• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.476-478
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• 2023

딥러닝은 컴퓨터 비전의 상당한 발전을 기여했지만, 딥러닝 모델을 학습하려면 대규모 데이터 세트가 필요하다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 객체 추출 바운딩 박스와 원본 이미지의 바운딩 박스를 결합하여 합성 데이터 생성기법을 제안한다. 원본 이미지와 동일한 범주의 데이터셋에서 참조 이미지의 객체를 추출한 다음 생성 모델을 사용하여 참조 이미지와 원본 이미지의 특징을 통합하여 새로운 합성 이미지를 만든다. 실험을 통해, 생성 기법을 통한 딥러닝 모델의 성능향상을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.415-418
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• 2007

본 논문에서는 일반화된 퍼지 최대-최소 신경망 모델에서 학습 패턴의 빈도요소를 고려하여 개선된 활성화 함수와 학습 방법을 제안한다. 특징공간상에서 하이퍼박스의 활성화를 위한 새로운 기준과 방법을 제시하며, 학습 패턴의 빈도요소가 학습효과에 미치는 영향을 분석한다. 또한 제안된 모델에서 개별 특징값과 하이퍼박스간의 상대적인 연관성을 고려하여 이득치를 계산함으로써, 기존 모델의 하이퍼박스 축소 기법을 대체한 학습효과에 관하여 고찰한다. 실험을 통하여 학습 패턴의 순서 변화와 왜곡된 정보에 안정된 분류기의 성능을 확인한다.

• 콘크리트학회지
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• 제11권1호
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• pp.77-87
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• 1999

일반적으로 프리스트레스트 콘크리트 박스거더교량의 설계에서는 단순화된 단면에 대하여 탄성이론에 근거하여 설계를 수행하고 있다. 이러한 단순화에 따른 제약조건을 개선하기 위해서 본 연구에서는 변단면의 프리스트레스트 콘크리트 박스거더교량을 해석하기 위한 매크로요소를 사용하였다. 해석프로그램에서 재료 비선형모델을 사용하여 극한하중 해석이 가능하도록 하였다. 또한, 교량의 장기거동을 예측하기 위해서 재료의 시간의존적 해석모델을 프로그램에 적용하여 교량의 장기 거동해석을 수행할 수 있게 하였다. 따라서, 재료비선형 모델과 시간의존 해석을 포함하는 비선형 매크로요소는 임의의 형상을 가진 프리스트레스트 박스거더 교량의 실제적인 거동해석에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권8호
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• pp.692-702
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• 2006

본 연구에서는 패턴 분류문제를 위하여 가중치 개념을 갖는 퍼지 최대 최소 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 기존의 FMM 신경망 모델에 대하여 학습데이타에 포함되는 특징값의 빈도요소를 효과적으로 반영할 수 있도록 수정한 구조를 갖는다. 본 논문에서는 제안된 모델에 대하여 하이퍼박스 소속함수로 정의되는 새로운 활성화 특성과 학습알고리즘을 정의한다. 학습알고리즘은 하이퍼박스 생성 및 확장, 중첩 테스트, 하이퍼박스 축소의 3 단계 과정으로 이루어지며, 각 과정에서 특정값의 빈도요소를 고려하여 가중치값을 갱신하는 규칙이 새롭게 정의된다. 본 연구에서는 또한 제안된 모텔의 응용으로서 특정분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 특정값, 특정유형, 하이퍼박스, 패턴클래스 상호간 연관도 요소를 4 가지 유형의 척도로 정의하여, 주어진 패턴분류 문제에서 각 특정의 상대적 중요도를 평가할 수 있도록 한다. 아이리스 데이타와 클리블랜드 의료데이타에 대한 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 방법의 타당성을 고찰하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3B호
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• pp.421-430
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• 2010

최근 통신망이 광대역화 됨에 따라 다양한 양방향 TV 서비스를 제공하는 IPTV(Internet Protocol Television)서비스가 증가하고 있다. 그러나 IPTV의 셋톱박스와 스마트 카드 간에 전달되는 데이터가 셋톱박스 내에서 대부분 전달되기 때문에 맥코맥 핵 공격을 이용하여 불법적으로 콘텐츠 내용에 접근하여 합법적인 권한을 획득하는 불법 사용자를 완벽하게 예방할 수 없다. 이 논문에서는 스마트카드로부터 셋톱박스까지 연결된 데이터 라인을 불법 사용자가 동일 기종의 다른 셋톱박스를 이용하여 불법적으로 IPTV 서비스의 접근 허가를 받으려는 맥코맥 핵공격(McComac Hack Attack)을 예방하기 위한 셋톱박스 접근 보안 모델을 제안한다. 제안 모델은 사전에 셋톱박스에 사용가능한 스마트 카드의 상태정보를 등록하여 불법적으로 접근허가를 승인받으려는 사용자를 인증서버에서 점검하여 점검 결과를 셋톱박스에 통보하여 불법 사용자를 사전에 예방한다. 특히, 제안 모델은 Pseudo 랜덤 함수를 통해 생성된 임의의 난수와 비밀값을 통해 이웃 링크 설립과 상호 인증 과정에 사용되는 공개키에 적용하여 셋탑박스에 대한 보안을 강화하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.15-18
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• 2020

특정 영화의 스크린 독과점이 꾸준히 논란이 되고 있다. 본 논문에서는 영화 스크린 분배의 불평등성을 지적하고 이에 대한 개선을 요구할 근거로 머신러닝 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 제안한다. 이에 따라 KOBIS, 네이버 영화, 트위터, 구글 트렌드에서 수집한 3,143개의 영화 데이터를 이용하여 랜덤포레스트와 그라디언트 부스팅 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 구현하였다. 모델 평가 결과, 그라디언트 부스팅 모델의 RMSE는 600,486, 랜덤포레스트 모델의 RMSE는 518,989로 랜덤포레스트 모델의 예측력이 더 높았다. 예측력이 높았던 랜덤포레스트 모델을 활용, 상영관을 크게 확보하지 못 했던 봉준호 감독의 영화 '옥자'의 상영관 수를 조절하여 관람객 수를 예측, 6,345,011명이라는 결과를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.183-186
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• 2021

현재 한국 게임 시장에서 주로 사용되는 비즈니스 모델인 이중 랜덤박스는 게임 내의 밸런스에 영향을 주고 게임의 재미를 더해 주지만 유저와 게임사 간의 갈등도 초래한다. 이에 대한 적절한 해결책을 연구하기 위해 이중 랜덤박스의 종류에 대해서 조사하고 사용자 설문을 통해 랜덤박스에 대한 유저들의 인식과 사용에 대한 생각을 조사한다. 그리고 이를 토대로 게임사와 유저 간 이중 랜덤박스 사용의 타협점을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.651-658
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• 2015

최근에 자율주행자동차에 대해 매우 활발한 연구와 개발이 진행되고 있다. 자율주행자동차를 구현하기 위해서는 매우 많은 기술들이 융복합적으로 해결되어야 한다. 이를 위해 차량에 장착된 블랙박스는 단순히 녹화기능 뿐만 아니라 신호등인식, 보행자검출, 정지선인식 등과 같이 자율주행차량을 구현하기 위한 핵심적인 기능을 제공할 수 있어 많은 연구 대상이 되고 있다. 따라서 자율주행차량을 구현하기 위한 한 가지 접근방법으로서 본 논문에서는 차량에 장착된 블랙박스 카메라를 이용하여 도로상에 위치한 거리를 효과적으로 예측할 수 있는 수식적인 모델을 제시한다. 제안한 모델은 도로의 기준선과 관찰선의 폭 또는 블랙박스 장착 높이 정보만을 이용함으로써 실제 도로상의 거리를 예측하는데 효과적으로 활용할 수 있음을 보인다. 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 도로상의 거리 예측 모델이 타당함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.562-564
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• 2022

조호환경이란 환자의 지속적인 추적 및 관찰이 필요한 환경으로써, 병원 입원실, 요양원 등을 의미한다. 조호환경 내 환자의 이상 증세가 발생하는 시간 및 이상 증세의 종류는 예측할 수 없기에 인력을 통한 상시 관리는 필수적이다. 또한, 환자의 이상 증세 발견 시간은 발병 시점부터의 소요 시간이 생사와 즉결되기에 빠른 발견이 매우 중요하다. 하지만, 인력을 통한 상시 관리는 많은 경제적 비용을 수반하기에 독거 노인, 빈민층 등 요양 비용을 충당하지 못하는 환자들이 수혜받는 것은 어려우며, 인력을 통해 이루어지기 때문에 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다. 즉, 기존까지 조호환경 내 환자 관리 방식은 경제적 비용과 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 YOLO 모델의 조호환경 내 환자 탐지 성능 비교 및 바운딩 박스 앙상블 기법을 제안한다. 이를 통해, 딥러닝 모델을 통한 환자 상시 관리가 이루어지기에 높은 경제적 비용문제를 해소할 수 있다. 또한, YOLO 모델 바운딩 박스 앙상블 기법 WBF를 통해 폐색이 짙은 조호환경 영상 데이터 내에 객체 탐지 영역 정확도 향상 방법을 연구하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권10호
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• pp.983-992
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• 2007

It was proposed to identify Thiele Small Parameters for loudspeaker attached to closed-box using known dynamic mass of moving parts. Also, enhanced PSPICE circuit model for closed-box loudspeaker system was proposed to more accurately simulate real closed-box loudspeaker system. Frequency dependent parameters were used to model voice coil inductor. Acoustic pressure response curves and electrical impedance curves were simulated and investigated by PSPICE circuit model according to compensation filter's parameters. Finally, proposed method is expected to be utilized for identification of pseudo Thiele Small parameters of microspeaker.