• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.186-192
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• 2009

In this paper, we represent the recognition method for human frontal upper body pose. In HCI(Human Computer Interaction) and HRI(Human Robot Interaction) when a interaction is established the human has usually frontal direction to the robot or computer and use hand gestures then we decide to focus on human frontal upper-body pose, The two main difficulties are firstly human pose is consist of many parts which cause high DOF(Degree Of Freedom) then the modeling of human pose is difficult. Secondly the matching between image features and modeling information is difficult. Then using Pictorial Model we model the human main poses which are mainly took the space of frontal upper-body poses and we recognize the main poses by making main pose database. using determined main pose we used the model parameters for particle filter which predicts the posterior distribution for pose parameters and can determine more specific pose by updating model parameters from the particle having the maximum likelihood. Therefore based on recognizing main poses and tracking the specific pose we recognize the human frontal upper body poses.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.14 no.1
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• pp.31-39
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• 1995

In this paper, we have constructed phoneme discriminant filters [PDF] according to the linear discriminant function. These discriminant filters do not follow the heuristic rules by the experts but the mathematical methods in iterative learning. Proposed system. is based on the piecewise linear classifier and error correction learning method. The segmentation of speech and the classification of phoneme are carried out simutaneously by the PDF. Because each of them operates independently, some speech intervals may have multiple outputs. Therefore, we introduce the unified coefficients by the output unification process. But sometimes the output has a region which shows no response, or insensitive. So we propose time windows and median filters to remove such problems. We have trained this system with the 549 monosyllables uttered 3 times by 3 male speakers. After we detect the endpoint of speech signal using threshold value and zero crossing rate, the vowels and consonants are separated by the PDF, and then selected phoneme passes through the following PDF. Finally this system unifies the outputs for competitive region or insensitive area using time window and median filter.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.47-50
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• 2015

TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.262-264
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• 2000

텍스트 문서 분류는 텍스트 형태로 주어진 문서를 종류별로 구분하는 작업으로 웹페이지 검색, 뉴스 그룹 검색, 메일 필터링 등이 분야에 응용될 수 있는 기반 작업이다. 지금까지 문서를 분류하는데는 k-NN, 신경망 등 여러 가지 기계학습 기법이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 베이지안망을 이용해서 텍스트 문서 분류를 행한다. 베이지안망은 다수의 변수들간의 확률적 관계를 표현하는 그래프 모델로 DAG 형태인 망 구조와 각 노드에 연관된 지역확률분포로 구성된다. 그래프 모델을 사용할 경우 학습에 이용되는 각 속성들간의 관계를 사람이 알아보기 쉬운 형태로 학습할 수 있다는 장점이 있다. 실험 데이터로는 Reuters-21578 문서분류데이터를 이용했으며 베이안망의 성능은 나이브 베이즈 분류기와 비슷했다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.214.1-214.1
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• 2012

한국천문연구원은 우주물체 전자광학 감시체계 기술개발 사업을 통해 자국위성의 추적감시를 위해 0.5m 광시야 감시관측소 국제 네트워크(OWL : Optical Wide-Field patroL)를 구축할 예정이다. OWL 시스템의 설계 검증을 위해 시험모델을 개발하였고, 연구소 내에 테스트베드에 설치하여 종합적인 테스트를 수행하고 있다. OWL 시험모델은 해외 설치모델과 동일하게 제작하였으며 돔을 제외한 모든 서브시스템을 국산화하였다. 유효구경 0.5m의 Richey-Cretian 형식의 광학계로 1.75도의 광시야를 구현하였고 영상보정을 위해 5개의 보정 렌즈를 사용하였다. 인공위성 추적을 위해 초당 10도 이상 기동이 가능한 alt-az 방식의 마운트를 개발하였다. 단일 노출에서 다수의 인공위성 궤적을 얻기 위해 chopper 제어 시스템을 도입하였고, chopper, 필터휠, de-rotator, CCD 카메라 등 4개의 부분품을 하나로 묶어 간결한 back-end를 구성하였다. 시스템의 안정성 향상과 유지보수의 용이성을 위해 망원경 및 관측소 제어 전용보드를 개발하였고, 전자동 무인관측을 위한 스케줄러 및 운영소프트웨어를 개발하였다. 시험모델을 이용하여 수 개월간 테스트을 수행하고, 관측결과 분석을 통하여 문제점을 수정보완한 후 OWL 시스템의 최종 설계안을 확정할 예정이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.7
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• pp.19-27
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• 2023

In the process of collecting social reviews, a number of noise reviews irrelevant to a given search keyword can be included in the search results. To filter out such reviews, machine learning can be used. However, if the number of reviews is insufficient for a target place to be analyzed, filtering accuracy can be degraded due to the lack of training data. To resolve this issue, we propose a supervised learning method to improve accuracy of the noise review filtering for the places with insufficient reviews. In the proposed method, training is not performed by an individual place, but by a group including several places with similar characteristics. The classifier obtained through the training can be used for the noise review filtering of an arbitrary place belonging to the group, so the problem of insufficient training data can be resolved. To verify the proposed method, a noise review filtering model was implemented using LSTM and BERT, and filtering accuracy was checked through experiments using real data collected online. The experimental results show that the accuracy of the proposed method was 92.4% on the average, and it provided 87.5% accuracy when targeting places with less than 100 reviews.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.628-630
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• 2002

본 논문은 이상 유동장 시스템의 전기 단층촬영 기법의 성능을 향상시키기 위해 Matlab과 같은 계산 도구에 데이터 통신 기능을 추가적으로 구현하여 노드들의 협력 계산을 지원한다. 구현된 통신 기능은 Matlab 명령어 라인이나 m-file에서 직접 호출할 수 있는 동적 링크 라이브러리 형태로 제공되며 호출시 전달된 Matlab 고유 방식으로 표현된 행렬을 Windows 운영체제에서 제공하는 파이프 기능을 이용하여 네트워크를 통해 수신자에게 전달한다. O(n$^3$)의 복잡도를 갖는 다수의 연산으로 구성된 영상 복원 알고리즘에 있어서 사전 분석과정을 협력 계산함으로써 물체 내부의 상황에 따라 n의 크기를 감소시켜 알고리즘의 수행속도를 크게 개선할 수 있다. 본 논문에서 구현된 협력 계산 환경과 프로그램은 주어진 물체내부 기포 분포에 대해 동적 칼만 필터 프로그램을 8개의 노드를 사용하였을 때 15배까지 수행속도를 향상시켰다. 따라서 고가의 병렬 시스템 대신 현재 이용이 가능한 저비용의 클러스터 계산 환경을 ET 기법에 적용하여 보다 정확하고 신속한 영상 복원을 수행할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.250-254
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• 2003

최근 몇 년 동안 이루어진 네트워크 및 인터넷 시장의 발전과 더불어 빈번히 발생하는 시스템에 대한 침입을 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 이러한 도구들 중 침입탐지시스템은 시스템내의 불법침입을 탐지하는 시스템으로, 침입탐지시스템의 문제점인 과다한 오류경고메시지 발생으로 인하여 침입 판단의 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 오류경고메시지의 축소를 위한 방법으로 인증된 네트워크 내부에서 발생하는 긍정오류 탐지를 축소하기 위해 각 서버의 취약성을 다수의 판단자에 의한 오탐 확률수치를 입력받아 퍼지기법을 이용하여 취합, 판단자의 불확실성을 감소시킨 필터링룰을 생성 및 적용하여 긍정오류 경고메시지를 축소시킬 수 있는 모델을 설계 및 구현하므로써 탐지의 정확성 향상에 활용할 수 있을 것이다

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.143-143
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• 2023

최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.11
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• pp.1306-1313
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• 1999

본 연구는 인터넷 기반 공유가상공간에서 시스템의 확장성을 유지하기 위하여 이동객체를 대상으로 하는 이벤트 필터링 기법을 제안하고자 한다. 제안된 다중격자 모델 기법은 이동객체의 경로 상에서 대표적인 이벤트를 샘플링하는 방식을 사용한다. 이 방식은 메시지 트래픽의 양을 동적으로 조절하기 위하여 이동객체 간의 관심정도 정보를 수치적으로 변환하여 이벤트 갱신빈도에 반영한다. 대량의 이동객체를 생성하여 제안된 기법을 적용한 성능평가 실험에서 기존의 방식에 비하여 평균 메시지 전송량이 50%이상 감소하는 것으로 확인할 수 있었다. 다중격자 모델은 참여자의 수와 메시지 트래픽 상황에 따라 가상환경의 공유 QoS를 동적으로 조절할 수 있으며, 인터넷 상에서 다수 사용자를 위한 3차원 가상사회 구축 및 온라인 네트워크 게임 개발 등에 활용될 수 있을 것이다.Abstract This paper proposes an event filtering technique that can dynamically control a large amount of event messages produced by moving objects like avatars or autonomous objects in a distributed virtual environment. The proposed multi-level grid model technique uses the method that extracts the representative events from the paths of moving objects. For dynamic control of message traffics, this technique digitizes the DOIs of the avatars and reflects the interest information controlling the frequency of message transmission. For the performance evaluation, a large number of moving objects were created and the model was applied to these avatar groups. In the experiments, more than 50% of messages have been reduced in comparison with the existing AOI-based filtering techniques. The proposed technique can dynamically control the QoS in proportion to the number of users and the amount of messages where a large number of users share a virtual space. This model can be applied to the development of 3D collaborative virtual societies and multi-user online games in the Internet.