• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1286-1289
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• 2022

최근 영상 군집화 분야는 딥러닝 모델에게 Self-supervision을 주거나 unlabeled 영상에 유사-레이블을 주는 방식으로 연구되고 있다. 또한, 고차원 컬러 자연 영상에 대해 잘 압축된 특징 벡터를 추출하는 것은 군집화에 있어 중요한 기준이 된다. 본 연구에서는 자연 영상에 대한 Convolutional Auto Encoder의 특징 추출 성능을 평가하기 위해 설계한 실험 방법을 소개한다. 특히 모델의 특징 추출 능력을 순수하게 확인하기 위하여 Self-supervision 및 유사-레이블을 제공하지 않은 채 Naive한 모델의 결과를 분석할 것이다. 먼저 실험을 위해 설계된 4가지 비지도학습 모델의 복원 결과를 통해 모델별 학습 정도를 확인한다. 그리고 비지도 모델이 다량의 unlabeled 영상으로 학습되어도 더 적은 labeled 데이터로 학습된 지도학습 모델의 특징 추출 성능에 못 미침을 특징 벡터의 군집화 및 분류 실험 결과를 통해 확인한다. 또한, 지도학습 모델에 데이터셋 간 교차 학습을 수행하여 출력된 특징 벡터의 군집화 및 분류 성능도 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.91-94
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• 2022

자율주행 자동차 개발 연구가 활발히 진행됨에 따라 객체 검출기의 성능이 중요하게 되었다. 딥러닝 기술의 발전하면서 객체 검출기의 성능도 큰 발전을 이루었다. 그에 따라 도로 위 차량 검출기의 성능도 발전하고 있으나 평상시 낮 도로상황에서 잘 동작하던 모델은 안개가 끼거나 밤 상황이 되면 제대로 동작하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이유는 딥러닝 모델이 학습할 때 사용한 데이터셋의 정보에 따라 특정 도메인에 편향된 특성을 학습하기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 객체 검출 신경망에 도메인 판별기를 적용하여 이와 같은 도메인 이동 문제를 극복하는 모델을 제안한다. 모델의 성능을 Cityscapes 데이터셋과 Foggy Cityscapes 데이터셋을 사용하여 평가한 결과, 기존의 특정 도메인에서 학습한 모델보다 제안하는 모델의 검출 성능이 개선된다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.368-371
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• 1999

본 논문에서는 이더넷 장비의 단대단(End-to-end) 성능시험에 기반한 시험 방법론을 기술하고 이것을 이용하여 실제로 이더넷 허브를 시험한 결과를 제시한다. 시험대상장비에 입력과 출력을 통해 장비만의 성능을 측정하는 방법과 달리 클라이언트-서버모델 기반의 단대단 성능시험은 시험대상장비에 연결된 사용자의 입장에서 장비의 성능을 측정하므로 사용자 관점에서 객관적이고 직관적인 비교 데이터를 제시해줄수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 단일 네트워크 장비, 특히 이더넷 장비의 성능시험에 이러한 클라이언트-서버 모델을 적용하기 위해 여러 가지 사용자 응용. 예를 들면 파일 업로드(File Upload), 파일 다운로드(File Download), 질의(Inquiry), 신용 확인(Credit Check) 등을 수행할 때 처리율(Throughput)이나 응답시간(Response Time)을 측정하여 결과를 분석한다. 그리고 본 논문에서는 단대단 성능평가 방법론과 함께 시험대상 장비만의 처리율을 측정하여 단대단 성능평가의 단점을 보완하는 방법도 제시한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.2237-2246
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• 2010

In this paper, the performance of a RCO-MAC protocol is evaluated using a different traffic model. Data frames are assumed to generate based on an exponential distribution from one source node and then directly to be stored into the input buffer in the source node. System throughput, average access delay and average system delay are used as a performance measure. Performance evaluation is carried out by the computer simulation. Numerical results show that the RCO-MAC scheme offers 18% higher system throughput than the rDCF scheme. In addition, the numerical results show that the RCO-MAC protocol also offers the better average system delay under any traffic load than that by the rDCF scheme, which was not obtained in the previous research due to the saturated traffic model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.522-526
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• 2018

본 연구는 수많은 챗봇이 생성될 수 있는 챗봇 빌더 시스템에서 저비용 컴퓨팅 파워에서도 구동 가능한 가벼운 문장 분류 시스템을 제안하며, 미등록어 처리를 위해 워드 임베딩 기법인 GloVe를 이용하여 문장 벡터를 생성하고 이를 추가 자질로 사용하는 방법을 소개한다. 제안한 방법으로 자체 구축한 테스트 말뭉치를 이용하여 성능을 평가해본 결과 최대 93.06% 성능을 보였으며, 자체 보유한 CNN 모델과의 비교 평가 결과 성능은 2.5% 낮지만, 모델 학습 속도는 25배, 학습 시 메모리 사용량은 6배, 생성된 모델 파일 크기는 302배나 효율성 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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• 2008.11a
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• pp.949-952
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• 2008

화재안전 신뢰성이 확보된 고강도 콘크리트 구조물의 시장 공급을 위하여 GS건설에서는 2005년 부터 고강도 콘크리트 구조물의 강도 영역별 폭렬 저감 및 거동 안전성 평가와 수치해석 방법을 통한 경제적인 설계방법를 최종 연구목표로 하여 현재까지 콘크리트 재료의 열적 특성 확보와 구조부재 화재 특성 연구를 수행해 왔다. 강도발현, 시공성, 내화성능과 경제성에 대한 분석을 해외연구 기관에 의뢰하여 섬유혼입공법을 선정한 후 이에 대한 재료의 물리적 특성과 역학적 특성 실험결과를 바탕으로 고강도 콘크리트 구조부재의 내화성능을 예측 분석할 수 있도록 비열 모델, 열전도율모델, 압축강도 모델, 탄성계수 모델을 구축하였다. 또한 기둥과 보에 대한 내화실험을 실시하여 내화성능을 평가하였으며, 이에 대한 열적 해석을 병행하여 진행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.390-392
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• 2011

가려진 상태에 있는 인체 구성요소에 대한 관측치 모델은 영상에서 인체 구성요소가 차지하고 있는 화소들에 대한 정확한 평가를 해야 하는 저수준에서의 문제와, 권투 동작과 같이 역동적으로 변화하는 인체 구성요소 간의 가려짐 관계에 대한 문맥적인 상황을 같이 고려해야 하는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 자체 가려짐이 발생한 상황에서도 강인하게 인체 포즈 추적을 하기 위한 가려짐에 강인한 관측치 모델을 제안한다. 포즈 추적 성능을 비교평가 할 수 있는 HumanEva 데이터 셋을 이용하여 제안하는 관측치 모델의 강인함을 확인하였으며, 기존 방법과의 성능 비교에서도 우수한 추적 성능을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.253-256
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• 2002

한국어 숫자는 단음절로 이루어져 있고, 연속적으로 발음할 때 조음현상에 의해 발음이 심하게 변하고, 숫자간의 경계를 규정하기가 어려워진다. 특히 잡음환경에서는 한국어의 무성음인 자음구간의 주파수 특징이 많이 왜곡되어 성능이 저하된다. 본 논문에서는 전화망에서의 고성능 연속숫자음 인식기 개발을 위하여 그 첫 단계로서 다양한 조건에서 MFCC 특징계수를 구하는 방법들과 문맥독립 및 문맥종속 HMM의 상태수 및 각 상태에서의 mixture 수 변화에 대한 성능을 분석해본다. 음향모델로는 문맥독립 모델인 음소와 문맥종속 모델인 triphone 모델을 모두 평가하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.29-29
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• 2011

국내에서 기존건축물의 내진성능평가 기법이 연구되기 시작한지 20여 년간 다양한 평가방법이 제안되었다. 그러나, 제안된 평가방법은 미국이나 일본의 평가 방법을 도입 및 수정하는 내용이 주가 되어 국내실정에 맞지 않는 부분도 많이 발견되었다. 따라서 국내에서 제안된 기존 건축물의 내진성능 평가기법, 지진피해예측에 근거한 보강건축물의 합리적인 선정방법 및 이들 건축물에 적합한 내진보강방법 등의 연구는 아직까지 초보적인 단계라고 할 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 이러한 평가 기법을 적용한 국내 저층구조물의 내진성능을 평가하는 것이다. 저층구조물의 내진성능을 평가하기 위하여 1988년 내진설계가 도입되기 이전에 건립된 4층 규모의 학교구조물을 해석대상 구조물로 선정하였다. 대상 해석구조물의 내진성능평가는 일본의 내진성능 평가법을 참고하여 평가절차가 다소 복잡한 부분을 국내 실정에 맞게 개선시킨 내진화 우선도 평가방법과 정밀한 내진성능을 평하는 방법으로 세계적으로 널리 사용되고 있는 ATC-40 성능평가방법에서 등가단자유 모델로 변환 과정에서 등가유효감쇠 및 등가유효주기 산정 관계식의 문제점을 개선한 FEMA-440의 선형화 성능평가방법(Linearization Method)을 사용하여 구조물의 성능을 평가하였다. 내진 성능 평가를 위해 현재 전 세계적으로 널리 사용되고 있는 구조물 비선형 전용 해석 프로그램인 Perform-3D를 이용하여 해석을 수행하였다. 본 연구를 통해 기존 저층구조물로 선정한 학교구조물에 대한 내진성능을 평가한 결과, 내진화 우선도 평가법 및 FEMA-440의 내진성능 평가는 유사한 경향의 결과를 나타내었고, 두 평가결과를 요약하면 Y방향은 보와 기둥에 끼인 조적벽체의 영향으로 별도의 내진성능이 향상 보강이 필요없으나, X방향은 창문하부 허리 조적벽 등의 영향으로 다소 취성적인 내진성능을 보유하고 있어 충분한 내진성능 확보를 위한 추가적인 보강이 필요한 것으로 판단된다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.32 no.2
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• pp.93-101
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• 2019

The objective of this study is to develop a model which can predict the seismic performance of the slope relatively accurately and efficiently by using artificial neural network(ANN) technique. The quantification of such the seismic performance of the slope is not easy task due to the randomness and the uncertainty of the earthquake input and slope model. Under these circumstances, probabilistic seismic fragility analyses of slope have been carried out by several researchers, and a closed-form equation for slope seismic performance was proposed through a multiple linear regression analysis. However, a traditional statistical linear regression analysis has shown a limit that cannot accurately represent the nonlinearistic relationship between the slope of various conditions and seismic performance. In order to overcome these problems, in this study, we attempted to apply the ANN to generate prediction models of the seismic performance of the slope. The validity of the derived model was verified by comparing this with the conventional multi-linear and multi-nonlinear regression models. As a result, the models obtained through the ANN basically showed excellent performance in predicting the seismic performance of the slope, compared to the models obtained by the statistical regression analyses of the previous study.