• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.9-11
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• 2018

선박의 파랑 중 조종성능 변화를 추정하기 위하여 선박해양플랜트연구소 공학수조에서 KCS 선형의 모형선으로 파랑 중 자유항주모형시험을 수행하였다. 파향, 파고, 파장 등이 변화는 규칙파 상태에서 KCS 선형의 35도 선회시험을 수행하여 파 중 선회궤적변화를 관찰하였고, 정상선회 상태에서 속도기반 궤적밀림 지수를 계산하였다. 계산된 속도기반 궤적지수를 정수 중 초기선회 상태에 외력으로 작용하여 그 시뮬레이션 결과를 보정하고 이를 파랑 중 초기선회 성능과 비교분석하였다. 그 결과 초기 선회 중 도출되는 선회성능인 전진거리, 전술선회직경은 선수파일 경우, 모형선의 전진방향 속도 변화를 추가적으로 고려해야함을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.134-139
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• 2007

품사 태깅 시스템에서 규칙 정보와 통계 정보는 상호보완적으로 사용되어 품사 태깅의 성능을 향상시킨다. 하지만, 두 가지 정보로는 품사 태깅의 성능을 향상시키기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 어절별 중의성 해소 정보를 이용하여 품사 태깅 시스템의 정확률을 향상시키는 방법에 대해서 기술한다. 통계 정보는 21세기 세종계획의 천만 어절 균형 말뭉치와 태그 부착 말뭉치에서 추출한 trigram 형태의 중의성 어절 및 품사 태그열 출현 빈도 정보를 이용하여 구축하였고, 규칙 정보는 보조용언, 숙어, 관용적 표현 등을 이용하여 구축하였다. 어절별 중의성 해소 정보는 세종 천만 어절 균형 말뭉치의 중의성 어절에서 고빈도 상위 50%에 해당하는 어절을 대상으로 해당 어절의 의미정보와 문맥정보를 고려하여 구축되었고, 이것은 통계 정보를 이용한 품사 태깅 전에 적용되어 분석 후보를 줄여준다. 또한, 학습을 통하여 어절별 중의성 해소 정보를 수정 및 보강하여 잘못된 품사 태깅 결과를 보정해준다. 이와 같이 통계 정보와 규칙 정보를 이용한 품사 태깅 시스템에 고빈도 중의성 어절에 대한 어절별 중의성 해소 정보를 이용함으로써 품사 태깅의 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1773-1774
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• 2008

유동적 비선형 특성을 보이는 혼돈 시계열에 대한 정확한 예측을 위해 예측 입력으로 차분 데이터를 사용하면 보다 나은 예측이 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 상관 해석에 기반한 데이터의 전처리를 통해 적절한 최적 차분 간격 후보군을 선정하고 이들 각각에 대한 TS 퍼지 예측기로 다중 모델을 구성하여 성능 지수 평가에 의해 최적의 퍼지 예측기를 선택하여 예측을 수행하도록 하였으며, TS 퍼지 규칙 후건부에서 결정되는 예측 출력에 상관 해석에 기반한 오차 보정 메거니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시킬 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.787-790
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• 2021

본 논문에서는 최신 모션 인식 기술을 활용하여 골프 스윙 비디오에서 사람의 자세를 추정한 후 다양한 원인으로 오검출된 좌표들을 보정하여 자세 추정의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 골프 스윙 데이터에서 오검출, 반전, 불안정성, 미검출의 문제를 보여 정확한 자세 추정을 어렵게 했다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 자세 추정시 발생하는 이상치 데이터들을 Bi-LSTM 으로 학습하고 골프 스윙의 특징을 고려한 간단한 규칙을 통하여 이상치 데이터를 효과적으로 검출하고 이를 보정하는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션에서 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있음을 보인다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.10
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• pp.419-426
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• 2022

In this paper, we propose a method to improve the accuracy of 3D human pose estimation model in various move motions. Existing human pose estimation models have some problems of jitter, inversion, swap, miss that cause miss coordinates when estimating human poses. These problems cause low accuracy of pose estimation models to detect exact coordinates of human poses. We propose a method that consists of detection and correction methods to handle with these problems. Deep learning-based outlier detection method detects outlier of human pose coordinates in move motion effectively and rule-based correction method corrects the outlier according to a simple rule. We have shown that the proposed method is effective in various motions with the experiments using 2D golf swing motion data and have shown the possibility of expansion from 2D to 3D coordinates.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1547-1548
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• 2008

본 논문에서는 유동적 비정상 시계열의 패턴과 규칙성을 잘 반영할 수 있는 최적의 차분 간격 후보군을 이용한 TS 퍼지 모델로 다중 퍼지 모델을 구현하였고, 각각의 모델들의 예측 특성을 반영하기 위하여 러프집합을 이용한 모델선택법을 제안하였다. 또한 TS퍼지 모델의 파라미터 식별에는 적절한 오차보정 메커니즘을 추가하여 더욱 예측 성능을 향상 시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.61-66
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• 2009

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반 하여 개선된 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 음절을 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였고, 문장경계인식 성능을 최대화 하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 다양한 기계학습 기반 분류 모델을 비교하여 최적의 분류모델을 선택하였으며, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 형태의 문서별 성능 측정을 위해서 문어체와 구어체가 복합적으로 사용된 신문기사와 블로그 문서(평가셋1), 문어체 위주로 구성된 세종말뭉치와 백과사전 본문(평가셋2), 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 사이트의 게시판 글(평가셋3)을 대상으로 성능 측정을 하였다. 성능척도로는 F-measure를 사용하였으며, 구두점만을 대상으로 문장경계 인식 성능을 평가한 결과, 평가셋1에서는 96.5%, 평가셋2에서는 99.4%를 보였는데, 구어체의 문장경계인식이 더 어려움을 알 수 있었다. 평가셋1의 경우에도 규칙으로 후처리한 경우 정확률이 92.1%에서 99.4%로 올라갔으며, 이를 통해 후처리 규칙의 필요성을 알 수 있었다. 최종 성능평가로는 구두점만을 대상으로 학습된 기본 엔진과 모든 문장경계후보를 인식하도록 개선된 엔진을 평가셋3을 사용하여 비교 평가하였고, 기본 엔진(61.1%)에 비해서 개선된 엔진이 32.0% 성능 향상이 있음을 확인함으로써 제안한 방법이 웹 문서에 효과적임을 입증하였다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.1
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• pp.80-86
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• 2016

A speech-act is a behavior intended by users in an utterance. Speech-act classification is important in a dialogue system. The machine learning and rule-based methods have mainly been used for speech-act classification. In this paper, we propose a speech-act classification method based on the combination of support vector machine (SVM) and transformation-based learning (TBL). The user's utterance is first classified by SVM that is preferentially applied to categories with a low utterance rate in training data. Next, when an utterance has negative scores throughout the whole of the categories, the utterance is applied to the correction phase by rules. The results from our method were higher performance over the baseline system long with error-reduction.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.1085-1092
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• 2002

수십만명의 대입응시자와 대학입학을 준비하는 수백만명의 초중고등학교 학생들에게 공정한 경쟁의 규칙과 측정방법을 마련하여 적응하는 것은 매우 중요하다. 현행 대학입학 수학능력 시험에서 각 영역별 표준점수는 응시계열인 인문계열, 자연계열, 예체능계열로 나누어 각 계열의 평균과 표준편차를 사용하여 계산한다. 따라서 동일한 점수도 어느 응시계열에 속하는가에 따라 표준점수가 달라지게 되며, 상이한 표준점수를 사용하여 대등한 경쟁을 하는 경우가 있어 불공정성이 제기된다. 비록 변환표준점수로 조정하여 계열간 불공정이 어느 정도 조정되지만, 자신의 점수에 비하여 집단의 평균점수가 낮을수록 변환표준점수가 증가하게 되므로 계열선택의 영향이 없다고 보기 어렵다. 이러한 결과로 유리한 계열로 대거 이동하는 현상이 나타나고 있다. 본 연구는 대학입학에 필수적인 대학입학 수학능력시험에서 계열간 실력차이를 보정하여 공정한 경쟁을 가능하게 하는 표준점수 계산방법을 제시하였다. 또한 모든 과목이 선택과목이 되는 2005학년도부터 시행될 수학능력시험에서 과목간 표준점수를 보정하는 방법을 제시하였다 본 연구는 결론을 도출하는데 있어 응시자들간 표준점수의 차이는 응시과목에 따라 달라지지 않는다는 과목의 동질성을 가정하였다. 응시과목의 동질성 가정하에서 집단간의 표준점수를 보정하는 방식은 동일한 시험문제로 각 집단이 시험을 보는 경우 집단간의 차이만큼을 표준점수에 합하여 보정하고, 각 집단이 고유하게 응시하는 시험과목은 공통과목의 차이만큼을 각 집단에 보정하여 주는 것이다. 과목간에 표준점수를 보정하는 방식은 해당과목에 응시한 응시자들이 다른 과목에서 획득한 표준점수의 평균치로보정하는 것이다.하기 위해서, 기업간 프로세스 협업(collaboration) 부분의 데이터 및 서식, 이를 취급하는 기능과 프로세스에 대란 분석을 통해 업무 프로세스 모델링 방법론과 관련한 모델링 지침 및 메타모델을 이용한 표준 업무 프로세스 모델을 개발하여 기업간 업무 프로세스 표준화에 대한 체계적인 관리에 대한 방안을 연구하고자 한다.의Bullwhip effect를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 동시에 이것은 향후 e-Business 시스템 구축을 위한 기본 인프라 역할을 수행할 수 있게 된다. 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.40 no.1
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• pp.20-27
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• 1996

A stable and accurate inverse method for extracting potential from spectroscopic data studied. The method is based on the Tikhonov regularization method to overcome the possible instability of nonlinear inverse problems using a priori smooth properties of the potential energy surface. The merit of this method is to treat the potential as continuous functions of the intermolecular coordinates instead of the conventional parameter fitting of restricted potential forms. Numerical study for the Ar-Ar show that from spectroscopic data the exact potential has been recovered whole region and the discrepancies by the dispersion force observed at the large distance between the exact and Morse potential or from RKR method can be eliminated by this method.