• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제18권3호
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• pp.373-389
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• 2008

이 연구에서는 예비중등교사들의 수학화 학습을 위해 분할모델과 일반화된 피보나치 수열 사이의 관계를 탐구하는 교수단원을 설계한다. 이 교수단원에서는 먼저 예비중등교사들이 조직해야 할 현상을 탐구문제의 형태로 제공한다. 그들은 이 탐구문제를 해결하면서, 그것을 조직하는 본질 즉, 분할의 수에 대한 패턴을 찾게 된다. 이 과정에서 점차 커지는 분할될 수의 집합에 따라 분할모델의 유형도 다양해진다. 이러한 분할모델에 대한 분할의 수를 구하고, 이 수들 사이의 패턴을 찾아 공식을 만들고, 이 공식들이 일반화된 피보나치 수열과 관계가 있음을 찾는다. 분할모델과 피보나치 수열 사이의 이러한 관계는 이전에 알려지지 않은 소재인 만큼, 그것은 예비중등교사들로 하여금 수학화를 가상적으로 연습하게 하는 것이 아니라, 실제처럼 연습할 수 있게 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.78-80
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• 2000

XML로 기술된 전자 문서를 논리적 구조에 따라 분할하여 객체 지향 데이터베이스에 저장하기 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 그러나, 그러한 접근은 몇몇 기본적인 접근 연산에 대해 성능이 떨어진다. 이 경우, 비분할 저장 구조 모델을 이용하면 이러한 문제를 어느 정도 보완할 수 있다. 본 논문에서는 구조화된 XML 문서의 효율적인 관리를 위해 혼합 저장 구조 모델을 제안한다. XML 문서를 분할과 비분할 모델이 혼합된 형태의 물리적 저장 구조로 구조 정보를 표현하면서 투명성을 제공하기 위한 객체 지향 메타 스키마를 제안하고, 이 메타 스키마로부터 동적으로 생성된 응용 데이터베이스 스키마를 통해 구조화된 문서를 객체 지향 데이터베이스에서 관리하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.548-550
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• 2003

본 논문에서는 관계형 데이터베이스를 이용하여 XML 문서를 효과적으로 검색 및 갱신을 수행할 수 있는 데이터 저장 모델을 제안한다. 저장 시스템의 스키마는 DTD 독립적인 형태를 채택하였고, 가상 분할 모델과 분할 모델의 장점을 취합한 혼합형태로 설계하였다. 본 시스템에서는 엘리먼트 추가 또는 삭제시 문서의 구조정보 변경으로 인한 변경사항 발생을 방지하기 위하여 타 노드의 위치정보와 독립적인 position id를 사용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.393-395
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• 1999

본 논문에서는 RFC 2022에서 제안한 MARS 모델을 기반으로 하여 ATM 망에서 다중의 멀티캐스팅 서버(MCS)를 이용한 두 가지 멀티캐스팅 모델을 제안하였다. 또한 멀티캐스트 주소 해석 서버(MARS) 방안에 기반한 기존의 두 가지 모델과 1:1 VC 및 1:n VC 자원의 소비량을 정량적으로 비교하였다. 하나의 멀티캐스트 그룹을 보다 작은 부그룹들로 나누어 관리하는 "다중 MCS-그룹 분할 모델"이 "다중 MCS-그룹 비 분할 모델"보다 1:n VC 자원 소비량은 많은 단점이 있으나 송신 노드와 수신 그룹 멤버들 사이에 형성되는 멀티캐스트 트리의 종단간 평균 지연 시간을 감소시킬 수 있는 여지를 제공하는 장점이 있다. 있는 여지를 제공하는 장점이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.99-101
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• 1999

최근 들어 XML에 대한 연구가 늘어나면서, XML(eXtensible Markup Language)문서에 대한 저장/검색에 대한 다양한 방법들이 제시되고 있다. 특히 XML 문서의 구조적인 특성을 살리면서 문서의 저장 및 변경을 원활하게 지원할 수 있는 방안에 대한 요구가 늘고 있다. 기존의 저장관리 시스템을 위한 저장 모델로는 크게, XML 문서의 빠른 검색을 지원할 수 있는 가상분할모델(Virtual Fragmentation Model)과 문서에 대한 변경을 빠르게 지원해 줄 수 있는 분할모델(Decomposition Model)로 나누어 볼 수 있는데, 본 연구에서는 이 두가지 모델의 장점을 취합하여 문서의 검색 속도는 가상분할모델정도로, 문서의 변경속도는 분할모델정도로 빠르게 지원해 줄 수 있는 페이징(Paging)기법에 대해 설계하였다. 본 페이징 기법은 XML문서뿐만 아니라, HTML(HiperText Markup Language) 문서의 저장관리 시스템에서도 똑같이 적용될 수 있다. 본 연구의 후반부에서는 페이징 기법과 다른 기법에 대한 비교를 통하여 페이징 기법의 성능을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.45-46
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• 2024

본 논문에서는 Self-Attention 기반 딥러닝 기법인 Dense Prediction Transformer(DPT) 모델을 MVTec Anomaly Detection(MVTec AD) 데이터셋에 적용하여 실제 산업 제품 이미지 내 이상 부분을 분할하는 연구를 진행하였다. DPT 모델의 적용을 통해 기존 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 이상 탐지기법의 한계점인 지역적 Feature 추출 및 고정된 수용영역으로 인한 문제를 개선하였으며, 실제 산업 제품 데이터에서의 이상 분할 시 기존 주력 기법인 U-Net의 구조를 적용한 최고 성능의 모델보다 1.14%만큼의 성능 향상을 보임에 따라 Self-Attention 기반 딥러닝 기법의 적용이 산업 제품 이상 분할에 효과적임을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.23-32
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• 2006

본 논문에서는 언어모델과 음향모델을 개선함으로써 단위 숫자음의 인식성능 최적화에 대해 설명한다. 언어모델은 한국어 단위 숫자음 문장의 문법적 특징을 분석하고, Finile State Network(FSN) 노드를 두 음절로 구성하여 오 인식률을 감소시켰다. 음향모델은 단 음절로 구성되어 발성기간이 짧고 조음이 많이 생기는 불명확한 음소, 음절의 분할로 인한 오 인식을 줄이기 위해 인식단위를 반음절 쌍으로 하였다. 인식단위의 특징을 효과적으로 모델링하기 위해 특징부분에서 K-means 알고리즘으로 군집화 하여, 상태를 분할하는 변형된 연쇄 상태 분할방법을 이용하였다. 실험 결과 제안된 언어모델의 적용 후 동일 문맥종속 음소모델에서 10.5%, 음향모델에서 인식단위를 반음절 쌍으로 하였을 경우 문맥종속 음소모델에 비해 12.5%, 변형된 연쇄 상태분할을 하였을 경우 1.5%의 인식률을 향상시킬 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.175-178
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• 2002

본 논문에서는 Hidden Markov Model(HMM)을 이용하여 corpus 기반 TTS에 사용할 DB를 자동 음소 분할 해주는 시스템을 구현하였다. HMM을 이용해서 음소 분할 할 경우 HMM을 모델링 하는 방법에 따라 많은 성능의 차이가 난다. 따라서 본 논문에서는 HMM 모델링 방법에 따른 몇 가지 실험 및 성능 평가를 하였다. 실험 결과 음성 인식과는 달리 HMM모델링 시 triphone 모델보다 monophone 모델의 성능이 더 우수하였으며, 에너지 기반의 후처리를 통해 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권5호
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• pp.55-61
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• 2007

본 논문은 관심 객체 분할을 위한 통계적 모양 모델에 기반한 3차원 능동 모양 모델링 기법을 제안한다. 3차원 모양 모델을 만들려면 포인트 분산 모델(PDM)의 생성이 필수적인데, 이를 위해서는 모든 학습(training) 데이터에 대응하는 특징점(landmark)을 잘 선택해야 한다. 현재까지도 3차원 데이터에서 대응하는 특징점을 선택하는 방법은 주로 수동적으로 선택하거나 2차원 기반 기법 또는 제한된 3차원 기법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 최근에 제안된 "3차원 통계적 모양 모델의 자동생성 기법"의 거리 변환(distance transform)과 사면체(tetrahedron) 알고리듬을 사용하여 3차원 통계적 모양 모델을 생성하고 2차원 능동 모양 모델의 모양 모델 학습과 그레이레벨(gray-level) 모델 학습을 개선하여 확장하고, 스케일(scale)과 그레이레벨 모델을 결합한 3차원 능동 모양 모델 알고리듬으로 관심 객체를 분할한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 영역 기반 윤곽선 기반 기법 및 2차원 능동모양모델 기법과 그 성능을 비교하여 평가했다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.351.2-356
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• 1998

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 구현하였다. 레이블링 단위로는 68개의 유사음소와 묵음 등 총 69개로 정하였으며, 음소 모델링은 연속 HMM을 사용하였다. 기존의 subword 단위모델과 본 논문에서 제안한 문맥종속 반음소 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템의 성능 비교 음소경계오차가 10ms 이내인 경우 각각 60.17%, 66.32%를 포함하여 6.15%의 향상을 보이고, 40ms 이내인 경우 90.36%, 94.27%를 포함하여 3.92%의 성능향상을 보였다.