• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.17 no.2
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• pp.153-160
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• 1999

On this study, We apply terrain analysis method using DTM(Digital Terrain Model) to mountainous district development to present the example of terrain-change modeling when we develop mountainous district, and the landscape-change modeling which is geographically referenced when a large scale utility was constructed on mountainous district. Finally, we present an one way which raise a efficiency of national land use and future oriented, environmentally friendly national land development.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.271-274
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• 2004

기존의 참조서명과 입력서명을 비교하는 방법 중 분절 단위 비교 방법은 전역적 방법과 점단위 방법에 비하여 우수한 장점을 가지고 있다. 그러나 분절 단위 비교 방법은 인식률과 직접적인 관계가 있는 분절의 불안정 문제점이 있다. 본 연구에서는 분절 단위 비교 방법을 이용한 서명검증의 신뢰도를 향상시키기 위해 두 가지 형태의 모델을 구축하였다. 우선 기존에 사용된 구간 분할 매칭 방법을 사용하여 매칭도를 산출하였다. 다음으로 서명의 분할된 영역을 주성분 분석 기법에 의해 특징 벡터를 산출한 후 HMM에 의해 서명 모델을 구축하였다. 산출된 두 특징을 융합하는 방법으로는 SVM 분류기를 사용하였다 실험 결과 제안된 기법은 분절 단위 기반의 구간분할매칭 기법에 비해 우수한 성능을 나타냈다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2003.10a
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9％, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3％의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.4-6
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• 2002

최근 소프트웨어 산업에서는 개발 기간의 지연, 비용 증대와 같은 위험관리를 하기 위한 방법으로, SPI 전략이 활발히 진행되고 있다. 사실표준인 CMM이나 국제표준인 SPICE 등이 SPI의 참조적인 모델로 사용된다. 그러나 이들 모델은 특정환경을 가진 소프트웨어 개발 조직에 대한 품질 개선을 위해서 필요한 구체적인 개선 절차와 방법을 기술하고있지 않다. 특히 SPI를 위해서 SPA가 선행되는 경우가 많은데, 효율적인 SPA를 위해서는 심사절차에 대한 정형화가 필요하며 이를 통하여 심사의 일관성을 유지할 수가 있다. 본 논문에서는 심사의 정형화를 위해 SPA의 각 단계들을 UML을 사용하여 표현하고, 모델의 신뢰성을 ISO/IEC 9126의 6가지 품질 특성의 테두리 안에서 검증하고자 한다. 또한 결함들(Defect)간에 연관성을 분석하여, SPA의 등급평가 절차에서 사용되도록 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.73-75
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• 2002

PDB에서 제공하는 단백질 3차원 고분자결정 구조에 대한 플랫파일은 인자들의 좌표, 서열정보, 실험정보 및 참조 정보가 포함된다. 이러한 정보를 포함하고 있는 플랫파일로부터 필수적인 구조정보 및 서열정보 등의 효율적인 검색을 위해서는 이러한 데이터를 추출하여 데이터베이스 구축이 요구되며 이 때 단백질 구조 및 서열 정보와 실험 및 탐조 정보의 관계에 대한 모델링이 중요하다. 따라서 이 논문에서는 PDB에서 제공하는 플랫파일들의 엔트리들을 분석하고 3차원 공간 객체의 기하적 특성을 갖는 단백질 3차 구조를 공간객체로 표현하고 공간객체 모델을 적용하여 모델링한다. 이렇게 함으로써 단백질 3차 구조 분자를 구성하는 인자 및 구조 정보 검색이 가능하며 위상 및 기하 연산자글 이용하여 단백질 구조 분석에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2003.06a
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• pp.107-113
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• 2003

Lately CBD methodologies like as CBD96, Catalysis, fusion, and SCIPIO have been introduced. These methodoloties has their own proprietary component reference model. Using proprietary reference model falls interoperability among methodologies. Furthermore it can cause confusion and difficulty for component developers. In this paper, we propose a integrated component meta-model for support consistency and interoperability among component designs. Also, we compare our proposed meta model to existing component reference model by using component's characteristics. We expect that it is easy to add new meta model elements and extends meta-model by using integrated component meta-model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.100-102
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• 2016

본 논문에서는 기존의 인지 영상 부호화에 사용되던 Just Noticeable Distortion(JND) 보다 더 압축에 적합한 모델인 Just Noticeable Quantization Distortion(JNQD) 모델을 제시하고, 이를 사용한 인지적 영상 압축 방법을 제안한다. 제안하는 인지적 영상 압축 방식은 영상 코덱 내부의 Rate-Distortion Optimization(RDO)을 수정하지 않고 입력되는 영상의 불필요한 정보들을 미리 제거하는 전처리 과정으로서, JNQD 모델을 사용하여 보다 간단하면서 압축 효율을 크게 증가 시킬 수 있다. 기존 영상 압축의 전처리 방법들은 부호화기의 양자화 값을 전처리 과정에서 고려하지 못하여 부정확한 인지 중복성 제거 결과를 초래하였으나, 제안하는 방법은 영상의 특성뿐만 아니라 양자화 크기 값을 고려하여 적응적으로 인지 왜곡이 발생하지 않는 주관적 인지 중복성 제거를 전처리 과정에서 수행할 수 있다. 거의 유사한 주관적 품질 수준을 유지하면서 HEVC 참조 소프트웨어 대비 약 15%의 압축효율 향상을 보인다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.12 no.6
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• pp.1438-1449
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• 1988

An analysis of radiative heat transfer has been conducted on axisymmetric finite cylindrical media. It is assumed that the temperature in the media is uniformly distributed and the boundaries are diffusely emitting and reflecting at a constant temperature. The scattering phase function is represented by the delta-Eddington approximation to account for highly forward scattering by particulates just as in the combustion system. Exact numerical solutions are obtained by Gaussian quadrature method and compared with P-1 and P-3 approximation solutions to verify their engineering application limit. The effects of optical thickness, scattering albedo, wall emissivity and aspect ratio are investigated. The results show that P-3 approximation is found to be in good agreement with the exact solution.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.422-425
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• 2009

RFID (Radio Frequency IDentificaiton)는 태그, 레이블, 카드 등에 저장된 데이터를 무선 주파수를 이용하여 리더에서 자동 인식하는 기술이다. RFID 애플리케이션은 RFID 태그의 실시간 정보를 기반으로 하는 업무 프로세스를 의미하는 것으로, RFID 정보를 이용하기 위해서는 기존의 비즈니스 프로세스가 변형되어져야 한다. RFID 미들웨어로부터 발생하는 저수준의 RFID 이벤트를 다양한 정보 서버들을 참조하여 고수준의 이벤트로 변환시키기 위한 일련의 활동(activity)들을 대부분의 RFID 애플리케이션에서 공통으로 수행하기 때문에 이러한 활동들을 재사용 될 수 있는 핵심자산으로 만들어놓을 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 유형의 RFID 애플리케이션에 재사용될 수 있는 RFID 관련 활동들을 RFID 제네릭 (generic) 활동으로 구분하고 이를 이용하여 2-레벨의 비즈니스 프로세스 패밀리 모델 (Business Process Family Model: BPFM)을 구축하는 방법을 제시한다. 상위 레벨의 RFID 제네릭 액티비티들은 두번에 걸쳐 가변치가 결정될 수 있는 가변점을 가지게 된다. 하위 레벨을 구성하는 도메인 활동들은 그 자체의 가변속성 뿐만 아니라 활동의 흐름에서 나타나는 다양한 형태의 가변요소들을 표현하게 된다. 이러한 2-레벨 BPFM을 이용함으로써 RFID 시스템 도입 시 처리해야 하는 활동들의 개발 양을 현저히 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.143-144
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• 2020

VVC (Versatile Video Coding)는 HEVC이후 차세대 표준 비디오 코딩으로 JVET(Joint Video Exploration)에 의해 2018년 표준화를 시작하였다. VVC에는 복원픽쳐의 변환-양자화에러에 의해 발생한 블로어, 블로킹, 링잉 아티팩트를 감소시키기 위하여 deblocking filter (DF), sample adaptive offset (SAO), adaptive loop filter(ALF)와 같은 모듈을 사용한다. 한편 CNN (Convolutional Neural Network)은 최근 이미지와 비디오 복원에 높은 성능을 보이고 있다. VVC에서 픽쳐는 CTU (Coding Tree Unit)으로 분할되고 각 CTU는 다시 CU (Coding Unit)으로 분할된다. 그리고 인코딩을 위한 중요한 정보들이 Picture, CTU, CU단위로 디코더에 전송된다. 이 논문에서는 화면 간 예측으로 인코딩 된 픽처에서 블록과 픽처정보를 이용한 딥러닝 기반의 인루프 필터 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 화면 간 예측에서 QP, 4×4 블록단위의 모션벡터, 참조블록과의 시간적거리, CU의 깊이를 모델에 추가적인 정보로 이용한다.