• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.201-206
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• 2018

최근 인공지능을 구현하기 위한 기술들이 보편화되면서 특히, 기계 학습이 폭넓게 사용되고 있다. 기계 학습은 대량의 데이터를 수집하고 일괄적으로 처리하며 최종 조치를 취할 수 있는 통찰력을 제공하나, 작업의 효과가 즉시 학습 과정에 통합되지는 않는다. 본 연구에서는 비즈니스의 큰 이슈로서 실시간 데이터 분석의 성능을 개선하기 위한 적응형 학습 모델을 제안하였다. 적응형 학습은 데이터세트의 복잡성에 적응하여 앙상블을 생성하고 알고리즘은 샘플링 할 최적의 데이터 포인트를 결정하는데 필요한 데이터를 사용한다. 6개의 표준 데이터세트를 대상으로 한 실험에서 적응형 학습 모델은 학습 시간과 정확도에서 분류를 위한 단순 기계 학습 모델보다 성능이 우수하였다. 특히 서포트 벡터 머신은 모든 앙상블의 후단에서 우수한 성능을 보였다. 적응형 학습 모델은 시간이 지남에 따라 다양한 매개변수들의 변화에 대한 추론을 적응적으로 업데이트가 필요한 문제에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권12호
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• pp.1170-1176
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• 2010

본 연구는 적응제어기법을 이용한 무인항공기이 피치 자세 기동에 대한 연구 내용을 소개한다. 모델기반적응제어(Model Reference Adaptive Control)을 이용하여 피치 자세각과 엘리베이터 입력 사이의 피드백 선형화 과정에서 발생하는 불확실성을 처리하였다. 모델 불활실성 파라미터는 피드백 제어기가 작동하는 중에 적응법칙을 이용하여 추정할 수 있도록 설계 되었다. 안정화 제어기에 의해 달성되는 최종 피치 자세각에 대한 분석을 통해 폐루프 시스템의 특성을 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 제어 기법은 기존 제어기에서 주로 채택하고 있는 선형화나 게인 스케쥴링등의 과정이 필요하지 않아 상당한 모델 오차가 존재하는 상황에서 무인항공기의 고기동 피치 제어기 설계에 도움을 줄 것으로 생각한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.127-130
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• 2013

분산 응용 시스템의 컴퓨팅 환경이 유비쿼터스 네트워크 환경으로 바뀌면서 기존의 개방성 및 이질성과 같은 특성 외에 적응성이 중요한 이슈로 부각되었다. 적응성을 지원하기 위해 분산 응용 시스템은 컴포넌트를 동적으로 찾아 추가하거나 교체하고 이들 간의 상호작용을 지원해야한다. 최근 이 같은 적응적 상호작용을 위한 역할기반 분산 시스템 모델이 제안되었다. 역할기반 분산 시스템 모델은 응용을 추상적인 역할들로 이루어진 조직으로 보고, 조직을 구성하는 역할과 실제 행위를 수행하는 행위자를 분리한다. 실행 시 응용은 행위자를 역할에 바인딩하고, 행위자는 수행할 역할 업무를 동적으로 응용으로부터 제공받아 실행함으로써 적응성을 높여주는 모델이다. 하지만 이런 역할기반의 분산 시스템 모델을 위한 실행환경의 구축에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 역할기반 분산 시스템 모델의 실행환경으로 응용 프레임워크를 제안한다. 응용 프레임워크는 응용에 필요한 역할들로 이루어진 조직을 구성하고 관리하는 조직 프레임워크와 행위자의 역할 수행과 역할 프로세스 관리를 수행하는 행위자 프레임워크로 나누어진다. 행위자 프레임워크에 대해서는 이전 연구에서 제안하고 있고, 본 논문에서는 이와 결합되는 조직 프레임워크를 구현하기 위해 조직 프레임워크의 요구사항을 분석하고 설계한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제20권2호
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• pp.189-213
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• 2017

본 연구는 클러스터 진화의 분석에 있어서 클러스터 적응주기 모델의 의의와 한계점을 비판적으로 검토하고, 이를 토대로 향후 클러스터 진화 분석을 위한 연구 과제를 제시하고자 하였다. 1980년대 이전까지 클러스터를 비롯한 산업집적지 연구는 특정 시점에서 경제 공간의 양상에 주목하는 '정태적 관점'을 기초로 이루어졌지만, 최근에는 '복잡적 응계'의 '진화'에 주목하는 '동태적 연구'로 패러다임이 전환되었다. 이에 역동적 지속적으로 진화하는 클러스터에 적절한 분석도구로 적응주기 모델이 주목받게 되었으나, 클러스터 및 그 진화의 속성에 맞게 수정 및 보완되어 클러스터 적응주기 모델이 등장하게 되었다. 클러스터 적응주기 모델은 자원축적, 상호의존성 그리고 회복력의 측면에서 클러스터 진화의 특성을 규명하고, 클러스터 진화 경로를 6가지로 구분하여 살펴 볼 수 있는 포괄적인 분석틀이지만, 모델의 확대 및 심화를 위해서 이론적 경험적 연구 측면에서 더욱 활발한 논의와 보완이 요구된다. 따라서 향후 클러스터 진화 분석에 있어서의 연구 과제로는 클러스터 진화 모델의 구체화 및 정교화, 회복력 개념의 강조 그리고 경험적 연구를 통한 모델의 적용가능성과 유용성의 검증을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.800-802
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• 2003

이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.493-498
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• 2006

본 논문에서는 3D 파노라믹 가상 환경 생성을 위한 투영기반 메쉬 모델 생성 기법을 제안한다. 제안된 메쉬 모델 생성 기법은 멀티뷰 카메라를 이용해 다수의 시점에서 얻은 실내 환경의 3D 데이터로부터 메쉬 모델을 생성한다. 먼저 미리 보정된 카메라 파라미터를 이용해 입력된 임의의 3D점 데이터를 여러 개의 하위 점군으로 분할한다. 적응적 샘플링을 통해 각 하위 점군으로부터 중복되는 점 데이터를 없애고 새로운 점군을 생성한다. 각각의 하위 점군을 Delaunay삼각화 방법을 통해 메쉬 모델링하고, 인접한 하위 점군의 메쉬들을 통합하여 하나의 메쉬 모델을 생성한다. 제안된 메쉬 모델링 방법은 점군의 분할을 통해 각 부분의 메쉬 모델을 독립적으로 생성하므로 실내 환경과 같은 넓은 영역의 모델링에 알맞다. 또한, 적응적 샘플링을 통해 3D 데이터가 갖는 깊이 정보의 특징을 보존하면서 메쉬 데이터의 크기를 줄인다. 생성된 가상 환경 모델은 가상/증강현실 응용 어플리케이션 등에 적용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.397-398
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• 2007

본 논문에서는 환경변화에 대해 강인하게 동작하는 음성인식 시스템을 위해 잡음적응 훈련과 변별학습 방식을 결합한 형태의 환경적응 방식을 제안한다. 다중환경 훈련과 잡음제거방식을 결합한 형태인 잡음적응 훈련 방식은 음성인식을 위한 MCE (Minimum Classification Error)의 목적과는 거리가 있고, 음성인식 시스템이 사용되는 모든 환경을 반영하는 것은 현실적으로 어렵다는 점에서 한계가 있다. 이에 잡음적응 훈련방식으로 훈련된 기본 음향모델을 목적환경에서 수집한 소량의 데이터를 이용한 변별학습을 통해 환경적응 모델로 변환함으로써 이러한 단점을 보완할 수 있는 잡음 적응 변별학습을 이용한 훈련방식을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.319-322
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• 2001

본 논문에서는 단거리 M/W 전송장비에서 사용 가능한 10Mbps 급 OFDM/QPSK 시스템을 제안하였다. OFDM 변조 신호는 two-ray 다중경로 페이딩의 영향을 받는다. 채널 모델은 Rummler가 제안한 마이크로파 대역의 two-ray 채널 모델을 사용하였다. 수신단에서는 다중 경로 채널에 따른 성능 왜곽을 보상하기 위해 여분의 Training Sequence 또는 Pilot 심볼 없이 등화를 행할 수 있는 Blind 적응 등화기를 채택하였다. OFDM 시스템에 따른 두 가지의 등화기, Pre-FFT 적응 등화기와 주파수 적응 등화기 및 두 개의 등화기를 결합한 병행 적응 등화기를 각각 시스템에 도입하여 성좌도와 SER 성능 곡선을 통해 성능 개선 정도를 분석하였다. 분서결과로부터 주파수 적응 등화기와 Pre-FFT 적응 등화기의 각각의 특성을 확인할 수 있었으며, 또한 병행 적응 등화기의 도입에 따른 시스템 개선 정도를 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.153-156
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• 2007

인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.287-290
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• 2002

본 논문에서는 디지털 컨텐츠 저작권 보호를 위해 강인성과 비가시성의 유지를 위한 보다 효과적인 방법으로 웨이브릿 변환에서 적응적 워터마크 삽입강도를 갖는 지각적 데이터 은닉 모델을 제안한다. 먼저 영상을 9/7 쌍직교 웨이브릿 필터를 사용해 4레벨로 다해상도 분해한다. 다음으로 연속부대역 양자화(successive subband quantization)를 통한 시각적 중요계수(perceptually significant coefficient: PSC)들을 선정하여 선택된 계수들에 대해서만 워터마크 정보를 삽입한다. 지각 모델은 정상상태의 일반화 가우시안 모델(generalized gaussian model)로 추정된 NVF(noise visibility function)로 에지와 텍스쳐영역 그리고 평탄영역에 따라 각각 적응적으로 삽입되게 한다. 이는 각 서브밴드 내의 분산과 형상계수(shape parameter)에 의해 결정된다. 적응적 워터마크의 삽입강도를 갖기 위해 에지와 텍스쳐영역의 삽입강도는 각 서브밴드의 주파수 감도(frequency sensitivity)로 결정되고, 평탄영역의 삽입강도는 영상의 국부적 특성에 근거한 통계적 가중치를 사용한다. 삽입되는 워터마크는 랜덤시퀀스로 N(0,1)이다. 여러 가지 공격에 대한 실험으로 제안한 방법의 비가시성과 강인성을 확인한다.