• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.8
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• pp.891-897
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• 1992

A local iterative Image restoration method Is Introduced that processes with varying iteration numbers according to the local statistics. In general almost of the Iterative method applies Its algorithm to the whole Image without considering the local pixel informations, which Is not so effective for the processing time. Usually the edges or details have an Important role In visual effect. So in this paper we process the edges or the details many times while In the flat region we just pass over or decrease iterations. This method shows good MSE (Mean Square Error) improvement, better subjective qualify and reduced processing time.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.329-334
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• 2021

한국어에서는 문장 내의 주어나 목적어가 자주 생략된다. 자연어 처리에서 이러한 문장을 그대로 사용하는 것은 정보 부족으로 인한 문제 난이도 상승으로 귀결된다. 생략복원은 텍스트에서 생략된 부분을 이전 문구에서 찾아서 복원해 주는 기술이며, 본 논문은 생략된 주어를 복원하는 방법에 대한 연구이다. 본 논문에서는 기존에 생략복원에 사용되지 않았던 다양한 입력 형태를 시도한다. 또한, 출력 레이어로는 finetuning layer(Linear, Bi-LSTM, MultiHeadAttention)와 생략복원 태스크 형태(BIO tagging, span prediction)의 다양한 조합을 실험한다. 국립국어원 무형 대용어 복원 말뭉치를 기반으로 생략복원이 불필요한 네거티브 샘플을 추가하여 ELECTRA 기반의 딥러닝 생략복원 모델을 학습시키고, 생략복원에 최적화된 조합을 검토한다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.15 no.1
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• pp.69-78
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• 2001

본 연구는 지리산국립공원 아고산대 훼손지에서 식생복원 효과를 구명하기 위하여 야생풀포기심기, 개량토포설, 환경피해도 요인을 고려하여 입지환경이 다른 2개 대상지에 실험구를 설치한 후 4년(1997년~2000년) 동안 식생피복도와 종다양성을 조사. 분석하였다. 신림지대와 초원지대에서의 복원실험은 야생풀포기이식, 개량토포설, 환경피해도 요인간 상호작용효과는 없었으나, 야생풀포기이식 처리수준간에는 고도의 유의한 차이가 인정되었다. 국립공원 능선부 훼손지의 식생복원 실험 결과 토양이 습한 산림지대에서는 야생풀포기이식 15%피복 처리수준에서 2년안에 식생피복이 이루어졌고, 종다양성은 3년만에 복원되었다. 또한 무처리구에서 3년안에 식생피복이 이루어졌으나, 종다양성은 복원되지 않았다. 바람이 많고, 토양침식이 심한 능선부 초원지대에서는 3년후에 야행풀포기이식과 30% 피복 처리수준에서 식생피복이 양호하게 이루어졌으며, 종다양성은 복원되지 않았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.310-313
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• 2011

초해상도 영상복원은 저해상도 영상을 이용하여 하나의 고해상도 영상을 획득하는 기법이다. 초해상도 영상복원은 크게 두 가지 방법으로 구현된다. 단일 영상을 이용한 초해상도 영상복원과, 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 초해상도 영상복원 기법이 연구되고 있다. 여러 장의 저해상도 영상을 이용한 공간영역에서의 초해상도 영상복원 알고리즘은 크게 정합, 보간, 후처리 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 정합과정 이전에 입력영상보정을 통한 전처리과정을 수행하여 잡음으로 인한 부정확한 위치정보추정 확률을 감소시키고, 입력영상보정과정인 전처리과정으로 인해 후처리과정을 통한 영상복원 영상보다 향상된 영상을 획득하는 기법을 제안하며, 실험결과에서 기존의 방법보다 좋은 영상을 얻음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.379-385
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• 1998

한국어가 연속적으로 발음될 때 여러 가지 음운 변동현상이 일어난다. 이것은 한국어 연속음성 인식을 어렵게 하는 주요 요인 중의 한가지이다. 본 논문은 음운변동현상이 반영된 음성 인식 문자열을 규칙에 의거하여 text 기반 문자열로 다시 복원시키고 복원 결과 후보들을 형태소 분석하여 유용한 문자열만을 최종 결과로 생성하게 하는 시스템을 구성하였다. 복원은 4가지 rule 즉, 음절 경계 종성 초성 복원 rule, 모음처리 복원 rule, 끝음절 중성 복원 rule, 한 음절처리 rule에 따라 이루어진다. 규칙 적용 과정중에 효과적인 복원을 위해 x-clustering정보를 정의 하여 사용하고, 형태소 분석기에 입력될 복원 후보수를 제한하기 위해 postfix음절 빈도정보를 구하여 사용한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.6 no.3
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• pp.447-456
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• 2005

This paper describes iterative restoration method of restoring blurred images using the LOG compansion function and Conjugate Gradient method. Conventional restoration methods results satisfy the requirement performance for restoring blurred images. but iteration number and convergence velocity increase. This paper proposed an opmtimised iteration restoration method for the images degraded by blurring effect, using the LOG compansion function and Conjugate Gradient method. Here, the LOG compansion function used to improve local properties of the image being restored, made the visual character and convergence velocity of the restored image improved. Throught the simulation results, the author showed that proposed algorithm produced superior performance results by conventional methods.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 1998.11a
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• pp.146-150
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• 1998

현재 세계적인 토양환경복원의 추세는 단기간의 높은 처리효율을 기대하는 장치위주의 복원기술적용에서 좀 더 처리시간은 걸리나 저비용의 효율적인 처리기술선택으로 옮겨가고 있다. 이는 지금까지 무리한 투자에서 발생한 부작용을 최소화하기 위해서 취해지고 있는 변화로 식물을 이용한 환경복원기술(phytoremediation)은 이러한 변화에 가장 잘 부응하는 발전 가능성이 매우 높은 미래 복원기술 가운데 하나이다. 이에 본 연구에서는 phytoremediation을 이용하여 디젤로 오염된 토양을 복원하고자 하였다. 먼저 대상오염물에 대한 정화능을 나타내는 식물을 선별하기 위해 알팔파, 옥수수, 피, 물피의 오염농도별 생장 률을 살핀 결과 알팔파가 오염농도에 따른 성장저해를 가장 덜 받는 것으로 나타났다. 이에 알팔파의 발아 test를 거친 후 실제상황을 모사하기 위한 column test를 실시하여 디젤의 제거효율을 살펴보았다. 1)외부로부터 pipe line을 따라 공기를 주입하여 산소를 보충한 처리구와 2)알팔파를 심은 처리구, 3)알팔파와 공기를 넣어준 처리구를 설계하여 디젤의 제거과정을 알아본 결과 제거효과가 가장 높은 처리구는 공기와 알팔파를 함께 넣어준 처리구였다. 이를 통해 유류로 오염된 토양에서 산소가 미생물활동에 커다란 제한요인이라는 것과 공정에 공기주입구를 장착함으로써 식물만으로 처리할 때 대두되는 시간적 제약의 문제를 다소 경감시킬 수 있음이 밝혀져 앞으로 이의 활용가능성이 주목된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.190-192
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• 2023

카카오 데이터 센터 화재 사건이나 콜로니얼 파이프라인 해킹 사건과 같이 시스템에 대한 다양한 공격이나 사고가 발생하고 이로 인하여 중요한 필수 서비스가 중단되는 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 사이버 복원력이 관심을 받고 있다. 사이버 복원력은 사이버 보안에 추가해서 예측, 내구, 회복, 적응의 목적을 가진다. 이 논문에서는 사이버 복원력이 무엇인지 소개하고 사이버 복원력을 기술적인 관점에서와 제도적인 관점에서 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.139-143
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• 2021

본 논문에서는 꾸준히 연구되어 오던 이미지 복원 문제에서 초해상화와 인페인팅이라는 복합적 이미지 복원을 동시에 처리하는 해결 방법을 제안한다. 초해상화는 국지적 픽셀 정보를 이용하여 고해상도의 영상을 복원하고, 인페인팅은 이미지 전체 정보를 활용하여 영상 내 비어 있는 영역을 생성해야 하므로, 이러한 두 가지 영상 복원 기법을 동시에 수행하는 것은 상당히 어려운 문제이다. 그렇기에 인페인팅과 초해상화는 이미지 복원에서 널리 활용되는 기술인 만큼 동시에 해결할 수 있는 기법에 대한 수요는 있음에도 지금까지 거의 연구되지 않았다. 본 논문은 초해상화 및 인페인팅 합동 처리에 있어 복합적인 정보를 모두 다뤄야하는 네트워크가 서로의 성능을 저하시키지 않도록 개략적 복원 네트워크 (Coarse network), 디테일 복원 네트워크 (Refinement network), 초해상화 네트워크 (SR network)로 분리하여 초해상화 및 인페인팅 합동 처리를 수행하며, 각 단계마다 결과 영상을 얻어 스케일 별 정답 영상과 손실함수를 계산하여 복합적인 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시한다. 또한 순차적 단일 모델에 비하여 인페인팅과 초해상화를 합동 학습하는 제안 모델이 개선된 화질의 결과 영상을 획득할 수 있다는 것을 실험적으로 보인다.

• Information and Communications Magazine
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• v.10 no.5
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• pp.53-70
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• 1993

위상 복원 문제는 어떤 신호의 푸리에 변환의 크기로부터 푸리에 위상, 또는 그 신호 자체를 구하는 문제로서 신호처리, 천문학, X-선 결정학, 전자현미경학, 광학, synthetic aperture radar 등과 같은 많은 물리학의 분야에서 일어난다. 일반적으로, 이 위상 복원 문제는 유일한 해를 갖지 않기 때문에, 이 문제를 풀기 위하여 사전 정보로 주어지는 원하는 신호의 성질을 제한조건으로 주어 이 문제가 유일한 해를 갖도록 한 뒤 이 원하는 신호를 구하는 방법을 사용해왔다. 이 논문에서는 위상 복원 문제를 소개하고, 이 문제의 중요성, 기본 이론 등을 알아보고, 지금까지 제안이 되었던 방법들을 분야별로 묶어 신호처리의 관점에서 소개한다. 먼저 수학적인 기초에 대하여 소개하고, 푸리에 변환의 크기를 보존하는 변환들에 대하여 알아본 뒤, 위상 복원 문제를 풀기 위하여 제안이 되었던 방법들을 1)하나의 푸리에 변환의 크기가 주어졌을 때의 위상 복원, 2)더해지는 기준 신호가 있을 때의 위상 복원, 3)곱해지는 신호(윈도우)를 이용한 위상 복원으로 나누어 소개한다.