• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.188-191
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• 2010

스테레오 매칭은 Robot Vision 분야에서 가장 활발하게 연구가 진행되어온 주제이다. 과거 많은 연구들은 스테레오 매칭 알고리즘의 정확도를 높이거나 처리속도를 개선하는 것 중 어느 한 쪽에만 집중하고 있었으며, 두 가지를 동시에 고려한 연구는 상대적으로 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 영상의 공간적 중복 성질을 이용하여 스테레오 매칭 알고리즘의 처리속도를 획기적으로 개선하는 방법을 제안하고, 처리 속도 감소에 따라 증가되는 disparity map 추정 오차를 보상하는 기술을 제안한다. 구체적으로 Dynamic Programming (DP) 기반 스테레오 매칭 알고리즘에 제안한 속도 개선 방법을 적용하고, 개선된 Adaptive Support Weight Filter를 사용하여 보다 효과적인 오차 보상을 실현 하였다. 체계적인 실험을 통해, 본 논문에서 제안 하는 스테레오 매칭 알고리즘은 처리속도와 정확도를 동시에 개선할 수 있음을 검증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.159-162
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• 2002

본 논문에서는 음성합성을 위한 의사형태소 품사 태깅 시스템의 속도를 개선하는 방법으로 정확률을 다소 희생하더라도 속도개선이 될 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 형태소 해석 시에는 종성으로 올 수 있는 자모를 제외한 나머지에 대해서는 음절단위로 구성하는 변형된 Tabular 파싱법으로 해석하는데, 여기에다 일반적으로 적용 가능한 몇 가지의 규칙을 추가함으로써 해석 가능한 노드들을 줄였다. 태깅 시에는 한국어의 특성상 어절 하나씩을 품사 태깅하였을 경우에도 상당히 정확하다는 점을 이용하여 어절 내부에서는 full search 를 하고 그 다음 어절은 이전 어절의 제일 높은 값을 가지는 품사열 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 제안한 시스템은 32 개 품사 태그셋에 2 만 형태소 사전을 이용해 실험한 결과, 기존의 시스템보다 약 $60\%$이상의 속도 개선을 보였으며, 정확률은 약 $1\%$ 정도 떨어졌다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.476-478
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• 2000

본 논문에서는 HMM 학습모델을 이용하여 1445단어 음성인식기를 구현하고, 대분류기법을 이용하여 그 성능을 향상시키는 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 속도개선에 중점을 두었다. 속도개선을 위해서 HMM모델에 계층적 대분류 기법을 적용시켰다. HMM의 상태수가 많을수록 속도가 저하된다는 점을 고려하여, 적은 상태수의 HMM모델로 후보를 정하고, 가변적으로 해당하는 상태수의 HMM모델로 목적단어를 인식하는 방법을 제안하였다. 후보를 정하는 방법을 후보수와 특징파라미터의 종류와 수를 고려하여 다양하게 설정, 실험하여 가장 이상적인 경우를 찾아내었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.164-181
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• 2023

낮은 제한속도 환경에서 무인 교통단속 장비의 속도위반 단속 허용범위는 매우 높으며. 이는 제한속도 준수율이 낮은 주요인 중 하나이다. 이에 따라 본 연구에서는 무인 교통단속 장비의 속도위반 허용범위를 개선하여, 새로운 제한속도별 허용범위 기준을 제시하였다. 먼저 운전자에게 과속을 유발할 수 있는 운영자·이용자 측면의 오차 실효성을 분석하고, 분석 결과에 따라 단속 장비 오차와 내비게이션 GPS 속도 오차를 적용하여 허용범위 개선안을 제시하였다. 또한, 허용범위 개선 시 운영자 측면에서 장기적으로 기대되는 사고율 및 사고 심각도 등 안전성 효과를 추정하였다. 추정 결과 모든 제한속도의 도로구간에서 제한속도 준수율, 사고율, 속도 변화에 따른 심각도별 사고건수 변화율, 보행자 교통사고 사망률 모두 개선되었다. 따라서 본 연구에서 제시한 속도위반 단속 허용범위 개선안이 도입될 경우, 추정한 개선 효과와 같이 도로의 안전성이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.787-795
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• 1998

본 논문에서는 이동물체의 움직임 추정을 위한 옵티컬 플로우(Optical Flow: OF)의 계산에 필요한 그레디언트(Gradient)의 연산 속도를 개선하고. OF와 에지의 논리연산에 의하여 이동물체의 움직임 정계를 추정할 수 있으며 잡음이 있는 영상에서도 이동물체를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 이것은 저레벨에서 OF와 에지를 논리 연산하므로써 불확실한 배경에서 이동물체를 식별하고 물체를 추적하는 방법으로 기존의 이동물체 추정 알고리즘을 간소화시킨 것이다. 또한, 그레디언트 연산속도를 개선한 본 논문의 방법 I과 방법 II를 이용하여 그레이레 벨값의 변화가 있는 영상에 대하여 시뮬레이션을 행하였다. 그레디언트 연산에 걸리는 전체적인 시간을 평균한 결과 방법 I 은 기존의 방법보다 12% 연산속도가 개선되었고, 방법 II는 37% 연산속도가 개선되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.656-658
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• 1998

실시간 인터넷 화상회의 시스템을 위한 H.263 동화상 부호화 소프트웨어의 처리속도를 개선하는 기법을 개발하였다. 화상회의 영상의 특성과 H.263 프로토콜의 구조를 분석하여 데이터의 압축률이나 화질에 미치는 영향을 최소화하면서 처리시간을 크게 단축하는 기법을 개발하였다. 처리 속도의 개선을 위해서 움직임 조기 검출 기법을 개발, 적용하므로서 압축률과 화질에 미치는 영향을 최소화하면서 계산량을 크게 줄이도록 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제9권6호
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• pp.5-13
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• 1990

본 논문에서는 16Kbps 및 32 Kbps 전송속도에서 ADM의 음질을 개선하기 위하여 두 가지 방 식을 적용한다. 첫째로, 고차 예측기 또는 적응 예측기를 ADM에 활용한다. ADM의 경우에 2차 또는 3 차 예측기를 사용하면 16Kbps 전송속도에서는 별로 개선이 없지만 32Kbps 전송속도에서는 SQNR\sub SEG\척도로 약 3-4dB의 상당한 이득이 얻어진다. 또한 ADM에 적응 예측기를 활용하면 최대 성능은 SZNR\sub SEG\ dir 2dB 정도 개선되지만 양자화 잡음의 축적 때문에 동작 범위가 매우 좁아진다. 둘 째로, 지연 결정 방식을 ADM에 이용한다. 지연 결정 방식을 2차 예측기를 갖고 있는 ADM에 적용하면 약 2dB 정도 개선되지만 양자화 잡음의 축적 때문에 동작 범위가 매우 좁아진다. 둘째로 지연 결정 방 식을 ADM 에 이용한다. 지연 결정 방식을 2차 예측기를 갖고 있는 ADM에 적용하면 1차 예측기를 갖 고 있는 ADMDP 적용했을 때 보다 16또는 32Kbps일 때 SQNR\sub SEG\척도로 재래의 ADM 보다 약 5dB 정도의 성능 개선이 얻어진다.

• 한국주조공학회지
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• 제24권4호
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• pp.238-248
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• 2004

고압 다이캐스팅에서 요구되고 있는 고품질의 주조를 위해, 비교적 간단한 개선 방안으로 용탕 주입 방법의 개선이 실험적으로 시도 되었으며, 그로 인해 많은 경우에 긍정적인 결과가 관찰 되었다. 특히, 냉가압 다이캐스트에서, 금형내 용탕의 예충전을 유도하는 용탕 주입의 속도 및 플렌저의 위치제어를 통해 기공율의 저하 및 그로 인한 기계적 강도의 개선 효과를 확인 할 수 있었다. 본 논문은, 그 원인과 결과 대한 연구를 위해, 상용 해석 도구인 Flow3D를 이용, 금형내 용탕의 흐름을 모델링을 통해 가시화하여 용탕의 주입속도 및 위치의 변화가 주물의 품질에 미치는 영향을 조사하였다. 용탕 주입을 위한 플런저의 속도 및 위치 제어의 변수로, 1) 금형내에 용탕의 예충전 유도를 위한 용탕 고속 주입 지연 정도, 2) 플런저의 저속운행에서 고속으로의 가속도, 3) 용탕의 예충전 동안의 플런저 속도를 선택, 그로 인한 영향을 연구 분석 하였고, 그 결과로 플런저의 속도 및 위치 조절을 통하여 금형내 갇힌 공기의 양이 줄어 들 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-168
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• 2012

문서 또는 문장 단위의 정렬이 통계적 기계 번역에 활발히 이용되고 있다. 문장 정렬은 통계 기반의 기계 번역에서 가장 중요한 작업으로 정렬의 정확도와 속도는 기계 번역 시스템의 성능을 좌우할 수 있다. 문장 정렬을 수행 할 때 대용량의 문서입력이 있을 경우 처리 속도가 상당히 늦어지는 문제를 지적하고 그 문제를 해결하는 두 가지 방법을 제안한다. 문서의 구조적 특성을 이용하여 문서의 경계정보를 추출하거나 또는 단어 출현 빈도의 따른 경계 추출방법을 이용하여 문제를 해결한다. 상기의 방법이 정렬 속도 저하 개선에 비교적 효과가 있고 그에 따른 성능 저하가 없음을 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.284-289
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• 2002

본 논문에서는 MRF(Markov Random field)를 이용해 영상을 분할할 때, 에너지 최적화를 위해 사용되는 simulated annealing의 수렴속도를 개선하는 방법을 제안하였다. Simulated annealing은 잡음이 포함된 영상이나, 텍스쳐 영상에서 좋은 분할 결과를 나타내지만, 수렴속도가 길다는 단점이 있다. 본 논문에서는 수렴속도를 개선하기 위해 픽셀 레이블의 초기값을 픽셀의 intensity에 따라 adaptive하게 부여하여 simulated annealing을 수행하였다. 이 방법으로 모의실험을 수행한 결과, 기존의 방법보다 수렴 속도를 크게 향상시킬 수 있었다.