• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.19-22
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• 1998

인공 잔향은 콘서튼홀에서와 같이 수백.수천개의 극점과 영점들을 갖는 커다란 시스템을 모델링하기 위한 신호처리 분야 중에서 매우 매력적인 응용 분야중 하나이다. 이러한 인공잔향을 구현하기 위하여, 기존에는 순환적인 디지털 필터인 Comb 필터와 Allpass 필터를 조합시킨 인공 잔향기가 제안되어 왔다. 그러나, 이와 같은 방법은 시스템이 커질수록 실시간 처리와 안정도의 문제가 제기되고, 인공 잔향의 특성이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 최근에는 이와 같은 문제점을 효과적으로 감소시킬 수 있는 귀환 지연 회로망(Feedback Delay Networks : FDN's)과 디지털 도파관 회로망(Digital Waveguide Networks : DWN's)를 이용한 방법이 제안되어지고 있다. 그러므로, 본 연구에서는 귀환 행렬이 Circulant 행렬로 이루어진 귀환 지연 회로망(CFDN's)를 이용한 인공 잔향기 구현에 관하여 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.699-701
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• 2018

본 연구는 인공 신경망 '추론'과정에서 연산량을 줄이는 아이디어를 고안했고, 이를 구현하여 기존 알고리즘과 성능을 비교 분석하였다. 특정 데이터 셋에 대한 실험을 통해 ReLU(Rectified Linear Unit) 함수의 결과를 분석했고, 그 결과를 통해 ReLU 함수의 결과가 예측가능함을 확인했다. 또한 인공 신경망 알고리즘에 ReLU 함수의 결과 예측 기법을 적용하여 인공 신경망 추론과정을 최적화했다. 이 아이디어를 기반으로 구현된 인공 신경망은 기존 아이디어로 구현된 인공 신경망에 비해 약 3배 빠른 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.479-481
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• 2019

본 연구에서는 이미지를 분류하는 인공 신경망 가속기를 최적화했고, 이를 구현하여 기존 인공 신경망 가속기와 성능을 비교 분석했다. FPGA(Field Programmable Fate Array) 보드를 이용하여 가속기를 구현했으며, 해당 보드의 내부 메모리인 BRAM 을 FIFO(First In First Out)구조로 설계하여 메모리 시스템을 구현했다. Approximate computing 기법을 효율적으로 적용하기 위해 FWL(Fractional Word Length)최적점을 분석했고, 이를 기반으로 인공 신경망 가속기의 부동 소수점 연산을 고정 소수점 연산으로 변환했다. 구현된 인공 신경망 가속기는 기존의 인공 신경망에 비해, 약 7.4%더 효율적인 전력소모량을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.38-41
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• 2021

최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.507-509
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• 2022

농업은 우리의 삶에서 빼놓을 수 없는 중요한 분야이며, 농업은 토지를 이용하여 다양한 작물들을 길러 음식을 만드는 기본이라고 말할 수 있다. 이렇게 중요한 농업 분야를 ICT 분야에서 가장 이슈가 되는 기술인 인공지능 기술과 결합하여 스마트팜과 같은 농업의 디지털화를 구축할 수 있다. 이와 같은 스마트팜 구축을 위해서는 기본적으로 다양한 작물의 빅데이터를 제공하고, 이 데이터를 바탕으로 인공지능을 수행하여 다양한 결과를 제공할 수 있다. 하지만 인공지능 연구를 수행하기 위한 시스템 및 플랫폼의 부재라는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 농업 빅데이터 관리 및 인공지능 연구 플랫폼 개발을 위한 과제를 통해 농업 빅데이터를 관리하고 인공지능을 연구자들이 손쉽게 수행할 수 있는 플랫폼을 개발하여 농업 분야의 작물 생산성 향상에 기여하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.443-445
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• 2022

인공지능 기술이 발전함에 따라 경찰의 범죄수사 분야에서도 인공지능 기술을 적용하고자 하는 연구가 활발하다. 범죄수사의 결과물인 수사결과 보고서 작성에 있어 판결문은 중요한 데이터가 될 수 있다. 그러나 판결문은 공개된 데이터의 이미지화로 인해 정형화된 데이터의 확보가 까다롭고, 소수의 법조계 전문가가 아닌 일반인이 생성해내기 어려워 데이터 확보가 쉽지 않은 현실이다. 이에 본 연구에서는 생성적 사전학습 언어모델을 이용한 판결문 문장 데이터 생성을 제안하였다. 카카오의 KoGPT를 활용하여 실제 판결문장 일부를 제시한 결과 판결문과 유사한 형태의 문장을 생성한 것을 확인하였다. 향후 판결문 데이터를 활용하기 위한 인공지능 기술 기반 범죄수사 연구에 있어, 생성된 판결문 데이터를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.13A no.7 s.104
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• pp.633-638
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• 2006

In this paper, we present a simulation model for artificially generated winds which affect relatively restricted regions in comparison with natural winds. We first propose an artificial wind propagation model, and then propose an efficient way of calculating the effect of this wind model in the simulation environment. Through showing that our wind force calculation equation is similar to the typical intensity equation for illumination models, we can calculate the wind force indirectly by using the intensity equations for spotlights, and hence we can reduce the simulation time. Our method shows real-time capabilities, and thus can be used various real-time applications including computer games, virtual environments, etc.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.910-913
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• 2017

데이터의 양이 증가하면서 인공신경망을 통한 데이터 분석 기술이 주목받고 있으며, 텍스트, 그림, 동영상 등에 이르기까지 다양한 종류의 데이터를 자동으로 분석하여, 번역기, 채팅봇, 그림 캡션 자동 생성 등에 대한 연구 및 서비스 개발에 활용되고 있다. 인공신경망 기반으로 수행된 많은 연구들이 공통적으로 가진 한계가 있는데, 그것은 은닉층에 대한 해석이 어렵다는 것이다. 가령, 입력층, 은닉층, 그리고 결과층으로 이루어진 인공신경망을 임의의 데이터로 학습시키면, 입력층과 은닝층 사이에 존재하는 행렬은 해당 데이터에 존재하는 패턴 정보를 내포하게 된다. 따라서, 행렬에 존재하는 패턴 정보를 직접 분석할 수 있다면, 인공신경망 결과물에 대한 해석이 가능할 뿐만 아니라 성능을 높이기 위해 어떤 조정이 필요한지에 대한 직관도 얻을 수 있을 것이다. 하지만, 이 행렬의 실체는 숫자로 이루어진 벡터이므로 사람이 직접 해석하는 것은 불가능하며, 지금까지 수행되어온 대부분의 인공신경망 연구들은 공통적으로 이러한 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 데이터에 존재하는 패턴을 잡아내면서도 해석이 가능한 토픽 모델과 인공신경망의 결과물을 비교함으로써, 인공신경망 은닉층 해석에 대한 실마리를 찾기 위한 연구이다. 실험을 통해 토픽과 은닉층 패턴의 유사성을 검증하고, 향후 인공신경망 연구에서 은닉층에 대한 가능성을 논한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.449-453
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• 2019

미디어방송이 다양해지고, 웹에서 소비되는 콘텐츠들 또한 멀티미디어 중심으로 재편되는 경향에 힘입어 인공지능 연구에 멀티미디어 콘텐츠를 적극적으로 활용하고자 하는 시도들이 시작되고 있다. 본 논문은 다양한 형태의 멀티모달 정보를 하나의 동영상 콘텐츠에 연계하여 분석하여, 통합된 형태의 융합정보 데이터셋을 구축한 연구를 소개하고자 한다. 구축한 인공지능 학습용 데이터셋은 영상/음성/언어 정보가 함께 있는 멀티모달 콘텐츠에 상황/의도/감정 정보 추론에 필요한 다양한 의미정보를 부착하여 활용도가 높은 인공지능 영상 데이터셋을 구축하여 공개하였다. 본 연구의 결과물은 한국어 대화처리 연구에 부족한 공개 데이터 문제를 해소하는데 기여하였고, 한국어를 중심으로 다양한 상황 정보가 함께 구축된 데이터셋을 통하여 다양한 상황 분석 기반 대화 서비스 응용 기술 연구에 활용될 것으로 기대할 수 있다.

• The Journal of Korean Academy of Prosthodontics
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• v.58 no.4
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• pp.300-305
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to compare the shear bond strength of 3D printing denture base resin according to surface treatment of artificial teeth. Materials and methods: 3D printing denture base resin was fabricated as specimens using 3D printer. The experimental group divided the surface treatment of artificial teeth into five groups according to the application of sandblasting and primer (n=10). Shear bond strengths between denture base and artificial teeth were measured by universal testing machine. All measurements were analyzed by one-way ANOVA and Turkey test (α=.05). Fracture mode of each specimen was analyzed. Microscopic evaluation was conducted by using a scanning electron microscope. Results: Unsurfaced treated group represented the lowest value. The primer groups had significantly higher result values (P<.05). Most specimens of the primer groups had cohesive failure. Conclusion: In 3D printing denture base resin group, mechanical and chemical surface treatment of artificial teeth has increased the shear bond strength. Therefore, if dentures are produced using 3D printing, proper mechanical and chemical treatment of artificial teeth is necessary for adhesion of dentures and artificial teeth.