• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2656-2659
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• 2001

본 논문은 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입, 고차 뉴런을 이용한 Kohonen의 자기 조직화 맵을 제안한다. 일반적인 Kohonen Feature Map의 특징은 입력신호를 받아 출력 면(Kohonen Feature Map) 내의 특정한 위치 주위에 집중하는 메커니즘으로 즉, 국소집중 반응을 구하는 구조이다. 본 논문에서는 종래형의 Kohonen Feature Map의 특징을 보유하며 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map에 고차 뉴런을 도입하여 국소집중반응 및 특징 축출이 용이하도록 네트워크 구조를 개선한 것이다. 특히, 일차 뉴런의 문제점인 비선형 분리 문제에 대하여 교사 있는 학습기의 Kohonen Feature Map의 입력층에 고차 뉴런을 도입함으로 비선형 분리 가능한 형태의 네트워크 구조로 형성하였다. 그러나, 일반적인 고차 뉴런의 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 오직 2차 뉴런만을 생성하였으며 중복되는 뉴런을 최대한 억제하였다. 본 제안 모델의 특성을 살펴보기 위해 XOR문제와 20개의 Alphabet을 식별하는 패턴인식 시뮬레이션을 했으며, 본 제안 모델의 범화능력을 알아보기 위하여 Mirror Symmetry를 사용하여 계산기 시뮬레이션을 했다. 그 결과, 본 제안 모델이 종래형의 네트워크 구조보다 뛰어난 인식률을 얻을 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.11
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• pp.1477-1485
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• 2021

Recently, super-resolution has been intensively studied only on upscaling models with integer magnification. However, the need to expand arbitrary magnification is emerging in representative application fields of actual super-resolution, such as object recognition and display image quality improvement. In this paper, we propose a model that can support arbitrary magnification by using the weights of the existing integer magnification model. This model converts super-resolution results into the DCT spectral domain to expand the space for arbitrary magnification. To reduce the loss of high-frequency information in the image caused by the expansion by the DCT spectral domain, we propose a high-frequency attention network for arbitrary magnification so that this model can properly restore high-frequency spectral information. To recover high-frequency information properly, the proposed network utilizes channel attention layers. This layer can learn correlations between RGB channels, and it can deepen the model through residual structures.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.12
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• pp.1581-1587
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• 2020

With the emergence of convolutional neural network in the field of machine learning, the model for solving image processing problems has seen rapid development. However, the computing resources required are also rising, making it difficult to learn from a typical environment. Attention mechanism is originally proposed to prevent the gradient vanishing problem of the recurrent neural network, but this can also be used in a direction favorable to learning of the convolutional neural network. In this paper, attention mechanism is applied to convolutional neural network, and the excellence of the proposed method is demonstrated through the comparison of learning time and performance difference at this time. The proposed model showed that both learning time and performance were superior in object detection based on YOLO compared to models without attention mechanism, and experimentally demonstrated that learning time could be significantly reduced. In addition, this is expected to increase accessibility to machine learning by end users.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.41-44
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• 2017

기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.41-44
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• 2017

기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.

• 정보화사회
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• s.182
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• pp.22-25
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• 2006

대형 히트모델 휴대폰이 세인의 이목을 집중시키고 있다. 최근 들어 그 어느 때보다 대형 히트모델이 많이 등장하고도 있다. 그만큼 휴대폰 업체들이 야심적으로 출시하는 제품이 성공을 거두고 있다는 방증이기도 하다. 그렇다면 어느 정도 팔려야 대형히트모델 대열에 합류할 수 있을까? 그건 상황에 따라 다르다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.9
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• pp.1819-1824
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• 2018

This paper proposes a control method of ASMR(autonomous sensory meridian response) contents to relieve user's stress and improve his attention. The proposed method measures EEG(electroencephalography), attention, meditation, and eyeblink data from an EEG device and sends them to an oneM2M-compliant IoT(internet of things) server platform through an Android IoT Application. Then a SVM(support vector machine) model is built to classify user's mental health status by using EEG, attention and meditation data collected in the server platform. The ASMR contents are controlled by the mental health status classified by a SVM model and the eyeblink data. When comparing the SVM models according to types of data used, the SVM model with attention and meditation data showed accuracy of 85.7%. It was verified that the proposed control algorithm of ASMR contents properly worked as the mental health status from the SVM model and the eyeblink data changed.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.2
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• pp.17-26
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• 2006

SIP(Session Initiation Protocol)-based centralized conference service model has advantage of easiness in conference management and service as compared to other models. However when media server which is one of the components of conference server is included in the conference server, this model shows disadvantage of high server work load with increasing numbers of conferences and participants. In this paper, to improve this problem, we have suggested and implemented a new conference service model in which an UA(User Agent) who first make the conference acts as a media server instead of conventional conference server and, the conference server with conference event package takes only part of management of the conference and its participants. Therefore, many more conferences can be held and managed compared to the conventional centralized conference service model because load of the conference server decreases in our suggested model md, furthermore the participants needs only make SIP call connections to the UA who first make the conference for establishing media session.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.39 no.1
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• pp.38-48
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• 2002

Theoretical development to generate the directional extreme waves in model basin is established based on wave focusing method. The effects of associated parameters, such as the directional range, frequency width, and center frequency, are investigated in terms of wave focusing efficiency. The two different spectral models of constant wave amplitude and constant wave slope are applied to control the wave characteristics. The wave packets simulated by theory are compared with numerical results based on Boussinesq equation and FEM. Both controls of direction and frequency spectrum are essential to focus directional waves effectively. It is noticed that wave focusing ability depends on the frequency bandwidth of spectrum rather than center frequency, and both spectral models with same parameters result in the equivalent efficiency of wave focusing.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• v.11 no.1
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• pp.1-14
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• 1995

우리 사회는 1970년대 이후 급속한 공업화와 대도시 인구 집중을 겪어왔다. 공업화는 필연적으로 대기오염배출시설의 증가를 가져왔고 도시의 인구집중은 연료의 사용과 자동차의 증가를 가져와 이들 지역의 대기오염을 증가시켰다. 이에 따라 대기오염배출시설을 관리하고 주변 지역의 영향을 분석하며 도시의 대기질을 개선하기 위하여 우리나라에서도 1970년대 후반부터 대기오염 모델들이 이용되기 시작하였다. 우리나라에서 이 분야에 대한 연구와 활용은 외국에 비하여 늦게 시작되었지만 지난 15년간 대기오염모델은 많은 분야에서 활용되어 왔고 연구도 점차 활발하여 지고 있다.