• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.270-272
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• 2012

본 논문에서는 띄어쓰기가 완전히 무시된 한국어 문장의 띄어쓰기 문제를 위해 structural SVM을 이용한 한국어 띄어쓰기 방법을 제안한다. Structural SVM은 기존의 이진 분류 SVM을 sequence labeling 등의 문제에 적용할 수 있도록 확장된 것으로, 이 분야에 띄어난 성능을 보이는 것으로 알려진 CRF와 비슷하거나 더 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 약 2,600만 어절의 세종 코퍼스 원문을 학습 데이터로 사용하고, 약 29만 어절의 ETRI 품사 부착 코퍼스를 평가 데이터로 사용하였다. 평가 결과 음절단위의 정확도는 99.01%, 어절단위의 정확도는 95.47%를 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1994.05a
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• pp.78-85
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• 1994

ASPEN(Advanced System Process ENgineering) 코드를 이용하여 오리멀젼(orimulsion)을 이용한 가스화기의 성능을 예측하고, 발전 연료로서의 적합성 등을 살펴보았다. 오리멀젼은 역청(bitumen)에 물을 섞은 연료로 중유와 석탄의 중간 정도의 성질을 가지고 있다. 본 연구에서는 오리멀젼 가스화기의 운전 특성을 파악하고 주입되는 산화제 양을 변화시켜 산화제의 가스화기 운전온도에 미치는 영향과 생성되는 주요 합성가스 성분에 미치는 영향 등을 예측하고 새로운 연료로서의 타당성 여부를 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1993.11a
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• pp.49-56
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• 1993

열병합 발전이란 한가지의 에너지원을 열원으로 하여 2가지 이상의 동력을 회수하는 방법을 말하며 회수에너지는 고급에너지인 전기가 주가 되고 이 때 발생되는 폐열은 회수하여 증기, 난방용 온수, 냉방용 냉수로 이용할 수 있어 총 효율이 70 ∼ 80%에 달하는 방식이다. 열병합 발전은 규모에 따라 목동열병합과 같은 쓰레기 소각로 이용형, 분당, 일산 등과 같이 지역난방과 연결할 수 있는 가스터빈, 증기터빈 조합형인 복합 열병합형의 대형열병합과 각 산업체 공장에서 전기 및 공장 Process 증기 생산을 주목적으로 하는 중형 열병합과, 조선호텔, 신라호텔, 상공회의소등과 같이 Hotel, 병원, 사무실 등에서 주로 이용하는 소형 열병합으로 분류할 수 있다. (중략)

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.284-287
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• 2003

본 논문은 시각 장애인을 위해 양면 인쇄된 점자를 스캐너를 통해서 읽어 들인 후, 영상 내의 잡음과 같은 미세 정보를 제거하는 전처리과정을 거친다 스캔한 영상을 임계값을 이용한 클리핑으로 이진영상을 만든 후 영상의 특징을 추출한다. 추출된 특징은 점자의 앞면과 뒷면으로 분류할 수 있다. 점자 앞면의 특징이 아래반원으로 나타나며 이러한 특징을 이용한 검출필터를 만들어 점자의 앞면만을 추출해낸다. 영상을 각각 수직방향, 수평방향으로 투영시켜 점자영상 분할을 위한 거리를 계산, 자간격과 줄간격을 구해 ½되는 지점에 선을 그어 분할한다. 분할된 점자 형태소를 낱자로 인식한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.7 no.4
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• pp.81-90
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• 1997

키 수열 발생기는 함수 조합 형태에 따라 여러 가지로 분류될 수 있으며, 비도 기본 요소(랜덤 특성, 주기, 선형 복잡도, 상관 면역도, 키 수열의 수 등)는 비선형 함수에 따라 달라진다. 모든 기본 요소를 잘 만족하는 키 수열 발생기는 설계가 어렵지만, 각 요소별로 특성이 뛰어난 발생기를 잘 조합하면 고비도 시스템을 설계할 수 있다. 본 논문에서는 선형 복잡도와 상관 면역도 측면에서 강한 개선된 합산 수열 발생기와 키 수열 수사 많은 일반화된 메모리 다수열 발생기를 조합하여 혼합형 수열 발생기를 제안하고, 비도 수준을 분석하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.5
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• pp.34-45
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• 1997

In this paper, we present hardware implemcntation of self-organizing feature map (SOFM) neural networkwith constant adaptation gain and binary reinforcement function on FPGA. Whereas a tnme-varyingadaptation gain is used in the conventional SOFM, the proposed SOFM has a time-invariant adaptationgain and adds a binary reinforcement function in order to compensate for the lowered abilityof SOFM due to the constant adaptation gain. Since the proposed algorithm has no multiplication operation.it is much easier to implement than the original SOFM. Since a unit neuron is composed of 1adde $r_tracter and 2 adders, its structure is simple, and thus the number of neurons fabricated onFPGA is expected to he large. In addition, a few control signal: ;:rp sufficient for controlling !he neurons.Experimental results show that each componeni ot thi inipiemented neural network operates correctlyand the whole system also works well.stem also works well.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.792-794
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• 2005

최근에 들어서 전력산업에 규제완화가 도입되면서 환경이 급변하고 있는 실정이다. 여러 가지의 환경변화가 예상되지만, 그 중에서도 공급자간에 경쟁도입이 전력산업 참여자간에 주요 이슈로 부상하고 있다. 이와 같은 변화는 전력시스템의 기술 개발 뿐만 아니라 경영전략에도 큰 영향을 미치고 있으며, 대 수요자 서비스의 제공이 전략의 핵심이 되고 있다. 따라서 공급자는 보다 나은 서비스를 제공하기 위해서, 수요자 정보의 수집 및 분석을 해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 전력 수요자의 부하 특성을 분석하고 평가하기 위하여 수요특성별로 그룹으로 분류하는 방법을 개발하고, 분류된 그룹의 특징을 분석하였다. 이와 같은 부하분석의 정보는 가격설계, 수요 및 에너지 예측, 송전 및 배전계획, 에너지 효율 향상 및 부하관리의 필수 자료가 된다. 또한 향후에 개발될 전력 부가서비스의 주요 기반이 될 것으로 예상된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.119-120
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• 2012

GPU를 이용한 병렬 알고리즘은 어떤 메모리를 사용하는지에 따라 시스템의 전체적인 성능이 달라진다. 본 논문은 GPU 환경에서 실행되는 CUDA 프레임워크에서 병렬처리를 이용하여 문서 분류 시스템의 속도를 향상시키고자 할 때 메모리 로딩 시간이 전체적인 시스템의 성능에 미치는 영항을 연구하였다. 기존의 CPU 환경에서 구현했을 때와 비교하여 어느 정도의 성능 향상이 있었는지 실험하였으며 이전 연구에서 고려하지 않았던 메모리를 읽는데 걸리는 시간을 고려하여 현실적인 실행 시간을 비교하였다. 실험 결과에 의하면 CPU 에서 구현했을 때의 연산 속도보다 GPU의 텍스쳐 메모리를 사용하여 구현하였을 때 문서분류 성능이 향상되는 효과가 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1825-1831
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• 2006

본 논문에서는 반응 모델링에서의 집단 불균형을 해소하기 위한 이상탐지 기법의 활용을 제안한다. DMEF4 데이터셋의 카탈로그 발송 작업에 대하여 두 가지의 이상탐지 기법, one-class support vector machine (1-SVM)과 learning vector quantization for novelty detection (LVQ-ND)을 적용하여 이진분류기법들과 비교한다. 반응률이 낮은 경우에는 이상 탐지 기법들이 더 높은 정확도를 보인 반면, 반응률이 상대적으로 높은 경우에는 오분류 비용을 조정한 SVM 기법이 가장 좋은 성능을 보였다. 또한, 이상탐지 기법들은 발송비용이 낮은 경우에 높은 이익을 달성하였고, 발송비용이 높은 경우에는 SVM 모델이 가장 높은 이익을 달성하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.348-350
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• 2012

본 논문에서는 열 영상카메라를 통해 입력 받은 영상을 CS-LBP(Center-symmetric LBP)와 랜덤 포레스트(Random forest)를 이용하여 보행자 휴먼 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 우선 불필요한 후보영역을 줄이기 위해 열 영상의 표준편차, 밝기 평균, 밝기 최대값을 이용하여 이진화하고, 신체부위 중 가장 발열이 강한 얼굴부위를 핫스팟 영역으로 설정한다. 그 후, 핫스팟 영역에서 CS-LBP특징을 추출하여 결정 트리의 앙상블인 랜덤 포레스트 분류기를 이용하여 최종적인 보행자 휴먼 객체를 검증한다. CS-LBP와 랜덤 포레스트 분류기를 통해 실시간 보행자 객체의 검출이 가능하고, 높은 검출 성능을 나타내었다.