• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.715-718
• /
• 2022

단일 이미지로부터 3D 모델을 생성하는 방법은 메타버스와 가상현실 콘텐츠에 대한 필요성이 높아짐에 따라, 보다 효율적인 모델 생성방법으로서 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 단일 이미지로부터 3D 모델을 자동 생성하는 기존 딥-뉴럴 네트워크들을 대상으로, 생성되는 3D 모델의 유형에 따라 기존 네트워크들을 분류하고, 주요 딥-뉴럴 네트워크의 형태와 특징, 그리고 모델 생성의 성능을 분석하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.821-825
• /
• 2007

본 연구에서는 응력이력 의존적 소성포텐셜을 도입한 단일 경화 모델의 검증을 정규압밀, 약간 과압밀, 심한 과압밀 점토시료에 대하여 수행하였다. 단일 경화 모델은 한계상태 토질역학을 기본으로 비교적 적은 매개변수를 채택하여 최근에 개발된 탄소성 모델이다. 삼축압축시험이 정밀하게 수행되었으며 시험결과는 모델의 예측결과와 전반적으로 잘 부합하였다. 시험결과와의 차이는 단일 경화 모델이 주로 주응력 회전을 강조하기 때문이다. 그러나 소성일 H 및 주응력 회전각 변수를 통하여 지반재료에서 응력이력을 효과적으로 소성일에 반영할 수 있다는 사실이 검증되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.169-171
• /
• 2001

다수 사용자를 지원하는 프로그램에서 쓰레드의 중요성이 증가함에 따라 데이터베이스 관리 시스템의 하부구조인 객체 저장 시스템들도 쓰레드를 이용하도록 확장되고 있다. 기존의 프로세스/쓰레드 모델는 멀티프로세스/단일쓰레드 모델, 단일프로세스/멀티쓰레드 모델, 그리고 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델로 분류할 수 있다. 이 중 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델은 다른 모델들을 포괄할 수 있는 일반적인 형태의 구조이다. 본 논문에서는 멀티프로세스/단일쓰레드 모델로 개발된 객체 저장 시스템 COSMOS를 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델로 확장한 COSMOS/MT를 설계하고 구현한다. 먼저 COSMOS의 트랜잭션 컨텍스트를 분석하여 공유 트랜잭션 컨텍스트와 비공유 트랜잭션 컨텍스트로 분류 후, 각 트랜잭션 컨텍스트의 유지방법을 제안한다. 그리고, 구현한 모델의 유용성을 보이기 위하여 TPC-A 벤치마크에 대해 성능 평가를 수행한다. 실험결과 1000개의 클라이언트를 서비스하는 경우 COSMOS/MT가 COSMOS에 비하여 처리율이 최고 5배까지 향상됨을 보인다. 마지막으로, 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델의 성능을 결정하는 중요 요소인 프로세스 당 쓰레드 개수에 따른 성능 변화에 대하여 고찰하고, 실험을 통하여 프로세스당 쓰레드 개수에 따른 시스템의 성능 변화를 보인다.화를 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.532-533
• /
• 2020

원격 및 가상환경에서 사용자의 동작에 따른 3D 모델을 제공하기 위해 light detection and range (LiDAR)로 측정된 3D point cloud로 사용자의 3D 모델이 생성되어 원격 및 가상환경에 사용자의 모습이 제공된다. 하지만 3D 모델을 생성하기 위해서는 사용자의 신체 전부가 측정된 3D point cloud가 필요하다. 사용자의 신체 전체를 측정하기 위해서는 적어도 두 개 이상의 LiDAR가 필요하다. 두 개 이상의 LiDAR을 사용할 경우에는 LiDAR을 사용할 공간과 LiDAR를 구비하기 위한 비용이 발생한다. 단일 LiDAR로 3D 모델을 생성하는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 단일 LiDAR에서 측정된 3D point cloud를 이용하여 3D 모델을 생성하는 방법이 제안된다. End-to-End 기반 Convolutional Neural Network (CNN) 모델로 측정된 3D point cloud를 분석하여 사용자의 체형과 자세를 예측하도록 학습한다. 기본자세를 취하는 동안 수집된 3D point cloud로 기본이 되는 사용자의 3D 모델을 생성한다. 학습된 CNN 모델을 통하여 측정된 3D point cloud로 사용자의 자세를 예측하여 기본이 되는 3D 모델을 수정하여 3D 모델을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.89-98
• /
• 2014

본 논문은 NP-난제 문제로 알려진 단일모델 단방향 조립라인 균형문제에 대해 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 조립라인 균형문제는 주로 메타휴리스틱 방법들을 적용하고 있는 추세이다. 제안된 알고리즘은 최종제품이 생산될 때까지 가장 많은 공정으로 조립되는 경로를 주경로로 설정하고, 주경로를 따라가면서 각 작업자에게 순환시간 조건을 만족하는 작업량을 배정하는 군집화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 최소의 작업자수를 결정하고, 순환시간도 단축시키는 결과를 얻었다. 9개의 다양한 실험 데이터에 제안된 주경로 군집화 휴리스틱 알고리즘을 적용한 결과 메타휴리스틱 방법들에 비해 보다 좋은 성능을 갖고 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제9권5호
• /
• pp.161-168
• /
• 2020

스포츠 경기 결과예측은 전반적인 경기의 흐름과 승패에 영향을 미치는 변인들의 분석을 통해 팀의 전략 수립을 가능하게 해준다. 이와 같은 스포츠 경기결과 예측에 대한 연구는 주로 통계학적 기법과 기계학습 기법을 활용하여 진행되어 왔다. 승부예측 모델은 무엇보다 예측 성능이 가장 중요시된다. 그러나 최적의 성능을 보이는 예측 모델은 학습에 사용되는 데이터에 따라 다르게 나타나는 경향을 보였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터가 달라지더라도 해당 데이터에 대한 예측 시 가장 좋은 성능을 보이는 모델의 선택이 가능한 기존의 축구경기결과 예측에서 좋은 성능을 보여온 통계학적 모델과 기계학습 모델을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앙상블 모델은 각 단일모델들의 경기 예측결과와 실제 경기결과를 병합한 데이터로부터 최종예측모델을 학습하여 경기 승부예측을 수행한다. 제안 모델에 대한 실험 결과, 기존 단일모델들에 비해 높은 성능을 보였다.

• 대한환경공학회지
• /
• 제28권7호
• /
• pp.713-720
• /
• 2006

일본 관동지역을 대상으로 PCBs의 대기 중 거동을 해석하기 위해 단일 구획상자모델을 사용하였으며, 대기 중 기온과 PCBs의 각 동족체의 거동사이의 관계를 시뮬레이션하였다. 또한 모델을 이용하여 대상 지역에 있어서의 PCBs의 년간 배출량과 침적량을 추산하였으며, 년간 배출량은 3,320 kg, 년간 침적량은 1,480 kg으로 예측되었다. 대기 중 PCBs의 제거기작(이류, 건성-습성 침적 및 반응) 중 이류의 기여는 전체의 약 $20{\sim}38%$로 나타났으며, OH라디칼 반응에 의한 감소는 무시할 정도로 작았다. 본 연구에서 사용한 단일 구획상자모델이 대기 중 PCBs의 거동을 이해하는데 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.97-102
• /
• 2010

의료 데이터 마이닝의 목적은 효율적인 알고리즘 및 기법을 통하여 각종 질병을 예측 분류하고 신뢰도를 높이는데 있다. 기존의 연구로 단일모델을 기반으로 하는 알고리즘이 존재하며 나아가 모델의 더 좋은 예측과 분류 정확도를 위하여 다중모델을 기반으로 하는 앙상블 기법을 적용한 연구도 진행되고 있다. 본 논문에서는 의료데이터의 보다 높은 예측의 신뢰도를 위하여 기존의 앙상블 기법에 사분위간 범위를 적용한 I-ENSEMBLE을 제안한다. 갑상선 기능 저하증 진단을 위한 데이터를 통해 실험 적용한 결과 앙상블의 대표적인 기법인 Bagging, Boosting, Stacking기법 모두 기존에 비해 현저하게 향상된 정확도를 나타내었다. 또한 기존 단일모델 기법과 비교하여 다중모델인 앙상블 기법에 사분위간 범위를 적용했을 때 더 뚜렷한 효과를 나타냄을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
• /
• pp.83-87
• /
• 1995

Keyword Spotting 이란 음성인식의 한 분야로서 입력된 음성에서 미리 정해진 특정단어 또는 복수 개의 단어들 중 어느 것이 포함되어 있는지의 여부를 찾아내고 이 단어를 식별해 내는 작업을 의미한다. 음소모델을 이용하여 Keyword Spotting 시스템을 구성할 경우 새로운 keyword의 추가 또는 변경이 필요할 때 단순히 그 발음사전에 따라 음소모델들을 연결시킴으로써 keyword 모델을 구성할 수 있으므로 단어모델에 의한 방법에 비해 장점이 있다. 본 논문에서는 triphone을 기본단위로 하는 HMM 에 의해 keyword 모델을 구성하고, non-keyword 모델 및 silence 모델을 함께 사용하는 keyword spotting 시스템을 구성하였다. 이러한 시스템에서 non-keyword 모델은 keyword와 keyword가 아닌 음성을 구분 지어주는 역할을 하므로 인식성능의 향상을 위해서는 적절한 non-keyword 모델의 선택이 필요하다. 본 논문에서는 10개의 state를 갖는 단일모델, 조음방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델, 그리고 통계적 방법에 의해 음소들을 clustering 한 모델들을 각각 non-keyword 모델로 사용하여 그 성능을 비교하였다. 6개의 keyword를 대상으로 한 화자독립 keyword spotting 실험결과, 통계적 방법에 의해 음소들을 6 또는 7개의 그룹으로 clustering 한 방법이 가장 우수한 인식성능을 나타냈다.

• 한국어업기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국어업기술학회 2000년도 춘계수산관련학회 공동학술대회발표요지집
• /
• pp.334-335
• /
• 2000

우리나라 연근해 어업자원은 어종 수는 많으나 양적으로 뚜렷한 우세종이 없는 것이 특징이며, 어업형태도 복수어종을 대상으로 하거나 단일어종을 복수어업으로 어획하는 것이 대부분이다. 이러한 다종어업에 대하여 단일어종에 대한 자원평가모델을 적용하는 것은 효과적인 방법이 될 수 없다. 따라서, 본 연구에서는 다종자원평가 방법과 관리방안을 모색해 보았다. (중략)