• Spatial Information Research
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• 제8권1호
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• pp.69-83
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• 2000

지적도면은 매 필지별로 토지에 대한 지번, 위치, 경RP , 소유권등을 규정하고 있는 토지에 관한 가장 기본적인 자료이다. 지적과 관련된 업무는 그 동안 거의 수작업에 의한 방법을 사용하여 효율성의 문제가 대두되었다. 따라서 정부에서는 지적도면을 전산화하려 하였으며, 토지 및 임야대장에 대한 속성정보를 모두 전산 입력하였다. 그러나 도형정보인 지적도면의 전산화가 이루어지지않아 효율적인 토지정보시스템 구축에 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 오차가 허용될 수 없는 지적도면의 특성을 감안하여 , 스크린 디지타이징을 원형(prototype) 으로 하고 작업의 효율성을 위해 선의 교점을 찾는 과정을 선추적 방식을 통해 자동화한, 혼합형(hybrid) 벡터라이징 방식을 개발하였다. 개발된 프로그램을 구동한 결과 백터라이징의 정확도에 있어서는 스크린 디지타이징 방법과 동일하였고, 효율성 측면에서는 본 프로그램에 의한 방법이 스크린 디지타이징 방법보다 35분 정도 시간을 단축할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.694-704
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• 2001

본 논문에서는 상세화된 빔 패턴에 대한 제한조건들은 유지한 채 잡음이나 간섭신호에 대한 효과적인 제거를 제공하는 Eigencanceller의 성능을 평가하였다. Eigencanceller는 배열입력으로 간섭신호와 잡음이 수신되는 경우와 희망신호, 간섭신호 그리고 잡음이 수신되는 경우에 따라 제한조건들이 달라지게 되고 최적의 가중치에 대한 해도 달라진다. 각각의 경우에 가중치 벡터에 대한 정상상태에서의 분석을 통해서 희망 신호의 유.무에 관계없이 최적의 가중치 벡터에 대한 식들은 모두 동일하게 간섭신호에 직교하는 부분공간(subspace)으로의 희망신호의 사영의 형태로 간략화 됨을 알 수 있었다. 그리고 Eigencanceller구조가 DMI(direct matrix inversion)방식보다도 우수한 성능을 보임을 수학적인 분석가 시뮬레이션을 통해 살펴보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1027-1030
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• 2005

기존 의미커널을 적용한 주관식 채점 시스템은 여러 답안과 말뭉치에서 추출한 색인어들과의 상관관계를 벡터방식으로 표현하여 자연어 처리에 대한 문제를 해결하려 하였다. 본 논문에서는 기존 시스템의 답안 및 색인어의 표현 한계로 인한 유사도 계산오차 가능성에 대한 문제를 해결하고자 시소러스를 이용한 임의 추출 방식의 답안 확장을 적용하였다. 서술형 주관식 평가에서는 문장의 문맥보다는 사용된 어휘에 채점가중치가 높다는 점을 착안, 출제자와 수험자 모두의 답안을 동의어, 유의어 그룹으로 확장하여 채점 성능을 향상시키려 하였다. 우선 두 답안을 형태소 분석기를 이용해 색인어를 추출한 후 워드넷을 이용하여 동의어, 유의어 그룹으로 확장한다. 이들을 말뭉치 색인을 이용하여 단어들 간 상관관계를 측정하기 위한 벡터로 구성하고 의미 커널을 적용하여 정답 유사도를 계산하였다. 출제자의 채점결과와 각 모델의 채점 점수의 상관계수 계산 결과 ELSA 모델이 가장 높은 유사도를 나타내었다..

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.11-17
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• 2008

수중에서 그물의 형상변화는 다양한 벡터에 의해 영향을 받게 된다. 그러나 그물의 각 입자마다 모든 벡터의 영향을 계산하는 것은 정확성과 사실성은 증대하지만, 방대한 계산량으로 처리 시간이 많이 소요된다. 기존의 시뮬레이션 방법들은 물리적 사실성을 희생하고 시각적인 사실성을 유지하는 범위에서 수중 가상현실을 시뮬레이션으로 구현하였다. 본 논문에서는 입자들의 병렬처리를 통하여 물리적, 시각적 사실성을 모두 만족하는 시뮬레이션을 제안한다. 병렬처리를 위해서는 OpenMP를 이용하였고, 사실적 그래픽 표현은 OpenGL을 사용하여 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션은 게임 및 해양수산 분야에서 모델분석이나 전문가 시스템구축을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.61-68
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• 2019

비기상 에코뿐만 아니라 강수와 같은 산란 효과가 큰 기상 에코는 윈드프로파일러 바람 자료의 오류를 유발한다. 강우 상황에서 윈드프로파일러의 도플러 스펙트럼에는 강우 신호와 대기 신호가 모두 첨두로 나타난다. 낙하하는 강우 입자에 의해서 강우 신호의 시선 속도가 매우 크게 나타난다. 강우에 의해 오염된 시선 속도는 수평 바람 벡터의 정확도를 낮추고 부정확한 기상 분석을 초래한다. 본 연구에서는 윈드프로파일러의 원시 데이터를 처리하는 알고리즘을 개발하였고, 강우 환경에서 도플러 스펙트럼에 대한 이중 첨두를 분리하여 강우 신호와 대기 신호를 구분하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.47-50
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• 2019

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위하여 DNN(Deep Neural Network) 기반의 잡음 오염 함수 예측을 이용한 음향 모델 적응 기법을 제안한다. 깨끗한 음성과 잡음 정보를 입력으로 하고 오염된 음성에 대한 특징 벡터를 출력으로 하는 DNN을 학습하여 비선형 관계를 갖는 잡음 오염 함수를 예측한다. 예측된 잡음 오염 함수를 음향모델의 평균 벡터에 적용하여 잡음 환경에 적응된 음향 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 모델 적응 기법이 기존의 전처리, 모델 적응 기법에 비해 일치, 불일치 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 불일치 잡음 환경에서 평균 오류율이 15.87 %의 상대 향상률을 나타낸다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.582-586
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• 2020

국가기후기술정보시스템은 국내 환경기술과 국외의 수요기술 정보를 제공하는 검색 시스템이다. 그러나 기존의 시스템은 유사한 뜻을 가진 단일 단어와 복수 단어들을 모두 식별하지 못하기에 유의어를 입력했을 경우 검색 결과가 다르다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 유의어 사전을 기반으로한 환경기술 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 Word2vec 모델과 HDBSCAN(Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) 알고리즘을 이용해 유의어 사전을 구축한다. Word2vec 모델을 이용해 한국어와 영어 위키백과 코퍼스에 대해 형태소 분석을 진행한 후 단일 단어와 복수 단어를 포함한 단어를 추출하고 벡터화를 진행한다. 그 다음 HDBSCAN 알고리즘을 이용해 벡터화된 단어를 군집화 해주고 유의어를 추출한다. 기존의 Word2vec 모델이 모든 단어 간의 거리를 계산하고 유의어를 추출하는 과정과 대비하면 시간이 단축되는 역할을 한다. 추출한 유의어를 통합해 유의어 사전을 구축한다. 국가기후기술정보시스템에서 제공하는 국내외 기술정보, 기술정보 키워드와 구축한 유의어 사전을 Multi-filter를 제공하는 Elasticsearch에 적용해 최종적으로 유의어를 식별할 수 있는 환경기술 검색 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.37-43
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• 2011

스마트 폰을 비롯한 다양한 임베디드 환경에서 널리 쓰이는 2D 벡터 그래픽스 기술에는 OpenVG와 SVG Tiny가 대표적이다. 고해상도 화면에서 높은 재생속도의 벡터 그래픽스 응용을 위해서는, 이들을 효과적으로 가속해야 한다. 현재까지 OpenVG와 SVG Tiny의 구현방법에는, 전용 그래픽스 칩과 같은 하드웨어로 구현하는 방법과, 전체를 소프트웨어로 구현하는 방식이 있었다. 현재 시장에서 사용 가능한 벡터 그래픽스 전용 칩들은 상대적으로 고가에 큰 전력을 소비한다. 반면, 소프트웨어 구현에서는 100%에 가까운 CPU 사용률에서도 상대적으로 낮은 성능을 보이고, 이 경우에, 다른 멀티-쓰레드 응용프로그램들을 방해할 가능성이 컸다. 본 논문에서는, 현재 미디어 재생 기기들과 휴대폰들에 광범위하게 장착되어 있는 상용 멀티미디어용 하드웨어들을 사용하여 OpenVG와 SVG Tiny 양쪽 모두를 가속하는 비용대비 효과적인 방법을 제시한다. 멀티미디어 프로세서들을 효과적으로 사용함으로써, CPU 사용률과 전력소모량을 줄이면서도 OpenVG와 SVG Tiny를 최소 3.5배에서 최대 30배까지 성공적으로 가속할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.19-26
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• 2002

본 논문에서는 한국어 입술독해를 위한 기반 연구로서 음성학에 기반하여 음성의 시각적 기본 단위인 viseme을 정의하고 입술의 움직임을 적절히 표현할 수 있는 특징들을 추출하여 그 성능을 분석하였다. 먼저, 다수의 화자로부터 한국어 모음에 해당하는 입술의 동영상 데이터베이스를 획득하고 각모음별 시각적 특성을 분석하여 7개의 한국어 모음 viseme을 정의하였으며 입술 윤곽선상의 특징점과 시공간적 특징 벡터들을 추출하여 은닉 마르코프 모델에 적용함으로써 효과적인 입술독해를 위한 각 특징 벡터별 성능을 비교하였다. 7개의 한국어 각 viseme에 대한 인식 실험 결과에서 입술의 안팎 윤곽선의 정보가 모두 반영된 특징 벡터가 입술독해에 효과적으로 적용될 수 있으며 윤곽선 상의 특징점들의 시간적 움직임 크기와 방향이 입술독해를 위하여 매우 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.19-26
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• 2012

최근 멀티미디어 정보가 급증함에 따라 콘텐츠 관리에 대한 요구도 함께 증가되고 있다. 이에 오디오 분할 및 분류는 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리할 수 있는 대안이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서 취득한 오디오 신호를 분할하고, 분할된 오디오 신호를 음악, 음성, 배경 음악이 포함된 음성, 잡음이 포함된 음성, 묵음(silence)으로 분류하는 정확도가 높은 오디오 분할 및 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 오디오 분할을 위해 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 이용하였다. 오디오 신호의 분류를 위해서는 분할된 오디오 신호의 특징을 추출하고 이를 퍼지 클러스터링 알고리즘(fuzzy c-means, FCM)의 입력으로 사용하여 각 계층으로 오디오 신호를 분류하였다. 제안하는 알고리즘의 평가는 분할과 분류에 대해 각각 그 성능을 평가하였으며, 분할 성능 평가는 정확도율(precesion rate)과 오차율(recall rate)을 이용하였으며, 분류 성능 평가는 정확성(classification accuracy)을 사용하였다. 또한 오디오 분할의 경우는 이진 분류기와 퍼지 클러스터링을 이용한 기존의 알고리즘과 그 성능을 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안한 알고리즘의 분류 성능이 기존 알고리즘 보다 정확도율과 오차율 면에서 모두 우수하였다.