• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.287-291
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• 2005

LiDAR 자료로부터 3차원 공간 정보체계를 구축하기 위하여 LiDAR 포인트를 지면과 비지면 포인트로 분리하고 비지면 포인트를 각각의 개체(건물, 수목, 기타 인공 구조물 등)별로 분리하는 과정이 필수적이다. 그러나 LiDAR 자료는 불규칙한 분포의, 방대한 양의 포인트로 구성되어 있어 이를 처리하기 위한 특별한 형태의 자료 구조 체계의 구축이 필요하다. 본 연구에서는 유사한 고도를 갖는 인접한 포인트들로 클래스를 형성하여, 새로운 포인트에 대하여 기존 클래스 포인트들과의 인접성 및 고도 유사성을 검토함으로써 분류를 수행하였다. 이를 위하여 원 LiDAR 자료 구조를 이용하였으며 결과적으로 지면과 비지면의 분리 및 각 비지면 개체간의 분리를 동시에 수행할 수 있었다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.02a
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• pp.306-307
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• 2000

1962년 Armstrong 등에 의해 second harmonic generation(SHG) 의 이론이 완성된 후 SHG 효율을 높이기 위한 방법으로 비선형성이 큰 물질의 개발과 더불어 위상정합(phase matching)을 만족시키는 여러가지 방법이 연구 되었다. 특히 위상정합의 경우 지금까지는 복굴절을 이용하는 방법이 널리 사용되었으나 이 경우 입사광의 파장이 제한적이고, 많은 무기물 결정에서 비선형광학계수의 가장 큰 텐서 성분인 $d_{zzz}$를 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 반면 유사위상정합(Quasi-phase matching:QPM) 은 비선형광학계수( $d_{zzz}$)의 방향을 결맞음 길이(coherence length)마다 분극반전 시켜주어 2차 조화파의 진폭을 길이방향으로 계속 증가시키는 방법으로 구역반전된 길이를 조절하면 거의 모든 파장에 대해 비임계 위상정합( $d_{zzz}$ 사용)이 가능하고, 2차 조화파가 기본파의 전파경로에서 벗어나는 walk-off 현상이 없어 SHG 전환효율을 극대화할 수 있다. (중략). (중략)

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.4
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• pp.613-624
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• 2003

This paper proposes a design for efficient and accurate retrieval of similar image subsequences using the multi-dimensional time warping distance as similarity evaluation tool in image sequence database after building of two indexing structures implemented with priority queue and suffix tree respectively. Receiving query image sequence, at first step, the proposed method searches the candidate set of similar image subsequences in priory queue index structure. If it can not get satisfied results, it retrieves another candidate set in suffix tree index structure at second step. The using of the low-bound distance function can remove the dissimilar subsequence without false dismissals during similarity evaluating process between query image sequence and stored sequences in two index structures.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.361-363
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• 2018

FAQ 시스템은 주어진 질문과 가장 유사한 질의를 찾아 이에 대한 답을 제공하는 시스템이다. 질의 간의 유사도를 측정하기 위해 문장을 벡터로 표현하며 일반적으로 TFIDF, Okapi BM25와 같은 방법으로 계산한 단어 가중치 벡터를 이용하여 문장을 표현한다. 하지만 단어 가중치 벡터는 어휘적 정보를 표현하는데 유용한 반면 단어의 의미적인(semantic) 정보는 표현하기 어렵다. 본 논문에서는 이를 보완하고자 딥러닝을 이용한 문장 임베딩을 구축하고 단어 가중치 벡터와 문장 임베딩을 조합한 문장 유사도 계산 모델을 제안한다. 또한 문장 임베딩 구현 시 self-attention 기법을 적용하여 문장 내 중요한 부분에 가중치를 주었다. 실험 결과 제안하는 유사도 계산 모델은 비교 모델에 비해 모두 높은 성능을 보였고 self-attention을 적용한 실험에서는 추가적인 성능 향상이 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.11
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• pp.378-389
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• 2011

This study scrutinizes the similarity difference between parent brand product and extended brand product of franchise business and its effect on the attitude toward extended brand product. Results showed that the similarity difference is appeared according to product extended. The cognitive attitude and the behavioral attitude toward similarity difference are also appeared to be different as high in product similarity leads to high in both cognitive and behavioral attitude. The result also showed that the food similarity compare to the technological similarity has higher impact on attitude. These study results provided a significant insights in brand extension strategy of franchise business.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.305-308
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• 1998

본 논문에서는 핵심어 검출의 성능을 향상시키기 위한 새로운 후처리 방법을 제안한다. 일반적으로 핵심어 검출 시스템에 의해 검출된 상위 n개의 후보 단어들의 우도(likelihood)는 비슷한 경우가 많다. 따라서, 한 음성구간에 대해 음향학적으로 유사한 핵심어들간의 오인식 가능성이 높아진다. 그러나 기존의 핵심어 검출에 사용된 후처리 방법은 음성의 모든 구간에 같은 비중을 두고 우도를 평가하므로 비슷한 음향학적 특징을 가지는 유사한 핵심어들의 비교에 적합하지 못하다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 후보단어들의 부분적인 음향학적 특징 차이에 기반한 가중치를 우도 계산 시에 반영함으로써 보다 변별력을 높이는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방법을 이용하여 유사한 후보단어들간의 변별력을 높일 수 있었고, 인식율이 93%일 때, 우도비검사 방법에 비해 19.6%의 false alarm rate을 감소시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 1992.04a
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• pp.89-94
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• 1992

구조물의 비탄성 지진응답을 예측하기 위하여 수행되는 진동대 실험(Shaking Table Test)과 준정적 실험(Quasic-Static Test)의 각 장점을 조합한 유사동적 실험(Pseudodynamic Test)은 실물 크기 구조물의 비탄성 거동온 파악하는 데 널리 사용되고 있다. 이러한 유사동적 실험에서는 구조물에 변위이력의 정확한 가력 및 측정이 가장 중요하다. 측정된 변위와 계산된 변위의 차를 조절오차(Control Error)라고 하며, 임의의 단계에서 측정된 변위를 조정하므로서 그 다음 단계의 조절오차 및 측정오차(Measurement Error)를 감소시킬 수 있다. 따라서 개선된 유사동적 실험의 알고리즘을 얻을 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.23 no.6
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• pp.1583-1591
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• 1998

In this paper, we consider the quasi maximum likelihood(quasi-ML) detector which uses antenna arrays in asynchronous time-varing channels. It is shown that the proposed quasi-ml detector can be regarded as a beamformer followed by a decorrelator: a method based on the eigendecomposition of the correlation matrix of the inverse-filtered signal is proposed to estimate the channel vectors. We also show that the proposed algorithm estimates the channel vector within small mismatch loss in severe propagation environment through computer simulations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.610-612
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• 2005

협동적 여과를 이용한 추천 시스템은 데이터의 희소성 문제(sparseness problem)와 초기 추천 문제 (cold-start problem)에 대해 취약점을 가지고 있다. 협동적 여과를 이용한 추천 시스템에서 사용하는 선호도 데이터에 아이템들의 전체 수량에 비해 매우 적은 양의 아이템 선호도만 존재한다면 사용자들의 유사도 측정에 문제를 발생시켜 극단적인 경우엔 협동적 추천이 불가능할 경우가 발생한다. 이와 같은 문제는 선호도 데이터에 나타난 아이템들의 총수에 비해 사용자가 선호(구매)한 아이템이 극히 적은 수량으로 존재하기 때문이며 새로운 사용자의 경우에는 아이템 선호도 정보가 전혀 없기 때문에 유사 사용자를 추출하지 못하여 아이템을 전혀 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 희소성이 높은 선호도 데이터를 희소하지 않은 상태로 변형하는 희소 데이터 변형 기법을 제안한다. 희소 데이터 변형 기법은 희소데이터에 나타난 사용자와 아이템의 추가 속성 정보의 확률분포를 이용하여 알려지지 않은 선호도 값을 예측함으로써 희소성이 높은 선호도 데이터를 변경하고, 변경된 선호도 데이터를 협동적 추천에 적용하여 추천 성능을 향상시킨다. 이와 같은 선호도 데이터 변경 기법을 데이터 블러링(data blurring)이라 한다. 몇가지 실험 결과를 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.2
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• pp.112-121
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• 2007

In occasion of soil loss happened in a basin, soil in the near of a stream may flow into the stream easily, but in case that soil is far away from the stream, sediment yield transferred to rivers by rainfall diminishes. To forecast sediment yield of a stream is an essential item for management of basins and streams. Therefore, sediment yield of soil loss produced from a basin is needed to be calculated as accurate as possible. Purpose of the present research is to calculate soil erosion amount in a basin and to forecast sediment yield flowed into a stream by rainfall and analyze sediment yield in the stream. There are various methods that analyze sediment yield of rivers. In the present study, the soil erosion amount was calculated using Revised Universal Soil Loss Equation(RUSLE) and GRID, and sediment yield was calculated using sediment delivery ratio and empirical methods. DEM data, slope of basin, soil map and landuse constructed by GIS were used for input data of RUSLE. The upstream area of the Yeongsan river basin in Gwangju metropolitan city was selected for the study area. Three methods according to the calculation of LS factor were applied to estimate the soil erosion amount. Two sediment delivery ratio methods for the respective methods were applied and, correspondingly, six occasions in sediment yield were calculated. In addition, the above results were compared by relative amount with estimation by the empirical method of Ministry of Construction & Transportation. Sediment yield calculated in the present study may be utilized for the plan, design and management of dams and channels, and evaluation of disaster impact.