• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.86-86
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• 2004

무단변속기는 속도비를 연속적으로 변화시킬 수 있고, 자동차에 적용할 경우 엔진속도를 차량속도와 독립적으로 제어함으로써 동력성능과 연비성능을 동시에 만족시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 무단변속기는 다양한 종류가 개발되어 사용되고 있으나, 이들 대부분은 자체적으로 중립(geared neutral)을 구현할 수 없거나 효율과 수명 측면에서 기존의 유단변속기(기어 변속기)보다 불리한 단점을 가지고 있다.(중략)

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1960-1961
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• 2011

얼굴 인식에서 가장 많이 사용되고 있는 PCA(Principal Component Analysis)는 고차원의 얼굴 데이터를 낮은 차원으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. LDA(Linear Discriminant Analysis)는 서로 다른 데이터를 잘 분리할 수 있으며, 얼굴 인식에서 우수한 성능을 보인다. 본 연구에서는 서로의 장점을 결합하여 PCA와 LDA를 혼합, 적용하였다. 고차원의 얼굴데이터를 PCA로 차원 축소한 후 LDA를 이용해 더욱 효과적인 분류가 되어 얼굴 인식률을 향상시킨다. 인식 모듈로는 pRBFNN(Polynomial Based Radial Basis Function Neural Networks) 모델을 구축하여 고차원 패턴인식 문제에 대한 해결책을 제시하고자 한다. 그리고 제안된 패턴분류기는 얼굴 데이터를 사용하여 성능을 확인한다.

• The Journal of Information Systems
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• v.20 no.3
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• pp.237-255
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• 2011

지난 수십 년 간 연구자들은 효과적인 진료지원시스템을 개발하기 위해 다양한 도구와 방법론들을 제안하였고 지금도 새로운 방법론과 도구들을 계속적으로 개발하고 있다. 그 중에서 흉통으로 응급실에 내원한 노인환자에 대한 정확한 진단은 중요한 이슈 중의 하나였다. 따라서 많은 연구자들이 의사의 진단 능력을 향상시키기 위한 지능적인 의료의사결정과 시스템 개발에 투신하고 있지만 전통적인 의료시스템에 따른 대부분의 진료의사결정이 단일 분류기(classifier)에 기반하고 있어 만족스런 성능을 보여주지 못하고 있는 것이 현실이다. 따라서 이 논문은 앙상블 전략을 활용하여 의사들이 노인환자들의 흉통을 더 정확하고 빠르게 진단하는데 있어 도움을 줄 수 있게 하였다. 의사결정나무, 인공신경망, SVM 모델을 결합한 앙상블 기법을 실제 응급실에서 수집한 응급실 자료에 적용하였고, 그 결과 단일 분류기를 사용하는 것에 비해 월등히 향상된 진단 성과를 보이는 것을 관찰 할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.4
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• pp.501-508
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• 2004

This paper proposes a virtual relevant document technique in the teaming phase for text categorization. The method uses a simple transformation of relevant documents, i.e. making virtual documents by combining document pairs in the training set. The virtual document produced by this method has the enriched term vector space, with greater weights for the terms that co-occur in two relevant documents. The experimental results showed a significant improvement over the baseline, which proves the usefulness of the proposed method: 71% improvement on TREC-11 filtering test collection and 11% improvement on Routers-21578 test set for the topics with less than 100 relevant documents in the micro average F1. The result analysis indicates that the addition of virtual relevant documents contributes to the steady improvement of the performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.7-10
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• 2007

마이크로어레이 데이터는 매우 많은 수의 유전자로 구성되며, 암 분류 성능을 높이기 위해서는 대상 암과 관련된 유용한 유전자를 선택해야 한다. 기존 필터 기반 유전자 선택 기법은 유전자를 개별적으로 평가하여 암 분류에 사용하기 때문에, 유전자 사이의 관계나 분류기와의 상관성을 고려하지 않으며, 비슷한 특성의 유전자를 중복해서 선택하는 경향이 있다. 본 논문에서는 필터와 래퍼 방식을 결합하여 분류결과를 반복적으로 반영하며 유전자를 선택하는 기법을 제안한다. 필터 기법으로 유전자의 순위를 계산할 때 이전 분류에서 틀린 샘플의 가중치가 높도록 설계하고, 분류를 반복하면서 각 단계에서 유용한 유전자를 추가로 선택한다. 제안하는 방법을 대표적 암 분류 데이터인 림포마 암과 대장암 데이터에 적용하여 유용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.85-90
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• 2001

본 논문에서는 한국어 숫자음 인식을 위한 시간 지연 신경망(Time delay neural network-TDNN)과 은닉 마르코프 모델(Midden Markov Model-HMM)의 결합 방법에 대해서 연구하였고 그 성능을 측정하였으며, 기존의 시스템과 비교 평가하였다. 이 알고리즘은 TDNN과 HMM의 구조적인 결합에 기반하고 있는데 TDNN의 두번째 은닉층의 출력이 HMM의 입력으로 들어가도록 구성되었다. 그러면 HMM은 TDNN의 출력으로 각 단어에 대해서 훈련과정을 거치게 된다. 이렇게 구성된 인식알고리즘은 TDNN의 뛰어난 단기간(Short-time)분류 기능과 HMM의 시간 정렬(time-warping) 능력을 동시에 갖게 된다. 위의 과정을 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 구현하였으며, 한사람의 음성을 녹음하여 실험한 결과 기존의 TDNN만으로 만들어진 인식기보다는 3%, HMM만으로 구성된 인식기 보다는 5.7% 나은 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.189-189
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• 2004

본 논문은 CNC 밀링머신을 이용한 절삭가공 등 2축시스템의 위치제어 시스템을 대상으로 한다. 기존의 제어방식은 크게 독립축제어와 상호결합제어로 분류할 수 있다. 독립축제어는 두 축의 통합된 운동을 각각의 독립된 축에 대한 추적제어를 수행하여 원하는 공구경로의 위치 정밀성을 향상시키고자 하는 것이고, 상호결합제어는 지령경로에 대한 추적성능보다는 현재의 윤곽오차를 감소시키는 방향으로 제어입력을 인가하여 가공윤곽의 오차를 감소시키는데 주목적이 있다. 또한 최근의 작업공정의 고속화 경향은 윤곽오차를 감소시키면서도 추적성능이 우수한 제어방식을 요구하고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.300-301
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• 2016

본 논문에서는 동영상에서 제한된 종류의 동적 객체를 자동적으로 검출하여 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 객체 검출 기법[1]과 객체 추적 기법[2]의 협업을 통해 이를 수행한다. 검출기는 매 장면마다 객체들을 검출하고 이 중 높은 신뢰도의 객체에 대해 추적을 시작한다. 추적기는 이전 장면에서 학습된 분류기에 기반하여 객체를 추적한다. 추적 결과와 겹치는 검출 결과를 분석하여 현재 장면에서 객체의 정확한 위치와 모양을 추정한다. 겹치는 검출 결과가 없을 때는 검출기로 부터 추적 결과의 신뢰도를 측정하고 문턱값에 따라 추적을 계속 진행하거나 종료한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 검출 성능을 보임을 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.425-431
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• 2023

음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.8
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• pp.741-751
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• 2000

To achieve high performance by exploiting instruction level parallelism aggressively in superscalar processors, it is necessary to overcome the limitation imposed by control dependences and data dependences which prevent instructions from executing parallel. Value prediction is a technique that breaks data dependences by predicting the outcome of an instruction and executes speculatively its data dependent instruction based on the predicted outcome. In this paper, a hybrid value prediction scheme with dynamic classification mechanism is proposed. We design a hybrid predictor by combining the last predictor, a stride predictor and a two-level predictor. The choice of a predictor for each instruction is determined by a dynamic classification mechanism. This makes each predictor utilized more efficiently than the hybrid predictor without dynamic classification mechanism. To show performance improvements of our scheme, we simulate the SPECint95 benchmark set by using execution-driven simulator. The results show that our scheme effect reduce of 45% hardware cost and 16% prediction accuracy improvements comparing with the conventional hybrid prediction scheme and two-level value prediction scheme.