• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2015.11a
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• pp.927-945
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• 2015

본 연구는 과학 커뮤니케이션 분야에서 널리 쓰이고 있는 뉴스 내용분석 방법론이 하이프 사이클 모델에 부합하는 지를 탐색적으로 살펴보고자 한다. 즉 과학기술 뉴스 내용분석이 하이프 사이클 모델에서 설명하는 사회적 가시성의 실체적 파악을 위한 기술기획의 유용한 보완적 방법론으로 쓰일 수 있음을 밝히는데 본 연구의 의의가 있다. 이를 위해 대표적인 유망기술로 클라우드 컴퓨팅을 대상으로 뉴스 내용분석을 수행하였다. 분석의 초점은 클라우드 컴퓨팅 기술 관련 뉴스의 빈도, 보도태도(긍정, 중립, 부정), 5가지 뉴스 프레임 관점에서 분석이 이루어졌고, 뉴스 보도경향이 하이프 사이클 흐름을 따라가는 지를 살펴보았다. 종합지 경제지와 IT전문지를 대상으로 한 뉴스 내용분석 결과는 뉴스 빈도, 보도 태도, 뉴스 프레임 모두 하이프 사이클의 흐름을 따르고 있었으며, 특히 2014년 이후의 흐름은 하이프 사이클 상에서 기대붕괴 지점을 지나 현실인식의 지점으로 진화되는 시점임을 추론할 수 있었다. 본 연구결과는 최근 확산되고 있는 텍스트 마이닝, 감성어 자동식별 분석 기술 등과 접목하여 사회적 맥락 파악을 위한 기술기획 분석의 보완적 방법론으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.4
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• pp.473-478
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• 2003

In this paper, we propose the gesture recognition system using a motion information from extracted hand region in complex background image. First of all, we measure entropy for the difference image between continuous frames. Using a color information that is similar to a skin color in candidate region which has high value, we extract hand region only from background image. On the extracted hand region, we detect a contour using the chain code and recognize hand gesture by applying improved centroidal profile method. In the experimental results for 6 kinds of hand gesture, unlike existing methods, we can stably recognize hand gesture in complex background and illumination changes without marker. Also, it shows the recognition rate with more than 95% for person and 90∼100% for each gesture at 15 frames/second.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.158-162
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• 1996

본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2005.02a
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• pp.3-21
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• 2005

기업은 경쟁력 강화를 위해 지속적으로 프로젝트에 자원을 투자해야 하지만 기업의 물리적, 재정적 제약으로 인해 제안된 모든 프로젝트에 자원을 투자할 수가 없다. 따라서 기업의 장기적인 생존을 위해서는 프로젝트 포트폴리오의 최적선정이 필수적 과제이다. 이러한 중요성에 대한 인식으로 현재까지 많은 프로젝트포트폴리오 선정 방법들이 개발되었으나, 프로젝트 포트폴리오 선정을 지원하는 통합화된 프레임워크의 설계에 대한 연구는 미약한 실정이다. 본 연구는 최적 프로젝트 포트폴리오를 선정하기 위한 프레임워크를 설계하는 것으로서 프로젝트 포트폴리오 선정을 위한 설계방법론, 기존 프로젝트 포트폴리오 선정 프레임워크에 대한 분석 및 새로운 프로젝트 포트폴리오 선정 프레임워크의 설계에 대해 서술한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.304-309
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• 2020

본 연구에서는 한국어 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen)와 다단어(Multi-Word Expressions: MWE) 개체명을 부분 패턴으로 기술하는 부분문법그래프(Local-Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반하여 반자동으로 개체명주석 코퍼스 DecoNAC을 구축한 후, 이를 개체명 분석에 활용하고 또한 기계학습에 필요한 도메인별 학습 데이터로 활용하는 DecoNERO 개체명인식 플랫폼을 소개하는 데에 목적을 두었다. 최근 들어 좋은 성과를 보이는 것으로 보고되고 있는 기계학습 방법론들은 다양한 도메인을 기반으로한 대규모의 학습데이터를 필요로 한다. 본 연구에서는 정교하게 설계된 개체명 사전과 다단어 개체명 시퀀스에 대한 언어자원을 바탕으로 하는 반자동으로 학습데이터를 생성하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 개체명주석 코퍼스 DecoNAC 기반 접근법의 성능을 실험하기 위해 온라인 뉴스 기사 텍스트를 바탕으로 실험을 진행하였다. 이 실험에서 DecoNAC을 적용한 경우, KoBERT 모델만으로 개체명을 인식한 결과에 비해 약 7.49%의 성능향상을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.33 no.4
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• pp.7-16
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• 2005

Computer applications for engineering design evolve rapidly. Many design frameworks were developed by the simulation based systems so that organizations could achieve significant benefits due to cost reduction in designing. However, today’s transient design issue requires being adaptable to more complicated and atypical problems. In this paper the Multidisciplinary Language Runtime (MLR) design framework is developed. The MLR provides flexible and extensible interface between analysis modules and numerical analysis codes. It also supports Meta Modeling, Meta Variable, and XML script for atypical design formulation. By applying object-oriented design scheme to implement abstractions of the key components required for iterative systems analyses, the MLR provides flexible and extensible problem-solving environment.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.129-131
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• 2022

얼굴 표정 데이터셋에는 특정 감정 부류로 분류하기 어려운 이상치들이 존재한다. 이러한 이상치들은 얼굴 표정 인식과 더불어 얼굴 표정 조작의 성능을 저하시키는 원인 중 하나이다. 따라서, 본 논문에서는 이상치 억제를 통한 개선된 얼굴 표정 조작 프레임워크를 제안한다. 우리는 이상치 억제를 위해 의미론적 속성 분류 측면에서 우수한 성능을 보여주는 CLIP 을 활용하였다. 우리는 정성적인 비교를 통해 기존의 얼굴 표정 조작 기법보다 개선된 성능을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.89-95
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• 2007

본 논문에서는 연속적 충돌검사 방법과 제약 조건 기반의 강체 역학 모델링 기법을 이용하여 마커 기반의 트래킹 환경에서 현실의 객체와 가상의 객체가 물리적으로 현실적이고 안정적으로 상호작용하는 증강현실 방법을 제안한다. 본 논문에서 구현된 증강 현실 시스템은 증강 현실환경상의 현실 객체를 인식하고 트래킹 하는 부분과 증강현실에 등장하는 모든 종류의 객체들 간의 물리적인 상호작용을 시뮬레이션 하는 부분으로 크게 구성된다. 객체 트래킹에 사용되는 일반적인 카메라로는 적은 수의 불연속적인 프레임 밖에 얻을 수 없는 성능의 근본적인 한계에도 불구하고, 본 논문에서는 연속적 충돌검사 방법을 이용하여 객체간의 올바른 충돌 정보를 얻을 수 있었고, 이를 이용하여 제약 조건 기반의 강체 역학 시뮬레이션을 적용하여 안정적이고 현실적인 물리 반응을 생성할 수 있었다. 제안한 방법론은 이러한 트래킹 지연에도 불구하고 본 논문에서 사용된 다양한 벤치마킹 시나리오에서, 안정적으로 현실의 객체와 가상의 객체 사이에 물리적으로 실감나는 인터랙션 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.177-180
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• 2005

오늘날 디지털 비디오 처리 시스템의 성능 향상 및 분석을 위한 많은 방법론이 연구되어 왔지만, 저차원 레벨의 성분에 기반을 둔 것이 일반적이다. 그러나 사용자의 요구는 단순한 저차원의 인식이 아니라 비디오 데이터 내에 포함된 의미를 이해하는 것으로 고차원 레벨의 의미 분석 방법론이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 객체간 시공간적(Spatio-Temporal) 관계 모델에 기반한 움직임의 메타데이터에 대한 의미적 공간을 생성하기 위해 모션 온톨로지(Motion Ontology)를 제안한다. 이는 의미 기반 비디오 검색을 위한 프레임워크를 제공할 뿐만아니라 자동 나레이션 생성 등에 이용할 수 있을 것이다.

• Journal of Space Technology and Applications
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• v.2 no.1
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• pp.13-29
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• 2022

Recently, the number of space objects around the Earth has increased rapidly, necessitating systematic space risk management. This paper proposes a dual-mode framework for assessing the risk of collision between space objects. The proposed framework consists of microscopic and macroscopic modes. The former focuses on one-to-one collision events, and the latter assesses the overall collision risk inside a cell located in space. Two risk assessment case studies using the proposed two modes demonstrate the effectiveness of the proposed framework.