• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.111-117
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• 1998

자연어 처리 응용 분야에서 다양하게 이용할 수 있는 용어들을 자동적으로 획득하고, 나아가 이 과정을 점진적으로 반복하여 수행함으로써 획득할 수 있는 용어의 수를 증가 시키고 그 용어들 간의 의미적 관계도 얻을 수 있다. 점진적인 용어 획득을 위하여 용어의 형태에 변이 규칙을 적용하여 새로운 용어를 획득하는 과정을 반복한다. 우리는 변이의 종류를 단어간의 변이 뿐만 아니라 단어 내의 변이 그리고 이 둘을 결합한 복합 변이로까지 확장하여 새로운 용어 획득 과정을 더욱 다양화하는 기법을 제시한다. 실험은 확장된 변이 규칙으로부터 얻은 용어들 중에서 기존의 단어간의 변이로부터 획득한 용어들의 비율이 전체의 38.6%라는 사실로부터 변이의 종류 및 규칙의 확장이 획득할 수 있는 용어들의 수를 증가 시킬 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.133-136
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• 2000

본 논문에서는 폐암의 변이 형태 분석을 위한 정량적 분석 방법을 연구하였다. 보다 객관적인 분석의 필수적 요인인 정확한 분할을 이해 질감 특징과 통계학적 분류방법을 이용하였으며, 변이 형태 분석을 위해서 분할된 ROI 로부터 여러 가지 형태학적 특성값과 질감 특성값을 추출하여 변이 형태에 따라 비교분석하였다. 이러한 폐암의 변이 형태 분석을 위한 방법은 다른 기관으로의 원격전이가 쉬운 종양의 특성평가에 대한 객관적 병리진단의 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제14권4호
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• pp.495-516
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• 2012

본 연구에서는 통계적 변이성 사고 요소를 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어, 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해로 구분하고, 이들 요소 사이의 관계를 조사한다. 연구결과 통계적 변이성 사고 요소를 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어, 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해로 구분하는 것이 타당함을 확인하였다. 상관관계 분석결과 변이성 인식, 변이성 설명, 변이성 제어에 대한 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해의 상관계수가 유사한 것으로 나타났는데, 이러한 사실을 바탕으로 표집의 이해를 변이성 모델링, 표본의 이해, 표집분포의 이해를 포괄하는 잠재변수로 설정할 수 있었다. 또한 변이성 인식과 변이성 제어는 표집의 이해에 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 변이성 설명은 표집의 이해에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.915-929
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• 2008

본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 영상을 이용하여 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 구하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 객체의 경계 정보를 고려하여 초기 변이를 예측한 후 획득된 변이 정보를 이용하여 탐색 범위를 줄임으로 써 효율적으로 변이를 예측한다. 또한 가변 블록을 사용하여 텍스쳐 정보가 부족한 영역과 경계부분에서 발생하는 오정합 문제를 줄일 수 있다. 획득된 변이 맵 정보를 이용하여 중간시점영상을 생성한 결과 기존의 블록기반 변이 추정방식과 화소기반의 변이 예측방식에 비해 $0.1dB{\sim}1.2dB$의 PSNR(Peak signal to noise ratio)이 향상되는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.238-247
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• 2002

본 논문에서는 객체 단위 스테레오 동영상을 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 부호화 방식을 제안한다. 시간적으로 연속되는 스테레오 동영상에서의 객체를 MPEG-4와 같이 VOP 단위로 구성하고, 이전 시간에서 한 쌍의 VOP에 대한 변이 벡터와 현재 시간에서 좌ㆍ우 VOP에 대한 움직임 벡터를 블록 정합 방식으로 구한다. 그리고 나머지 한 개의 변이 벡터는 위에서 구한 벡터들을 가지고 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 별도의 추정과정 없이 구한다. 그리고 보다 신뢰성 있는 벡터를 구하기 위해 각각 구한 변이와 움직임 벡터에 평활화를 수행한다. 이러한 기법을 스테레오 동영상 부호화에서 대부분의 부호화 방식인 B-VOP 예측부호화에 적용하였고 B-YOP 변이 보상시 변이-움직임 벡터의 상관관계를 이용하여 3개의 참조 VOP를 가지고 보상함으로써 화질을 기존 방식에 비해 향상시킬 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권7B호
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• pp.975-982
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• 2001

본 논문에서는 3차원 영상 시스템에서 기준이 되는 좌우 영상이 있을 때 임의의 중간 시점 영상 합성 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 양방향 다이나믹 프로그래밍 기반 변이 추정 과정과, 이를 기반으로 양방향 변이 정합과정에 의해 가려진 영역을 추출하는 과정, 그리고 완성된 변이 맵을 바탕으로 중간 시점 영상을 생성하는 과정으로 구성된다. 이중 변이 추정 과정에 제안된 양방향 다이나믹 프로그래밍 기법은, 일반적인 다이나믹 프로그래밍이 가진 장점을 살리면서, 영상 특성을 고려한 코스트 값의 사용 및 양방향 코스트 행렬 생성 방법으로 발생될 수 있는 오류를 최소화함으로써 가려진 영역을 보다 정확하게 구분해 낼 수 있었다. 이후 이러한 과정에서 생성된 변이 맵에 대해 적절한 후처리 과정으로 가려진 영역을 판별하고, 이를 기반으로 한 중간 영상 생성에서 모호한 영역을 고려하여 보다 정확하고 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.249-252
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• 2001

본 논문에서는 실제 물체 윤곽을 검출하기 위해 물체 분할 과정에서 변이(disparity) 정보를 이용한다. 스테레오 정합(stereo matching)으로 획득한 변이도에서 불연 속한 부분은 물체의 경계나 변이가 할당되지 않는 폐색 영역 일부분에서 나타날 수 있으므로, 변이 변화가 작 은 영상의 각 영역은 같은 물체의 일부분이라는 것은 직관적으로 명백하다. 분할 과정은 이러한 변이 정보를 적절하게 이용하고 확산망(diffusion network)을 이용하여 선택적인 확산을 수행한다. 추정된 변이도는 변이 변화가 작은 영역을 인식하기 위해 사용되고 그러한 영 역은 단일 물체의 일부분이거나 배경(background)이라고 간주하고 텍스쳐(texture)에 의한 에지(edge)글 등방성 확산으로 제거하는 과정을 거친다. 나머지 영상 영역에서, 비등방성 확산으로 변이의 변화와 밝기차의 변화를 고려하여 수행된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.49-52
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• 2006

본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 다시점 영상을 이용하여, 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 획득하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 정합창(measurement window)을 사용하는 화소기반 정합방법을 통해 정확한 변이 추정과 비용 함수 계산시 반복적인 계산을 줄임으로써 전체적인 수행 속도를 향상시킬 수 있다. 정확한 변이 정보를 획득하는데 있어서 가려진 영역이 많은 영향을 미친다. 또한 가려진 영역의 판단 및 처리는 2대의 카메라로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 평행식으로 구성된 5대 이상의 다시점 카메라로부터 획득된 다시점 영상을 사용함으로써 변이 정보의 신뢰도를 높이고, 가려진 영역을 처리할 수 있다. 또한 비용 함수 계산의 반복성을 이용하여 계산량을 줄임으로써 전체적인 수행시간을 줄인다. 이렇게 획득된 변이 정보는 다시점 영상의 중간시점영상 생성을 위해 사용된다.

• 환경정보
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• 제29권통권369호
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• pp.2-3
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• 2007

환경단체도 변해야 한다. 고발이 두려워 보험들 듯이 기업에 지원을 강요하는 환경운동은 변해야 한다. 그럼 어떻게 변해야 할까? 실천과 봉사의 시민운동으로 변해야 한다. 공허한 구호와 전시 효과가 아니라 실천하는 조직으로 변해야 한다. '아름다운 가게'나 '빈그릇 운동'과 같은 실천적 환경운동으로 변해야 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제10권4호통권29호
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• pp.621-631
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• 2005

다시점 동영상 부호화기의 성능을 향상시키기 위해서 본 논문에서는 평행식 카메라 구조에서의 효율적인 변이 벡터 예측을 이용한 부호화 방식을 제안한다 변이 벡터는 움직임 벡터와는 달리 다시점 카메라 구조 정보로부터 예측이 가능하다. 이러한 성질을 이용하여 예측하여 구한 예측 벡터와 직접 추정한 변이 벡터와의 차이값을 부호화한다. 그러므로 변이 벡터 부호화의 성능을 향상시키기 위해서 정교한 변이 벡터의 예측이 필요하다. 기존의 벡터 예측 방식은 미리 부호화된 주위 블록의 변이 벡터를 이용하여 현재 블록의 변이 벡터를 예측하지만 제안 알고리듬은 다시점 영상간의 상관성을 이용한다. 본 논문에서는 5시점 동영상에 대해서 차벡터의 엔트로피와 절대 평균값을 구하는 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해서 기존의 공간적인 상관성만을 이용하여 변이 벡터를 부호화하는 방식보다 제안 알고리듬이 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 제안 알고리듬은 기존알고리듬과 비교하여 영상의 화질을 유지하면서 $30{\~}40\%$의 부호화 효율을 증가시킨다.