• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.317-320
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• 2017

개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.151-156
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• 2020

본 논문에서는 전방위 영상에 대해 알고리즘 기반으로 워터마크를 추출했던 기존 방법의 정확도를 향상시키기 위해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 이용한 워터마크 추출 방법을 제안한다. 이 CNN은 전방위 영상의 생성과정에서 발생하는 변형과 악의적인 공격에 대한 보정을 수행하여 워터마크를 추출하는 복원과정과, 추출한 워터마크가 어떤 워터마크인지를 분류하는 분류과정으로 구성된다. 이에 대해 다양한 공격에 대한 실험을 통해 기존 방법보다 추출되는 워터마크의 정확도가 더 높음을 확인한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.151-156
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• 2001

우리는 개념 학습에 있어서 전통적으로 사용되어 온 연역 트리 구성법이나 규칙 학습법과 다른 새로운 개념 표현 기법을 소개하고자 한다. 우리의 PROLEARN 알고리즘은 각 클래스로부터 주어진 예제를 가장 잘 설명할 수 있는 가상 예제, 즉, 프로토타입을 하나 이상 학습하고 이것을 마치 주어진 예제처럼 취급하여 일반적인 개체 중심 학습법처럼 분류하도록 한다. 우리의 프로토타입 개념은 인지 심리학에서 사용한 같은 용어와는 하나의 개념이 하나 이상의 프로토타입을 가질 수 있도록 한 점에서 다르며 학습된 프로토타입은 근본적으로 ‘가상 예제’라는 점에서 다른 개체 중심 학습법과 다르다. 실험 결과 이 알고리즘은 정확도에서 다른 알고리즘에 뒤지지 않으며 실제 학습 문제에서 자주 발생하는 불안정성 문제, 즉 훈련 예제 집합이 바뀌면 알고리즘의 정확도도 영향 받는 부분도 해소하였다.

• 정보와 통신
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• 제30권7호
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• pp.12-17
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• 2013

본 논문에서는 2012년 12월에 표준화가 확정된 NG-PON2(Next Generation-Passive Optical Network2)를 기반으로 하는 액세스 전달망 시스템에서 동작파장을 초기화하는 다양한 방법 및 전송 채널 관리기술에 대한 국내외 동향을 제시하고, 새로운 파장 초기화 및 채널관리 기법을 제안하고 실험결과를 제시한다. 제안되는 기법은 필터링된 파장가변 광원에서 각각 수신된 전기적 신호들간 크기차이를 계산하여 이를 통해, 파장대역을 할당한다. 확보된 파장영역에서 시스템 링크가 물리적으로 연결이 되면, 연결된 광루트를 통해 발생하는 광원의 역반사 효과를 이용하여 전송채널의 동작 파장의 정확도를 향상시킨다. 결정된 채널내에서 광원의 동작 파장의 정확도를 향상시키기 위해서 에코잉(echoing) 기법, 즉, 가입자 송신단에서 전송된 광원이 중앙 기지국 수신단에서 적절하게 수신이 되는 지를 체크하게 된다. 이러한 기법을 이용하여, 광 회선 단말 장치가 광 종단 장치의 광원의 파장을 인지하지 못한 상태에서 동작파장을 찾는 시간이 최대 2초 이내에서 이루어짐을 확인하였다. 또한, 파장 가변형 레이저의 파장특성에 무관하게 동작함을 3개의 파장(1577.86nm, 1578.69nm, 1579.52nm)을 무작위로 선택하여 구동한 결과, 파장 대역 및 동작파장을 소수점 둘째자리까지 확보하는 것을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.134-134
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• 2017

전 세계적으로 지구온난화로 인한 기후변화에 의해 다우지역의 집중호우 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 홍수 피해가 발생하고 있다. 이러한 피해를 경감하기 위한 홍수 예 경보의 선행시간 확보에는 정확한 강우 및 홍수예측이 필수적이다. 하지만 기존의 홍수예측 시스템은 관측 강우를 수문모형의 입력 자료로 사용하여 홍수 유출량을 계산하게 되는데, 태풍 및 국지성 집중호우 등과 같은 기상조건에서는 관측강우를 이용하여 홍수 예 경보 시스템을 운영할 경우 선행시간 확보의 어려움으로 인해 방재 효율성이 감소하게 된다. 이에 예측유량의 선행시간을 확보하기 위해서 정확한 강우예측이 선행되어야하며, 이를 위해서는 기상과 수자원 분야의 연계를 통한 홍수 예 경보 시스템 구축이 하나의 대안으로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 기후 변화로 인한 국내의 홍수기 강우의 시 공간적 집중 현상으로 인한 호우 피해와 관련하여 신속하고 정확도 높은 홍수 예보의 중요성을 인지하고, 이에 대해 단기간 수치기상예보 자료를 활용하여 국내에 그 적용성을 평가하였다. 수치예보자료는 일본 기상청의 수치기상예보 모델인 중규모 모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하였으며, 수문 모형은 강우-유출-범람모델(Rainfall-Runoff-Inundation, RRI)을 사용하였다. 대전광역시의 도심지를 통과하는 갑천유역을 대상 유역으로 하였으며, 홍수경보가 발생했던 강우 사상에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2008년도 추계학술대회
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• pp.185-188
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• 2008

영상의 화질을 평가하는 방법은 어떤 정보를 기준으로 평가하느냐에 따라서 전체 기준법 (Full Reference), 부분기준법 (Reduced Reference) 그리고 무기준법 (No Reference)으로 나눌 수 있다. 이중 무기준법은 수신 영상만을 가지고 측정하기 때문에, 다른 방법보다 활용범위가 넓다. 또한, 최근 사람의 눈의 특성을 고려한 인지적(Perceptual)화질평가 방법이 많이 논의되어, 사람이 실제 보고 느끼는 바를 객관화 시키는 방법이 개발되어 왔다. 이들 화질평가 방법들에 대해 많은 연구가 수행되고 있으며, 국제기구들을 통하여 이들 지표들에 대한 표준화가 진행되고 있다. 본 논문에서는 휘도, 색차의 분포도를 분석하여 원본의 화질을 예측하는 방법을 통해서, 기존 무기준법의 정확도를 높이고자 한다. 영상신호의 양자화나 부호화로 인해 임계값을 벗어나는 값들이 생기게 되며, 이 값을 휘도, 색차의 분포도 분석으로 예측하여 화질평가를 수행하게 된다. 실험 결과 제안된 방법의 상관도는 다른 방법보다 높은 것으로 나타났다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.171-176
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• 2005

본 논문에서는 진단시스템의 추론성능을 향상시키기 위한 방법으로서, 사례 기반 추론을 통해서 규칙 기반 추론의 단점을 보완하여 성능을 향상시키는 혼합형 추론 모델을 제안한다. 본 모델의 특징은 규칙 기반 추론의 확장성 문제와 규칙화 할 수 없는 예외적인 상황에 대한 문제점을 사례 기반 추론에서 사례로 저장하여 규칙 기반 추론의 단점을 보완하는데 있다. 이런 두 모델의 문제점을 해결하는 과정은 첫째로, 문제에 따라 규칙기반추론 모듈의 베이스를 통해서 적절한 규칙을 적용 후 추론을 적용하여 근접한 해를 얻어낸다. 두 번째로, 규칙베이스에 저장되어 있지 않은 문제에 대해서는 사례 라이브러리를 검색하고 유사성 검사를 통해서 저장된 사례를 찾아 입력된 사례에 적용하여 문제를 해결한다. 셋째로, 해결된 문제에 대해서 수정작업을 통해 사례 라이브러리를 확장한다. 이와 같이 세 과정을 통해 본 논문에서 제안하는 방법론의 성과를 측정하기 위하여 정비 메뉴얼을 규칙화하여 규칙베이스를 구축하였고 전문가들의 경험적인 지식에 대해서는 사례라이브러리로 구축하였다. 또한 지식베이스를 통해서 진단을 수행하고 해결된 문제에 대해서 정확도 검사를 통해 진단의 정확성을 측정하여 혼합형추론엔진의 성능을 검증하였다.

• 인지과학
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• 제22권3호
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• pp.327-345
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• 2011

본 논문에서는 형태소 분석기를 사용하지 않는 음절 단위의 한국어 품사 태깅 방법론을 제안한다. 기존 연구에서 한국어 품사 태거는 형태소 분석기가 생성한 결과 중에서 문맥에 가장 잘 맞는 형태소/품사 열을 결정하는 데 반하여, 본 논문에서 제안한 방법론에서는 품사열을 결정할 뿐만 아니라 형태소도 생성한다. 398,632 어절의 학습 데이터로 학습을 하고 33,467 어절의 평가 데이터로 성능 평가를 한 결과 어절 단위의 정확도가 96.31%인 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권3호
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• pp.8-13
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• 2012

본 논문에서는 에너지 수집(energy harvesting) 기능이 있는 무선 센서 노드(sensor node)들이 인지 무선 시스템의 스펙트럼 센싱 신뢰성 및 정확도를 높이기 위하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행하는 무선 센서 네트워크를 제안한다. 각 센서 노드들이 태양광, 풍력 등으로부터 에너지를 자체적으로 수집하여 전원으로 이용할 때, 수집되는 에너지의 양에 따라 적응적으로 스펙트럼 센싱을 수행하고, 그 결과를 융합 센터(fusion center)로 전송하는 적응적 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드의 수와 수집되는 에너지의 통계적인 특성에 따라 스펙트럼 센싱의 성능이 어떻게 달라지는지 보이고, 센서 노드의 에너지 검출기에 사용되는 표본의 개수를 조절함으로써 융합 센터에서 오검출 확률을 최소화할 수 있음을 보여준다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.43-48
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• 2000

기억의 인출에 관여하는 전전두엽의 역할을 연구하기 위해 지각적 친숙성 정도가 다른 재인 조건을 비교하고, 이에 관여하는 뇌의 활성화 양상을 fMRI로 측정 분석하였다. 이를 위하여 동일조건; 그림으로 학습하고 동일한 내용의 다른 그림이 재인 단서로 주어지는 조건, 교차 조건; 단어로 학습하고 내용이 일치하는 그림이 재인 단서로 주어지는 조건이 비교되었다. 재인 수행(회상율, 정확도)은 동일 조건에서 가장 높앗으며 교차 조건에서 가장 저조하였다. 동일 조건 동안 양측 두정엽에서 가장 유의미한 활성화가 관찰되었으며, 상이 조건동안은 좌측 구조물들(Insular, 중 전전 두엽, hippocampal gyrus, 하두정엽 등)에서 활성화가 관찰되었다. 교차조건에서는 활성화가 좌우 시각 영역 및 두정엽의 연접부위 및 전두엽의 백질 부위(superior longitudinal fasciculus)에서 관찰되었다. 이는 그림의 인출과정에 우측 전두엽이 필수적인 것이 아니라, 인출에 수반되는 하위 정보처리 과정에 따라 다른 뇌 영역이 관여하고 있음을 시사한다. 예를 들어, 좌측 insular, 좌측 하 전전두엽에 의해 매개된 lexical processing이 상이한 그림의 재인과정에(상이조건), 시각피질과 좌측 전전두엽의 상호작용이 시각적으로 제시되었던 단어를 그림 단서로 인출하는 과정에(교차조건) 관여하고 있을 가능성을 시사하고 있다.