• 한국항행학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.238-245
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• 2024

본 논문에서는 농작물 다중 분광 이미지에 대해 특징 융합 기법을 이용하여 의미론적 분할 성능을 향상시키기 위한 프레임워크를 제안한다. 스마트팜 분야에서 연구 중인 딥러닝 기술 중 의미론적 분할 모델 대부분은 RGB(red-green-blue)로 학습을 진행하고 있고 성능을 높이기 위해 모델의 깊이와 복잡성을 증가시키는 데에 집중하고 있다. 본 연구는 기존 방식과 달리 다중 분광과 어텐션 메커니즘을 통해 모델을 최적화하여 설계한다. 제안하는 방식은 RGB 단일 이미지와 함께 UAV (unmanned aerial vehicle)에서 수집된 여러 채널의 특징을 융합하여 특징 추출 성능을 높이고 상호보완적인 특징을 인식하여 학습 효과를 증대시킨다. 특징 융합에 집중할 수 있도록 모델 구조를 개선하고, 작물 이미지에 유리한 채널 및 조합을 실험하여 다른 모델과의 성능을 비교한다. 실험 결과 RGB와 NDVI (normalized difference vegetation index)가 융합된 모델이 다른 채널과의 조합보다 성능이 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.276-278
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• 2022

모든 약물은 신체 내에서 특정한 작용을 하며, 많은 경우 합병증 또는 기존 약물치료 중 새롭게 발생하는 증상에 의해 약물이 혼용되는 경우가 발생한다. 이런 경우 신체 내에서 예상치 못한 상호작용이 발생할 수 있다. 따라서 약물 간 상호작용을 예측하는 것은 안전한 약물 사용을 위해 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 다중 약물 사용 시 발생 가능한 약물 간 상호작용 예측을 위해 약물 정보 문서를 이용해 학습시키는 딥러닝 기반의 예측 모델을 제안한다. 약물 정보 문서는 DrugBank 데이터를 이용해 약물의 작용 기전, 독성, 표적 등 여러 속성을 결합해 생성되었으며, 두 약물 문서가 한 쌍으로 묶여 딥러닝 기반 예측 모델에 입력으로 사용되고 해당 모델은 두 약물 간 상호작용을 출력한다. 해당 연구는 임베딩 방법이나 데이터 전처리 방법 등 다양한 조건의 변화에 따른 실험 결과의 차이를 분석하여 차후 새로운 약물쌍 간 상호작용을 예측하는 데에 활용이 가능하다.

• 분석과학
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• 제28권3호
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• pp.187-195
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• 2015

승화열은 대기 유기 오염물질의 확산에 관련된 환경적인 문제를 해결하거나, 위험한 화학 물질의 위해성을 평가하는 데에 중요한 변수이다. 하지만 실험적으로 승화열을 측정하려면 많은 시간과 비용이 소모 되며, 그 실험자체도 복잡하고 위험하다. 따라서 본 연구에서는 유기화합물의 승화열을 간단하게 예측하는 모델을 개발하기 위하여 정량적 구조-물성 상관관계 연구를 이용하였다. 군기반 전진선택방법을 적용하여 다중선형회귀방법과 서포트 벡터 머신과 같은 학습방법에 적합한 분자표현자들을 선택하도록 하였다. 개별 모델과 복합모델들은 부스트래핑 방법과 y-임의추출법에 의해 내부검증이 되었다. 외부 테스트 데이터의 예측 성능은 적용범위를 고려하므로서 개선되었다. 다중선형회귀모델에 따르면, 승화열은 분자간의 분산력, 수소결합, 정전기적 상호작용, 쌍극자-쌍극자 상호작용과 관련이 있는 것을 나타낼 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.930-940
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• 2008

본 논문은 동기화된 다중화 기법을 사용하는 고화질 다시점 비디오 전송 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안된 동기화된 다중화 기법은 비디오 획득 과정에서 동기화를 고려하고 전송하는 동안의 상호적인 시점 선택을 위한 다중화를 고려한다. IEEE 1394 인터페이스를 통해 다수의 HDV 캠코더들로부터 비디오 획득시의 동기화를 위하여 카메라와 서버 사이의 전역시간 (global time)을 사용하여 MPEG-2로 부호화된 비디오 스트림들 간의 기준 시간 차이를 추정(예측)하고 MPEG-2 시스템의 시간 모델을 수정함을 통하여 비디오 스트림들의 기준 시간 차이를 보정한다. 이와 함께 상호적인 시점 전환을 위해서 MPEG-2 TS (transport stream)에서 다중화를 수행한다. 최종적으로 제안하는 동기화된 다중화 기법을 사용하여 사용자들은 동기화된 고화질 시점 비디오를 재생할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1161-1167
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• 2006

본 논문에서는 구조, 행위, 리소스, 환경의 여러 관점을 적용한 다양한 모델들을 이용하는 적응 프레임워크를 제안한다. 또한, 대상 시스템에 대해 앞에서 언급한 4 가지 모델을 위한 모델링 방법론과 각 모델링 요소들에 대한 효과적인 표기법을 제시하였다. 다양한 모델들을 통해 시스템의 구성 요소들 간의 관계 구조와 시스템의 계층적 상태와 행위 정보, 실행 환경을 구성하는 시스템 의존적인 요소 및 독립적인 요소까지의 정보들이 표현된다. 이들 모델간의 유기적인 상호 운용으로 통합적인 추론과 보다 정확한 평가가 가능하다. 이를 통해 시스템은 예상치 못한 변화에 대해 통합된 관점의 더욱 정확한 진단과 반영할 수 있다. 이를 기반으로 다양한 수준에서 적응 동작의 조절을 수행함으로써 하이브리드하고 보다 확장된 적응이 가능해진다. 논문에서 정의한 모델과 제안 프레임워크는 다른 도메인으로 재사용이 가능하다. 제안 시스템은 평가를 위해 프로토타입을 구현하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였으며, 그 기능과 유효성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.344-348
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• 2005

이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제2권1호
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• pp.58-66
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• 1998

목적: 본 논문은 마코브 랜덤필드(Markov Random Field)와 깁스 랜덤필드(Gibbs Random Field) 및 라인모델(LIne Model)에 기반한 3차원 자기공명영상의 분류 방법을 소개하고자 하였다. 대상 및 방법 : 통계적으로 이질적 성분들로 구성된 영상을 대상으로한 깁스분류 결과는 영상내의 국소적으로 정적인 영역들을 이웃화소 시스템 내에서 정의되는 상호작용 인자(inetraction parameter)의 메커니즘에 의해 분리하\ulcorner로서 개선시킬 수 있다. 이를 위하여 영상에서 라인모델의 생성을 고려할 수 있으며, 본 논문에서는 영상의 미분방법에 근거한 다중신호영상을 위한 라인모델을 구축하였다. 라인모델은 서로 상이한 통게적 특성을 갖는 영역사이에 존재하는 관측할 수 없는 라인필드의 존재 유무를 확률 값으로 제공한다. 영상으로부터 획득한 라이모델은 Gibbs 분류기의 에너지함수 값을 결정하는 상호작용 인자 값을 결정하는데 사용된다. 결과 : 3차원 자기공명영상의 분류를 위한 MRS-Gibbs 분류기는 영상분류의 도메인이 일반적인 이차원 영상의 $E^{2}$ 공간에서 $E^{3}$ 공간으로 확장되었다. 개발된 깁스분류기를 이용한 자기공명여상의 분류결과 기존의 context free 분류방법에 의한 결과에 비하여 특히 동일성질을 갖고 있는 영역 및 경계부분 등의 분류결과가 우수함을 알 수 있었다. 결론 : 본 논문에서는 다중 신호, 3차원 자기공명영상을 위한 라인모델을 구축하고 그로부터 MRF-Gibbs분류기의 에너지함수를 결정하기 위한 상호작용 인자를 유도하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권5A호
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• pp.836-845
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• 2001

본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.501-504
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• 2007

본 논문은 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 효과적으로 인식할 수 있는 방법을 제시한다. 컴퓨터의 상호작용 연구가 활발해짐에 따라 컴퓨터가 인간의 행동을 얼마나 정확히 인식할 수 있느냐에 대한 연구는 끊임없이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 손영상에 대하여 색상(Hue)과 채도(Saturation)를 이용한 컬러모델을 기반으로 조명의 영향을 줄이며 손의 영역을 추출하고, 특히, 팔영역을 포함한 손영역이 촬영된 영상에서 손목 이후 부분을 제외한 손 영역만을 추출하도록 하였다. 손 형태를 인식하기 위하여 손 영역으로부터 손의 특징을 18 개의 특징값으로 표현하였고, 이를 통해 학습된 다중 클래스 SVM을 이용하여 손 형태를 인식하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권4호
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• pp.463-470
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• 2003

ATM망에서 사용하기 위해 다양한 형태의 스위치 구조가 제안되어 왔으며, 다단계 상호 연결망은 오늘날 망연동시 널리 사용되는 ATM 교환시스템을 구성하는 중요한 요소이다. 이러한 상호 연결망에서 가장 잘 알려진 형태중의 하나가 반얀망이다. 반얀망은 라우팅 체계의 단순함과 하드웨어 복잡도가 단순하다는 점 때문에 많이 사용되어 왔으나, 처리 효율이 내부 블록킹과 출력에서의 혼잡도에 의해 크게 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 스위치 내에서의 이러한 내부 블록킹 및 HOL 블록킹을 피하기 위해 다중 스위칭 패브릭 구조를 사용하는 입력 버퍼형 이중 반얀 스위치 모델을 제안한다. 성능 분석과 시뮬레이션을 통해서 제안한 본 모델이 기존 다른 반얀 스위치 구조에 비해 우수한 96%의 처리율과 낮은 셀 지연을 가지고 있음을 보여준다.