• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1207-1210
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• 2000

프로토콜을 설계하고 이를 구현하면 IUT가 프로토콜 규격과 일치하는지를 검증하는 적합성 시험을 수행한다. 기존의 시험열 생성 방법은 오일러 경로에 의한 방법을 사용하였으나 이 방법은 전체 경로를 다 포함하지 못한다는 단점이 있다. 이 단점을 개선하여 TPT(Transition Possibility Tree)를 생성하여 확장된 테스트 커버리지를 갖는 서브투어 생성방법이 제안되었다. 이 논문에서 기존에 제안된 TPT 서브투어 생성 방법에서 시험열의 갯수가 많아진다는 단점을 보안하여 TPT 서브투어 생성 방법에서의 효과적인 시험열 선택 방법을 제안하였다. 제안 방법에 의해서 생성된 시험열도 완전한 시험 목적에 부합하지 않는다는 단점은 있으나 시험자가 선택해야 하는 시험열의 양을 최소화하는 데 그 의미가 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.216-219
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• 2003

본 논문은 최소한의 형태소 정보를 이용한 자동 발음열 생성 시스템을 제안한다 일반적으로 발음열 생성 시스템은 입력된 문장에 대하여 형태소 단위로 분석한 다음, 각 형태소와 형태소의 결함 관계를 고려한 음운 규칙을 적용함으로써 상응하는 발음열을 생성한다. 지금까지의 연구는 이러한 발음열 생성시의 형태소 분석에 관하여 그 범위에 관한 연구 없이, 가능한 최대한의 분석을 상정하고 있다. 본 논문은 한국어 음운현상을 체계적인 텍스트 분석을 통하여 모든 형태론적 음운론적인 환경에서 가능한 모든 음운현상을 분류하여 발음열 생성시에 실제로 필요한 형태소 분석의 범위를 규명하는 것을 그 목적으로 한다. 음운 현상을 분석하기 위해 사용한 텍스트 자료로는 어휘가 중복되지 않으면서도 많은 종류의 어휘가 수록된 5만 여 어휘의 연세한국어사전과 2200 여 개의 어미와 조사를 수록한 어미조사사전을 이용하였다. 이와 같이 텍스트를 분석한 결과, 음운현상은 규칙적인 음운 현상과 불규칙적인 음운현상으로 나뉘는데, 이 가운데 형태소 정보가 필요한 형태음운규칙으로는 두 가지가 있으며, 이러한 형태음운규칙을 위한 형태소 분석의 범위로는 세세한 분류를 필요로 하지 않는 최소한의 정보로 가능함을 보인다. 이러한 체계적인 분석을 기반으로 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운규칙과 예외규칙, 그리고 일반음운 규칙으로 구성된다. 본 시스템에 대한 성능 실험은 PBS 1637 어절과 ETRI 텍스트 DB 19만 여 어절을 이용하여 99.9%의 성능결과를 얻었다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.11
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• pp.1275-1280
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• 2016

Existing techniques for string similarity search first generate a set of candidate strings and then verify the candidates. The efficiency of string similarity search is highly dependent on candidate generation methods. State of the art techniques select fixed length q-grams from a query string and generate candidates using inverted lists of the selected q-grams. In this paper, we propose a technique to generate candidates using variable length grams of a query string and develop a dynamic programming algorithm that selects an optimal combination of variable length grams from a query string. Experimental results show that the proposed technique improves the performance of string similarity search compared with the existing techniques.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.99-99
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• 2021

본 연구에서는 기상 자료와 적설 특성 자료의 관계를 도출하고, 이와 추계 일기 생성 모형을 활용하여 합성 적설심 시계열을 모의하는 방법에 대하여 제안한다. 추계 일기 생성 모형에서는 적설량을 직접 모의하지 않기 때문에 강수량을 적설량으로 변환해야한다. 이를 위해 도입한 관계식은 다음과 같다. 첫째로 기상청 적설 예보의 적설 유무 판단 기준을 이용하였다. 이 기준에서는 상대습도와 지상기온에 따라 강수의 형태를 비, 눈, 진눈깨비로 구분한다. 둘째로 강수가 적설로 판단되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 수상당량비를 지상기온과 회귀 분석하였다. 선행 연구에 따라 3시간 1 mm 이상 5 mm 이하 강수와 3시간 5 mm 이상 강수 사상에 대하여 나누어 sigmoid형 곡선을 이용하여 회귀 분석하였다. 마지막으로 융설에 의한 적설심 감소량을 지상기온과 복사량의 함수로 표현하였으며, 각 변수의 계수는 입자 군집 최적화 방법을 통하여 보정하였다. 추계 일기 생성 모형으로는 AWE-GEN 모형을 활용하였으며, 시험 자료로 강릉(105) 종관기상관측소의 24년 기간(1982-2005) 자료를 활용하여 합성 적설심 시계열을 생성하였다. 합성 적설심 시계열 모의 과정은 다음과 같다. (1) 추계 일기 생성 모형으로 합성 일기 자료 생성, (2) 강수 발생 시 적설 유무 판단, (3) 적설로 판단 시 수상당량비를 계산하여 신적설심 추정, (4) 기존 적설심에 신적설심을 더하고, 적설심 감소량만큼 감소. 위와 같은 과정으로 200년 길이 합성 적설심 시계열을 모의한 결과 극한 사상을 과소 추정하는 경향이 나타나 추가적인 개선이 필요한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.45-48
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• 2022

IoT 기술의 발전 및 확산으로 다양한 도메인에서 서로 다른 특성의 시계열 데이터가 수집되고 있다. 이에 따라 단일 목적으로 수집된 시계열 데이터만 아니라, 다른 목적으로 수집된 시계열 데이터들 또한 통합하여 분석활용하려는 수요 또한 높아지고 있다. 본 논문은 파편화된 시계열 데이터들을 선택하여 통합한 후 딥러닝 모델을 생성하고 활용할 수 있는 해시함수 기반 학습 모델 관리 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 특정되지 않은 데이터들을 기반하여 모델을 학습하고 활용할 경우 생성 모델이 개별적으로 어떤 데이터로 어떻게 생성되었는지 기술되어야 향후 활용에 용이하다. 특히 시계열 데이터의 경우 학습 데이터의 시간 정보에 의존적일 수밖에 없으므로 해당 정보의 관리도 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 해시 함수를 이용해서 생성된 모델을 계층적으로 저장하여 원하는 모델을 쉽게 검색하고 활용할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.437-439
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• 1999

적외선 열 화상에는 물체 내부의 결함과 그 물체 표면의 이물질 등의 효과가 모두 포함된 상태이므로 적외선 열 화상 자체만으로는 비정상적인 부분들을 찾아내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 평행 이동 관계에 있는 두 가시광선 영상으로부터 열 화상에 대응하는 보간 영상을 생성하고, 이것을 열 화상과 중첩시킴으로써 가시화하는 방법을 연구한다. 이를 위해서 적외선 센서에 의해 감지된 온도를 매핑한 열 화상을 적외선 카메라로부터 얻고, 적외선 카메라의 양쪽에 부착된 CCD 카메라로부터 좌우의 가시광선 영상을 얻는다. 보간 영상 생성을 위해서 블록 매칭을 이용한 모션 정보를 사용하고, 생성된 보간 영상에서 생기는 구멍(hole)을 메우는 방법을 소개한다. 또한 생성된 보간 영상과 열 화상을 중첩시켜 가시화하는 방법을 기술한다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 가시화 기법은 재해방지를 위한 비파괴 검사 등에 이용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.570-573
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• 2018

본 논문에서는 한국 가요 학습 데이터를 노래 가사 마디 단위로 문자열을 역전시키는 형태로 변형하고 LSTM으로 학습하여, 마디 간의 문맥을 고려해 문자열을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 그리고 이를 통해 특정 가요 가사와 유사하면서도 다른 가사를 생성하는 것도 가능하다. 문자열의 우측 끝에 위치하면서 마디 간의 문맥을 연결해 주는 서술어, 접속사와 같은 요소를 활용하기 위해 데이터를 변형하여 적용한다. 제안하는 방식으로 생성한 문자열이 단순히 문자열 데이터를 그대로 학습하여 생성하는 것보다 상대적으로 더 자연스러운 문맥으로 생성되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.363-363
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• 2011

열분해 반응기 내에서 실리콘 필름을 성장시키는 것은 반도체/디스플레이, 태양전지, 신소재 등 다양한 분야에서 중요한 공정이다. 더욱이 반도체 소자 선폭이 줄어들면서 나노입자의 오염 제어가 더불어 중요해지고 있다. 생산 공정 기술의 집적화에 따라 패턴 사이 거리가 작아지고, 이에 불과 수 십 나노미터크기의 오염입자에 의해서 패턴불량이 발생하고 생산수율을 감소시킨다. 일반적으로 반도체 공정 중 발생한 오염입자는 반응기 내의 가스가 물리/화학적 공정에 의해 핵생성(nucleation)이 일어나 핵(nuclei)이 생성되고, 이 때 표면반응 및 응집(coagulation)에 의해 성장하게 된다. 이에 본 연구에서는 열분해 반응기 내에서 사일렌(SiH4) 가스를 열분해하여 발생되는 실리콘 오염입자의 핵생성과 성장 모델을 정립하고, 생성된 오염입자의 거동과 전달 현상을 이론적으로 고찰하였다. 열분해 반응기와 같은 기상공정(Gas to particle conversion)에서 오염입자가 생성될 때, 그 성질과 크기 등에 물리/화학적 영향을 주는 요소는 전구체/이송기체의 농도 및 유량, 작동 압력, 작동 온도와 반응기 고유 특성 등이 있다. 수치해석의 정당성과 빠른 계산을 위해 단순화시킨 0D 모델인 Batch 반응기와 1D모델인 plug flow 반응기 등에서 SiH4 가스의 열분해 과정시 생성되는 Si cluster를 상용코드인 CHEMKIN 4.1.1을 이용하여 계산하였으며, 2D모델인 Shear flow 반응기로 확장시켜 Si 오염입자가 생성특성을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.536-538
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• 2003

대량의 짧은 문자열들에 대해 부분 문자열의 발생 빈도를 예측하는 문제는 카운트 서픽스 트리를 미리 생성한 후 이를 이용함으로써 처리될 수 있다. 카운트 서픽스 트리는 모든 부분 문자열의 발생 빈도를 저장한 뒤 가지치기를 함으로써, 제한된 트리 크기와 발생 빈도 예측이라는 두 가지 목표를 처리한다. 하지만, 염기서열에서 처럼 저장된 문자열의 길이가 길어질 경우 카운트 서픽스 트리를 생성하기가 대단히 어려워진다는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 선삽입, 후가지치기 방식의 카운트 서픽스 트리 대신 처음부터 길이가 q 이하인 문자열들만을 삽입하는 큐그램 트리를 제안한다. 큐그램 트리는 제한된 트리 크기에 따라 저장할 부분 문자열의 크기를 미리 결정할 수 있으며, 데이타베이스에 저장된 문자열의 전체 길이가 N일 때 O(N) 시간에 생성 가능하다. 실험 결과 제한된 부분 문자열을 가지고 있음에도 불구하고 긴 부분 문자열의 발생 빈도를 매우 정확하게 예측할 수 있음을 보였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.2
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• pp.232-241
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• 1999

기존의 연구는 FSM을 기본으로 제어흐름만을 분석하거나 시험목적을 시험열 생성 단계에서 고려하지 않음으로써 시험열의 실제 적용에 있어 많은 문제점을 갖는다. 따라서 이 연구에서는 SDL로 기술된 프로토콜 명세서를 시멘틱 모델인 LTS로 변환 후 LTS로부터 서브투어 단위로 시험열을 생성하였다. 그리고 생성된 시험열을 TTCN으로 변환하고 단위 테스트를 위한 추가 정보로서 프리앰블, 포스트앰블, 리셋 정보등을 LTS로부터 생성하였다. 또한 LTS로부터 한 노드에서 전이 가능한 모든 경로를 트리로 표현함으로서 향상된테스트 커버리지를 갖는 서브투어를 생성하였으며 SDL을 시맨틱 모델인 STS로의변환 EH한 기존의 입력과 출력만을 고려하는 FSM에서 발생하는 비결정성 문제를 해결할 수 있다. 따라서 이 연구에서의 테스트 목적이 고려된 TTCN 표현의 테스트 케이스 생성은 적합성 시험을 위한 테스스 케이스의 실제 적용 및 프로토콜 구현의 생산성을 높일 수 있으며 테스팅 환경의 기반을 제공한다.