• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.8-17
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• 2008

본 논문에서는 새로운 주요객체 자동추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 크게 2단계 과정으로 요약될 수 있다. 1단계로 객체와 배경을 분리하는 영상분할 작업을 수행한다. 우선적으로 '인간은 3또는 4개의 주요 색상으로 축약하여 사물을 인식한다'는 연구 결과에 따라 K-means 알고리즘을 이용하여 3구역으로 분할하고, 분할된 영상 간 히스토그램 유사도를 계산하여 임계값 이상으로 유사하면 병합하는 과정을 수행한다. 2단계로 영상구도에 근거해 분할된 영상 중에 객체라고 지정하는 작업을 수행한다. 사람이 사진을 잘 찍기 위해서는 '주요객체의 위치를 영상구도에 맞추어 촬영하는 것이 바람직하다는 사실'에 근거하여 삼각구도를 바탕으로 가중치 마스크를 설계하여 객체위치를 역 추정하였다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 약 400개의 영상에 대해 실험하였으며, 최근에 발표된 KMCC, GBIS방법과도 비교하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.242-251
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• 2000

퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.551-554
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• 2003

본 논문은 얼굴 인식을 위한 전 처리 기술인 통계적인 색 정보를 이용한 얼굴영역 추출 방법에 대해서 제안한다. 얼굴 영역 추출은 방향성에 무관하고 빠르게 선택 될 수 있는 색상정보 즉, 사람의 피부색을 이용한다. 처리과정은 RGB 색 공간을 HSI로 변환하여 영상의 휘도 성분을 정규화하고 노이즈를 제거하기 위해 가우시안 필터를 이용하여 평활화 과정을 수행한다. 이와 같이 처리된 영상을 통해 피부색을 검출하여 피부색에 해당되는 화소값이 가장 큰 군락을 형성하고 있는 부분을 얼굴영역으로 인지하고 이를 근거로 영역을 추출한다. 제안된 방법을 통해 실험한 결과 얼굴인식에 적합한 얼굴 영역을 추출해 내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.916-919
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• 2018

심층신경망 모델은 우수한 성능을 갖고 있음에도 불구하고 모델이 어떤 판단 과정을 통해 결론을 내렸는지 파악하기 어렵다. 그에 따라 판단에 대한 근거가 중요한 분야에서는 심층신경망 모델을 적용한 실제 사례를 찾기 어렵다. 인공신경망 모델을 해석하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 내부 구조를 이용하여 규칙을 추출하는 decompositional 접근법이 제안되었으나 기존의 연구는 대부분 은닉층이 1개인 다층 퍼셉트론 모델에서 규칙을 생성하는 것을 가정하고 있다. 오늘날 사용하는 심층신경망 모델은 일반적으로 여러 은닉층을 가지고 있기 때문에 기존의 접근법을 그대로 적용할 경우 규칙 불확실성에 따라 잘못된 규칙을 추출하는 문제가 발생한다. 본 논문은 decompositional 접근법에 존재하는 규칙 불확실성 문제를 완화하고 깊이가 깊은 심층신경망 모델에 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 접근법은 실제 활성화 값을 통해 지식을 추출하며, 이를 통해 규칙 불확실성 문제를 완화할 수 있었다.

• 한국사회복지학
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• 제52권
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• pp.301-324
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• 2003

이 연구는 지역사회실천의 활성화 방안을 모색하기 전 단계로 사회복지관의 사회복지사가 지역사회 실천 사례에 개입한 경험을 알아보는 데 목적을 두고 있다. 연구자는 '사회복지사는 지역사회실천 사례에서 어떤 경험을 하는가?'라는 연구 문제를 풀어가기 위해 질적 연구인 근거이론 방법을 적용하였으며, 지역사회실천 사례 경험이 있는 아홉 개 사회복지관의 사회복지사 11명과 1 대 1 또는 1 대 2 심층면접을 실시하였다. 근거이론에 따라 면접 내용을 개방코딩한 결과 총 166개 개념으로부터 41개 하위범주와 여덟 개 범주를 추출하였다. 이들 범주를 바탕으로 지역사회실천 경험의 패러다임 모형을 만들었고, 이 모형을 근거로 '열악한 여건에서 의지적 노력으로 다양한 전략을 구사하여 발전적 경험으로 쌓이는 과정'이라는 핵심 범주를 추출하였다. 이 연구를 통해 사회복지사는 지역사회실천 요체로서 주민, 지역사회, 사회복지사(자신), 사회복지관의 여건을 중시하고, 전체 과정에서 다양한 전략을 구사한다는 점을 알게 되었다. 아울러 지역사회실천 관련 교육과 훈련을 강화하기 위해 대학과 사회복지관이 협력하여 훈련 체계를 갖추어야 함을 알게 되었다.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 2002년도 춘계학술발표대회 논문집
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• pp.114-117
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• 2002

현재 개발 중에 있는 비파괴 검사법인 Tapping Sound Analysis 의 실험적 검증을 위한 연구를 수행하였다. 손상이 없는 복합재료 구조물과 손상이 있는 복합재료 구조물에 대한 타격 실험을 통해 타격음과 타격력을 측정하여 비교하였다. Wavelet packet transform에 근거한 특성 추출법을 이용하여 타격음으로부터 손상 판단을 위한 특성을 추출하였다. 손상이 없는 구조물과 손상이 있는 구조물의 특성을 비교하기 위해, 특성 지수를 정의하였다. 정의된 특성 지수를 이용하여 손상이 없는 구조물과 손상이 있는 구조물의 타격음의 차이를 하나의 실수로 표현하였다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.379-391
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• 2001

본 연구에서는 관심거리가 되고 있는 마코프인쇄 몬테칼로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)방법에 근거한 공간 확률난수 (spatial random variate)생성법과 깁스표본추출법(Gibbs sampling)에 의한 베이지안 분석 방법에 대한 기술적 사항들에 관하여 검토하였다. 먼저 기본적인 확률난수 생성법과 관련된 사항을 살펴보고, 다음으로 조건부명시법(conditional specification)을 이용한 공간 확률난수 생성법을 예를 들어 살펴보기로한다. 다음으로는 이렇게 생성된 공간자료를 분석하기 위하여 깁스표본추출법을 이용한 베이지안 사후분포를 구하는 방법을 살펴보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.565-567
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• 2003

이 논문은 Matched Filter 기술을 사용해 얼굴 특징점 위치를 추출하는 연구에 대해서 기술한다. 기본 목표는 얼굴의 서로 다른 8개( 양쪽 눈과 눈썹, 머리선, 코, 입, 턱 )의 부분을 구분할 수 있는 필터들을 개발하는 것이다. 이런 Matched Filter는 Fourier 역변환을 사용해 훈련영상(Training Image)으로부터 얻을 수 있다. 실험평가는 베른대학의 얼굴 데이터베이스에 근거한다. 우리는 여기서 다양한 얼굴의 방향성에 효과적으로 적용할 수 있도록 하는 훈련 영상자료가 무엇인지 알 수 있다. 그리고 안경을 썼을 때 얼굴을 인식할 수 있는 가장 좋은 방법도 알아본다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.347-350
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• 1998

음성신호와 영상신호를 함께 이용하는 바이모달(Bi-modal)음성인식에서 어떤 입술 파라미터를 사용하는가에 따라 인식시스템의 성능이 달라진다. 그래서 본 논문에서는 이미지에 근거한 입술파라미터를 견인하게 추출하기 위한 방법으로 x 프로파일(profile)을 이용한 방법을 사용하였다. 파라미터를 선정을 달리하여 실험한 결과 15dB이상에서는 안쪽입술의 2개의 파라미터를 이용한 경우가, 10dB이하에서는 4개의 입술파라미터를 이용한 경우가 더 좋은 인식률을 보였다. 안쪽 입술 파라미터를 이용한 경우가 바깥쪽 입술 파라미터를 이용한 경우보다 더 좋은 인식률을 보였다.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 2003년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.195-198
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• 2003

정밀 수치해석으로 구한 태핑음 데이터를 기준으로 하여 복합재료 구조물 내의 층간분리 손상의 존재 여부를 판단하는 비파괴 검사법을 제안하였다. 태핑음의 수치 모사를 위해 동적 접촉 알고리듬을 이용한 유한요소법과 경계요소법을 이용하였다. 태핑음 수치해석 과정에 대한 정식화를 수행하고 실제 구조물의 태핑음과 비교하여 수치해석 기법의 타당성을 밝혔다. 웨이브릿 페킷 변환에 근거한 특성 추출법을 이용하여 태핑음으로부터 손상 판단을 위한 특성을 추출하고 손상 판단의 지표가 되는 특성 지수를 정의하였다. 복합재료 구조물에 대한 층간분리 손상 검출과정을 시연함으로써 제시된 태핑음 검사법의 타당성을 밝혔다.