• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.655-658
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• 2021

본 논문에서는 GPU 아키텍처를 이용하여 적응형 부호 거리장을 최적화하여 빠르게 구축하고 시각화 할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 쿼드트리를 효율적으로 GPU 메모리로 전달하고, 이를 활용하여 삼각형에 대해 유클리디안 거리를 각 스레드 별로 병렬처리하여 최단 거리를 찾는다. 이 과정에서 GPU를 사용하여 삼각형으로 구성된 3D 메쉬로부터 빠르게 적응형 부호 거리장을 계산할 수 있는 최적화 기법과 절단면 보기, 특정 위치의 값 조회, 실시간 레이트레이싱 및 충돌처리 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는지를 보여준다. 또한, 제안하는 프레임워크를 활용하면 하이 폴리곤 메쉬도 1초 내외로 부호 거리장을 계산할 수 있기 때문에 강체뿐만 아니라 변형체에도 충분히 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.325-328
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• 2013

본 논문에서는 ToF(Time-of-Flight) 카메라의 거리 잡음을 제거하는 방법으로 거리와 진폭에 따른 거리 잡음 모델링을 이용한 적응적인 SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 필터를 제안한다. ToF 카메라의 거리 잡음 제거를 위해서 기존에 제안된 여러 가지 방법들은 거리 잡음의 특성을 고려하지 않거나 진폭에 따른 거리 잡음의 특성만을 고려하였다. 하지만 실제 ToF 카메라의 거리 영상에 포함되는 거리 잡음은 진폭과 거리에 따라서 변화하기 때문에 거리와 진폭을 모두 고려한 거리 잡음 모델링이 필요하다. 따라서 제안하는 방법은 우선 거리와 진폭의 변화에 따른 ToF 카메라의 거리 잡음 특성을 모델링 한다. 이후 제안하는 방법은 생성된 거리 잡음 모델에 의해 인자가 결정되는 적응적 SUSAN 필터를 이용하여 ToF 카메라의 거리 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 ToF 거리 영상의 거리 잡음제거 방법에 비해 보다 효과적으로 거리 영상의 잡음을 제거하면서 디테일을 잘 보존하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.647-649
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• 1999

본 논문은 매쉬 분할시 생성되는 정점들과 그 점들의 극한위치와의 차이로 정의되는 근접거리 메트릭을 이용한 적응적 Loop 메쉬분할법을 제안한다. 근접거리 메트릭은 모든 approximation 분할법에 적용가능하며, 이 메트릭을 이용하여 초기메쉬를 사용자 입력 허용치에 따라 적응적으로 분할하여 적은 데이터로 극한메쉬에 근접한 결과를 생성할 수 있다. 또한, 본 논문에서 제시한 적응적 Loop 분할법은 다단계 메쉬표현이나 메쉬 편집 등 Loop 메쉬분할법이 사용되는 알고리즘에 유용하게 적용시킬 수 있다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.11 no.1E
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• pp.15-22
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• 1992

잡음이 있는 환경하에서는 음성 인식의 성능이 현저하게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이렇나 잡음의 영향에 강한 거리척도를 제안하고자 한다. 우리는 잡음이 더해진 음성신호의 특징벡터를 깨끗한 음성신호의 특징벡터가 FIR 시스템을 거쳐 변형된 것이라고 가정한다. 여기서 FIR 시스템은 잡음의 영 향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템 계수잡음의 영향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템계수들은 RLS 적응 알고리즘을 이용하여 구한다. 제안된 거리척도는 적응 여파 기의 예측 오차에 관한 식으로 표시되어진다. 여러 가지 적응 여파기의 구조중 단일 채널 일차 FIR 구 조가 가장 좋은 음성 인식 성능을 보이며, 이 경우 효과적인 거리척도 알고리즘을 구할 수 있다. 여러 가지 신호대 잡음비에 관하여 화자독립 격리단어 인식 실험을 DTW 알고리즘을 이용하여 수행하여 본 결과 제안된 거리척도가 거의 모든 신호대 잡음비에 대하여 우수한 성능을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1228-1233
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• 2006

적응순항제어시스템은 선행차량과의 거리와 속도를 자동적으로 안전하게 유지하여 운전의 안전성과 편의성을 향상시키는 시스템이다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템의 안전성을 향상시키기 위한 연구를 수행하였다. 적응순항제어시스템의 작동 상태 및 주변 차량 정보를 운전자에게 제공해 주기 위한 시각 및 음성정보 전달장치를 설계 및 제작하였다. 시각정보 전달장치를 통해 선행차량과의 차간거리, 속도, 가감속 상태 등을 운전자에게 전달하였고, 음성정보 전달장치를 이용하여 선행차량과의 근접거리 경보 등의 메시지를 전달하도록 하였다. 이러한 조건에서 운전자가 적응순항제어시스템을 사용하여 운전하는 경우, 시각 및 음성정보 전달장치의 유무에 따른 차량 조작과 차량 운전 성향 및 특성의 변화를 살펴봄으로써 정보전달장치를 통한 안전성 향상에 관한 영향을 연구하였다. 연구 결과, 운전자에게 정보 전달장치를 통해 정보가 제공되었을 경우, 운전자는 차량의 운전 및 적응순항제어시스템 사용에 있어 편안함을 느낄 수 있었고, 선행차량과의 차간거리를 보다 넓게 설정하여 주행 안전성을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다. 또한 정보전달장치를 통한 정보 수집이 차량 운행에 저해 요인으로 작용하지 않음을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 정보전달장치를 통한 정보전달은 운전자에게 적응순항제어시스템에 대한 편의성 및 효율성, 안전성을 더욱 향상 시킬 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.76-76
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• 2018

하천에서의 유사이송과 하상변동을 분석하는 대표적인 방법으로는 현장에서 유사량이나 하상고를 측정하여 분석하는 실측에 의한 방법, 수리모형 실험과 수치모형을 이용하는 방법이 있다. 이 중에서 실측에 의한 방법은 시간과 비용의 한계로 수치해석모형을 이용한 연구가 많이 이루어 지고 있다. 현재까지 개발된 다양한 하상변동 수치모형들은 유사이송 상태를 평형 유사이송 상태를 가정하고 개발되어 왔다. 평형 유사이송은 흐름과 하상재료 등의 조건이 발생시킬 수 있는 유사이송능력과 실제 유사이송률이 동일하다고 가정하는 것이다. 그러나, 실제 유사이송에서는 흐름 및 지형 등의 변화에 따라서 지속적으로 새롭게 형성되는 유사이송능력에 실제 유사이송률이 빠르게 도달하지 못하면서 유사이송능력과 유사이송률 사이에 시 공간의 격차가 발생하게 된다. 이러한 상황을 비평형 유사이송이라고 하며 지속적인 하상 상승 및 저하가 발생하는 구간, 댐과 같은 구조물에 의해서 유사의 연속성이 차단되는 구간, 하상재료가 불연속한 구간 등에서 주로 발생하는 것으로 알려져 있다. 비평형 유사이송을 수학적으로 모의하기 위한 대표적인 방법에는 적응거리계수와 회복계수를 이용하는 방법이 있다. 위의 계수들은 흐름 및 하상 특성을 이용하여 공간에 대한 유사이송의 지체현상을 고려하는 방법으로 이를 산정하기 위한 다양한 공식들이 제시되고 있다. 그러나, 각 공식들에 의해서 제시되는 값에 많은 차이가 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 실내실험과 수치실험을 통해서 평형/비평형 유사이송 및 집중형/분포형 적응거리계수를 고려한 모의 결과를 비교하였으며, 적응거리계수 산정공식에 따른 비평형 유사이송 모의 결과를 비교하였다. 본 연구에서 적용한 실내실험에 대해서는 평형 유사이송보다는 비평형 유사이송을 고려한 경우와 비평형 유사이송 공식을 이용하여 적응거리계수를 분포형 매개변수로 이용하는 경우가 실제 하상변동 모의 결과에 더 근접한 수치실험 결과를 제공하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.3
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• pp.63-69
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• 2022

In this paper, we propose a new GPU-based framework for quickly calculating adaptive and continuous SDF(Signed distance fields), and examine cases related to rendering/collision processing using them. The quadtree constructed from the triangle mesh is transferred to the GPU memory, and the Euclidean distance to the triangle is processed in parallel for each thread by using it to find the shortest continuous distance without discontinuity in the adaptive grid space. In this process, it is shown through experiments that the cut-off view of the adaptive distance field, the distance value inquiry at a specific location, real-time raytracing, and collision handling can be performed quickly and efficiently. Using the proposed method, the adaptive sign distance field can be calculated quickly in about 1 second even on a high polygon mesh, so it is a method that can be fully utilized not only for rigid bodies but also for deformable bodies. It shows the stability of the algorithm through various experimental results whether it can accurately sample and represent distance values in various models.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.54-57
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• 1991

본 논무에서는 HMM과 VQ를 이용한 고립단어에 대한 화자종속 및 화자독립 음성인식시스템을 만들고 여기에 화자적응을 하는 방법에 대한 연구를 했다. 화자적응방법에는 크게 VQ코드북을 적응시키는 방법과 HMM패러미터블 적응시키는 방법이 있다. 코드북적응을 하는 방법으로서 기존코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화한 뒤 각 코드벡터에 해당하는 적응음성의 평균을 구해서 새로운 화자의 코드북을 구해주는 방법과 기준코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화할 때 HMM의 각 상태에서 각각의 코드벡터를 발생할 확률을 거리오차의 계산에서 고려해 비록 거리오차는 크지만 그 코드벡터를 발생할 확률이 매우 높으면 적응음성이 그 코드벡터에 index되게해서 각 코드벡터에 해당하는 모든 적응음성데이타의 평균을 새로운 코드북으로 하는 두가지 알고리즘을 제안한다. 이렇게 함으로써 기존의 기준코드북을 초기 코드북으로해서 LBG알고리즘을 사용해서 적응음성데이타에 대한 새로운 코드북을 만드는 방법에 비해 5-10배의 계산시간을 감소하게 된다. 이 새로운 코드북으로 적응음성데이타를 다시 index해서 이 index된 음성렬로 HMM패러미터를 적응했다. 제안된 알고리즘이 코드북적응을 하는 경우에 기존의 적응방법에 비해 5-10배의 계산 시간을 단축하면서 인식률에서는 더 나은결과를 얻었다. 또 같은 적응방법에 대해서 화자종속모델 보다는 화자독립모델에 대해서 화자적응하는 것이 더 나은 인식결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.67-69
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• 2011

데이터의 군집 분석에서 두 개의 서로 다른 데이터에 대한 유사도(거리)를 어떻게 정의하는가는 매우 중요한 문제이다. 수치속성에 대한 거리 측정 방법에는 다양한 기법이 존재하지만 각 속성의 크기와 범위가 서로 크게 다를 경우 이들을 동일한 인자로 여기고 거리 측정을 하게 되면 논리적인 오류를 범할 수 있다. 기존의 군집 분석 연구에서 사용된 거리 측정 기법은 데이터의 정규화 과정을 통해 이 문제를 해결하려고 노력하지만 일반적인 정규화는 이상치의 존재나 데이터의 편중된 분포 등의 이유로 속성별 거리가 왜곡될 수 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 정규화된 데이터에서 각 속성의 비중을 고려한 적응적 유클리드 거리 측정 기법(AEDM: Adaptive Euclidean Distance Measure)을 제안한다. AEDM은 유클리드 거리를 기반으로 정규화 된 데이터의 형태에 따라 가중치를 부여하여 데이터의 분포에 관계없이 각 속성간의 거리를 충분히 반영하기 때문에 더욱 정확한 군집 분석을 가능하게 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.150-155
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• 2007

운전자지원시스템과 같은 자동화 시스템은 필연적으로 시스템에 대한 운영자의 신뢰와 적응을 초래하는 데, 이는 결국 동시에 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 가져온다. 적응순항제어시스템은 대표적인 운전자지원시스템으로서 앞 차량과의 안전 거리와 속도를 자동적으로 제어하여 운전자의 편의성과 안전성을 향상시킨다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템에 대한 운전자의 신뢰와 방심 효과를 조사하였다. 차량 시뮬레이터를 이용하여 왕복 2차선과 4차선이 혼합된 자동차 전용도로의 가상 주행 환경을 구축하고, 다양한 주행 상황하에서 운전자의 조종 능력과 대처 능력을 파악하였다. 연구 결과, 적응순항제어시스템에 대한 운전자의 신뢰와 적응은 운전자의 성향에 관계없이 일관된 차간 거리 시간, 가감속값 등을 설정하도록 유도하였고, 결과적으로 안전도와 편의성을 향상시킴을 확인할 수 있었다. 그러나 맹목적인 신뢰와 적응은 돌발 상황에 대한 대처 능력의 저하, 주의 산만, 방심 등을 초래하였고, 결과적으로 안전도를 저하시킴도 확인할 수 있었다. 운전자지원시스템의 이러한 부정적인 효과를 방지하고, 보다 견실하게 운전자의 편의성과 안전도를 향상시킬 수 있는 방안이 요구된다.