• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.482-487
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 애플리케이션은 빈번히 위치 정보를 이용하기 때문에 모바일 노드들의 위치를 파악하여 서비스를 제공해 주는 것이 점차 중요하게 인식되고 있다. 여기서 모바일 노드들의 위치 추정은 센서 네트워크에서 노드들에게 좌표를 할당하는 것과 같은 의미이다. 센서 네트워크 환경에서 모바일 노드 위치 추정을 다루는 연구들이 늘어나고 있으나, 현재 제안된 거의 모든 연구들의 위치 추정 실험에서는 엔코더, 자이로, 가속도 센서 등을 이용해서 실제 이동량을 측정해야만 한다. 이 점에 착안하여, 본 연구에서는 어떤 추가적인 센서를 추가하지 않고 실험에서 얻은 모바일 노드의 좌표들을 카메라로 획득한 실제 영상에 맵핑시킴으로써 위치 추정 실험을 검증하기 위한 방법론을 제시하고, 제안한 방법론을 이용하여 크리켓 실내 위치 시스템(Cricket Indoor Location System)의 대표적인 두 가지 구조인 Active and Passive Infrastructure에서 무인 로봇의 위치 추정 실험 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.451-453
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• 2001

본 논문에서는 향상된 AR 비디오 시스템을 위하여 장면내의 객체에 대한 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 실제장면의 조명 분포를 추정하기 위한 새로운 메소드를 설명한다. 장면의 조명 분포는 확장된 빛의 근원에 대한 이산 샘플링에 의해 근사화되었고, 장면에 대한 조명 분포는 그림자 모양 안쪽의 광휘 분포로부터 장면내의 다른 객체 위에 알려진 모양의 객체에 의해 추정되었다. 그림자 안쪽 표면에 대한 반사 특성 대신에, 장면에 대한 조명 분포와 표면에 대한 반사 특성을 동시에 추정하는 반복적인 최적화 구조를 기반으로 한다. 또한, 장면에 대한 조명분포의 적응적 샘플링 방법을 소개한다. 전체적인 조명 분포에 대한 균일한 분리를 사용하기보다는 이전의 반복 지점에서 조명 분포에 대한 샘플링 방향을 적응적으로 증가한다. 적응적인 샘플링 구조를 사용한 추정방법은 보다 소수의 샘플링을 사용하여 전체적인 조명을 보다 효율적으로 추정할 수 있었다. 제안된 메소드는 복잡한 조명 환경아래라도 조명 분포를 추정하는데 매우 효율적이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.579-584
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• 2002

시스템의 신뢰도는 설계 단계에서부터 중요한 제약 조건이 됨과 동시에 그 사용 단계에서도 지속적인 관찰의 대상이 된다. 특히 원자력 발전소와 길이 안전성이 강조되는 시스템에서 는 한 번의고장으로 치명적인 문제를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 신뢰도가 높은 시스템을 구축하기 위한 방안과 함께 시스템의 신뢰도에 대한 수리적인 평가를 보다 합리적인 방법으로 할 수 있는 것에 관한 연구가 필요하다고 할 수 있다. 시스템의 신뢰도 평가는 고장를 분포 함수의 추정에서 출발한다. 시스템의 고장를 분포 함수 추정시, 고장 자료를 이용하여 분포 함수의 모수를 추정하지만 대상 시스템의 고장 자료가 없는 경우 다른 유사 시스템의 고장자료를 이용하여 고장률 분포 함수를 추정하게 된다. 기준의 연구들은 유사 시스템의 고장자료를 이용할 때 베이지안(Bayesian)분석 절차를 이용하였다. 하지만 기존 방법들은 추정 절차에 필요한 우도함수(likelihood function)를 유도시 계산상의 어려움이 많다. 본 연 구에서는 각각의 개발 자료에 대한 우도함수를 유도하여 전체적인 시스템의 우도함수를 유도함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 절차를 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 기존의 방법과의 비교함으로써 본 연구의 타당성을 검증하였다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2010.04a
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• pp.35.2-35.2
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• 2010

전리층의 총전자수는 이중주파수 GPS 관측정보에 의해 추정될 수 있다. 그러나 GPS 신호에 의해 추정된 총전자수 값은 'DCB(Differential Code Biases)'라 불리는 GPS 위성과 수신기의 하드웨어 바어어스에 의해 영향을 받는다. 이러한 하드웨어 바이어스는 전리층 총전자수 추정의 정확도에 심각한 영향을 줄 수 있기 때문에 반드시 고려해야만 한다. 수신기의 하드웨어 바이어스는 수십 나노초(nano-seconds)에 도달할 수 있고, 수신기의 타입 또는 주변 온도 그리고 수신기 모델마다 다를 수 있다. 이 연구에서는 한국천문연구연과 국토해양부에서 운영하는 GPS 기준국 관측정보를 활용하여 각각의 수신기 바이어스를 1시간 간격으로 추정하고, 변화 특성을 분석한다. 일부 GPS 수신기 바이어스는 IGS (International GNSS Service)에서 제공하는 수신기 바이어스와 그 결과를 비교하여 검증한다. 또한 한반도 상공의 전리층 총전자수 추정과 GPS 수신기 바이어스의 영향을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.165-169
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• 2019

자연어 이해 모델은 대화 시스템의 핵심적인 구성 요소로서 자연어 문장에 대해 그 의도와 정보를 파악하여 의도(intent)와 슬롯(slot)의 형태로 분석하는 모델이다. 최근 연구에서 의도와 슬롯의 추정을 단일 합동 모델(joint model)을 이용하여 합동 학습(joint training)을 하는 연구들이 진행되고 있다. 합동 모델을 이용한 합동 학습은 의도와 슬롯의 추정 정보가 모델 내에서 암시적으로 교류 되도록 하여 의도와 슬롯 추정 성능이 향상된다. 본 논문에서는 기존 합동 모델이 암시적으로 추정 정보를 교류하는 데서 더 나아가 모델 내의 의도와 슬롯 추정 정보를 명시적으로 교류하도록 모델링하여 의도와 슬롯 추정 성능을 높일 수 있는 교차 게이트 메커니즘(Cross Gated Mechanism)을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.5 no.1
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• pp.33-48
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• 1994

무차별 영역에서 올바른 선택을 할 확률을 베이지안 관점으로 추정하였으며 특히 모수의 사전분포를 주는 대신 P(CS) 자체의 사전분포를 정의하여 여러가지 추정량 제안하였다. 또한 제안된 추정량이 사전분포에 어떤 영향을 받는 지를 모의실험을 통해 알아보았다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.2
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• pp.251-260
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• 2009

In this study, we propose a new estimation method based on autocovariance for selecting optimal estimators of the regression coefficients in the simple linear regression model. Although this method does not seem to be intuitively attractive, these estimators are unbiased for the corresponding regression coefficients. When the exploratory variable takes the equally spaced values between 0 and 1, under mild conditions which are satisfied when errors follow an autoregressive moving average model, we show that these estimators have asymptotically the same distributions as the least squares estimators. Additionally, under the same conditions as before, we provide a self-contained proof that these estimators converge in probability to the corresponding regression coefficients.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.5 no.2
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• pp.29-44
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• 1994

본 연구는 누적위험률함수에 대한 베이지안 추정량을 이용하여 생존함수의 추정량을 제안하고, counting process 이론과 martingale 이론을 이용하여 대표본하에서 제안된 추정량의 일양적 일치성과 점근적 정규성을 밝힌다. 또한 모의실험을 통하여 추정량들의 효율성을 편의와 평균제곱오차의 측면에서 비교하고자 한다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.3 no.4
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• pp.346-352
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• 1998

본 논문에서는 새로운 신경 회로망 유도 전동기 속도 추정 방법을 제안하고, 추정된 속도를 이용하여 속도 센서리스 벡터 제어를 구현한다. 제안된 신경 회로망 속도 추정 방법은 정상 상태뿐 아니라 과도 상태에서도 정확한 속도를 추정한다. 또한 off-line에 의해 사전 학습을 필요로 하지 않고, 유도 전동기의 구동과 동시에 on-line 학습을 통하여 속도를 실시간으로 추정함으로써 구현이 용이하다. 디지털 시뮬레이션과 2.2kW 유도 전동기 시스템을 이용한 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효용성과 성능을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.650-652
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• 1998

본 논문은 mesh 간략화를 위한 새로운 Gaussian 곡률 오차 추정 방법을 제안한다. Gaussian 곡률은 임의의 형상을 갖는 삼각화 된 단면체 표면에 대하여 위상과 기하학적 정보를 angle 과 face 의 관계로 정형화하여, vertex에 관한 곡률로 근사하여 표현한다. 간략화 방법은 지역적 형상으로부터 전체적인 형상을 추정한 후, 적절한 curvature criteria 로 간략화가 될 vertex를 선택하고 제거한다. 제거된 vertex에 의해 생성된 hole은 곡률에 기반하여 삼각화하고 곡률이 변화되는 vertex들의 Gaussian 곡률 오차를 계산한다. 각 간략화 level마다 최대 Gaussian 곡률 오차를 계산하므로, 사용자는 Gaussian 곡률 오차 추정으로 원하는 간략화 level을 지정할 수 있다. 또한 주어진 오차 안에서 vertex뿐만 아니라 edge나 face의 제거로, 간략화 되는 영역을 확산시켜 필요한 위상과 기하학적 정보를 유지하는 간략화를 할 수 있다.