• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.279-289
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• 1994

지리 데이타베이스 시스템은 지도 형태의 데이타를 출력할 뿐만 아니라 공간 데이 타와 비공간 데이타에 대해서, 저장, 검색, 조작 및 분석 등을 처리하는 데이타베이 스 시스템이다. 이러한 지리 데이타시스템에서 관리하는 공간 데이타는 그라는 크기가 매우 방대하므로 공간 데이타의 입력시 많은 시간이 요구되며 저장 공간을 많이 차지 하게 된다. 따라서 지리 데이타베이스 시스템은 공간 데이타의 입력시간을 줄이고, 저 장 공간을 효과적으로 사용할 수 있는 공간 데이타 수집 시스템이 필수적으로 요구 된다. 본 논문에서는 공간 데이타에 대한 입력시간을 줄이기 위해 전체를 한번에 벡터 화하는 기존의 방법에 대한 문제점을 분석하여 이를 개선한 벡터화 기법을 제안한다. 제안된 벡터화 방법은 도면 전체를 벡터화하지 않고, 공간 데이타의 특성을 고려하여 사용자가 속성 정보를 입력하는 시점에서 그 공간 데이타만을 벡터화한다. 이와 함께 수집된 데이타의 저장 공간을 효율적으로 사용하기 위해 태그 비트를 사용한 압축 저 장 형식을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.192-200
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• 2001

본 논문은 조명 변화, 표정 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 강인하고 적은 메모리양과 계산량을 갖는 효율적인 얼굴 인식 방법을 제안한다. SKKUface(Sungkyunkwan University face)라 명명한 이 방법은 먼저 훈련 영상에 PCA(principal component analysis)를 적용하여 차원을 줄일 때 구해지는 특징 벡터 공간에서 조명 변화, 얼굴 표정 변화 등에 해당되는 공간이 최대한 제외된 새로운 특징 벡터 공간을 생성한다. 이러한 특징 벡터 공간은 얼굴의 고유특징만을 주로 포함하는 벡터 공간이므로 이러한 벡터 공간에 Fisher linear discriminant를 적용하면 클래스간의 더욱 효과적인 분리가 이루어져 인식률을 획기적으로 향상시킨다. 또한, SKKUface 방법은 클래스간 분산(between-class covariance) 행렬과 클래스내 분산(within-class covariance) 행렬을 계산할 때 문제가 되는 메모리양과 계산 시간을 획기적으로 줄이는 방법을 제안하여 적용하였다. 제안된 SKKUface 방법의 얼굴 인식 성능을 평가하기 위하여 YALE, SKKU, ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이타베이스를 가지고 기존의 얼굴 인식 방법으로 널리 알려진 Eigenface 방법, Fisherface 방법과 함께 인식률을 비교 평가하였다. 실험 결과, 제안된 SKKUface 방법이 조명 변화, 부분적인 오클루전이 있는 얼굴 영상에 대해서 Eigenface 방법과 Fisherface 방법에 비해 인식률이 상당히 우수함을 알 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.163-164
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• 2016

본 논문에서는 전류품질 향상을 위해 다양한 전압벡터를 인가하는 모델 예측 제어 기반의 공간 벡터 변조 기법을 제안한다. 기존의 모델 예측 제어 기반의 전류제어는 제어주기 동안 하나의 스위치 상태가 인가되어 낮은 스위칭 횟수로 인해 높은 전류품질을 기대하기 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서 제안하는 방법은 공간 벡터도 상에서 전압벡터의 세분화를 통해 스위칭 횟수를 늘려 전류품질을 높일 수 있다. 또한 계통 위상각을 이용해 필요한 전압벡터만을 사용하여 비용함수를 계산하기 때문에 제어주기 동안 계산시간을 보장할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 기존의 모델 예측 제어 기법의 전류제어 기법보다 향상된 전류품질을 보장하는 것을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.782-784
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• 2015

본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권3호
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• pp.273-285
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• 2003

일반적으로 공간 벡터 데이타는 래스터 데이타에 비해 많은 정보를 포함하고 있으므로, 좀 더 융통적이고 효율적으로 데이타에 대한 처리가 가능하다. 그러나 인터넷을 통한 공간 벡터 데이타의 조작 시 해결해야 할 문제로 좁은 대역폭을 갖는 인터넷에서 크기가 크고 복잡한 벡터 데이타를 어떻게 효율적으로 전송하는가 라는 문제이다. 본 논문은 좁은 대역폭을 갖는 인터넷을 통한 공간 벡터 데이타를 효율적으로 전송하기 위한 새로운 전송 기법인 스케일에 기반한 전송 기법을 제안한다. 제안된 기법의 아이디어는 보여질수 있는 것만을 전송하는 것이다. 특정 스케일에서 일부 피쳐만이 사용자에게 보여지므로, 자연히 스케일은 공간 피쳐와 연관된 요소이다. 제안된 기법은 웨이블릿에 기반한 지도 일반화 알고리즘을 통해 공간 객체 중에서 출력되는 스케일에 따라 보여질 필요가 없는 피쳐들을 필터링하고, 보여지는 피쳐만을 최종적으로 전송한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안된 기법을 사용하는 경우, 개개의 공간 연산들에 대한 응답 시간이 대체적으로 향상됨을 보인다.

• 인지과학
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• 제23권3호
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• pp.295-322
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• 2012

본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.965-968
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• 2004

기존의 주관식 문제 채점 보조 시스템은 자연어 처리의 어려움으로 인해 채점의 자동화가 어려워 전자우편 등을 통하여 채점자에게 채점 의뢰를 하는 수준이었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 문제 공간을 벡터 공간으로 정의하고 벡터를 구성하는 각 자질간의 상관관계를 고려한 방법을 적용하였다. 먼저 학습자가 답안을 작성할 때 동의어 사용을 한다는 가정하에 출제자가 여러 개의 모범 답안을 작성하고 이들 답안을 말뭉치에 첨가하여 구성한 다음 형태소 분석기를 통하여 색인을 추출한다. 그리고 학습자가 작성한 답안 역시 색인을 추출한 다음, 이들 색인들을 각 자질로 정의한 벡터를 구성한다. 이렇게 구성된 벡터들을 이용하여 답안들간 유사도 측정을 하고, 유사도 범위에 따라 답안을 자동으로 정답과 오답으로 분류하려는 시스템을 제안한다. 170 문항의 주관식 문제을 제안된 방법으로 실험하여, 기존 모델에 비해 성능과 신뢰성 향상을 이룰 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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• pp.81-82
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• 2015

본 논문은 3-level NPC 인버터의 중성점 전압의 불균형 시 나타나는 공간 벡터 왜곡 현상을 보상하는 기법에 대해 제안하였다. NPC 인버터의 중성점 전압은 부하에 인가되는 상전압에 영향을 미치며, 이러한 출력 상전압의 변화에 의해 NPC의 공간벡터는 중성점 전압에 영향을 받게 된다. 이러한 중성점 불균형에 따른 공간 벡터 전압 왜곡 현상을 보상하기 위해 캐리어 전압 크기 및 옵셋 전압 인가 기법을 제안한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 NPC 인버터의 중성점 전압 불균형에 대한 영향 및 제안한 기법의 타당성을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권7호
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• pp.23-28
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• 2010

본 논문은 다중 셀 상향링크 시스템의 셀 간 간섭을 완화시키기 위한 부분공간 간섭 정렬을 적용했을 때 높은 채널 이득과 높은 합용량을 얻기 위해 간섭 신호공간 형성에 사용되는 레퍼런스 벡터 설정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 레퍼런스 벡터의 설정에 따라 채널과의 매칭이 달라지고 이로부터 셀의 합용량이 변화하는 레퍼런스 벡터의 다이버서티를 얻는 것이다. 각 셀의 처리량을 최대화시키기 위해 전송 전에 여러 개의 레퍼런스 벡터를 전송하고 이중에서 최적의 레퍼런스 벡터를 선정함으로써 기존의 간섭정렬방식보다 높은 채널 이득과 높은 합용량을 얻을 수 있다. 전산 모의실험을 통해 제안된 방법을 적용한 경우 임의로 설정된 레퍼런스 벡터를 설정했을 때의 셀 합용량에 비해 약 60% 향상된 값을 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.118-126
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• 1998

공간계층형 영상부호화에서 상위계층의 시공간방향 예측을 위한 움직임벡터 추정시에 계산량의 복잡도를 줄이기 위한 움직임벡터 추정 방법을 제안한다. 첫 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터가 상위계층의 움직임벡터 추정을 위한 초기값으로 이용되어 작은 탐색영역내에서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 두 번째 방법에서는 하위계층에서 추정된 움직임벡터와 공간 가중치가 연계된 시공간 가중 탐색에 의해서 상위계층의 움직임벡터가 추정된다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법들이 기존의 방법에 비해서 부호화율 효율을 저하시키지 않으면서 계산량의 복잡도를 더욱더 감소시킴을 보인다.