• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.320-327
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• 1998

대어휘 연속음성인식을 목표로 개발한 의사형태소 단위의 인식기를 기술하였다. 먼저 의상형태소를 정의하고, 의사형태소 태거를 간단히 기술하며, 의사형태소의 병합에 의한 인식단위 결정방법, 의사형태소 단위 인식기에서 특히 고려되어야 할 음향모델링, 품사 정보를 이용한 언어모델 및 어절규칙의 적용 방안, 의사형태소 단위 인식을 위한 새로운 탐색기 구조를 기술한다. 약 5,500 어절의 인식어휘를 갖는 여행계획 영역의 대화체 연속음성 데이터베이스를 이용하여 초벌 인식실험을 한 결과, 의사형태소 단위의 인식기의 단어인식률은 66.4%, 어절인식률은 60.0%를 나타내었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.692-695
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• 2010

일반적으로 모델개선에서는 부재단위의 강성을 파악하기 때문에 구조물의 취약부인 부재단부의 손상이 집중될 경우 손상의 형태를 세밀히 파악하기 어려우며 손상된 구조물의 거동을 정확하게 모사하기 어려운 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해서는 부재 단부에 발생한 손상을 고려할 수 있는 좀 더 정밀한 해석 모델을 통한 모델개선이 필요하다. 본 연구에서는 부재 단부에 반강접 접합을 가지는 해석모델을 사용해 모델 개선을 실시하고 이를 통해 접합부의 손상 평가와 손상 구조물의 거동을 파악하였다. 제안된 방법을 5층 1경간의 RC 벽식 실험체의 손상탐지에 적용하였으며 그 결과 부재단위 모델을 사용할 때보다 더욱 정확하게 구조물의 손상을 평가하고 거동을 모사할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.470-474
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• 2019

한글 OCR 성능을 높이기 위해 딥러닝 모델을 활용하여 문자인식 부분을 개선하고자 하였다. 본 논문에서는 폰트와 사전데이터를 사용해 딥러닝 모델 학습을 위한 한글 문장 이미지 데이터를 직접 생성해보고 이를 활용해서 한글 문장의 OCR 성능을 높일 다양한 모델 조합들에 대한 실험을 진행했다. 딥러닝 모델은 STR(Scene Text Recognition) 구조를 사용해 변환, 추출, 시퀀스, 예측 모듈 각 24가지 모델 조합을 구성했다. 딥러닝 모델을 활용한 OCR 실험 결과 한글 문장에 적합한 모델조합은 변환 모듈을 사용하고 시퀀스와 예측 모듈에는 BiLSTM과 어텐션을 사용한 모델조합이 다른 모델 조합에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문에서는 이전 한글 OCR 연구와 비교해 적용 범위를 글자 단위에서 문장 단위로 확장하였고 실제 문서 이미지에서 자주 발견되는 유형의 데이터를 사용해 애플리케이션 적용 가능성을 높이고자 한 부분에 의의가 있다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.4
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• pp.139-145
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• 2019

This paper investigated the strength and stiffness of composite truss unit structures. The model used is a core-filled model combining the Kagome model and the cube truss model. The material properties used for the analysis are 304 stainless steel with elastic modulus of 193 GPa and yield stress of 215 MPa. The theoretical equation is derived from the relative elasticity relation of Gibson - Ashby ratio, the analysis was performed using Deform 3D, a commercial tool. In conclusion, the relative elasticity for this unit model correlates with 1.25 times the relative density and constant coefficient, elasticity is inversely proportional to pore size. The relative compressive strength has a correlation with relative density of 1.25 times. Proof of this is a real experiment, the derived theoretical relationship should further consider mechanical behavior such as bending and buckling. In the future, it is hoped that the research on the elasticity and the stress according to the structure of the three-dimensional space will be continued.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1993.11a
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• pp.73-77
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• 1993

박막모델을 사용하여 연료전지 성능에 영향을 주는 여러 인자들에 대해 전압과 전류의 관계를 모사 하여 비교하였다. 또한 단위전지에 대해 제어루프를 구성함으로서 전극성능 모델식을 이용한 연료전지의 제어 가능성을 확인하였다. 확산계수가 증가할수록 그리고 전극두께가 얇고 전극의 세공반경이 클수록 전극성능은 증가하였다. 단위전지의 제어를 위해서 양극과 음극의 반응기체 유속을 조절할 수 있는 압력에 대해 설정치 변화와 외란의 변화에 대한 제어모사를 행한 결과 각 전극의 압력이 설정점에 빠르게 수령하여 연료전지의 효과적인 제어가 가능함을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.886-888
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• 2004

기존의 한글-안자 변환에서는 문맥정보와 통계정보를 고려하지 않는 사전기반의 단어단위 변환 방법을 사용한 반면, 본 논문에서는 언어모델 밀 변환모델을 이용한 문장단위의 한자 자동변환 방법을 제안하고. 사전 미등록어와 복합어의 한글-한자 변환을 위하여 단어분할을 변환의 숨김 과정으로 처리하는 통합모델을 사용하였다. 실험 결과, 전문용어의 한글-한자 변환에서 제한된 한자 데이터를 이용하여 기존의 사전기반 변환보다 나은 결과를 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.141-144
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• 2020

한국어에서 문장의 가독성이나 맥락 파악을 위해 띄어쓰기는 매우 중요하다. 또한 자연 언어 처리를 할 때 띄어쓰기 오류가 있는 문장을 사용하면 문장의 구조가 달라지기 때문에 성능에 영향을 미칠 수 있다. 기존 연구에서는 N-gram 기반 통계적인 방법과 형태소 분석기를 이용하여 띄어쓰기 교정을 해왔다. 최근 들어 심층 신경망을 활용하는 많은 띄어쓰기 교정 연구가 진행되고 있다. 기존 심층 신경망을 이용한 연구에서는 문장을 음절 단위 또는 형태소 단위로 처리하여 교정 모델을 만들었다. 본 연구에서는 음절과 형태소 단위 모두 모델의 입력으로 사용하여 두 정보를 결합하여 띄어쓰기 교정 문제를 해결하고자 한다. 모델은 문장의 음절과 형태소 시퀀스에서 지역적 정보를 학습할 수 있는 Convolutional Neural Network와 순서정보를 정방향, 후방향으로 학습할 수 있는 Bidirectional Long Short-Term Memory 구조를 사용한다. 모델의 성능은 음절의 정확도와 어절의 정밀도, 어절의 재현율, 어절의 F1 score를 사용해 평가하였다. 제안한 모델의 성능 평가 결과 어절의 F1 score가 96.06%로 우수한 성능을 냈다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.6
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• pp.657-664
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• 2003

Reliable tracking of moving humans is essential to motion estimation, video surveillance and human-computer interface. This paper presents a new approach to human motion tracking that combines appearance-based and model-based techniques. Monocular color video is processed at both pixel level and object level. At the pixel level, a Gaussian mixture model is used to train and classily individual pixel colors. At the object level, a 3D human body model projected on a 2D image plane is used to fit the image data. Our method does not use inverse kinematics due to the singularity problem. While many others use stochastic sampling for model-based motion tracking, our method is purely dependent on nonlinear programming. We convert the human motion tracking problem into a nonlinear programming problem. A cost function for parameter optimization is used to estimate the degree of the overlapping between the foreground input image silhouette and a projected 3D model body silhouette. The overlapping is computed using computational geometry by converting a set of pixels from the image domain to a polygon in the real projection plane domain. Our method is used to recognize various human motions. Motion tracking results from video sequences are very encouraging.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2003.06a
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• pp.135-140
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• 2003

반도체 제조 공정 중 FAB공정은 수많은 단위공정들로 이루어져 있고, 한 Lot에 대한 모든 공정을 진행하는 데에는 약 1개월 이상이 소요된다. 반도체 산업의 특성상 고객이 원하는 제품을 최단 시간 내에 생산을 해서 적기에 제품을 공급해야만 최대의 수익을 올릴 수가 있다. 그러므로 FAB공정의 공기단축은 반도체 생산에서 중요한 부분이 된다고 할 수 있다. 본 연구는 FAB공정 중 단위공정과 단위공정 사이에서 이루어지는 작업을 라인자동화를 통한 새로운 모델을 적용해서 단위공정에서 소요되는 시간을 단축함으로써, 반도체 제조의 생산성향상 및 공기단축을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.85-88
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• 2000

제조 원가는 기업의 목표인 이익의 가장 핵심적인 부분이지만 분석적인 방법론으로 측정하기 어려운 부분이다 단순한 재무적인 구조를 통하여 얻어지는 제조 원가는 현 시장에서 커다란 의미를 갖지 못한다. 따라서 생산 시스템 차원에서 제품의 제조원가 측정은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 생산 시스템에서 제품의 제조 원가의 정확한 측정이 가능한 직접 원가 측정 모델과 제조 간접비 측정 모델로 이루어진 제조 원가 측정 모델을 제안하고 이러한 모델을 통하여 생산 시스템의 변화가 제품의 제조 원가에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 직접 원가 측정 모델은 생산되어지는 각 단위 제품별로 직접적으로 쓰여지는 비용에 대하여 제조 원가의 측정이 가능하도록 하였으며, 이러한 각 단위제품별 제조 원가의 총합과는 별도로 제품의 생산에 간접적으로 쓰여지는 비용들은 따로 측정하여 전체 생산 시스템에서의 제조 간접비용을 측정할 수 있도록 하였다. 또한 생산 시스템의 성능(Performance)이 제조 원가 측정 모델에 포함되도록 하여 시스템의 성능에 따른 제조 비용의 변화를 알아 볼 수 있도록 하였다.