• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.1-11
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• 2021

저속 동조는 촬영자가 장노출과 카메라 플래시를 동시에 이용해서 전경과 배경을 밝게 하는 촬영 기법이다. 단노출 플래시 촬영과 플래시 없는 장노출 촬영과는 달리 저속 동조는 어두운 환경에서의 밝은 전경과 배경을 보장한다. 하지만 스마트폰으로 저속 동조 촬영은 어려운데, 이는 스마트폰 카메라의 플래시는 약한 지속 광이고 노출 시간이 길어지면 플래시를 켜지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 단노출 플래시 영상에서 저속 동조 영상을 만드는 딥러닝 방법을 제안한다. 본 연구에서는 공간상에서 가변적인 영상 밝기 개선을 위해 가중치 맵을 적용한 네트워크를 제안한다. 본 연구에서는 지도 학습을 위한 스마트폰 단노출 플래시 영상과 저속 동조 영상 데이터 세트도 제안한다. RAW 영상의 선형성을 이용해 단노출 플래시 영상과 플래시 없는 장노출 영상으로부터 저속 동조 영상을 생성해서 데이터 세트를 구축한다. 실험을 통해 본 연구의 방법이 저속 동조 영상을 효과적으로 생성하는 것을 볼 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2264-2275
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• 1994

본 논문에서는 블록 분류와 코딩과 함께 신경회로망을 이용한 영상압축을 보였다. 오차 역전파 알고리즘으로 학습되는 다층구조 신경회로망은 정규화된 영상데이타를 감소된 공간 중복성을 가지는 은닉층의 값으로 변환하는데 사용된다. 기본적으로 영상압축은 입력층과 출력층의 뉴런보다 적은 수의 은닉층 뉴런에 의해 얻어진다. 여기에 시각체계의 민감도에 따른 영상블럭 복잡성에 따라 적응적으로 압축되므로 블록을 분류한다. 또한 은닉뉴런의 양자화된 값은 효과적인 전송을 위해 entropy coding을 이용한 경우 화질의 큰 저하없이 약 25:1의 압축률을 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.77-83
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• 2013

본 논문에서는 음성 인식률 개선에 관한 방법을 제시하고 연구하였다. 기존의 음성 검출 방법 중 많이 이용되고 있는 HMM(Hidden Markov Model) 알고리즘을 이용하여서 음성을 검출하였다. 실험은 음성 검출과 음성 인식의 두 가지 방법으로 진행하였다. 음성 검출은 음성의 단위로 영교차율을 구하여 데이터의 유무를 판별하였다. 음성 인식은 음성의 형상의 패턴을 분석한 후 학습된 패턴과 비교 하는 형식으로 분석하였다. 실험 결과, 제안된 음성 형상의 패턴인식 이용한 알고리즘은 92%의 음성 인식률을 얻어 80%의 기존 HMM 알고리즘에 비해서 약 12%의 향상된 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.79-90
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• 2012

본 연구는 미국 LA 컬버시티에 소재한 라발로나 초등학교에서 5학년 1개 반을 대상으로 6주 동안 진행된 G러닝 수학 수업의 구성 과정과 그 효과성을 제시하였다. G러닝 수학 수업을 구성하기 위해 G러닝 콘텐츠의 개발, 수업의 구성, G러닝 수학 수업의 교수학습 모형, 교재개발 그리고 교사연수를 실시하였다. 이와 같은 과정을 통해 기획된 G러닝 수학 수업의 결과 수업반의 수학 성적은 약 12점 상승하여 비교반보다 높은 향상도를 보였으며, 하위집단은 22점, 상위 집단은 9점이 향상되었다. 또한, 수업 이후 G러닝에 대한 참여 학생의 흥미도와 효과에 대한 인지도가 긍정적으로 향상되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권1A호
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• pp.35-40
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• 2011

랜덤 발생 심볼과 출력 신호에 대해 두 확률 밀도 함수 사이의 유클리드 거리를 최소화하는 복소 채널 등화 알고리듬은 정보 이론적 학습방법의 장점을 살리면서 위상 회전 문제까지 극복할 수 있도록 설계 되었다. 이 논문에서는 이 알고리듬에 대해 확률 밀도 함수 구축에 사용된 커널 사이즈가 성능에 끼치는 영향을 연구하였고 커널 사이즈의 변형에 인한 정보 포텐셜 간의 힘 조절에 변화를 준 Kernel-modified 알고리듬을 제안하였다. 이 제안한 방식은 커널 사이즈 변형이 이루어지지 않은 알고리듬에 대해 약 4 dB 정도의 성능 향상을 만들어 냈다. 성상도 특성에서도 복소 채널에 의한 위상 회전이 완벽하게 극복될 뿐 아니라 보다 집중된 심볼 점을 보였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권8호
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• pp.1045-1054
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• 2001

본 논문에서는 염색체의 핵형을 자동으로 분류하는 연구방법을 개선하기 위하여 염색체의 영상을 재구성하는 방법과 패턴의 인식을 위해 계층형 신경회로망의 구현에 관한 두 가지의 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상 재구성방법을 사용하여 임상적으로 정상인으로 판명된 20명의 염색체 영상에서 형태 구조학적인 특징정보와 농도정보를 추출하였다. 10명에 대하여 추출한 정보를 다섯 가지로 조합하여 계층형 신경회로망(Hierarchical Multilayer Neural Network： HMNN)의 학습입력으로 사용하여 핵형을 분류할 수 있는 패턴인식기를 구현하였다. 그리고 나머지 10명에 대한 다섯 가지의 조합된 정보를 HMNN의 분류입력으로 사용하여 실험한 결과 약 98.26％의 우수한 인식률을 나타내는 최적화된 계층적 인공신경회로망을 구현할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1531-1536
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• 2011

온라인 게임의 활성화로 온라인 게임의 폐해도 증가하고 있는데 온라인 게임의 대표적인 폐해 중 하나인 언어 폭력 문제가 심각한 사회문제를 야기하고 있다. 본 논문은 온라인 게임의 채팅에 나타나는 비속어를 자동으로 차단하는 시스템을 제안한다. 우리는 온라인 게임의 채팅창에 나타나는 문장을 수집하였고 비속어 포함 문장과 정상 문장으로 수동으로 분류하였다. 음절 n-gram과 어휘-품사 쌍을 자질로 사용하며 카이제곱 통계량을 이용하여 자질을 선택한다. 선택된 자질들을 이진가중치로 표현하여 지지벡터기계(SVM)를 학습한 후, SVM 분류기로 각 문장의 차단 여부를 결정하였다. 실험 결과, 수집된 데이터에 대해 약 90.4%의 F1 정확률을 얻었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.45-51
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• 2012

본 논문은 사용자의 생체 정보(맥박, 이완기 혈압, 수축기 혈압, 혈당)를 무선 센서들을 통하여 획득한 후 스트레스 지수에 따른 감성을 인식하여 대응되는 컬러와 음원을 분류하는 시스템으로서, 맥박 센서, 혈압 센서, 혈당 센서 등의 입력치를 받아 데이터베이스에 저장한 후 다중 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 스트레스 지수에 따른 감성을 분류한다. 2,000개의 데이터 집합을 사용하여 다중 SVM 알고리즘을 학습한 결과 약 87.7%의 정확도를 가졌다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.642-651
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• 2014

본 논문에서는 음절 단위의 한국어 형태소 분석 방법에 적용할 수 있는 세 가지 확률 모델을 제안하고, 품사 태깅 말뭉치를 이용하여 각 확률 모델의 성능을 평가한다. 성능 평가를 위해 1,000만 어절 규모의 세종 말뭉치를 10 개의 세트로 나누고 10 배수 교차 검증 결과 98.4%의 정답 제시율을 얻을 수 있었다. 제안된 확률 모델은 각 음절에 대하여 품사 태그를 먼저 부착한 후 원형 복원 및 형태소 생성을 하기 때문에 원형 복원을 먼저 하는 기존 확률 모델에 비하여 탐색 공간이 크게 줄어들어 형태소 분석 과정이 훨씬 간결하고 효율적이어서 분석 속도가 기존의 초당 수 백 어절에서 14만 7천 어절로 약 174배 가량 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.150-157
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• 2007

본 논문에서는 의존 구조 매칭과 약한 지도식 학습 방법을 적용하여 텍스트에서 IS-A 관계를 자동으로 추출하고 순위화하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 잠재적인 IS-A 관계를 표현하는 [관계 표현, 하위어, 상위어]의 삼진관계 리스트를 추출하고, 관계 표현과 IS-A 관계 인스턴스, IS-A 관계 후보, 사이의 상호 관련성을 이용하여 각각의 점수를 반복적으로 정제한다. 제안한 방법의 대표적인 특징은 다음과 같다. 1) 의존 구조에 기반한 패턴 매칭 방법을 적용하여 정규 표현에 기반한 방법보다 다양한 형태의 삼진관계를 추출할 수 있고, 2) 도메인 코퍼스에서 통계적으로 추출한 어휘 사이의 관련성 정보를 이용하여 도메인에 적합한 IS-A 관계 인스턴스의 순위를 높일 수 있으며, 3) 관계 표현과 관계 인스턴스의 점수를 상호 관련성에 기반한 방법으로 반복적으로 점수화하여 IS-A 관계 인스턴스 사이의 변별력을 높일 수 있다. 실험에서 순위화된 관계 인스턴스는 전문가의 판단과 66%이상 일치함을 보였고, 의존 구조를 이용한 유연한 패턴 매칭 방법은 정규표현을 이용한 방법보다 43.6%의 추가적인 삼진관계를 추출하였다.