• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권1호
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• pp.79-85
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• 2010

H.264/AVC와 같은 영상압축표준에서 움직임 추정 및 보상은 비디오 코딩 과정에서 가장 많은 연산량을 차지하는 중요한 처리과정이다. 영상 코덱에서 일반적으로 사용되는 전역 탐색 기법(Full Search)은 가장 좋은 화질을 보여주긴 하지만 매우 많은 계산량이 필요하다는 단점이 있다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서도 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘들이 제안되었다. 그 중 NPDS(Normaized Partial Distortion Search)는 개선된 블록 정합 오류 연산을 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 거의 근접한 화질을 얻어 낼 수 있었다. 본 논문에서는 움직임 예측 벡터를 이용하여 초기에 최소 정합에러를 결정하고, 새로운 탐색 순서를 적용한 알고리즘을 제안한다. 실험결과에 따르면 제안하는 알고리즘은 기존의 전역탐색 알고리즘에 비해 비교적 화질 열화가 없고 계산량이 평균적으로 약 95% 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1096-1101
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• 2005

본 논문에서는 수표 영상 내의 필기체 문장 금액을 개별 단어로 분리하기 위해 연결 성분 간의 공간적 간격을 효과적으로 측정하는 방법을 제안하였다. 기존의 간격 측정 방법들은 과대추정 또는 과소추정과 같은 문제를 내포하고 있어 무제약적 필기 스타일에 의한 문자의 왜곡과 필기 공간의 제약으로 인한 연결 성분 간 중첩 및 접촉, 그리고 단어 간 또는 문자 간 간격의 불규칙성이 심하게 나타나는 문장 금액에 적용하는데 많은 어려움을 가진다. 본 논문에서는 기존의 측정 방식들을 수정 보완하여 측정 과정에서의 오류를 줄임으로써 단어 분리 성능을 향상시키고자 하였다. 단어 분리 실험 결과로부터 수정된 각 거리 측정법이 대응되는 기존의 측정법에 비해 $2-3\%$ 정도 향상된 단어 분리 성능을 보임을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.159-175
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• 2015

2차원 QR 코드는 1차원 바코드의 데이터 용량 문제를 극복하였고, 방향성, 오류 정정, 데이터 복원력 등의 장점이 있다. 특히 2차원 바코드 인식에서 주요 이슈는 인식 속도와 정확성이다. 따라서 본 논문에서는 바코드 영역을 검출하기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안 방법은 영상 내 관심 영역의 위치를 검출하기 위해 모폴로지 기법을 기반으로 한다. 세부적인 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 모폴로지 닫힘(close) 연산을 통해 입력 이미지에서 QR Code의 바코드 영역을 검출한다. 둘째, 경계선 검출을 통해 바코드 영역의 외곽선들을 검출한다. 셋째, 검출된 네 개의 외곽 교차점인 네 점을 추출한 후 역 투시변환을 통하여 2차원 바코드의 정사각형 모양으로 정규화 한다. 결과적으로 본 논문의 연구결과는 다양한 조명상태이나 영상에 강한 왜곡이 있는 경우에도 좋은 성능을 나타내며, 영역 검출율은 94.8%, 인식률은 92.3%로 기존연구들보다 안정된 바코드 검출 및 인식 성능을 보여주고 있다.

• 지구물리
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• 제8권4호
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• pp.211-214
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• 2005

CFRD (콘크리트 표면 차수벽형 석괴댐)에서 수행한 전기비저항 탐사 결과, 하부에서 매우 낮은 비저항대가 관측되었다. 일반적으로 CFRD 형식의 댐은 내부 포화가 발생하지 않는 것으로 알려져 있으나, 금번 조사에서 하부 20m 깊이에서 일정하게 저비저항대가 발견되어 이에 대한 검토를 위해 3차원 해석을 수행하였다. 탐사 당시의 수위는 댐 정상부에서 10 m 정도 내려가 있는 상태였다. 첫 탐사 이후 6개월이 지난 후에 이루어진 탐사에서도 비슷한 양상을 보이고 있었다. 이에 대한 해석을 위해서 조사 댐의 모양을 대상으로 3차원 순산 모델링을 수행하고, 이에 대한 2차원 역산 해석을 적용하여 기존 해석 방법의 오류 가능성을 검토하였다. 또한 비저항 조사가 많이 적용된 중심코아형 댐의 경우의 사례와 비교하였다. 해석 결과, 3차원 댐체 구조에 대한 2차원 역산 해석은 저수부의 수위와 밀접한 관련을 갖는 것으로 보이며, 3차원의 사다리꼴 기하구조로 인하여 댐 내부에 비저항의 이상대가 존재할 경우에도 그 민감도가 떨어지는 것으로 분석되었다.

• 한국음향학회지
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• 제34권4호
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• pp.295-302
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• 2015

수중에서의 음향 통신의 성능은 신호의 다중 경로 전달과정에 의해 발생하는 지역 확산 현상으로 인하여 인접 심볼간 간섭의 영향을 받는다. 따라서, 인접 심볼 간 간섭을 제거하기 위하여 수중 통신에 적합한 등화기 기술, 채널 부호화 기술이 필요하다. 또한, 수중에서는 시변 채널의 영향으로 인해 긴 사이즈의 데이터 전송 중 채널의 변화에 따라 수신 신호의 높은 오류율을 야기 시킨다. 본 논문에서는 다중 경로 환경에서 원활한 통신과 함께 수신 신호의 성능을 향상시키기 위하여 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)에서 우수한 성능을 보이는 부호화 기법인 BCJR(Bahl, Cocke, Jelinek, Raviv) 기반 컨볼루션 부호와 다중 경로로 인해 왜곡된 데이터를 보상하기 위한 기법인 결정 궤환 등화기가 결합된 터보 등화기를 기반으로 제한된 대역폭 내에서 전송률을 향상시킬 수 있는 큰 사이즈의 데이터를 효율적으로 복호 하는 방법에 대해 경북 문경시 경천호에서의 실제 수중 실험을 통하여 성능을 분석하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.1-8
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• 2008

일반적으로 감시영상에서 움직이는 물체들은 배경빼기 혹은 프레임 차를 이용하여 추출된다. 하지만 객체에 의해서 만들어지는 그림자는 심각한 탐지의 오류를 야기시킬 수 있다. 특히, 도로 상에 설치된 감시카메라로부터 획득된 영상으로부터 차량 정보를 분석할 때, 차량에 의해서 생성되는 그림자로 인하여 차량의 모양을 왜곡시켜 부정확한 결과를 만든다. 때문에 그림자의 제거는 감시 영상 내에서의 정확한 객체 추출을 위해서 반드시 필요하다. 본 논문은 도로감시영상 내에서 움직이는 차량의 차종판별 성능을 향상시키기 위한 움직이는 객체 내에 만들어지는 그림자를 제거한다. 제거된 객체의 영역은 소실점을 이용하여 3차원 객체로 피팅(Fitting)한 후 측정된 데이터를 감독 학습하여 원하는 차종 판별결과를 얻는데 사용한다. 실험은 3가지 기계학습 방법{IBL, C4.5, NN(Neural Network)}을 이용하여 그림자의 제거가 차종의 판별성능에 미치는 결과의 평가한다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.175-195
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• 2005

사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제38권5호
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• pp.580-586
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• 2019

본 논문에서는 은밀하게 통신 신호를 전송하기 위해 돌고래 휘슬음을 모방한 통신 기법을 제안하였다. 기존의 CSS(Chirp Spread Spectrum) 변조 기법은 돌고래 휘슬음을 정해진 시간 단위에 따라 여러 슬롯으로 나누고 각 슬롯에 상향 및 하향 처프 신호를 통해 변조하는 기법이다. 이에 따라 본래의 돌고래 휘슬음과의 시간-주파수 특성 차이가 발생하게 되어 모방 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 제거하기 위해 지연 시간을 기반으로 하는 변조 기법을 제안하였다. 전산 모의실험 결과 기존의 CSS 변조 기법에 비해 제안 방법의 비트오류율 성능이 약 3.5 dB ~ 8 dB 우수하였으며 시간-주파수 영역에서의 상호 상관도를 통한 모방 성능 평가에서도 CSS 변조 기법에 비해 우수한 것을 보였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제26권3호
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• pp.329-349
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• 2020

본 연구는 형사사법판단 분야에서 광범위하게 판단 오류를 발생시키는 확증편향이 고의성 판단에 어떠한 영향을 미치는지 확인하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 사건 가해자 및 피해자의 도덕적 특성을 다르게 조합한 중상해 사건과 사망 사건에서 확증편향이 고의성 판단에 영향을 미치는 심리적 기제를 확인하였다. 연구 결과, 참가자들은 사건 가해자와 피해자 모두 나쁜 사람들이 연루된 사건을 더 전형적인 범죄사건이라고 지각했고, 이러한 전형적인 범죄사건의 가해자에게 더 높은 고의성을 부여하였다. 특히, 확증편향이 높은 사람들은 더욱 범죄사건에 대한 고정관념과 일관된 방향으로 사건 가해자의 고의성을 높게 판단하는 것으로 나타났다. 그런데, 심각한 범죄사건에서는 이러한 확증편향의 조절효과가 사라지고 범죄의 전형성 효과만 나타나는 경향이 있었다. 마지막으로, 본 연구의 의의와 함께 고의성 판단을 왜곡시키는 편향을 감소시킬 수 있는 방안에 대해 논의하였다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.1-16
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• 2016

헬스케어 서비스는 모바일이나 디바이스로부터 사용자 개인의 활동량, 생체데이터를 수집하여 제공하는데, 데이터가 종과 횡으로 확장됨에 따라 이를 어떻게 효과적으로 보여 줄 것인가에 대한 연구 필요성이 제기 되었다. 정보의 시각화 과정에서 동일 데이터라 할지라도 어떻게 보여주느냐에 따라 다양하게 해석될 수 있다. 헬스케어 데이터는 사람들의 건강과 직접적으로 연결되어 있는 만큼 왜곡이나 오류 없이 정보 수용자에게 전달되어야한다. 본 연구는 사용자로부터 획득한 데이터의 시각화를 위한 최소 가이드를 제안하고 있다. 문헌연구를 통해 정보디자인을 위한 원칙을 정리하고, 사용자의 동기부여를 획득가치로 상정하고 모바일 헬스케어 시각화 기준을 정의하였다. 이러한 기준을 반영하여 구체적인 시각화를 제안하기 위해 현재값, 계측값, 상대값, 관계데이터, 예상값의 다섯 가지 데이터를 모바일 헬스케어의 지속적인 사용에 필요한 값으로 설정하였고, 헬스케어 서비스를 활성화시키기 위한 기준인 명확성, 변수비교, 간결성, 연관도, 신뢰성, 자결성, 맥락성을 적용하여 구체적인 시각화 가이드를 제안하였다.