• 인지과학
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• 제16권3호
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• pp.175-188
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• 2005

최근의 연구에서 Li, Brenner, Cornelissen과 Kim (2002)은 추적 눈 운동 동안의 2차원 모양지각이 망막에 형성된 이미지 내용을 그대로 반영한다는 것을 보여 주었는데, 이러한 연구는 2차원 모양판단에 있어서 망막 외 정보가 전혀 고려되지 않았음을 시사한다. 이와 같은 실험실 연구와 달리, 실제 생활에서 2차원 모양지각의 왜곡은 대부분의 경우에 발생하지 않는데, 가능한 한 가지 이유는 실험실 연구에서 사용된 자극의 경우에 참조대상이 존재하지 않는데 비하여, 실제 생환에서는 다양한 참조대상이 목표대상의 주변에 존재하기 때문이다. 목표대상과 참조대상의 상대적인 위치관계는 추적 눈 운동 동안에 망막에서도 그대로 유지되는데 시각체계가 이러한 안정적인 관계를 목표대상의 모양을 지각할 때에 이용할 가능성이 있다. 본 연구에서는 다양한 참조대상을 이용하여 이러한 가능성을 검증하였다. 흥미롭게도, 추적 눈 운동 동안에 참조대상이 목표대상 주위에 존재할 때에도 모양지각 왜곡이 관찰되었는데, 왜곡의 양은 참조대상이 존재하지 않을 때에 비하여 감소하였다. 참조대상의 효과는 참조대상과 목표대상의 거리에 비례하였다. 이러한 실험결과는 추적 눈 운동 동안의 2차원 모양지각에 참조대상 정보가 이용되지만, 참조대상에 대한 정보만으로는 실제생활에서의 안정적인 모양지각을 설명할 수 없음을 시사한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.228-232
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• 2005

최근의 연구에서 Li. Brenner, Cornelissen과 Kim (2002)은 추적 눈 운동 동안의 2차원 모양지각이 망막에 형성된 이미지 내용을 그대로 반영한다는 것을 보여 주었는데, 이러한 연구는 2차원 모양판단에 있어서 눈 운동 정보가 전혀 고려되지 않았음을 시사한다. 이와 같은 실험실 연구와 달리, 실제 생활에서 2차원 모양지각의 왜곡은 대부분의 경우에 발생하지 않는데, 가능한 한 가지 이유는 실험실 연구에서 사용된 자극의 경우에 참조대상이 존재하지 않는데 비하여, 실제 생활에서는 다양한 참조대상이 목표대상의 주변에 존재하기 때문이다. 목표대상과 참조대상의 상대적인 위치관계는 추적 눈 운동 동안에 망막에서도 그대로 유지되는데 시각체계가 이러한 안정적인 관계를 목표 대상의 모양을 지각할 때에 이용할 가능성이 있다. 본 연구에서는 다양한 참조대상을 이용하여 이러한 가능성을 검증하였다. 특히, 피험자의 눈 운동을 눈 운동 측정기를 이용하여 측정하였으며, 적절한 눈 운동을 수행한 시행에서의 데이터만 분석에 사용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.869-872
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• 2017

참조 표현이란 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장을 의미한다. 그리고 이러한 자연어 참조 표현을 기초로, 한 영상에서 실제로 대상 물체의 영역을 찾아내는 일을 참조 표현 이해라고 한다. 본 논문은 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델과 학습 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 효과적인 참조 표현 이래를 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체와 보조 물체를 모두 고려할 뿐만 아니라, 두 물체간의 관계정보도 활용한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 모델은 이러한 다양한 맥락 정보들을 참조 표현 의존적인 방식으로 가중 결합함으로써, 참조 표현에 부합하는 대상 물체 영역을 보다 정확히 탐지해낼 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 대규모 참조 표현 데이터 집합인 Google RefExp를 이용한 성능 비교 실험들을 통해, 제안하는 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1845-1850
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• 2006

적절한 벤치마킹 대상의 선정은 조직 계획 및 통제에 있어 중요한 요소로 인식되고 있으며, 이에 대한 많은 연구가 이루어져 왔다. 특히, 조직의 상대적 성과 평가와 이를 바탕으로 벤치마킹 대상을 결정하는 DEA(data envelopment analysis)의 출현은 벤치마킹에 대한 연구를 증대시켜왔다. 하지만, 벤치마킹 대상 선정은 기술적 생산 가능성 측면 외에도 조직의 정책적 고려, 관리적 우위 그리고 외부 제약 등을 고려해야 한다. 따라서 수리적 결과에 바탕을 둔 기술적 생산 가능성만을 가지고 벤치마킹 대상을 제공하는 현재의 DEA 접근 방법에는 한계가 있다. 즉, 고려하는 모든 대상을 기반으로 한 global efficiency 관점에서 제공하는 해가 비 효율적 조직 입장에서는 바람직하지 않을 수도 있다. 이에 따라 본 연구에서는 local efficiency 개념을 도입하여, 다양한 관점에서 벤치마킹 대안들을 살펴 볼 수 있는 방법을 제공하고자 한다. 이는 다음과 같은 과정에 의해 수행된다. 먼저, DEA를 이용하여 비교하고자 하는 모든 DMU(decision making unit)의 투입/산출물을 바탕으로 각 DMU의 효율성 값과 비효율적 DMU의 참조집합 (reference set)을 도출한다. 다음으로, 도출된 참조집합이 조직 운영 관점에서 적절한 벤치마킹 대상이며, 이러한 목표를 달성할 수 있는가를 평가한다. 이때 도출된 벤치마킹 대상이 적절하다면 분석과정을 종료하고, 적절하지 않을 경우 다음과 같은 추가적인 분석을 수행한다. 우선, 각 참조 집합을 중심으로 DMU를 그룹핑하고, 각 그룹별로 효율성 값 및 참조집합을 도출한다. 이때 도출된 효율성 값이 local efficiency 값에 해당된다. 다음으로, 참조 집합 그룹을 중심으로 도출된 비효율적 DMU의 참조집합이 적절한 벤치마킹 대상인가를 판단한다. 적절한 벤치마킹 대상을 도출하였으면 분석을 종료하고, 그렇지 않을 경우 적절한 벤치마킹 대상을 도출할 때까지 추가적인 분석과정을 반복한다. 제안한 방법을 통하여 조직은 기술적 생산 가능성 외에도 다양한 조직 운영 관점에서 적절한 벤치마킹 대상을 선정할 수 있으며, 이에 따른 목표를 수립할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 더 나아가 global efficiency 관점에서 효율적 조직이 되기 위하여 단계적인 벤치마킹 대상 선정과 이에 따른 목표를 수립하는데도 유용하리라 판단된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.33-38
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• 2011

본 논문에서는 입력 대상 이미지를 만화와 같은 영상으로 만드는 방법으로 참조 이미지를 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문은 미리 정의된 참조 이미지를 사용하여 대상을 변형한다. 이를 위하여 통적 외형 모델(AAM)을 사용하여 대상 이미지로부터 특징점을 추출하고, 추출된 특징점과 선택된 참조 이미지의 특징점을 기준으로 대상 이미지를 와핑(warping)한다. 변형된 대상 이미지를 추상화(abstraction)한 뒤, 에지를 추출하고 명도 영역을 양자화(quantization)하는 것으로 만화와 같은 단순화된 결과 이미지를 생성한다. 과장되어 표현된 만화 스타일 이미지를 참조 이미지로 사용하는 것으로 만화의 두 주요한 특징인 과장된 표현과 단순화가 같이 적용된 결과 이미지틀 생성할 수 있다. 본 논문의 방법은 대상 이미지의 변형 정도를 조절하거나 변형에 사용할 참조 이미지를 바꾸는 것으로 다양하게 표현된 결과를 생성하는 것이 가능하다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.79-82
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• 1998

본 연구에서는 연결단어 음성인식 상에서 올바른 참조 패턴을 생성하기 위해 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 단어의 표본 집합(훈련패턴 집합)으로부터 참조 패턴을 자동적으로 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구는 분한 K-Mans 훈련방법에 기초하고 있으며, Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 훈련패턴으로부터 참조 패턴을 생성하는 것이다. 먼저 초기화 과정에서 훈련 패턴을 그에 포함된 단어 수만큼 등간격 분리하여 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하고 각 Cluster의 Center들로 초기 참조패턴을 구성한다. 그리고 참조패턴, 제어정보 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 각 훈련패턴을 분리하고, 분리된 단어들을 소속 Cluster로 분류하여 단어 Cluster집합을 구성한 후 DTW 및 minimax알고리즘을 이용해 각 Cluster의 Center를 구하여 참조 패턴을 생성한다. 참조패턴 구성에 변화가 없을 때까지 전 단계의 참조패턴과 본 알고리즘을 반복 수행하여 최적의 참조패턴을 생성한다. 본 알고리즘을 이용하여 3개 숫자의 연결단어 집합으로부터 영('0')에서 구('9')까지 숫자음에 대한 참조패턴을 자동 생성하였다. 참조패턴 생성과정에서 가정 중요한 처리인 훈련패턴 분리과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제34권4호
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• pp.227-252
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• 2003

본 논문에서는 목록규칙상에서 참조의 변천과정을 고찰하였다. 참조는 파니찌와 쥬이트의 목록규칙에서는 상호참조라고 하였으며, 카터의 사전체목록에서 처음으로 정의되었다. 파니찌 규칙 이후 보라참조와 도보라참조로 발전하여 AACR2에서 지금까지의 참조에 관한 규정을 망라하여 체계적으로 표현하였다. 참조의 대상은 개인명, 단체명, 서명, 주제명 등이고, 참조의 종류는 보라참조, 도보라참조 이름-서명참조 설명참조의 4가지로 구분하였다. 결국 참조는 동일한 저자나 서명의 상이한 형식을 동일한 접근점으로 하여 관련 저작을 집중하는 유일한 장치로써 특히 현재의 온라인목록에서는 그 기능과 역할이 매우 중요하다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권2호
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• pp.69-76
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• 2018

참조 표현이란 장면 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장들을 의미한다. 본 논문에서는 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 장면 영상 내 대상 물체의 영역을 찾아내기 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체뿐만 아니라 보조 물체, 그리고 대상 물체와 보조 물체 사이의 관계까지 풍부한 정보를 활용한다. 또한 제안 모델에서는 영상 내 각 후보 영역의 적합도 계산을 위해 물체 적합도와 관계 적합도를 참조 표현의 문장 구조에 따라 결합한다. 따라서, 본 모델은 크게 총 네 가지 서브 네트워크들로 구성된다: 언어 표현 네트워크(LRN), 물체 정합 네트워크(OMN), 관계 정합 네트워크(RMN), 그리고 가중 결합 네트워크(WCN). 본 논문에서는 세 가지 서로 다른 참조 표현 데이터집합들을 이용한 실험을 통해, 제안 모델이 현존 최고 수준의 참조 표현 이해 성능을 보인다는 것을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.240-242
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• 1999

웹 데이터는 기존의 페이지를 기반으로 한 교체 알고리즘이 고려하지 않은 다양한 데이터 아이템의 크기, 네트워크 밴드위쓰 등으로 인한 다양한 참조 비용과 데이터의 만기시간(expiration time)을 갖는다. 그러나, 기존의 연구에서는 만기시간이 미치는 영향에 대한 연구가 초보적인 수준이다. 본 논문에서는 만기시간이 참조비용에 미치는 영향을 반영한 기대비용기반 캐쉬교체 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 만기시간내에 참조되어 캐쉬효과를 얻을 확률을 이용하여 참조비용의 기대값을 구하고, 이 값을 비교하여 교체대상을 선정한다. 제안한 알고리즘은 데이터의 크기, 참조비용 뿐만 아니라 만기시간의 영향을 확률적으로 정확히 반영하므로, 기존의 교체 알고리즘보다 우수한 성능을 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1997년도 추계학술대회발표논문집; 홍익대학교, 서울; 1 Nov. 1997
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• pp.216-219
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• 1997

분산 데이터베이스에서의 통신량을 줄이기 위한 기법과 관련한 많은 연구가 수행되고 있으며, 이러한 연구는 주로 데이터베이스 설계 초기에 고려되는 파일의 배치에 대한 문제를 다루고 있다. 이러한 파일 배치 문제에서는 분산 데이터베이스 상황을 가정하고, 공식화(formulation)한 후 이에 대한 해법을 제시하는 방식을 취하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 하나의 파일이 다른 지점에 있는 파일을 참조하는 경우 두 파일에 대한 접근량을 줄이기 위한 방법을 제안함으로써 분산 데이터베이스의 물리적 설계의 최적화를 도모하였다. 본 연구에서는 기존의 방법과는 달리 참조정보를 요하는 참조 파일(referential file)을 추가함으로써 두 지점간의 통신량을 줄이고자 하는 방안을 제시하였으며, 이 때 참조 파일의 종류는 참조하는 레코드의 수를 유지하는 방법과 참조 여부에 관한 정보만 유지하는 두 가지 방법을 모두 고려하였다. 본 연구에서는 기존의 방식과 본 연구에서 제안한 두 가지 방법간의 통신비용을 계산함으로써 본 연구의 타당성을 검증하였다. 이때 참조 무결성을 유지하는 대표적인 세 가지 제약조건, 즉 Cascade delete, Restricted, Nullify를 대상으로 분석함으로써 이와 관련된 대다수의 프로토콜에서 본 연구에서 제안한 방법의 효용성을 입증코자 했다. 이를 위해 필요한 공식들을 유도해 내는 작업도 논문에서 중요하게 다루었다. 이 연구는 분산 데이터베이스 설계시 통신량을 줄이는 중요한 고려 요소로 활용될수 있을 것이다.