• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.817-822
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• 2007

시스템 다이내믹스에서의 인가지도는 동적 환경의 문제를 분석하고, 분석된 내용을 논의할 수 있는 도구로써 활용되고 있다. 하지만, 인과지도는 복잡도가 높은 문제를 설명함에 있어서 문제에 대한 정보의 표현과 논리적인 전개에 한계가 존재한다. 그리고 인과지도의 작성 과정에서 연구자의 주관성을 배제 하고 오류를 검증하기 위한 객관적 기준이 미흡한 실정이다. 또한, 문제 해결을 위한 세부적인 개체 모델링과의 연계성이 부족하다. 이에 일각에서는 시스템 다이내믹스의 문제분석에 관한 방법론에 지적을 가하는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는, 인과지도의 타당성 확보와 정보 표현력 향상을 위한 이론적 연구를 진행하고자 한다. 본문에서는 인과지도가 객관적인 논리에 의해 작성될 수 있도록 수리적, 논리적 근거들을 제시함과 동시에, 인과지도의 정보 표현력 향상을 통한 대화도구로서의 기능적 향상 방안에 대해서 연구를 진행하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1991년도 춘계학술대회논문집; 한국해사기술연구소, 대전; 1 Jun. 1991
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• pp.91-93
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• 1991

DARBS는 저널베어링 및 구름베어링에 지지되어 있는 회전체-베어링계에 대한 동력학적 해석을 수행하는 프로그램이다. 해석에는 유한요소법(finite element method)을 이용하며 선회속도(whirl speed), 모우드 형성(mode shape), 임계속도(ciritical speed) 그리고 비동기 가진응답(asynchronous response)등에 대한 해석결과를 제공한다. 본 프로그램의 주된 특징은 람다 행렬(lambda matrices)의 개념을 도입하여 비동기 가진응답의 해석에 적용하 고, 베어링 상수와 자이로 효과와 같은 회전속도 의존성에 대하여 체계적인 접근방법을 사용했다는 점이다. 본 프로그램은 IBM PC 및 호환 기종에 적 합하도록 개발되었으며 기본적인 출력장치를 지원하는 S/W가 포함되어 있 다. 또한 대화식 데이타 입력과 메뉴처리방식을 채택하여 사용하기 편리하게 하였으며, 오류발생시 메세지가 나타나 오류수정을 용이하게 하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.233-238
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• 2005

본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.137-140
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• 2000

DNC(Direct Numerical Control) Network을 위한 프로그램을 효율적으로 하기 위해 현재 많은 시스템들이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 이 시스템들은 원거리 상의 컴퓨터와 머시닝 센터의 제어기 간의 상호 연결이 원만하지 않아 작업에 비효율적인 면이 있고, 또 머시닝 센터에서의 데이터 송ㆍ수신에서 일어나는 오류 문제에 대한 시스템으로의 적절한 대처를 할 수가 없다는 문제점이 있다. 그래서, 본 논문에서는 DNC Network을 통해 머시닝 센터 제어기에서 컴퓨터의 데이터를 오류 없이 수신 가능한 데이터 원격 제어 시스템을 새로이 구성하였다. 이 데이터 원격 제어 시스템의 주요 장점으로는 기존에 일방향으로 구동되어지던 머시닝센터와 컴퓨터간의 Communication을 머시닝 센터에서 운영자가 자유로이 접근하여 컴퓨터에 저장된 NC 가공 데이터 호출과 송출이 자유롭고, 컴퓨터와 공작기계간의 상호 대화가 없이도 NC 공작기계 상에서 원격 제어(Remote Control)가 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.52-54
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• 2023

최근 인공지능 기술의 발전에 따라서 다양한 서비스에서 음성 인식을 활용한 서비스를 제공하면서 음성 인식에 대한 중요성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 국내에서 많이 사용되고 있는 대표적인 인공지능 서비스 API 를 제공하는 구글, ETRI, 네이버에 대해서 감정 음성 관점에서 그 차이를 평가하였다. AI Hub 에서 제공하는 감성 대화 말뭉치 데이터 셋의 일부인 음성 테스트 데이터를 사용하여 평가한 결과 ETRI API 가 문자 오류율 (1.29%)과 단어 오류율(10.1%)의 성능 지표에 대해서 가장 우수한 음성 인식 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 10월 학술대회지
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• pp.468-471
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• 1996

이 논문에서는 대량의 음성합성용 운율 DB를 용이하게 구축하기 위해 음성번역시스템을 이용한 자동 레이블러의 성능을 다양한 음성데이타를 대상으로 평가하였다. 실험 결과 FM radio news문장, 대화체 문장 및 낭독체 문장 등에는 레이블링 대상 음소의 약 80% 이상이 오류가 30msec 이내인 범위로 레이블링 되며, 고립단어에 대해서는 약 60%의 성능을 보여주고 있다. 현재 당 연구실에서는 자동 레이블러를 이용하여 합성용 운율 DB 및 합성단위를 작성하고 있으며. 자동 레이블러를 이용함으로서 일관성 있는 레이블링 결과를 얻을 수 있을 환 아니라 작성하는데 소요되는 시간도 줄일 수 있었다

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.487-491
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• 2008

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 클럭 동기화 시 악의적인 노드의 클럭 동기화 방해 공격에 대처하기 위한 비잔틴 오류 감내 클럭 동기화 기법을 제안한다. 제안 기법은 클럭 동기화를 요구하는 노드가 m개의 악의적인 노드에 대처하기 위해 부모 노드뿐만 아니라 형제 노드로부터 3m+1개의 클럭 동기화 메시지를 수신하여 클럭동기화를 진행한다. 시뮬레이터를 이용한 성능 평가를 통하여, 제안 기법은 기존 클럭 동기화 기법에 비하여 악의적인 노드의 클럭 동기화 방해 공격 시 동기 정확도 측면에서 최대 7배 향상된 성능을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.694-702
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• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 솔루션을 UX(사용자경험) 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구이다. 대화형 AI는 사람들과의 직접적인 인터랙션을 통해 사람들의 온·오프라인의 결정요소에 영향을 미치기 때문에 메타버스 AI 윤리가 필수적으로 반영되어야 한다. 대화형 AI의 머신러닝의 과정에는 사용자 개인의 경험데이터와 함께 문화적 코드들이 포함되고 고려되어야 사용자경험의 오류값을 줄일 수 있다. 이를 통해 초 개인화된 메타버스의 서비스가 사회적 가치를 고려하며 윤리적으로 진화할 수 있다. 위와 같은 가설을 기반으로 본 논문의 연구 결과로 메타버스 서비스 환경에서 컨택스트 기반의 대화형 AI를 위한 머신러닝(ML)과정에 사용자의 경험데이터를 추가한 선행적 관점의 개념 모델을 개발, 제안하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.1-9
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• 2021

축삭(axon), 가지돌기(dendrite), 신경세포체(cell body)와 같은 뉴런의 소기관을 분리하는 작업은 신경학적 현상의 분석에 도움을 준다. 최근에 딥러닝 기술을 이용하여 이를 수행하고자 하는 시도들이 있지만, 데이터의 노이즈, 훈련 데이터와의 차이 등으로 인해 결과에 오류를 포함할 가능성이 있다. 따라서, 이러한 기술을 실제 분석에 활용하기 위해서는 결과를 교정하는 과정이 필수적이지만, 이는 전문가가 수작업으로 수행해야 하기 때문에 많은 노력과 시간이 소요된다. 우리는 딥러닝 결과에 존재하는 오류들을 보다 손쉽게 교정할 수 있는 대화형 뉴런 구조 교정 방법을 제안한다. 이 방법은 구조적 일관성을 지니는 뉴런의 특성을 기반으로 뉴런 구조를 교정하여 적은 사용자의 인터랙션으로도 높은 정확도의 교정 결과를 얻을 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.145-153
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• 2020

최근 소셜 빅데이터를 대상으로 한 키워드 분석은 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있다. 이와 관련하여, 이전 연구에서는 키워드 분석의 정확도를 높이기 위해 응집도 점수를 활용한 방법을 제안하였으나, 리뷰의 수가 적을 경우 오류율이 증가하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 응집도 점수 기반 알고리즘으로부터 추출된 키워드에 대해 간소화된 형태소 분석 단계를 후처리 형태로 적용함으로써 키워드 추출의 정확도를 개선하고자 하였다. 제안 방법은 입력 데이터가 주어질 때마다 필요한 형태소 분석 규칙을 점증적으로 추가할 수 있도록 지원함으로써, 사전의 크기를 최소화하고 분석의 효율을 높이고자 하였다. 또한 대화형 규칙 입력 시스템을 제공하여 분석 규칙 추가에 드는 노력을 최소화하고자 하였다. 제안 방법을 검증하기 위해 온라인에서 수집된 실제 리뷰를 대상으로 실험을 수행하였으며, 제안 방법을 적용할 경우 오류율이 기존 10%에서 1%로 개선되는 동시에, 5,000개의 리뷰 처리에 450ms가 소요되어 실시간 처리가 가능한 수준임을 확인하였다.