• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.36 no.1
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• pp.25.1-25.1
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• 2011

우리는 조선시대에 제작된 소규표의 크기와 설치 위치에 관한 연구를 수행하였다. <세종실록>의 기록에 의하면 40척의 규표(이하 대규표)는 1432년(세종 14)과 1437년(세종 19) 사이에 제작되어 간의대 서쪽 옆에 세웠다는 사실은 잘 알려져 있다. 반면 소규표에 대해서는 그동안 잘 알려진 바가 없었다. 그러나 이순지의 <제가역상집>과 기타 여러 문헌 연구를 통해 소규표도 조선전기에 제작되었음을 알 수 있다. 또한 <명종실록>에는 동지와 보름에 대규표와 소규표를 이용하여 해와 달의 그림자길이를 관측한 기록이 있다. 이 연구에는 이러한 소규표 관련 문헌들의 내용을 소개하고자 한다. 아울러 <명종실록>의 기록과 현대 천체역학적 계산을 통해 소규표의 표의 길이는 전통적인 규표의 크기인 8척임을 알 수 있었다. 한편 소규표는 경복궁 간의대 주변에 설치되었던 것으로 보인다. 이러한 연구 결과들은 향후 규표 복원 연구에 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1649-1652
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• 2012

본 연구에서는 사용자의 성격패턴을 사용자의 대화음성 정보만으로 자동 분류할 수 있는 방법과 이를 기반으로 사용자의 성격 맞춤형 학습전략을 적용하는 애플리케이션을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 음성대화 속의 발화된 말의 빠르기(speech rate)나 말소리의 크기, 기본주파수(fundamental frequency)의 값과 그들의 변화패턴, 그리고 묵음구간의 여러 가지 통계적 정보 같은 비언어적 단서를 활용하여 성격패턴을 최고 86.3% 까지 정확하게 인식해 낼 수 있었다. 또한 성격 별 영어단어 학습방법을 개발하여 사전 및 사후테스트를 기반으로 실험한 결과 약 24% 성적 향상을 보였다. 이 연구를 통해 확보되는 원천기술은 각종 에듀테인먼트 콘텐츠에는 물론 로봇과의 대화시스템, 치료나 재활을 위한 기능성 콘텐츠 등에 유용하게 사용될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.637-642
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• 2020

패션산업은 매년 1 조원씩 성장(연평균 2.1%)하며 많은 연구자들의 관심을 받고 있다. 전통적인 패션산업은 점차 디지털화되어 선진적인 컴퓨터 비전 기술을 적용해 소비자들에게 더 좋은 쇼핑 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 2014 년부터 2019 년 사이에 구축된 대표적인 패션 데이터셋을 연도별로 정리하고 각 데이터셋에 포함된 주석(annotation)의 특징을 정리했다. 또한 데이터셋이 패션 상품 검출(Fashion detection), 패션 이미지 생성(Fashion image generation), 가상 피팅(Virtual try-on) 그리고 패션 의류 분할(Fashion Clothing segmentation) 등 연구에서의 활용될 수 있는 여부에 대해 분석했다.

• 전기의세계
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• v.48 no.1
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• pp.24-30
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• 1999

• 전기의세계
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• v.43 no.5
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• pp.5-18
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• 1994

• 전기의세계
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• v.32 no.12
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• pp.706-711
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• 1983

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.705-708
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• 2020

공공시설에 대한 안전점검은 공공시설의 노후화에 따라 정기적인 검사의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 안전점검 방식은 대부분 육안으로 점검하는 것에 의존하는데 이는 점검자의 숙련도에 따라 결과의 품질이 달라지게 된다. 본 논문에서는 XAI 기반의 공공시설물 건전도 안전검사 평가시스템을 제안하며, 이는 점검자의 숙련도와 무관하게 항상 같은 결과를 도출해 내며 XAI 를 통해 사용자에게 안전점검에 대한 결과를 제시해준다. 공공시설물 중 터널 시설물의 안전검사 평가시스템을 기반으로 하는 연구를 진행하였으며 이는 수정없이 교량 시설물 등 다른 공공시설물에 적용이 가능하다. 본 논문은 5 가지로 구분된다. 1) 터널 이미지와 균열에 마스크를 적용한 이미지 두 가지의 데이터 셋을 448x448 로 생성한다. 2) UNet 과 Resnet152 의 두 모델을 적용한 혼합 모델을 이용하여 생성한 데이터 셋을 훈련시킨다. 3) 훈련된 혼합 모델에서 생성된 분할 이미지에 대해 노이즈 제거 과정을 진행한다. 4) 노이즈 제거가 끝난 이미지에 스켈레톤화(Skeletonization)를 적용시켜 균열 이미지의 뼈대를 구한다. 뼈대 이미지 기반으로 균열의 길이, 두께, 위치등의 정보를 얻는다. 5) XAI 부분에서는 뼈대 이미지의 정보를 토대로 균열의 위치, 두께, 길이 등에 대해 계산을 진행한 후 사용자에게 제시해준다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.9
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• pp.81-91
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• 2013

Chongsanbyeolgok is one of Goryeo songs which might be composed in Goryeo dynasty, the composer of which is not known as well as other Goryeo songs. Balsang songs is structured with eleven songs that has been composed newly by King Sejong in Joseon Dynasty for using at Jongmyo (royal ancestral shrine), Johoe (royal audiences), performance, Gangbo is one of 11 songs in Balsang. In Sejongsillok, it is written that Balsang was composed by taking the melody and rhythm of gochwiak (processional music) or hyangak. Thus, it is interesting to know how gochwiak and hyangak, especially Chongsanbyeolgok affected structure and rhythm of Gangbo. As an analytical result of Gangbo and Chongsanbyeolgok, Gangbo consisted of 48 Haeng(line) repeated Chongsanbyeolgok's melody (10 Haeng) by three times. That is, 1-16, 17-32, and 33-48 Haeng of Gangbo excerpted from Cheongsanbyeolgok's melody, and those melodies of Gangbo are same or similar to Chongsanbyeolgok. In this report, Gangbo, one of Balsang's musics in Jos대n Dynasty is proven to be excerpted from the melody of Chongsanbyeolgok in Goryeo Dynasty and repeated.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.266-268
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• 2020

본 논문에서는 dense point cloud 의 평면영역에서 발생하는 bump 을 줄이기 위한 방법을 제시한다. 이상적인 point cloud 의 평면영역에서 점의 위치의 차이가 균일하다는 특성을 이용하여 점의 위치를 재구성하는 방식을 제시한다. 또한 더 작은 개수의 점으로 물체를 나타낼 수 있으며, 더 작은 잡음이 나타나는 sparse point cloud 의 성질을 고려하여 dense point cloud 의 점의 개수 또한 감소시킨다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 dense point cloud 의 잡음을 감소시키면 평면영역의 bump 감소 및 점 개수의 감소를 통한 데이터 전송 시 더 작은 크기로 보낼 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.508-511
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• 2020

미세먼지(PM10, PM2.5)는 배출가스 증가와 함께 빠르게 악화되어 왔으며, 다양한 화학성분 뿐만 아니라 금속 성분이 포함되어 있어 인체에 큰 유해성을 발생한다. 이에 정부는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 통해 개선하고자 했지만, 2013년부터 그 효력을 잃기 시작하였다. 이에 본 연구에서는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 수립하는데 있어 가장 중요한 요소인 미세먼지 농도를 예측하는 연구를 진행한다. 이전 연구들에서 미세먼지 영향 요소들이 시계열 기반의 데이터(기상인자와 대기오염 인자)인 것을 확인하였기에, 시계열 데이터에 좋은 성능을 보이는 LSTM 알고리즘을 사용하여 학습 후, 서울시 '구별' '시간단위' 미세먼지 농도 예측에 대한 예측 오차(RMSE, MAE) 성능을 비교하였다. 실험 결과 PM10의 경우 (7.2, 4.78), PM2.5의 경우 (4.7, 3.2)의 예측 오차를 보였으며, 금천구의 경우 PM10이 (5.3, 3.71), PM2.5에서 (3.5, 2.5)로 가장 좋은 성능을 보였다.