한국어에 대한 음성적 유사도 비교 알고리즘은 다양한 음차표기로 사용되는 외래어에 대하여 유사도 비교에 따른 등가부류를 형성해줌으로써 정보검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 영어 환경에서의 음성적 유사도 비교 알고리즘인 SOUNDEX 알고리즘을 기반으로 하여 개발된 KODEX는 최소한의 제약사항으로 최대한의 재현율을 보였으나, 정확도 면에서 현저한 성능 감소를 보였다. 이를 보완하여 제안된 EKODEX 알고리즘은 Metaphone 알고리즘의 개념을 도입, 부분적인 모음 정보의 사용과 'ㅇ' 음가의 정보 보존 등의 제약사항을 통해 KODEX의 정확도를 끌어올렸다. 본 연구에서 제안하는 CKODEX 알고리즘은 KODEX와 EKODEX 알고리즘을 기반으로 한 것으로, 예외사항이 많은 한국어 발음 특성에 기반하여 세부적인 규칙을 정하고, 기존 알고리즘의 조건을 수정하는 방법으로 정확률과 재현율을 보다 향상시킴으로써 사용자의 질의어에 대한 클러스터링에 보다 효과적임을 밝혔다.
고해상도 위성영상을 이용하여 수치지도를 제작함에 있어 가장 큰 문제점은 레스터 자료인 위성영상에서 경계검출을 통해 벡터자료의 형태로 제작하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 경계검출을 통하여 위성영상에서 지형의 경계를 검출해내고, 이를 스크린 디지 타이징 기법을 적용하여 벡터라이징 한 후 나타난 결과를 국토지리정보원의 수치지도와 비교하여 정확도를 비교ㆍ평가하였다. 대상 범위는 대전광역시 유성구 가정동 일부지역을 IKONOS로 촬영된 공간해상도 1m의 위성영상을 사용하였다. 위성영상의 전처리는 기하보정과 정사보정을 거친 후 영상강조를 하였고, 여러 가지의 필터링을 적용하여 경계검출을 수행하였다. 경계검출 방법 중에 하나인 Sobel 연산자를 적용한 후 축척 1:5,000 수치지도와의 중첩을 통하여 표준편차(Root Mean Square Error : RMSE)를 산출하여 비교ㆍ분석하였다. 그리고 스크린 디지타이징 기법을 적용하여 추출한 벡터자료를 건물, 도로 및 임야로 분류하여 수치지도와 중첩하여 정확도를 분석하였다. 그 결과 건물과 도로의 경우에는 공공측량 작업규정에서 정하고 있는 축척 1:5,000의 평면위치 허용오차 기준을 만족하고 있지만, 임야의 경우는 축척 1:10,000 이상의 허용오차기준에 만족되고 있음을 알 수 있었다.
텍스트를 자연어 처리를 위한 모델에 적용할 수 있게 언어적인 특성을 반영해서 단어를 수치화하는 방법 중 단어를 벡터로 표현하여 나타내는 워드 임베딩은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 분석 가능한 언어 모델의 필수 요소가 되었다. Word2vec 등 다양한 워드 임베딩 기법이 제안되었고 자연어를 처리할 때에 감성 분류는 중요한 요소이지만 다양한 임베딩 기법에 따른 감성 분류 모델에 대한 성능 비교 연구는 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 Emotion-stimulus 데이터를 활용하여 7가지의 감성과 2가지의 감성을 5가지의 임베딩 기법과 3종류의 분류 모델로 감성 분류 학습을 진행하였다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest 모델 등과 같은 보편적으로 많이 사용하는 머신러닝 분류 모델을 사용하였으며, 각각의 결과를 훈련 정확도와 테스트 정확도로 비교하였다. 실험 결과, 7가지 감성 분류 및 2가지 감성 분류 모두 사전훈련된 Word2vec가 대체적으로 우수한 정확도 성능을 보였다.
최근 개발된 SIV(Surface Image Velocimetry)를 이용한 유속측정기법은 비교적 짧은 시간동안에 급격히 변화하는 홍수시의 유량을 정확도를 유지하면서도 간편하고 안전하게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 폭이 넓은 하천에서 정확도가 떨어지고, 야간에 영상획득이 어려운 등 사용상 몇 가지 문제점이 발견되어 문제점을 개선하기 위한 노력과 아울러 적용 가능한 환경 기준의 설정이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 표면영상유속계의 적용에 따른 환경기준을 개선하기 위하여 수표면의 빛의 밝기에 따른 기준과 영상 획득시 카메라 각도의 기준을 수리실험을 통하여 제시하였다. 빛의 밝기에 따른 정확도 분석을 수리실험을 통하여 검토한 결과 수표면의 빛의 밝기를 150 Lux이상으로 설정하여야 하는 것으로 확인되었다. 카메라의 각도 변화에 따른 정확도를 분석 해 본 결과 세장비가 1 : 3에서 1 : 5 사이에서는 부분적으로 필터링을 하여야 할 것으로 판단되고, 1 : 5를 넘는 경우에는 오차율이 15 % 이상 발생되므로 지양하여야할 것으로 판단된다. 그리고 강우시 현장 영상을 이용하여 유속을 계산하고 그 결과를 댐 방류량과 비교하여 정확도를 분석한 결과 저유량일 경우 최대 25 % 정도의 오차를 보였고, 평수시에는 약 10 %정도의 오차를 보였다.
이 연구에서는 측지 측량 분야의 GPS 사용자들이 해외 기관에서 제공하는 온라인 자료처리 서비스를 이용해 측점의 정밀좌표를 손쉽게 획득할 수 있도록 여러 기관에서 운영 중인 온라인 자료처리 서비스 간의 성능을 비교하였다. 온라인 GPS 자료처리 서비스 간의 성능비교를 위해 APPS, CSRS-PPP, AUSPOS 그리고 OPUS를 이용해 국내외 상시관측소 7곳의 좌표를 산출하였고, IERS와 국토지리정보원에서 제공하는 고시좌표와 비교하여 정확도를 분석하였다. 국외 상시관측소를 이용한 분석에서는 평균 9.3mm의 수평좌표 정확도에서 APPS, AUSPOS, OPUS, CSRS-PPP의 순서로 정확도가 높은 것으로 나타냈다. 국내 관측소의 경우 국외 분석사례와 유사하게 AUSPOS, APPS, OPUS, CSRS-PPP 순서로 높은 정확도를 보인 반면, 수평좌표 정확도는 평균 37.6mm를 기록하였다. 또한 국내 결과는 국외 결과보다 평균 3cm 큰 3차원 좌표오차를 보였으며, 북쪽 방향으로 약 3cm의 편의가 존재함을 확인하였다.
본 논문은 상관형 위상비교(correlative interferometer) 방향탐지 장치의 정확도 분석용 시뮬레이터 설계에 대하여 기술하였다. 상관형 위상비교 방향탐지는 잡음에 강인하므로 안테나 설치가 복잡한 항공기나 함정 등에서 많이 사용되며 방향탐지 정확도가 매우 높다. 또한 전파가 특정 방위각에서 입사될 때 잡음이 없는 환경에서 계산한 위상차와 잡음이 있는 실제 환경에서 측정한 위상차를 융합하여 상관계수가 가장 큰 값을 전파의 방위각으로 추정하는 방식이다. 시뮬레이터는 전파의 주파수, 방탐장치 안테나 수, 안테나 좌표, 전파의 송신신호 세기, 수신기의 대역폭, 이득, 플랫폼(platform)의 전파간섭 등을 입력으로 받아서 0-360도 방위각과 0-60도 고각에 대한 방향탐지 정확도를 계산한다. 시뮬레이터는 실제 환경에서 발생할 수 있는 요소를 대부분 반영하였으므로 방향탐지 오차 분석이 0.5도 이하로 정확하고 함정과 항공기의 방탐장치 설계에 잘 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 비교 마이닝(comparison mining) 의 일환인 비교 요소 자동 추출에 관하여 연구한다. 비교 마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계롤 자동 분석하며, 비교 문장인지 아닌지를 식별하는 단계, 비교 타입을 분류하는 단계, 다양한 비교 요소들을 추출하는 단계, 추출된 요소를 분석 및 요약하는 단계 등을 거치게 된다. 본 연구에서는 특정 타입의 비교 문장이 주어졌을때, 그 문장에서 비교 요소를 자동으로 추출하는 단계의 과제를 수행하며, 우열 비교 타입 및 최상급 타입 문장들을 대상으로 비교 주체, 비교 대상, 비교 술어를 추출한다. 실험 과정으로는, 우선 비교 요소 후보들을 선정하고, 그 후 각 요소별로 확률을 계산하여 가장 높은 수치를 기록한 요소를 정답으로 채택하게 된다. 확률 계산은 지지 벡터 기계 (Support Vector Machine)를 이용한다. 인터넷 상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 비교 요소 추출을 수출한 결과, 정확도 86.81 %의 우수한 성능을 산출 할 수 있었다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.479-481
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2006
1967년 시간의 기본 단위인 초가 세슘원시계에 의해 정의된 이후, 각 국의 표준기관에서는 보다 정확한 원자시계개발 연구와 평가를 수행하고 있다. 이러한 연구는 정확한 시간척도(Time Scale)와 국제원자시를 생성하여 산업과 과학분야에 기여하기 위한 것이며, 이에 필연적으로 국제간 시각비교 개선을 위한 연구도 함께 발전되어 왔다. 전파를 이용한 시각비교는 지상파를 이용하던 70년대 초부터 시작되었는고 1981년부터 GPS에 의한 시각비교 방법이 소개된 이후, 80년대 후반에 들어서면서 GPS 활성화에 따라 급격히 시각비교 정확도가 향상되었다. 그러나 GPS와 더불어 통신위성을 이용한 양방향 시각비교(TWSTFT)의 필요성에 따라 세계 선진 표준기관들은 이 방법을 수행하고 있다. 한국표준과학연구원(KRISS)에서도 통신위성을 이용한 양방향시각비교를 구축하여 운용하고 있으며 아시아, 오세아니아, 유럽지역과 비교를 할 수 있는 시스템을 구축하여 운용하고 있다. 본 논문에서는 PAS-8위성을 이용한 KRISS와 NMIA(호주)와 양방향시각비교를 수행함에 있어 필수적으로 계산 또는 측정하여야하는 오프셋값을 결정방법으로 GPS와 Circular-T를 이용하여 산출한 결과를 제시한다.
본 논문은 대부분의 변형된 CNN(: Convolution Neural Networks)에서 사용하지 않는 첫 번째 컨볼루션 층(convolution layer)을 사용해 정확도 향상을 노리는 방법을 소개한다. GoogLeNet, DenseNet과 같은 CNN에서 첫 번째 컨볼루션 층에서는 기존방식(3×3 컨볼루션연산 및 배규정규화, 활성화함수)만을 사용하는데 이 부분을 RGB-csb(: RGB channel separation block)로 대체한다. 이를 통해 RGB값을 특징 맵에 적용시켜 정확성을 향상시킬 수 있는 선행연구 결과에 추가적으로, 기존 CNN과 제한된 영상 개수를 사용하여 정확도를 비교한다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상의 개수가 적을수록 학습 정확도 편차가 커 불안정하지만 기존 CNN에 비해 정확도가 평균적으로 높음을 알 수 있다. 영상의 개수가 적을수록 평균적으로 약 2.3% 높은 정확도를 보였으나 정확도 편차는 5% 정도로 크게 나타났다. 반대로 영상의 개수가 많아질수록 기존 CNN과의 평균 정확도의 차이는 약 1%로 줄어들고, 각 학습 결과의 정확도 편차 또한 줄어든다.
이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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