• 대한공간정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.93-102
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• 1996

수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 컴퓨터를 이용하여 자동으로 생성할 때 입체영상매칭(stereo matching) 연산은 많은 수행시간이 소요된다. 매칭연산은 일반적으로 상관계수(correlation)에 의한 방법이 사용되고 있으며, 매칭점 분포가 균등한 지역기반방식(area-based method)이 주로 이용되고 있다. 본 논문에서는 지형을 식별하여 매칭연산에서 검색영역(search area)과 기준윈도우(mask window)의 크기를 조정하여 효율적인 매칭을 수행하는 방안을 제시하였다. 영상을 분할하기 위하여 경계보호평활화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 전처리를 수행하였으며, 필터를 거친 영상에 대해서 영역성장 알고리듬을 적용하였다. 분할된 영역은 MRF(Markov Random Field) 모델에 의한 식별과정을 통하여 산악, 평야, 수계지역으로 식별된다. 영상매칭은 예비시차(predicted parallex) 계산과 상세매칭(fine matching)의 두 단계를 거치며, 예비시차를 이용하여 상세매칭단계에서 검색영역의 위치를 결정한다. 검색영역과 기준윈도우의 크기는 화소에 대한 지형식별정보에 의해 결정된다. 주변화소와 시차가 유사한 평야지역과 수계지역의 검색영역을 축소함으로서 매칭연산시간을 단축시켰다. 대전-금산지역의 $10km{\times}10km(1024{\times}1024)$ 영상을 4개 사용하여 실험한 결과 지형식별정보를 이용하지 않았을 경우보다 영상매칭 수행시간이 $25%{\times}35%$정도 단축시킬 수 있음을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.72-76
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• 2021

판례는 일반인 또는 법률 전문가가 사건에 참조하기 위해 가장 먼저 참고할 수 있는 재판의 선례이다. 하지만 이러한 판례의 유용성에도 불구하고 현 대법원 판례 검색 시스템은 판례 검색에 용이하지 않다. 왜냐하면 법률 전문 지식이 없는 일반인은 검색 의도에 부합하는 검색 결과를 정확히 도출하는 데 어려움이 있으며, 법률 전문가는 검색에 많은 시간과 비용이 들게 되기 때문이다. 이미 해외에서는 유사 케이스 매칭 데이터셋을 구축하여 일반인과 전문가로 하여금 유사 판례 검색을 용이하게 할 뿐만 아니라 여러 자연어 처리 태스크에도 활용하고 있다. 하지만 국내에는 법률 AI와 관련하여 오직 법률과 관련한 세부 태스크 수행에 초점을 맞춘 연구가 많으며, 리소스로서의 유사 케이스 매칭 데이터셋은 구축되어 있지 않다. 이에 본 논문에서는 리소스로서의 판례 데이터셋을 위해 딥러닝 알고리즘 중 문서의 의미를 반영할 수 있는 Doc2Vec 임베딩 모델과 SBERT 임베딩 모델을 적용하여 판례 문서 간 유사도를 측정·비교하였다. 그 결과 SBERT 모델을 통해 도출된 유사 판례가 문서 간 내용적 유사성이 높게 나타났으며, 이를 통해 SBERT 모델을 이용하여 유사 판례 매칭 기초 데이터셋을 구축하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.43-45
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• 2004

웹 서비스의 등록, 검색, 조합, 실행을 자동적으로 수행할 수 있도록 웹 서비스에 시맨틱 웹 기술을 적용시킨 것이 시맨틱 웹 서비스(Semantic Web Services)이다. 시맨틱 웹 서비스는 원하는 서비스를 찾으려는 사용자의 노력을 줄이기 위해 기계가 이해할 수 있는 정보를 서비스에 추가시킴으로써 정확하게 원하는 서비스를 찾을 수 있게 해준다. 수많은 서비스들 중 같은 역할을 하는 서비스들이 있을 수가 있다. 그 중 하나의 서비스만을 선택해야 할 때 서비스의 기능이 아닌 질적인 측면에서 QoS(Quality of Service)를 고려하면 최선의 서비스를 선택을 하는데 도움을 줄 수 있다. 따라서 시맨틱 웹 서비스의 검색과 조합의 측면에서 매치메이킹(matchmaking)에 대한 연구의 하나로써 QoS의 매칭에 대한 연구를 수행하게 되었다. 기존의 QoS 매칭과 관련된 연구에서 QoS의 유사도를 계산하는 방법은 QoS 요소의 값의 특성을 반영하지 않는다는 것과 QoS 유사도의 순위가 놓더라도 좋은 서비스라는 것을 의미하지 않는다는 두 가지 문제점을 발견하였다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구의 문제점을 해결할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 기존의 웹 서비스 관련 연구에서 논의된 여러 QoS 모델을 수렴하여 QoS 모델의 요소들을 결정하였다. 그리고 기존 연구의 두 가지 문제점을 해결하기 위해 각 QoS 요소의 표준편차를 이용한 표준 값을 구하여 QoS 요소의 값의 특성을 반영하였다. 또한 매칭 결과 순위가 높은 것이 사용자에게 더 선호되는 좋은 서비스라는 것을 보장하는 메커니즘을 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-132
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• 2014

본 논문은 위키피디아로부터 한국어-영어 간 병렬 문장을 추출하기 위해 이질적 언어 자원의 순차적 매칭을 적용한 유사도 계산 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 병렬 문장 추출을 위해 언어 자원별로 유사도를 계산하여 선형 결합하였고, 토픽모델을 이용해 추정한 단어의 토픽 분포를 유사도 계산에 추가로 이용함으로써 병렬 문장 추출 성능을 향상시켰다. 하지만, 이는 언어 자원들이 독립적으로 사용되어 각 언어자원이 가지는 오류가 문장 간 유사도 계산에 반영되는 문제와 관련이 적은 단어 간의 분포가 유사도 계산에 반영되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이질적인 언어 자원들을 이용해 순차적으로 단어를 매칭함으로써 언어 자원들의 독립적인 사용으로 각 자원의 오류가 유사도에 반영되는 문제를 해결하였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용함으로써 관련이 적은 단어의 분포가 반영되는 문제를 해결하였다. 실험을 통해, 언어 자원들을 이용해 순차적으로 매칭한 유사도 계산 방법은 선행 연구에 비해 F1-score 48.4%에서 51.3%로 향상된 성능을 보였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용한 방법은 약 10%에서 34.1%로 향상된 성능을 얻었다. 마지막으로, 제안한 유사도 방법들을 결합함으로써 선행연구의 51.6%에서 2.7%가 향상된 54.3%의 성능을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.33-43
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• 2022

지식 그래프 및 단백질 상호 작용과 같은 실제 데이터에서 개체들과 개체들의 관계 및 구조를 나타내기 위해 레이블 그래프를 사용한다. IT의 급속한 발전과 데이터의 폭발적인 증가로 사용자에게 관심 있는 정보를 제공하기 위한 서브 그래프 매칭 기술이 필요하다. 본 논문은 레이블의 의미적 유사성과 그래프 구조 차이를 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 레이블 의미적 유사도를 고려하기 위하여 FastText을 활용한 학습 모델을 이용한다. 레이블 간 의미적 유사도를 미리 계산한 LSG(Label Similarity Graph)를 통해 처리 속도의 효율을 높인다. LSG를 통해 레이블이 정확하게 일치해야 확장이 가능한 기존 연구의 한계를 해결한다. 2-hop까지 탐색을 수행함으로써 질의 그래프에 대한 구조적 유사성을 지원한다. 매칭된 서브 그래프는 유사도 값 기반으로 Top-k 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위하여 다양한 성능평가를 수행한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제27권5호
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• pp.609-616
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• 2003

The purpose of this study is to design the adaptive speed control system of a marine diesel engine by combining the Model Matching Method and the Nominal Model Tracking Method. The authors proposed already a new method to determine efficiently the PID control Parameters by the Model Matching Method. typically taking a marine diesel engine as a non-oscillatory second-order system. But. actually it is very difficult to find out the exact model of a diesel engine. Therefore, when diesel engine model and actual diesel engine are unmatched as an another approach to promote the speed control characteristics of a marine diesel engine, this paper Proposes a Model Reference Adaptive Speed Control system of a diesel engine, in which PID control system for the model of a diesel engine is adopted as the nominal model and Fuzzy controller and derivative operator are adopted as the adaptive controller.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권10호
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• pp.1258-1263
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• 1999

본 논문에서는 CRCW(Concurrent Read Concurrent Write)와 CREW(Concurrent Read Exclusive Write) PRAM(Parallel Random Access Machine) 모델에서 무방향성 그래프 G=(V, E)의 극대 매칭을 구하기 위해 간결한 랜덤 병렬 알고리즘을 제안한다. CRCW PRAM 모델에서 m개의 선을 가진 그래프에 대해, 제안된 매칭 알고리즘은 m개의 프로세서 상에서 {{{{ OMICRON (log m)의 기대 수행 시간을 가진다. 또한 CRCW 알고리즘을 CREW PRAM 모델에서 구현한 CREW 알고리즘은 OMICRON (log^2 m)의 기대 수행 시간을 가지지만,OMICRON (m/logm) 개의 프로세서만을 가지고 수행될 수 있다.Abstract This paper presents simple randomized parallel algorithms for finding a maximal matching in an undirected graph G=(V, E) for the CRCW and CREW PRAM models. The algorithm for the CRCW model has {{{{ OMICRON (log m) expected running time using m processors, where m is the number of edges in G We also show that the CRCW algorithm can be implemented on a CREW PRAM. The CREW algorithm runs in {{{{ OMICRON (log^2 m) expected time, but it requires only OMICRON (m / log m) processors.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2004

영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.597-608
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• 2022

원격탐사 자료는 재난, 농업, 도시계획 및 군사 등 다양한 분야에서 활용되며, 최근 다양한 고해상도 센서에서 취득된 시계열 자료의 활용에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 시계열 원격탐사 자료의 활용을 위해 딥러닝 기법을 이용한 영상 매칭 방법을 제안하였다. 본 연구에서 적용한 딥러닝 모델은 영상분할 영역에서 많이 사용되고 있는 HRNet을 기반으로 하였다. 특히, 기본영상과 목표영상 간 상관도 맵을 효과적으로 계산하고, 학습의 효율을 높이기 위하여 denseblock을 추가하였다. 국토지리정보원의 다시기 항공정사영상을 이용하여 제안된 모델의 학습을 수행하였으며, 학습에 사용하지 않은 자료를 이용하여 평가를 하고자 하였다. 딥러닝 모델을 이용한 영상매칭 성능을 평가하기 위해 영상 매칭결과와의 비교평가를 수행하였다. 실험 결과, 제안기법을 통한 영상 매칭률이 80%일 때의 평균 오차는 3화소로 ZNCC에 의한 결과인 25화소에 비해 더 높은 정확도를 보였다. 제안된 기법은 식생의 생장에 따라 영상의 변화가 심한 산지 및 농지 지역에 대해서도 효과적임을 확인하였다. 이를 통해 딥러닝을 이용한 기준영상과 목표영상의 매칭을 수행할 수 있을 것으로 판단되며, 위성영상의 상호좌표등록 및 다시기 영상의 정합 등에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.