• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.181-183
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• 2007

본 논문에서는 태양전지 시뮬레이터를 위해 새로운 태양전지 특성곡선 모의 방법을 제안한다. 태양전지 모델링의 수식은 비선형적이며 파라미터가 복잡하며, 실제 구현에서 어려움이 많다. 본 논문에서 제시한 방식은 이러한 문제점을 극복하기 위해, 태양전지 데이터북을 바탕으로 새로운 표준 시험 조건의 전류, 전압 특성 곡선과 주요 환경별 지정 데이터들을 바탕으로 데이터베이스 작업의 간소화와 프로그램 수행시간 절약이 가능한 새로운 전류, 전압 특성 곡선 추출방법을 제시하고, 새로운 방법에 대한 유효성을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.1-4
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• 2008

블룸 필터는 간단하고, 공간 효율적인 자료 구조이다. 블룸 필터는 확률에 근거하여 어떤 데이터 집합을 표현하며, 어떤 데이터가 특정 데이터 집합에 속하는 지를 검사하는 멤버십 쿼리를 지원한다. 이런 멤버십 쿼리는 긍정 오류를 발생시키지만 블룸 필터의 파라미터들을 조정하여 긍정 오류를 최소화할 수 있다. 블룸 필터는 데이터가 공유의 필요성에 의해 전체 시스템에 걸쳐 물리적으로 퍼져있는 분산 시스템과 많은 양의 데이터를 다루기 위해 데이터베이스를 사용하는 시스템 그리고 실시간으로 멤버십 쿼리를 수행해야 하는 시스템 등에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 블룸 필터에 대해 알아보고 시스템의 목적에 따라 다양한 형태로 개량된 블룸 필터들에 대해 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.619-622
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• 2005

최근 금융권의 수익 기반이 되고 있는 수수료는 다양한 형태의 규칙을 내포하고 있으며, 복잡성이 증가하고 있어 유연하고 동적인 수수료 구조가 요구된다. 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해서 업무 규칙(business rule)이 활용될 수 있다. 본 논문에서는 은행권의 수수료를 분석하여, 수수료 부과 기준을 업무 규칙으로 정의하고, 이를 파라미터 드리븐(parameter driven) 방식의 룰 데이터베이스(rule database)로 설계하였다. 이를 통하여 복합 수수료를 즉시 적용할 수 있는 유연한 설계로 어플리케이션 구조를 단순화 할 수 있는 업무 규칙 기반 수수료 처리 컴포넌트를 설계하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.135-140
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• 2003

차량과 같이 시간의 흐름에 따라 위치를 변경하는 객체를 이동체라 한다. 이동체의 과거 궤적은 시간이 지남에 따라 누적되므로 대용량 정보가 된다. 대용량 궤적 정보를 저장하는 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 궤적을 검색하기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정으로 이루어진 복합 질의를 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나 TB-tree와 같이 시간적으로 잘 구성된 색인은 공간적인 겹침이 괴지는 문제가 있고, 반대로 공간적으로 잘 구성된 색인은 시간 도메인의 겹침을 심화시키는 문제점이 있다. 이 논문에서는 시간 도메인 중심의 분할 정책과 공간 도메인 중심의 분할 정책을 분석하여 서로 다른 두 도메인 사이의 관계를 밝힐 수 있는 파라미터를 제안하고, 이를 TB-tree에 적용하여 78-tree의 장점을 유지하면서 영역 질의껜 효과적인 분할 정책을 설계 및 구현한다. 또한 성능평가를 통하여 제안된 분할 정책이 기존의 TB-tree 보다 영역 질의에서 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.711-714
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• 2009

잡음환경 하의 회화에서 잡음량을 줄이고 신호처리 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 잡음량에 따라서 적응적으로 처리되는 신호처리 시스템이 필요하다. 또한 잡음이 중첩된 음성으로부터 잡음을 제거하기 위해서는 잡음의 크기에 따라서 음성 처리 시스템의 파라미터를 변경하는 것이 양호한 음질의 음성을 재생하는데 바람직하다. 따라서 본 논문에서는 음성 속에 포함되는 잡음량을 인식하는 방법으로 선형예측계수를 구하여 시간지연신경회로망(Time-delay neural network: TDNN)의 입력으로 사용하여 학습시키는 잡음량을 인식하는 방법을 제안한다. 본 잡음량 인식은 다양한 배경잡음에 의하여 열화된 3종류의 음성이 TDNN에 의하여 학습되어진다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 여러 잡음에 대하여 양호한 인식결과를 확인할 수 있었다.

• 대한환경공학회지
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• 제33권7호
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• pp.544-551
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• 2011

본 연구의 목적은 미국 환경보호청에서 개발한 확률적 정량모델인 VIRULO 모델의 구성과 특성을 분석하는 것이다. 이 모델은 몬테카를로 방법을 이용하여 수리지질학적 차단벽으로써 토양의 바이러스 저감능을 평가할 수 있는 모델이다. 모델에 사용된 지배방정식은 크게 불포화 지역에서의 물의 흐름식과 바이러스의 이동식으로 구성되어 있다. 사용되는 파라미터들 중, 물의 흐름과 관련된 파라미터는 11종류의 토양에 대하여 UNSODA 데이터베이스로부터 얻어진 것 들이며, 바이러스와 관련된 파라미터 값들은 다섯 종류의 바이러스에 대하여 문헌조사를 통해 정리된 것이다. 모델은 목표로 하는 바이러스 저감 역치값과 특정 조건에서 몬테카를로 모사를 통해 얻어진 토양의 바이러스 저감인자를 비교하여, 목표로 하는 바이러스 저감 역치값에 도달하지 못하는 확률을 결정한다. 그리고, 몬테카를로 모사횟수와 목표 역치값에 도달하지 못한 횟수를 결과물로 제시한다. 11개의 USDA 토양을 대상으로 바이러스 저감을 평가한 결과, 양질사토와 모래의 바이러스 저감능이 점토나 미사 계열의 토양에 비하여 상당히 떨어지는 것으로 평가되었다. 5종의 바이러스를 대상으로 저감을 비교한 결과, 바이러스 간에 저감 정도에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 그 중 폴리오바이러스의 저감 정도가 가장 큰 것으로 분석되었다. 그리고, 토양 함수량이 증가함에 따라 토양의 바이러스 저감능이 급격하게 감소하였으며, 토양의 깊이가 증가함에 따라 바이러스 저감능이 비선형적으로 증가하였다. 본 연구에 의하면, VIRULO 모델은 지중환경에서의 바이러스 위해성 평가에 사용될 수 있는 유용한 스크리닝 도구로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1640-1651
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• 2009

본 논문에서는 브러시 스트로크 프로파일을 이용한 새로운 스트로크 기반 표현기법을 소개한다. 우리가 제안하는 알고리즘은 이미지 검색기법에 기반하고 있으며 단순하지만 다양한 페인팅 스타일을 생성할 수 있는 유연성과 확장성이 있는 알고리즘 이다. 이를 위해 우리는 실제 스트로크 데이터를 수집하여 구축한 확장 가능한 데이터베이스를 사용한다. 그리고 인력영상을 데이터베이스에 있는 스트로크의 조합으로 재생산 한다. 이때 적합한 스트로크를 결정하는 검색 프로세스와 검색된 스트로크를 캔버스에 그릴지 말지를 판단하는 판단 프로세스를 알고리즘에 포함시킨다. 또한 우리는 물리적인 시뮬레이션 없이 사용할 수 있는 시각적 효과가 좋은 효율적인 브러시 스트로크 모델 및 표현기술을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다양한 사용자 파라미터를 제어함으로써 다양한 회화적 작품의 변이를 만들어 낼 수 있고 스트로크 데이터베이스의 구성을 변경함으로써 다양한 회화적 매체의 스타일을 갖는 결과물을 생산할 수 있는 확장성 있는 프레임워크를 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.512-522
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• 2002

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.35-43
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• 2007

본 논문은 특징검출(feature detection)과 특징해석(feature description) 기법을 이용하여, 영상 매칭 (matching)과 인식(recognition)에 필요한 다양한 파라미터의 변화에 따른 인식률의 차이를 분석하기 위한 실험 내용을 다룬다. 본 논문에서는 영상의 특징분석과 매칭프로세스를 위해, Lowe의 SIFT(Scale-Invariant Transform Feature)를 이용하며, 영상에서 나타나는 특징을 검출하고 해석하여 특징 데이터베이스로 구축한다. 특징 데이터베이스는 구글 어스를 통해 획득한 위성영상으로부터 50여개 건물에 대해 구축되는데, 이는 각 건물 영상으로부터 추출된 특징 점들의 좌표와 128차원의 벡터의 값으로 이루어진 특징 해석데이터로 저장된다. 구축된 데이터베이스는 각 건물에 대한 정보가 태그의 형식으로 함께 저장되는데, 이는 카메라로부터 획득한 입력영상과의 비교를 통해 입력영상이 가리키는 지역 내에 존재하는 건물에 대한 정보를 제공하는 역할을 한다. 실험은 영상 매칭과 인식과정에서 작용하는 내-외부적 요소들을 제시하고, 각 요소의 상태변화에 따라 인식률의 차이를 비교하는 방법으로 진행되었으며, 본 연구의 최종적인 시스템은 모바일기기의 카메라를 이용하여 카메라가 촬영하고 있는 지도상의 객체를 인식하고, 해당 객체에 대한 기본적인 정보를 제공할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1047-1054
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• 2015

본 논문에서는 음성 인식 성능 향상을 위해 미전사된 음성 데이터베이스를 이용한 효과적인 음향 모델 변환 기법을 기술한다. 본 논문에서 기술하는 모델 변환 기법에서는 기존의 적응 기법을 이용하여 환경에 적응된 GMM을 얻는다. HMM의 가우시안 요소와 유사한 요소를 선택하여 선택된 가우시안 요소의 변환 벡터를 구하고 이를 평균 파라미터 변환에 이용한다. GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 기존의 MAP, MLLR 적응 기법과 결합하여 적용한 결과, 자동차 잡음과 음성 Babble 잡음 환경에서 기존의 MAP, MLLR을 단독으로 사용할 경우보다 높은 음성 인식성능을 나타낸다. 온라인 음향 모델 적응 실험에서도 MLLR과 결합할 경우 기존의 MLLR을 단독으로 사용할 때보다 효과적인 모델 적응 성능을 나타낸다. 이와 같은 결과는 본 논문에서 소개한 GMM 적응 기반의 모델 변환 기법을 채용함으로써 미전사된 음성 데이터베이스를 음향 모델 적응 기법에 효과적으로 활용할 수 있음을 입증한다.