• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.80-90
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• 2004

본 논문에서는 패치별 EGI 분포를 이용한 3D 메쉬 모델(mesh model) 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 기하학적 변형에 견고하기 위하여 3D 메쉬 모델을 6개 패치로 분할한다. 그리고 위상학적 변형에 견실한 특성을 가지는 EGI 분포를 각 패치별로 구한다. 그리고 동일한 워터마크 비트열을 각 패치의 EGI 분포 중에서 길이가 큰 면체에 투영된 메쉬 법선 벡터들에 각각 삽입한다. 그러므로 제안한 알고리즘은 기하학적 및 위상학적 변형에 견고하며, 특히 워터 마크 추출시 복잡한 재표본화 과정 및 원 모델이 필요 없다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의 실험에서 워터마크가 삽입된 모델의 비가시성 및 다양한 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권11호
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• pp.855-863
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• 2001

본 논문에서는 실감 있는 3차원 얼굴모델 생성에 필요한 얼굴 텍스쳐를 생성하기 위해 실린더형 원형모델의 가변적 블록크기를 기반으로 하는 영상정렬 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 실린더형 3차원 모델에 대한 2차원 영상을 영상의 상관관계를 이용하는 블록 정합 알고리즘을 사용해서 정렬하는 방법으로서 블록 정합을 수행 할 때 동일한 블록 크기를 사용하는 기존 방법과는 달리 모델의 곡률을 고려해 가변적인 크기의 블록을 사용한다. 그리고 영상 모자익 기법을 사용해서 정렬된 영상을 하나의 텍스쳐 영상으로 생성한다. 이 때 중첩된 영역에 따라 선형적인 가중치를 부여하면서 크로스디졸브 기법을 이용해 영상을 스티칭한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1805-1806
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• 2007

Silicon nitride (SiN) 박막을 플라즈마 응용화학기상법을 이용하여 증착하였다. SiN박막의 전하밀도는 일반화된 회귀 신경망 (GRNN)을 이용하여 모델링하였다. PECVD 공정은 Box Wilson 실험계획표를 이용하여 수행하였다. GRNN 모델의 예측수행은 유전자 알고리즘 (GA)을 이용하여 최적화하였다. 최적화한 GA-GRNN 모델은 종래의 GRNN 모델과 비교하여, 약55%정도의 예측성능의 향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.801-802
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• 2024

본 연구에서는 MNIST 데이터셋을 활용하여 널리 사용되는 이미지 분류 알고리즘인ANN(Artificial Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), DNN(Deep Neural Network)의 성능을 분석한다. 주로 모델의 정확도에 초점을 맞추는 기존 연구와 달리, 본 연구에서는 각 모델이 잘못 분류한 오답을 중심으로 모델의 특징을 비교한다. 이를 통해 각 모델의 장단점을 파악하고 성능을 개선할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2721-2726
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• 2014

배경제거를 위해 GMM(Gaussian Mixture Models)을 이용하는 MOG(Model of Gaussian) 알고리즘에서 각 화소들에서 수행될 모델변수 계산과 객체 분류는 방대한 계산을 요구하여 MOG 알고리즘의 활용들에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 객체 예측을 근간으로 단순한 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 부분적으로 수행하는 고속 MOG 알고리즘을 제안한다. 전자는 모델변수에 거의 영향을 주지 않는 화소에서 적용되고, 후자는 객체 예측이 확실히 믿을만한 화소에 적용된다. 동영상을 이용한 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 비교 실험에서 제안된 알고리즘은 단순 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 각각 77.75%와 92.97% 이상을 수행하지만 영상 단위와 이동 객체 단위의 평균 분류 정확도 측면에서 각각 99.98% 이상과 99.36% 이상을 유지시켜 주고 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권2호
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• pp.75-83
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• 2008

Joye와 연구자들은 기존의 조합 소수 판단 검사에서 trial division 과정을 제거한 새로운 소수 생성 알고리즘 (이하 JPV 알고리즘)을 제시하였으며, 이 알고리즘이 기존의 조합 소수 생성 알고리즘에 비해 $30{\sim}40%$ 정도 빠르다고 주장하였다. 하지만 이 비교는 전체 수행시간이 아닌 Fermat 검사의 호출 횟수만을 비교한 것으로 정확한 비교와는 거리가 있다. 기존의 조합 소수 생성 알고리즘에 대해 이론적인 수행시간 예측 방법이 있음에도 불구하고 두 알고리즘의 전체 수행시간을 비교할 수 없었던 이유는 JPV 알고리즘에 대한 이론적인 수행 시간 예측 모델이 없었기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 JPV 알고리즘을 확률적으로 분석하여 수행시간 예측 모델을 제시하고, 이 모델을 이용하여 JPV 알고리즘과 기존의 조차 소수 생성 알고리즘의 전체 수행시간을 비교한다. 이 모델을 이용하여 펜티엄4 시스템에서 512비트 소수의 생성 시간을 예측해 본 결과 Fermat 검사의 호출 횟수를 이용한 비교와는 달리 JPV 알고리즘이 기존의 조합 소수 생성 알고리즘보다 느리다는 결론을 얻었다. 이러한 이론적인 분석을 통한 비교는 실제 동일한 환경에서 실험을 통해서 검증되었다. 또한, 본 논문에서는 JPV 알고리즘의 성능 개선 방법을 제시한다. 이 방법을 사용하여 JPV 알고리즘을 개선하면 동일한 공간을 사용할 경우에 JPV 알고리즘이 기존의 조합 소수 생성 알고리즘과 비슷한 성능을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.366-369
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• 2003

본 연구에서는 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위한 기초적인 연구로서 문맥환경과 상태수의 변화에 따른 음향모델의 성능을 고찰하고자 한다. 음성은 시간함수로 표현되며 음절, 단어, 연속음성을 발성할때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 음성인식의 최소 인식단위로 널리 사용되는 음소의 앞과 뒤에 오는 문맥환경에 따라 인식성능에 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간의 변화(상태수의 변화)와 상태분할 과정에서 문맥환경의 변화를 고려하여 다양한 형태의 문맥의존 음향모델을 작성하였다. 모델학습은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(Phonetic Decision Tree-based Successive State Splitting： PDT-555)을 이용하였다 PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 본 연구에서 강건한 문맥의존 음향모델을 학습하기 위한 방법의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행하였다. 실험결과, 음성의 시간변이에 따른 모델의 상태수와 각 음소의 문맥환경에 따라 인식성능의 변화를 고찰할 수 있었다. 따라서 본 연구는 향후 음성인식 시스템의 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하는데 유효할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권6호
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• pp.683-692
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• 1999

관계형 데이터베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이터베이스 질의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 소개되었다. 그 중 하이브리드 해쉬 결합 알고리즘은 가장 우수한 것으로 알려져왔다. 그러나 이 알고리즘은 여러 노드로 데이터를 분할하는 과정에서 데이터의 편중 문제가 발생하며, 이는 전체 시스템의 성능을 크게 저하시키게된다. 본 논문에서는 이러한 데이터 편중문제를 해결한 변형된 하이퍼퀵 정렬을 이용한 병렬 결합 알고리즘을 non-equijoin을 위한 알고리즘으로 확장하였다. 또한 T805로 연결된 하이퍼큐브 구조 시스템에서 시뮬레이션하여 얻은 결과를 수치 계산적 비용모델의 결과와 비교를 통해 변형된 하이퍼 퀵 정렬을 이용한 병렬 결합 알고리즘의 성능을 분석하고 , 비용모델의 타당성을 입증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1-7
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• 2007

본 논문은 3차원 스캐너로 획득된 실제 얼굴 데이터를 햅틱 상호작용을 통해 직접 변형하고 재질감을 모델링 하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 그래픽 하드웨어 기반의 햅틱 렌더링 알고리즘을 기반으로 획득된 2.5D 얼굴 데이터를 mass-spring 모델을 적용하여 변형하고 얼굴의 재질감(탄성, 마찰, 거칠기) 정보를 모델링 하는 것이다. 햅틱 장치를 이용한 변형알고리즘은 변형 시 효율적인 변형 영역 탐색을 위하여 공간 분할방법인 k-d 트리 구조를 이용하여 최근방 탐색 알고리즘을 구현하였으며, 사실적인 힘 계산을 위하여 각 포인트 마다 mass-spring 모델을 적용하여 반력 연산 및 물체의 변형을 수행하였다. 아울러 재질감을 모델링 하기 위해 깊이 이미지 기반 표현(Depth Image Based Representation, DIBR)을 이용하여 가상 물체의 거칠기, 탄성, 및 마찰을 편집할 수 있는 방법론을 제시하고, 편집된 재질감을 직접 물체의 표면에 적용하여 렌더링 하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권8S호
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• pp.2620-2630
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• 2000

본 논문에서는 규칙 기반 추론 기법을 이용하여 LAN 상의 지연 장애 검출 알고리즘과 장애를 유발시킨 호스트에 대한 위치 확인 알고리즘 및 장애 원인 분석 알고리즘을 제시하고자 한다. 이를 위해 지연 장애 검출 모델과 RBR 기반 장애 검출 규칙 모델을 제시하고 있다. 또한 충돌율 검출 규칙과 이용률 검출 규칙을 적용하여 지연 장애 검출 알고리즘을 설계하였고, 최대 패킷 출력 호스트 파악 규칙을 적용하여 장애 위치 탐색 알고리즘을 설계하였다. 그리고 패킷 유형 분석 규칙과 장애 원인 파악 규칙을 적용하여 장애 원인 분석 알고리즘을 설계하였다. 이를 통하여 LAN 상의 지연 장애를 검출하고 진단하는 기법을 제시하고자 한다. 이와 같이 제시한 지연 장애 검출 및 진단 기법을 실제 네트워크 환경에 직접 적용시켜 봄으로써 본 논문에서 제시한 장애 검출 및 진단 기법의 정확성과 적용성을 확인하였다. 이러한 기법은 네트워크 관리자가 LAN 상의 장애를 진단하고 원인을 해결하는데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.