• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.380-382
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• 2018

사이버 물리 시스템의 발달은 네트워크 기반 제어 시스템을 다양한 형태로 진화시키고 있다. 네트워크에서는 전송 지연과 전송 오류에 의해서 다양한 불규칙한 지연이 발생하고 지연에 강인한 제어기 설계가 요구되고 있다. 마코프 프로세서를 따르는 지연을 갖는 제어 시스템에서 제어기를 설계할 때에 많이 사용되는 모델중에 하나가 확장된 상태 벡터를 기반으로 한 마코프 점프 선형 시스템 모델이다. 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 리아푸노프 안전성 조건으로부터 유도되는 선형 행렬 부등식의 안정성 조건으로부터 저복잡도를 가지고 제어기를 유도하는 직관적 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모의 실험을 통해서 성능을 확인하였으나, 직관적 방법 구조상에서 제한 조건의 수가 자유 변수의 수보다 많은 이유 때문에 성능이 배우 제한적임을 확인하였고, 이를 개선하기 위한 향후 연구가 요청됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.926-927
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• 2019

본 논문은 개방형 얼굴 인식 문제를 다룬다. 이 문제는 학습되지 않는 대상에 의해 발생하는 거짓 양성 오류문제를 포함하며, 이로 인해 얼굴인식 기술을 보안 시스템에 적용하는 것을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이러한 개방형 얼굴 인식 문제를 효과적으로 해결하기 위해 먼저 얼굴 검증 방법으로 식별력이 강한 특징 벡터를 생성하고, 이를 바탕으로 일반적인 분류기가 아닌 추가학습과 실시간 처리가 가능한 군집화 방식의 알고리즘을 제안한다. 이 방법을 적용한 실험 결과 80 명의 얼굴이 포함된 FaceScrub 데이터 세트에서 4 명을 제외하고 학습시켰을 때 98%의 정확도와 0%의 특이도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.177-178
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• 2010

단어 의미 중의성은 자연언어처리 분야에서의 주요 관심 분야이다. 한국어에서의 단어 의미 중의성 문제는 다른 언어에 비하여 연구가 미흡한 상태이다. 기존 연구에서는 빈도 수에 기반한 공기 정보 벡터를 이용한 방법에서 처리되지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 사전에 기반한 상위어 추출 시에 정형화된 형태가 아닌 경우에 어려움이 발생하였다. 본 논문에서는 상호정보량을 추가하여 공기 정보 처리 과정 시에 발생하는 오류를 최소화 하였다. 또한 대상 명사의 상위어 추출 문제를 해결하기 위해 어휘 지식 베이스를 적용하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.988-996
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• 2012

기지국이 사용자 간의 채널 상태 정보를 완벽하게 알고 있는 가정 하에서, 기존의 상향링크 셀룰러 시스템에서의 간섭 정렬 (IA) 방식은 인접 셀 간섭 채널을 임의로 설정된 참조 벡터로 모두 정렬시킴으로써 셀 간 간섭 (ICI) 을 완벽히 제거할 수 있다. 하지만, 현실적으로 사용자와 기지국 간의 채널 상태 정보의 교환은 제한된 궤환 채널에 의해 이루어지고 그 결과 궤환 오류에 의한 잔여 ICI 의 발생은 시스템 성능 저하에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 잔여 ICI 를 최소화 할 수 있는 IA을 위한 최적화된 참조 벡터의 설계를 제안하고자 한다. 다음으로, 잔여 ICI의 최소화 뿐 만 아니라 기지국과 사용자 간의 요구 신호 (Desired signal) 세기의 최대화도 동시에 고려하는 반복적 연산 구조의 IA 기반 송수신기 설계 기법을 제안한다. 또한, 제안된 IA 알고리즘들과 연동된 사용자 스케줄링 기법을 제시함으로써 ICI를 효율적으로 제거함과 동시에 다중사용자 다양성 이득을 획득할 수 있도록 한다. 마지막으로, 이론적 분석 및 실험 결과를 통하여 기존의 IA 방식과 비교하여 제안된 IA 방식이 간섭 제한 영역에서 높은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.581-587
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• 2013

본 논문에서는 레빈쉬타인 거리(Levenshtein distance)를 이용한 감성 분류 방법을 제안한다. 감성 자질에 레빈쉬타인 거리를 적용하여 BOW(Back-Of-Word)를 생성하고 이를 학습 자질로 사용한다. 학습 모델은 지지벡터기계(support vector machines, SVMs)와 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 이용하였다. 실험 데이터로는 다음 영화 사이트로부터 영화평을 수집하였으며, 수집한 영화평은 총 2,385건이다. 수집된 영화평으로부터 감성 어휘를 수작업을 통해 수집하였으며 총 778개 어휘가 선별되었다. 실험에서는 감성 어휘에 레빈쉬타인 거리를 적용한 BOW를 이용하여 기계학습을 수행하였으며, 10-fold-cross validation 방식으로 분류기의 성능을 평가하였다. 평가 결과는 레빈쉬타인 거리가 3일 때 다항 나이브 베이즈(Muitinomial Naive Bayes) 분류기에서 85.46%의 가장 높은 정확도를 보였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 문서 내의 철자 오류에 대해서도 분류 성능에 영향을 적게 받음을 알 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.57-65
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• 2010

본 연구에서는 디지털워터마킹 방법을 이용하여 디지털 지적도면의 불법유통과 불법복제 등을 방지할 수 있는 대책을 마련하여 보고자 하였다. 이를 위해 기존 연구의 워터마킹 방법을 토대로 지적도면의 특성에 적합하도록 디지털 워터마킹 방법을 개발하고, 이에 대한 성능을 평가하여 보았다. 연구결과, 기존 연구성과를 토대로 워터마크키와 일방함수를 이용하여 알고리즘을 보완함으로써 워터마킹의 보안성을 강화하였다. 또한 충실도, 강인성, 긍정적 오류율을 모두 만족시키는 동시에 위상 관계 역시 변화가 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 방법은 지적도면 뿐만 아니라 GIS, 네비게이션 데이터와 같은 벡터데이터에도 이용 가능하도록 개선하였기 때문에 향후 방법론에 대한 추가적인 보완을 통한다면 보다 광범위하게 이용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.65-77
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• 2004

본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 어센더(ascender), 디센더(descender)와 세리프(serif)가 사용된다. 입력 단어로부터 어센더(ascender), 디센더(descender)와 세리프(serif)가 추출되어 경사도 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 2가지 폰트 스타일, 3가지 폰트 그룹, 7가지 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다. 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-Font 문자 분할기와 Mono-Font문자 인식기로 구성되는 OCR시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다. 실험 결과는 평균 95.4 퍼센트의 높은 폰트 분류율을 보였다. 본 논문에서 7가지 폰트분류를 위해 제안된 방법은 그 외 다른 폰류 분류에도 적용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권6A호
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• pp.551-557
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• 2011

본 논문에서는 다중 사용자 다중 입출력 (MIMO : multiple input multiple output) 시스템에서 Look-Up Table(LUT)을 이용한 격자 감소(LR : Lattice-Reduction) 기반 전부호화(Precoding) 기법에 대해 연구하였다. LR 기반 벡터분산기 법 (VP : Vector Perturbation)은 송신단에서 채널정보를 완벽히 안다고 가정하였을 때 큰 채널전송 용량(Sum Capacity)를 얻을 수 있으면서 부호화 복잡도 문제도 해결할 수 있다. 이러한 성능 향상에도 불구하고 LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz)알고리즘을 사용한 LR과정은 채널 행렬의 열 벡터 교환과정을 포함한 반복 연산에 의해서 복잡도가 높고 하드웨어 구현이 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 VP 기법에 LUT를 이용한 격자감소기법을 적용하고, LUT를 효율적으로 구성하는 방법을 제시한다. 모의실험 결과는 기존에 제안된 LUT 구성 방식에 비하여 적은 메모리 용량으로 유사한 직교손실(Orthogonality Defect)와 비트 오류율(BER : Bit Error Rate)을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.117-127
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• 1995

본 논문에서는 ART-II 경쟁학습 신경망과 퍼지추론을 이용하여 동일한 물체를 연속적인 영상열에서 정합 시킴으로서 움직임을 분석하는 방법을 제시한다. 영상분할을 통해 얻을 수 있는 영역의 크기가 평균광도를 이용하여 영역단위의 정합을 수행하고, 영역의 모양을 표현하기 위한 특징점을 선택하기 위하여 입력패턴들의 위상을 나타날 수 있는 ART-II 경쟁학습 신경망을 사용하였다. 선택된 특징점들의 정합을 통해 각 물체에 대한 움직임 벡터를 구한다. 그러나 3차원적 실제세계의 사영인 2차원 영상은 영상 자체의 불완전성과 물체에 대한 정보를 얻기 위하여 사용되는 영상분할의 잘목스오 인한 오류 때문에 움직임 추정 과정에서 모호성이 발생한다. 이러한 움직임 분석과정에서 나타나는 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 사용하여 신뢰도를 표현함으로써 이동 물체와 음직임 벡터를 추출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.131-140
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• 2014

오늘날 사용하고 있는 의료용 영상의 대부분은 주로 병변을 확인하기 위한 수단으로 이용되고 있는데, 이러한 의료용 영상을 병변 확인뿐만 아니라 학술적 연구나 외과적 수술 처치를 위한 분석 및 참고 자료로 이용할 수 있다면 의학적 학술 연구에 도움을 줄 수 있으며, 외과적 수술 처치 및 치료에서 선행 시뮬레이션을 통하여 처치 오류를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 의료용 이미지 영상에 대해 해당 영상에서 필요한 부분을 벡터 형식의 점(point cloud)들로 추출하고, 이들 벡터 정보를 이용하여 연구나 진료 및 수술에서 필요한 정보로 가공하여 시뮬레이션이 가능하도록 하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 학술적 연구나 환자에 대한 진단 처치에 보다 효율적으로 접근할 수 있는 방법을 제공하고자 하였다.