• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.440-448
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• 2006

자기 조직화 신경망 (SOM: Self-Organizing Map)은 자율 학습 신경망으로 사전 지식이 존재하지 않는 자료에 존재하는 구조적 관계성을 보전하는데 이용된다. 자기 조직화 신경망은 벡터 양자화, 조합 최적화, 패턴 인식과 같은 복잡한 문제 해결을 위한 연구에 많이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 유전 알고리즘을 얻기 위한 스키마 변환 도구로서 자기 조직화 신경망을 이용하는 새로운 사용법에 대해서 제안한다. 즉, 각 자식해는 탐색 공간에서 좀더 바람직한 모양을 가지는 동질의 인공 신경망으로 변환된다. 이 변환으로 인해 강한 상위(epistasis)를 가지는 유전자들은 염색체 상에서 서로 인접하게 되는 것이다. 실험 결과는 기존 결과에 비해서 주목할만한 성능 개선이 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.125-134
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• 2004

본 논문은 분할한 교통 표지판 영역에 대해서 웨이블릿 변환과 형태 정보를 이용한 교통 표지판 인식 방법을 제안한다. 화소의 RGB 색상비를 이용하여 생성한 이진 영상에서 connected component algorithm에 의해 분할된 후보 영역들을 대상으로 형태 정보인 XY축 대칭성을 기반으로 교통 표지판 영역을 분할한다. 그리고 분할된 교통 표지판 영역에 대해서 웨이블릿 변환을 적용하여 얻은 주파수 성분을 기반으로 모멘트, 에지 코렐로 그램, 동심 원형 패턴 정보를 추출한 후, 사전에 구축한 데이터베이스와의 유사도 측정에 의해 인식을 수행한다. 실험 결과, 제안한 방법이 다양한 외부 환경이나 변환에 대해서 유효함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.71-76
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• 2004

개정된 국어 로마자 표기법의 기계적 변환을 위하여 웹 기반하의 컴포넌트를 설계하고 구현하였다. 특히 음운법칙을 적용하여 소리글자로 변환 후 로마자 표기로 자동 변환하는 과정과 전사법 변환에 관한 알고리즘을 제시한다. 컴포넌트는 웹 서버의 스크립트 메커니즘에 의해 작동하도록 하였고, 예외어 사전 등은 웹 서버 내부 혹은 외부에서 지원하는 보조 기능으로 설계하였으며, 전체적인 시스템 구조는 UML 명세서와 의사 코드를 이용하여 작성하였다. 제안된 구조는 웹 컴포넌트 형태의 캡슐화 서비스를 제안함으로써 소프트웨어 개발의 경제성, 라이브러리 재사용 및 확장성 등을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.127-134
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• 2015

본 연구에서는 다입출력 불확실 선형 플랜트를 위한 포화함수에 의한 연속 슬라이딩 면 변환 가변 구조 시스템이 주어진다. 이론적으로 불연속 슬라이딩 면 변환 가변구조 시스템을 제안한다. 사전에 결정된 슬라이딩 면 위에 슬라이딩 모드의 다입출력 존재 조건과 함께 페루프 지수 안정성에 대해 검토한다. 실제 응용을 위하여 포화 함수에 의하여 불연속 가변구조 시스템의 연속 근사화를 이룬다. 실제적인 관점에서 가변 구조 시스템의 내부 특성인 제어입력의 불연속성을 많이 개선한다, 설계 예와 시뮬레이션 연구를 통하여 제안된 연속 변환 가변구조 시스템 제어기의 유용성을 입증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.575-581
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• 2007

허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이를 개선하기 위해 경계선의 강도를 이용한 허프 변환(edge strength Hough transform)이 제안되었고, 제안된 방법은 잡음 민감성이 감소됨이 증명되었다. 하지만 허프 변환은 허프 공간과 영상의 크기, 잡음의 정도에 따라 검출된 요소의 품질이 달라지므로 필요한 파라미터 값들을 실험적으로 결정해야 하는 단점이 있다. 이 논문에서는 경계선 강도 허프 변환에서 중요한 역할을 하는 두 개의 파라미터, 감쇄 파라미터(decreasing parameter)와 확장 파라미터(broadening parameter) 값을 결정하는 방법을 유도한다. 제시된 방법은 사전에 정해지는 허프 공간의 크기와 영상의 크기만을 이용하여 파라미터 값을 결정하므로, 주어진 조건에 맞는 최적의 파라미터를 자동적으로 찾아낼 수 있다. 유도한 방법의 유효성은 서로 다른 파라미터 값을 이용한 실험을 통해서 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.21-27
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• 1999

본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에 사용하기 위한 개선된 MLP 기반 영어 발음사전 생성기를 제안한다. 가변어휘 단어 인식기는 인식대상 도메인이 수시로 바뀌는 상황에서 현재의 인식 도메인에 의해 결정되는 임의의 한국어 어휘들에 대해 처리 할 수 있다. 이 시스템을 영어 단어에 대해서도 처리할 수 있도록 하기 위해서는 미리 정의된 사전에 포함할 수 없는 영어 고유명사와 같은 단어의 발음열을 구할 수 있는 방법이 필요하다. 영어 발음사전 생성기를 구현하기 위하여 본 연구에서는 각 자소를 음소로 변환해 주는 문맥종속 다층 퍼셉트론 구조를 제안한다. 각 자소별 다층 퍼셉트론을 훈련하기 위해서는 표준 발음사전으로부터 각 자소에 대응하는 음소 학습용 데이터를 준비해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 적절한 거리척도를 사용하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용한다. 훈련 및 평가를 위한 데이터로는 116,191개 영어 단어의 발음사전을 사용하였다. 평가 결과 각각 30～50개의 히든 노드를 가지는 26개 자소별 MLP와 예외 자소 발음사전을 가지고 표준 발음사전에 대하여 72.8%의 단어 정확도를 얻었으며, 이것은 기존의 규칙 에 기반한 발음사전 생성의 정확도인 24.0% 보다 매우 우수한 결과임을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.117-122
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• 2014

최소대립쌍이란 한 음소의 차이만으로 다른 의미를 갖는 단어의 쌍을 말한다. 본 논문은 최소대립쌍을 이용한 국어음운학 연구의 효율성을 위해 최소대립쌍 검색도구를 제안한다. 검색 도구 개발에 앞서 기존 프로그램과 몇 가지 비교 분석을 통해, 개발해야할 한국어 최소대립쌍 검색 도구의 방향을 제시한다. 제안하는 검색도구는 컴퓨터 사용에 익숙하지 않은 국어학자를 위해 키보드 입력을 최소화한 사용자 친화적인 인터페이스를 제시한다. 효율적인 최소대립쌍 연구를 위해 분류 검색 기능을 제공함으로써 더욱 면밀한 최소대립쌍 연구가 가능하도록 한다. 그리고 성능 향상을 위해 유니코드 분석으로 음소를 분리하여 사전 로딩 속도를 향상시키고, 검색의 효율성을 위해 사전 구조를 최적화한다. 검색 알고리즘은 음절 개수를 이용한 해시 탐색으로 검색 속도를 높인다. 제안하는 도구는 초기 버전에 비해 사전 변환 속도는 5배, 검색 속도는 3배 향상되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.11-21
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• 2002

비디오 데이터 부호화를 위한 여러 가지 방법들 중 matching pursuit을 이용한 비디오 부호화 방법은 저속 채널상에서 뛰어난 효율을 보이고 있으나, 기존의 블록 기반 변환 부호화 방법에 비하여 연산량이 월등히 많기 때문에 비디오 부호화에 적용하는 데는 어려운 점이 있다 본 논문에서는 matching pursuit의 전체 계산량 중 가장 큰 비중을 차지하는 내적 연산량을 줄이기 위해 matching pursuit의 내적연산에 사용되는 1차원 사전(Dictionary)을 구성하는 각각의 기본 신호들의 절대값이 대칭성을 가진다는 특성과, 크게 화질에 영향을 주지는 않지만 연산량을 줄이는 데는 도움을 줄 수 있도록 변형된 사전을 사용할 수 있다는 것, 그리고 주파수 특성을 이용하여 2차원 사전이 미리 분류될 수 있다는 사실을 이용한다. 실험결과에 나타난 바와 같이 제안하는 방법은 큰 화질 열화 없이, Neff가 제안한 사전의 분리성(Separability)을 이용한 기존의 고속 방법보다 내적 연산량에 소요되는 곱셈량을 약 1/8로 감소시키는 효과를 가져온다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.31-35
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• 1997

본 논문에서는 훈련용 음성 데이터와 무관한 임의의 새로운 어휘를 인식해 낼 수 있는 가변 어휘 단어 인식기 개발에 대하여 기술한다. 가변 어휘 단어 인식기를 구현하기 위해서는, 인식 대상이 될 새로운 어휘를 즉시 발음 사전으로 변환시키는 on-line 발음 사전 생성기가 필요하고, 발음 사전 출력을 가지고 각 단어를 모델링할 수 있는 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델이 필요하다. 이와 같은 신뢰성 있는 음소 및 변이음 모델은 생성시키기 위하여 본 연구에서는, 각 음소의 전후 음소들의 음성학적 자질을 고려하여 3 음소열을 집단화(clustering)하여 변이음을 정의하고 이를 당 연구실이 보유하고 있는 POW(Phonetically Optimized Words) 3,848개 단어에 적용하여 1,548개의 변이음 모델을 생성시켰다. 이를 토대로 가변 어휘 단어 인식기를 구현하고 이를 POW 3,848 DB, PBW 445 DB 및 호텔 예약용 244 단어 DB 등에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 평가 결과, POW DB에 대해서는 79.6%, PBW DB에 대해서는 445 단어 사전의 경우 79.4%, 100 단어 사전의 경우 88.9%의 성능을 보여 주었고, 호텔 예약 DB에 대해서는 71.4%의 성능을 보여 주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.951-961
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• 2000

압연기의 기계적인 이상을 사전에 알아내는 압연기 베어링 고장-진단 시스템은 예측하지 못하는 압연 공정의 중단으로 인하여 발생하는 큰 피해를 사전에 막기 위해서 매우 중요한 시스템이다. 그러나 압연기의 동적 거동은 비선형 특성이 매우 강하기 때문에 압연기에서 사전에 고장 예측 정보를 제공하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 압연기의 고장 진단 방법을 제안하였으며 제안된 방법은 온라인으로 압연기에서 진동 신호를 실시간으로 측정하여 웨이브렛을 이용하여 패턴을 분석하고 분석된 결과로부터 고장 특징 정보를 얻었다. 얻어진 데이터를 이용하여 압연기 베어링을 진단하는 뉴로 퍼지 모델을 설계하고 수치적인 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 입증하였다.