• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.05a
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• pp.540-544
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• 2002

본 논문에서는 IEEE802.11a의 규격에 따라 OFDM 무선 LAN 모뎀과 프레임 포맷을 구성하여 시뮬레이션에 의해 BER 성능을 분석하고 수정된 채널 예측 알고리즘을 적용하여 채널예측성능이 개선됨을 보인다. 실내 무선채널로서는 AWGN과 TDL 모델을 적용한 지연확산채널을 고려한다. 우선 AWGN 환경에서 규격에 제시된 전송속도 및 부호율에 따른 OFDM 무선 LAN 시스템의 성능을 분석하고, 다음으로 실내무선채널 환경에서 채널추정이 불완전한 경우에 대한 성능을 분석한다. 기존의 채널추정방식으로서 프리앰블내의 2개의 Long 훈련심볼을 이용하여 채널을 추정하는 경우에 대한 성능을 분석하고, 이를 수정하여 Long 훈련심볼 뿐만 아니라 전체 10개의 Short 훈련심볼 중 8개의 훈련심볼들을 채널추정에 부가적으로 사용하는 방식을 채용한 경우의 성능을 분석하여 기존의 방식과 비교한다. 시뮬레이션 결과에 대한 분석으로부터 수정된 채널추정방식을 적용하는 경우, 잡음을 억제하는 효과가 높아지므로 채널추정오차를 감소시켜서 성능이 개선됨을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.529-534
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• 2020

인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.731-734
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• 2001

우편물을 집배원이 배달하는 순서로 자동구분 처리하기 위한 요소기술 줌에서 4-state 바코드 시스템이 개발되고 있으며 우편번호, 배달순서코드, 고객정보 등이 적용될 예정이다. 기존의 고객 바코드 판독 시스템은 우편물상의 바코드 심볼로지가 존재하는 판독대상 영역의 기울기가 ${\pm}4.47^{\circ}$ 이하이고, 심볼의 훼손과 잡영이 없을 경우에 $79{\sim}100msec(35,000{\sim}45,000$통/시간)의 속도로 자동 구분 정보가 판독된다. 본 논문에서는 판독범위 및 판독성능을 개선을 위하여 CCD(Charge Coupled Device) 센서로부터 획득된 이미지상에서 존재하는 심볼로지 정보의 고속판독 방법을 제시한 것이다. 이 판독방법은 그레이(gray) 이미지 바탕면의 경계값(threshold) 기울기 분포를 기준으로 2개의 경계값을 설정하여 판독대상 정보를 획득하였다. 또한, 4-state 바코드 심볼로지의 존재 가능성 영역만을 탐색하고, 판독대상 영역에서 트래커(tracker)를 탐색하여 심볼로지의 기울기값, 심볼로지 경계값, 심볼위치 좌표값을 생성한 후 심볼값이 판독한 것이다. 판독시험 결과는 판독대상 영역의 심볼로지가 ${\pm}45^{\circ}$ 기울어지고, 잡영이 존재할 경우에도 $30{\sim}60msec(58,000{\sim}l16,000$통/시간) 이내에 판독되었다. 우편물 자동구분용 바코드 판독기로써 적용될 경우에 판독속도가 평균 57.25% 이상 개선되고, 판독범위의 확장으로 0.2%의 기계적인 오류(이송과정예서의 Jam 발생 비율)를 제외할 경우에 거의 99.8% 우편물을 판독하여 자동구분 처리할 수 있게 될 것으로 기대된다.onebook 엑세스 모들(Server Phonebook Access Module)로 구성되어 있다.외 보다 높았다(I/O ratio 2.5). BTEX의 상대적 함량도 실내가 실외보다 높아 실내에도 발생원이 있음을 암시하고 있다. 자료 분석결과 유치원 실내의 벤젠은 실외로부터 유입되고 있었고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌은 실외뿐 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.375-376
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• 2023

정보기술의 발전으로 인해 코딩 교육의 중요성이 부각되고 있다. 코딩 교육과 다양한 분야와 융합된 교육 모델이 제시되고 있으며 그 중 드론을 활용한 코딩 교육 방법이 일부 존재하지만 오락성이 강조되거나 드론 조종에 초점을 두고 있어 코딩 역량 향상에는 한계가 있다. 본 논문에서는 학습자의 안전성을 보장하고 코딩 역량 향상을 위해 드론 교육에 적용 가능한 교육용 심볼릭 코딩 어플리케이션을 제시한다. 제시하는 어플리케이션은 사용자가 SW 설계 수준의 순서도 기반 심볼릭 코딩을 학습하고 코딩 결과를 드론 시뮬레이션 또는 실제 드론에 적용하여 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해 학습자들에게 실제적인 코딩 경험을 제공하고 창의적인 문제 해결 능력과 창의성 향상을 기대할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.2
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• pp.155-160
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• 1998

We applied a pilot symbol assisted modulation technique to QPSK system for improving BER performance over mobile communication channel. We demonstrate through computer simulation, that the proposed scheme achieves a prominent improvement comparison to that of conventional QPSK in a fast flat Rayleigh fading environment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.280-282
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• 1999

적응 횡단선 심볼간의 채널에 발생하는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 원하는 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거하였다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 기존의 LMS알고리즘에 다계층 퍼셉트론 신경망을 조합 한 새로운 LMSBP 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘을 토해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어짐을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 평균 자승 에러의 수렴 특성이 LMS 알고리즘을 이용한 수렴특성보다 우월하다는 것을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.05a
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• pp.574-577
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• 2002

In this paper, we propose a new symbol time synchronization scheme suitable for the OFDM system with an interpolator. The proposed performs the following three steps. In the first step, the coarse symbol time synchronization is achieved by continuously measuring the average power of the received envelope signal. Based on this average power, the detection possibility for the symbol time synchronization is determined. If the signal is sufficient for synchronization, we next perform a relatively accurate symbol time synchronization by measuring the correlation a short training signal and the received envelope signal. Finally, an additional frequency synchronization is performed with a long training signal to correct symbol synchronization errors caused by the phase rotation. From the simulation results, one can see that the proposed synchronization scheme provides a good synchronization performance over frequency selective channels.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.394-397
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• 2007

본 논문에서는 문자 인식의 특징 선별 방법으로 중간점 알고리즘을 이용하는 방법을 제안한다. 영상자료의 특징들로부터 중간점을 선별하고 심볼패턴을 이용하여 필기체 문자를 인식한다. 이 방법은 사전에 많은 심볼 패턴을 학습해야 하지만 한글과 영어의 높은 인식률을 보이고 있으며, 특히 복잡한 문자들의 경우 좋은 결과를 낸다. 여기서는 중간점 알고리즘으로 입력된 데이터를 심볼 패턴과 비교하고, 심볼 영역에 의해 최적 판별 기저를 탐색한 후, 그것을 특징으로 선택한다. 또한 사전 기능과 투명도 기능을 구현하여 필기체 인식을 이용한 여러 활용 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.429-432
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• 2016

전통적인 태스팅은 테스트케이스를 만드는데 많은 시간과 비용이 들기 때문에 시기적절한 출시를 해야 하는 휴대전화, TV와 같은 제품을 테스팅하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하려는 노력으로 관련 학계 및 산업체에서는 동적 심볼릭 수행을 이용한 커버리지가 높은 테스트케이스 자동생성 연구가 진행 중이다. 특히, Microsoft Research에서 만든 동적 심볼릭 수행도구인 PEX는 C#언어로 작성된 웹 또는 윈도우 프로그램의 테스트케이스를 자동 생성한다. 그러나 PEX의 사용자들로부터 테스트케이스가 부족하다는 피드백올 받았고, 그 결과로 경계 값 테스트케이스를 추가하는 연구를 진행하여 경계 값 테스트케이스를 추가하지 않았을 때 보다 더 많은 오류를 찾았다. 본 논문에서는 소프트웨어 오류가 있을 경우 엄청난 재산, 인명 피해가 발생하는 임베디드 소프트웨어 분야에서 자주 사용하는 언어인 C언어를 지원하는 동적 심볼릭 수행 도구 CREST를 수정하여 경계 값 테스트 케이스를 생생하는 연구를 진행한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.672-674
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• 2023

본 논문은 뉴로-심볼릭 구조를 바탕으로 일반 텍스트로부터 온톨로지 생성이 가능한 심층 신경망 기반 온톨로지 추출기를 제안한다. 온톨로지 추출 단계를 (i) 온톨로지 학습 및 (ii) 온톨로지 생성의 2 단계로 상정, (i) 일반 텍스트로부터 문장 구조 및 논리적 관계를 학습하는 트랜스포머 기반 심층 생성 신경망 출력을 이용하여 (ii) 계층적으로 결합한 심볼릭 추론기로 온톨로지를 생성하는 뉴로-심볼릭 구조 온톨로지 추출기를 구현하였다. 1800 개 훈련 집합으로 학습 후 200 개 테스트 집합으로 평가한 결과, 정확도 91.9%, Precision 100%, Recall 99.1%로 비교 모델 OpenIE 의 성능에 비해서 각각 83.8%, 1.8%, 3.5% 개선된 것을 확인하였다. 정성적 품질에 있어서, 복잡한 문장 (예: 관계대명사, 접속사, 중첩 구조)에서도 비교 모델에 비해 더 정밀한 온톨로지 생성 결과를 보였다.