• 소음진동
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• 제6권6호
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• pp.692-700
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• 1996

소음원의 특성을 규명하는 방법론들을 각각 맵핑의 개념으로 통합하여 살펴 보았다. 방위각 추정 방법론에 근간을 둔 소음원 위치 탐지 방법과 같이 소음원의 등가 단극음원 크기 및 위치들을 추정하는 기본적인 방법들로 부터 보다 많은 계측 기기 및 탐촉자와 함께 상당히 정교한 데이터 처리를 수행하여야 하는 인텐시티를 이용한 음장 맵핑(mapping) 홀로그래피를 이용한 관심음장 전체의 3차원 맵핑 등 실로 다양한 방법을 관찰하였다. 결국은 가장 많은 탐촉자를 사용하는 측정 시스템이 보다 많은 음장의 정보를 제공하므로서 가장 탁월한 방법론이라 할 수 있다는 지극히 자연 스러운 결론을 낼 수 있다. 이것은 특히 탐촉자 자체의 가격이 저렴해져 가는 추세인 점과 소형화하는 추세를 감안하여 봄과 동시에 공간상의 물리적인 의미 즉 파수영역에 대한 보다 폭 넓은 이해를 통한 시간, 공간, 주파수, 파수영역 즉 확대된 차원에서의 음장, 소음에 대한 이해를 갖을 수 있다는 면에서 또다른 가치를 부여할 수 있는 것이다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1996년도 추계학술대회논문집; 한국과학기술회관, 8 Nov. 1996
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• pp.43-49
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• 1996

소음원의 특성을 규명하는 방법론들은 방위각 추정 방법론에 근간을 둔 소음원 위치 탐지 방법과 같이 소음원의 등가 단극음원 크기 및 위치들을 추정하는 기본적인 방법들로부터 보다 많은 계측기기 및 탐촉자와 함께 상당히 정교한 데이타 처리를 수행하여야 하는 인텐시티를 이용한 음장 맵핑(mapping) 홀로그라프를 이용한 관심음장 전체의 3차원 맵핑등 실로 다양하다 할 수 있다. 결국은 가장 많은 탐촉자를 사용하는 측정 시스템이 보다 많은 음장의 정보를 제공하므로서 가장 탁월한 방법론이라 결정할 수 있다. 이것은 특히 탐촉자 자체의 가격이 저렴해져 가는 추세인 점과 소형화하는 추세를 감안하여 봄과 동시에 공간상의 물리적인 의미 즉 파수영역에 대한 보다 폭 넓은 이해를 통한 시간, 공간, 주파수, 파수영역 즉 확대된 차원에서의 음장, 소음에 대한 이해를 갖을 수 있다는 면에서도 가치 있다고 할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.503-510
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• 1992

복합어는 여러개의 단어가 하나의 의미론 나타내는 단어를 말한다. 이 논문에서는 번역시 구성단어들의 의미의 합이 아닌 다른 또 하나의 의미를 나타내는 단어를 대상으로 한다. 이러한 복합어는 구문해석 단계에서 많은 애매성의 원인이 되며, 유형에 따라 숙어 처럼 새로운 의미로 항상 같이 쓰이는 복합어와 복합어의 형성이 복잡하여 규칙으로서 단어를 이해할 필요가 있는 단어로 구분할 수 있다. 첫번째 유형은 단어의 형성이 단순하여 하나의 사전 엔트리로 등록될 수 있다. 이때 이들 복합어가 가지는 개별 어휘 규칙을 같이 사전에 등록하여 사전을 효과적 이용할 수 있다. 두번째 유형은 규칙에 의한 처리를 하여야 한다. 이러한 복합어에 대한 인식을 구문분석이전에 행함으로서 적은 노력으로 복합어로 인한 전체 문장의 애매성을 감소시키고, 문장내 단어의 수를 감소시킴으로서 전채 번역시스템의 효율을 증대하며, 복합어의 처리는 번역문을 자연스럽게 생성하는 데 큰 효과를 나타낸다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.34-36
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• 2022

기존 텍스트 감성 분석 모델에서는 일반적으로 전체 텍스트를 직접 모델링하고, 텍스트 내용 간의 계층적 관계를 덜 고려한다. 그러나 감정분석의 구현에서는 많은 텍스트가 여러 감정으로 뒤섞여 있다. 전체의 의미론적 모델링을 직접 수행하면 감성분석 모델의 판단 난도가 높아져 혼합 감정 문장의 분류에 적용하기 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 텍스트 계층을 고려한 감성 분석 모델 BHGCN을 제안한다. 이 모델에서는 BERT의 각 레이어의 숨겨진 상태의 출력이 노드로 사용되며, 상위 레이어와 하위 레이어 사이에 직접 연결이 이루어져 의미 계층이 있는 그래프 네트워크를 구축한다. BHGCN 모델은 계층별 의미론에 주의를 기울일 뿐만 아니라 계층적 관계에도 주의를 기울이기 때문에 혼합 감성 분류 작업을 처리하는 데 적합하다. 본 논문에서는 비교 실험을 통해 제안하는 BHGCN 모델이 명백한 경쟁 우위를 보인다는 것을 입증하였다.

• 한국철학논집
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• 제38호
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• pp.39-62
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• 2013

주자는 중화신설의 확립을 통해 혼연(渾然)한 전체(全體)의 미발(未發)과 찬연(粲然)한 조리(條理)의 발출(發出)의 이발(已發)이라는 미발이발의 구도를 정립하고 이에 따라 존양성찰(存養省察)이라는 공부론의 핵심을 수립한다. 존양과 성찰은 미발공부와 이발공부인데 심(心)의 동정(動靜)으로 구별된 공부 방법이라는 점에서 정시(靜時)공부와 동시(動時)공부로 규정된다. 또한 존양은 미발에서는 본체가 혼연이 존재하므로 그것을 온전히 보전하는 전체(全體)라는 특징을 가지며, 이발에서는 조리가 발동하는 시점이고 지점이므로 그것을 살피는 심기(審幾)라는 특징을 보인다. 이는 "중용"에서는 치중(致中)과 치화(致和)로 표현된다. 여기서 미발의 전체와 치중은 결국 천리를 보존하는 의미이며, 이발의 심기와 치화는 결국 인욕을 막는 의미이다. 즉 존천리(存天理)와 알인욕(?人欲)은 존양과 성찰의 실질적 내용이 된다. 한편 엄약사(儼若思)와 무자기(毋自欺)는 각각 "예기"와 "대학"에 근거한 미발공부와 이발공부의 구체적인 방법이라 할 수 있으며, 계신공구(戒愼恐懼)와 성의(誠意) 신독(愼獨)은 "대학"과 "중용"에서 제시된 미발공부와 이발공부의 방법이라 할 수 있다.

• 논리연구
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• 제7권1호
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• pp.85-100
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• 2004

이 논문은 부사어에 의해서 수신되는 행위 문장이 어떻게 논리적으로 분석되어야 하는가에 대한 데이빗슨의 주장을 비판적으로 검토하고자 한다. 데이빗슨은 행위 문장이 부사어에 수식될 때, 그 문장은 원래의 행위 문장에 의해서 함축됨을 보일 수 있도록 해석되어야 한다는 데 착안하여 자신의 사건 존재론을 근거로 행위 문장을 사건을 양화하는 문장으로 해석되어야 한다고 주장한다. 그러나 그러한 해석은 데이빗슨 자신이 의도한 목적을 충분히 충족시키지 못하고, 또한 행위 문장이 양화하는 사건이 문장 전체가 아닌 일부가 가리킨다는 반직관적인 주장이라는 점에서 불만스럽다. 그러나 무엇보다 데이빗슨의 해석이 갖는 문제점은 행위 문장을 수신하는 부사어의 용법이 다양함에도 불구하고 그러한 사실을 간과한 것이다. 따라서 이 글은 바와이즈와 페리에 의해서 제시된 상황 존재론에 의거하여 다양한 부사어에 대한 해석의 가능성을 제시하여, 부사어에 의해서 수식되는 행위 문장을 해석하는 몇 가지 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.270-272
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• 2018

본 연구에서는 질의-본문 간 문장 비교 정보가 reading comprehension task 의 성능 향상에 도움이 되는지를 확인해 보았다. 기존의 reading comprehension 방법론이 질의-본문 간 의미 비교정보를 활용하지만, 본문 전체를 대상으로 한 비교이기 때문에 문장 단위의 정보가 활용되지 못하는 단점이 있었다. 실험에 사용한 데이터는 대표적인 RC 데이터 중 하나인 NewsQA[5] 를 이용하였으며, 질의-본문 문장 간 비교를 통한 성능 향상의 잠재력을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.94-98
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• 2018

본 논문은 자율주행을 위한 실시간 의미론적 분할 방법으로 최적화된 심층 신경망 구조인 Wide Inception ResNet (WIR Net)을 제안한다. 신경망 구조는 Residual connection과 Inception module을 적용하여 특징을 추출하는 인코더와 Transposed convolution과 낮은 층의 특징 맵을 사용하여 해상도를 높이는 디코더로 구성하였고 ELU 활성화 함수를 적용함으로써 성능을 올렸다. 또한 신경망의 전체 층수를 줄이고 필터 수를 늘리는 방법을 통해 성능을 최적화하였다. 성능평가는 NVIDIA Geforce gtx 1080과 TX1 보드를 사용하여 주행환경의 Cityscapes 데이터에 대해 클래스와 카테고리별 IoU를 평가하였다. 실험 결과를 통해 클래스 IoU 53.4, 카테고리 IoU 81.8의 정확도와 TX1 보드에서 $640{\times}360$, $720{\times}480$ 해상도 영상처리에 17.8fps, 13.0fps의 실행속도를 보여주는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.967-978
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• 2023

본 연구에서는 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하여 의미론적 분할의 정확도를 향상시키기 위한 combined segmentation network (CSN)를 제안하고 검증하였다. CSN은 세 가지 드론 데이터셋의 다양성을 고려하기 위하여 인코딩 영역의 전체를 공유하며, 디코딩 영역은 독립적으로 학습된다. CSN의 경우, 학습 시 모든 데이터셋에 대한 손실값을 고려하기 때문에 U-Net 및 pyramid scene parsing network (PSPNet)으로 단일 데이터셋을 학습할 때보다 학습 효율이 떨어졌다. 그러나 국내 자율주행 드론 영상에 CSN을 적용한 결과, CSN이 PSPNet에 비해 초기 학습 없이도 영상 내 화소를 적절한 클래스로 분류할 수 있는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 CSN이 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하고 새로운 지역에 대한 객체 인식 정확성을 향상시키는 데 중요한 도구로써 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.25-29
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• 2004

VoIP는 인터넷 프로토콜(IP)를 이용하여 음성을 데이터 packet처럼 전송하는 것을 의미한다. 최근 VoIP 기술의 도입으로 기존 망 성능 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 보다 원활한 기술 구현을 위해서는 VoIP 트래픽에 대한 체계적인 분석과 위험성 검증을 할 수 있는 도구가 필요하다. 또한 기존의 트래픽 시뮬레이션 기법에서 실제 망에서의 자기유사성을 적용한 사례가 적다는 것 또한 본 연구가 행하여진 동기이다. 본 연구에서는 자기유사성을 반영하여 소량의 샘플을 갖고 전체 VoIP 망 트래픽을 생성할 수 있는 방법론을 개발하고자 시도하였다.