• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.124-125
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• 2021

최근 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(XR) 분야가 각광받고 있으며, 3차원 공간과 사물을 인식하여 다양한 콘텐츠 서비스를 제공하는 기술이 개발되고 있다[1]. 3차원 공간과 사물을 인식하기 위해 가장 널리 사용되는 방법은 RGB 카메라를 이용하는 것이다[2]. RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상을 분석한 후 분석된 결과를 이용하여 카메라와 환경의 관계를 추정한다. 시차는 사용자가 촬영한 복수의 이미지에서 특징점의 차이를 이용하여 계산된다. 실험적으로 구한 깊이에 대해 계산된 디스패리티에 시차 정보와 스케일링 정보를 더하여 3차원 특징점을 생성한다. 제안하는 알고리즘은 단일 모바일 디바이스에서 획득한 영상을 사용한다. 특징점 매칭을 기반으로한 디스패리티 추정과 시차조정 3D 특징점 생성이다. 실제 깊이 값과 비교했을 때, 생성된 3차원 특징점은 실측값의 10% 이내의 오차가 있음을 실험적으로 증명하였다. 따라서 제안하는 방법을 이용하여 유효한 3차원 특징점을 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.359-360
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• 2021

본 논문에서는 차세대 비디오 부호화 기술인 VVC (Versatile Video Coding)의 색차 성분 화면 내 예측 기술인 DM (Derived Mode) 가 분할 구조가 이중 트리일 때 색차 블록에 대응하는 휘도 블록을 선택하는 기존 방식의 효율성을 분석하기 위해 색차 블록에 대응하는 휘도 영역 내 휘도 블록의 개수를 측정하였다. 실험 결과, 하나의 색차 블록에 대응하는 휘도 영역 내에 평균적으로 4.408 개의 휘도 블록이 존재함을 확인하였다. 따라서 DM 을 통한 부호화 시 대응하는 휘도 영역 내 복수개의 휘도 블록을 고려하여, 유도되는 최적의 예측 모드를 잘 선정하는 방법에 대한 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.505-508
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• 2020

본 연구는 트롤링의 유형 중 하나인 그리핑을 목격해 본 경험이 있는 플레이어를 중심으로 설문을 진행해, 사회 심리 현상과 함께 결과를 살펴보고 대처방안에 대한 개선안을 제시하고자 한 것이다. 그리핑은 트롤링의 유형 중 하나로 고의로 게임을 패배하게 만드는 행위이다. 그리핑의 원인으로 게임 내 동조현상이 발생하지 않는다는 점과 복수의 딜레마가 부재하고, 게임의 시스템이 매슬로우의 욕구단계 중 안전욕구를 충족하지 못한다는 점이 해당할 수 있다. 그리핑을 예방하기 위해서는 트롤링의 유형에 대해 개발사 측에서 명칭과 의미를 정립하고 구분 기준과 처벌 수위를 체계적으로 관리할 필요가 있다. 또한, 적발된 그리퍼에게 확실한 처벌을 내려 그리핑을 반복할 수 없도록 해야 함을 제안한다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1 no.3_4
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• pp.69-90
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• 1999

본 논문은 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 계층적(Hierarchical) 문제해결 방식인 인공신경망 기초 의상결정트리분류기상의 인공신경망 구조를 개선하여 지역문제(Local Problem)를 해결하는 복수개의 인공신경망 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 종합하는 병행적인 (Parallel) ARMA 모형활르 위한 방법론을 제시함으로써 의사결정트리분류기에 근거한 방법론의 단점을 보완하였다. 본 논문에서 제시한 ARMA 모형화를 위한 방법론은 세 단계로 구성되어 있다: 1) ESACF 특성 벡터 추출단계; 2) 개별 인공신경망에 의한 부분적 모델링 단계; 3) Conflict Resolution 단계, 제시한 방법론을 검증하기 위해 모의실험용 자료와 실제 시계열자료를 이용하여 제시된 방법론을 검증하였으며 실험결과 기존 연구에 비해 ARMA 모형화와 정확도가 높은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.197-198
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• 2022

Versatile Video Coding (VVC)는 차세대 동영상 압축 표준화 과정에서 다수의 부호화 기술을 새롭게 채택하였는데, 이중 Multiple Reference Lines (MRL)을 포함한 일부 기술은 휘도 채널에만 적용될 수 있으며 색차 성분에 대해서는 적용이 고려되지 않는다. 본 논문은 VVC 에서 휘도 채널에만 적용되는 MRL 기술을 색차 채널로 확장하기 위하여, DM(Derived Mode)을 사용하는 색차 블록의 대응 휘도 블록이 MRL 을 사용하는 경우에 해당 참조 라인을 선택적으로 공유하여 색차 블록이 화면 내 예측에 복수개의 참조 라인을 고려하여 선택할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 실험 결과, VVC Test Model (VTM) 15.0 대비 Cb, Cr 성분 각각 -0.09%, -0.05%의 성능 향상을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.155-161
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• 2023

최근 대규모 언어 모델의 활용 방법에 대한 많은 관심이 지속되고 있다. LLM이 생성한 정보의 가장 중요한 도전 과제는 출력 문장이 사실인지 판단하기 어렵다는 점이다. 본 논문은 하나 또는 복수의 LLM를 구조화하여, 생산되는 다양한 결과를 활용하는 방안을 탐구한다. LLM이 생성한 출력 정보를 고려하여 사실 관계 확인 과제를 수행함에 있어서, 성능 향상 가능성을 평가하기 위한 실험을 진행했다. 대규모 언어모델의 구조화를 통해 입력 정보의 제어를 할 경우, 기존 최고 성능보다 4.75의 정확도 향상을 관찰할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.361-365
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• 2023

오픈 도메인 질의응답 (ODQA, Open-Domain Question Answering)은 주어진 질문에 대한 답을 찾는 작업으로 일반적으로 질문과 관련 있는 지식을 검색 모델(Retrieval)을 통해 찾는 단계와, 찾은 지식에서 문서의 정답을 독해 모델(Reader)을 이용하여 찾는 단계로 구성되어 있다. 본 논문은 기존의 DPR(Dense Passage Retrieval)을 이용한 복수의 검색 모델(Retrieval)만을 계층적으로 사용하여 독해 모델(Reader)을 사용하지 않고 정답 문장을 찾는 방법과 정답 문장을 찾는 데 특화된 검색 모델 학습을 위한 유효한 성능 향상을 보이는 Hard Negative Sampling 기법을 제안한다. 해당 제안기법을 적용한 결과, 동일 조건에서 학습된 검색 - 독해(Retrieval-Reader) 구조의 베이스라인 모델보다 EM에서 12%, F1에서 10%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.111-114
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• 2003

It has well known that MUSIC and ESPRIT algorithms estimate angle of arrival(AOA) with high resolution by eigenvalue decomposition of the covariance matrix which were obtained from the array antennas. In the case that 2-D large-sized array antenna is required, however, one of the disadvantages of MUSIC and ESPRIT is that they are computationally ineffective, and then they are difficult to implement in real time. To alleviate the computational complexity, several method using neural model have been study. For multiple signals, those methods require huge training data prior to AOA estimation. This paper proposes the algorithm for AOA estimation by interconnected hopfield neural model. Computer simulations show the validity of the proposed algorithm.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.3
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• pp.395-402
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• 2018

Human palms contain discriminative features for proving the identity of each person. In this paper, we present a novel method for user verification based on palmprints and palm veins. Specifically, the region of interest (ROI) is first determined to be forced to include the maximum amount of information with respect to underlying structures of a given palm image. The extracted ROI is subsequently enhanced by directional patterns and statistical characteristics of intensities. For multispectral palm images, each of convolutional neural networks (CNNs) is independently trained. In a spirit of ensemble, we finally combine network outputs to compute the probability of a given ROI image for determining the identity. Based on various experiments, we confirm that the proposed ensemble method is effective for user verification with palmprints and palm veins.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.517-518
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• 2006

본 논문은 태양광과 풍력, 축전지 시스템으로 구성된 계통연계형 복합 분산전원 시스템의 구성과 실험 결과를 제시한다. 본 논문에서 제시하고자하는 계통연계형 태양광-풍력-축전지 복합 분산전원 시스템은 태양광 발전 시스템과 풍력 발전 시스템을 에너지원으로 사용하였으며 에너지 저장장치로는 축전지 시스템을 사용하였다. 태앙광 발전 시스템과 풍력 발전 시스템, 축전지 시스템은 모두 공통 직류단에 연결되어 있으며 계통과 연계운전을 위한 계통연계 인버터 시스템을 공통 직류단과 계통 연계점 사이에 적용하여 연계점의 출력을 제어하였다. 또한 분산전원 통합제어 시스템을 개발하여 전체 복합 분산전원 시스템의 출력과 각 모듈의 상태를 감시, 제어하는 기능을 하도록 하였다. 개발된 복합 분산전원 시스템에 전력 평준화 알고리즘을 적용한 실험 결과의 제시를 통해 제작된 시스템과 전력 평준화 알고리즘의 유용성을 검증하였다. 본 논문에서 제시된 복합 분산전원 시스템은 복수의 에너지원을 이용하므로 전력공급의 신뢰도를 향상시킬 수 있어 상용전력이 공급되지 않는 도서지역 등에 단독 운전용으로 적용이 가능하다.