성을 이뤄 기존 기법을 적용하기에 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특징기반 정합기법인 SAR-SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 형상 서술자 벡터 DLSS (Dense Local Self-Similarity)를 결합하여 개선된 영상 정합기법을 제안하였다. 본 실험 지역은 대전 일대에서 촬영된 KOMPSAT-2 영상과 Cosmo-SkyMed 영상을 이용하여 실험하였다. 제안 기법을 비교평가하기 위해 특징점 및 정합쌍 추출에 대해 대표적인 기존 기법인 SIFT와 SAR-SIFT를 이용하였다. 실험 결과를 통해 제안 기법은 기존 기법들과 다르게 두 실험 지역에서 참정합쌍을 추출하였다. 또한 추출된 정합쌍을 통한 정합 결과 정성적으로 우수하게 정합되었으며, 정량적으로도 두 실험 지역에서 각각 RMSE (Root Mean Square Error) 1.66 m, 2.65 m로 우수한 정합 결과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.56-66
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• 2001

최근에 심리 음향 기준을 이용한 스펙트럼 차감법이 제안되었다. Virag의 알고리즘에서는 기존의 방법보다 청취자가 더 편안한 음성을 들을 수 있지만 잡음에 강인한 음성활동 검출기가 필요하다. 음성활동 검출기를 필요로 하지 않는 확장 스펙트럼 차감법에서는 신호 대 잡음비가 감소함에 따라 잔여 잡음이 더욱 잘 들리게 된다. 본 논문에서는 심리 음향 기준을 이용한 스펙트럼 차감법에 Wiener 필터를 결합한 새로운 음질 개선 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Wiener 필터를 사용하여 음성 구간에 서도 잡음의 추정치가 계속 갱신되므로 음성 검출기가 필요 없고 마스킹 임계값에 따라 차감 파라미터를 조정하기 때문에 잔여 잡음이 거의 들리지 않게 된다. 제안된 방법에 대하여 시뮬레이션을 통하여 기존의 스펙트럼 차감법과 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 사용하여 개선된 음성이 기존의 방법에 비하여 청취하기에 더 편한 음질을 제공하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.485-490
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• 2004

자조의 표현에서 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 개체들끼리 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화의 유사도 결정 측도는 맡은 연구들에서 매우 다양한 것들이 사용되었다. 하지만 군집화 결과의 성능 측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고, 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 주관적인 군집화 문제에 있어서 객관성 있는 군집 결정 방안을 제시하여 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 차원 축소기법의 하나인 주성분 분석과 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 군집화 모형을 제안하여, 객관적인 퍼지 군집화를 수행하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위하여 UCI Machine Loaming Repository의 Iris와 Glass Identification 데이터를 이용한 실험 결과를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권5호
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• pp.757-764
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• 2005

이동 인터넷 환경에서 보안성과 급증하는 서비스 요구를 효율적으로 제어하기 위해 AAAv6기반 Diameter 기술이 사용자 인증에 사용되고 있다. 그러나 Diameter에서 제공하는 기본적인 인증기법은 로밍 서비스나 인터넷 전송 과정에서 보안성이 떨어지는 단점을 가지고 있어 EAP-MD5와 같은 암호알고리즘과 결합하여 사용자 인증처리를 수행한다. 이러한 사용자 인증처리를 효율적으로 수행하기 위해서는 AAAv6 환경을 구성하고 있는 AAA attendent, AAAv, AAAb, AAAh, HA 서버들의 성능 충족 방안이 필요하다. 따라서, 이 논문에서는 도메인간의 이동성을 가지는 AAAv6 인증 모델중의 하나인 EAP-MD5기반의 운영 모델을 설계하고 실험을 통하여 사용자 인증 기능을 수행하는 각 서버의 최적 성능지표를 산출하고 이를 이용하여 AAAv6의 사용자 인증 처리를 최적화 시킬 수 있는 지표들을 제시한다.