• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.150-152
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• 1998

정확한 정보를 검색하기 위해 단일단어를 사용하는 대신에 다중단어를 사용하는 정보검색 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아직까지 다중단어를 이용한 검색시스템은 그리 많지 않다. 다중단어를 이용한 정보검색시스템의 한 예가 키팩트를 이용한 정보검색 시스템이다. 키팩트란 키워드뿐만 아니라 관련정보를 같이 포함하고 있는 다중단어의 하나다. 키팩트에 기반한 정보검색 시스템은 현재 문서의 색인과정과 질의어의 키팩트 추출과정에서 같은 가중치를 가진 키팩트를 생성한다. 그러나, 하나의 명사구는 그것이 갖는 의미에 따라 각기 다른 다양한 키팩트를 생성하기 때문에, 이들의 결과에 기존의 정보검색 방법을 적용하는 것은 문제가 많다. 따라서 본 논문에서는 색인시에 생성되는 각각의 키팩트에 적절한 가중치를 부여함으로써 보다 정확한 정보검색이 이루어지도록 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.510-512
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• 2013

본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad-hoc network: MANET)에서의 상황인식 기반의 에너지 스케쥴링 기법인 ESWC(Energy Scheduling Weighted-value Control) 알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서 노드의 에너지를 관리하기 위한 여러 가지의 방법들이 제안 되고 있다. 특히 이동노드들의 경우 이동성에 따라 에너지 소모율이 다르며, 이때 상호 노드간 전송하는 데이터와 상호 위치에 따라 에너지 소모율은 다르게 된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 전송 거리와 전송 데이터의 패킷량이 어떠한 상호관계에 따라 노드의 소모 에너지에 미치는 영향이 있는지를 분석한다. ESWC에서 도출된 에너지의 가중치 결과는 최종적으로 전송 경로에 있어 에너지 소모율을 분석하여 네트워크상에서 전체적인 노드의 라이프타임을 향상 시킬 수 있다. 본 연구의 주어진 모의실험환경에서 노드의 방향성 및 시간에 따른 이동성을 반영함으로써 에너지 효율적인 클러스터링 및 라우팅 경로 알고리즘이 제공되어 네트워크의 최적화된 에너지 소모 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.451-452
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• 2007

본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경회로망(Polynomial based Radial Basis Function Neural Networks)을 설계하고 이를 2-클래스 패턴 분류 문제에 응용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력 층으로 이루어진다. 입력층은 입력 벡터의 값들을 은닉 층으로 전달하는 기능을 수행하고 은닉층은 Fuzzy c-means 클러스터링을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습된다. Networks의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의해 퍼지추론의 결과로서 얻어진다. 제안된 다항식기반 RBF 신경회로망은 각기 다른 4종류의 2-클래스 분류 문제에 적용 및 평가되어 분류기로써의 성능을 분석한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.98-106
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• 2006

문서분류기의 개발에 있어 교사학습기법을 이용할 경우 많은 양의 사람에 의한 범주 부착 말뭉치가 필요하다. 그러나 이의 구축은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 최근 이러한 범주 부착 말뭉치 대신 원시말뭉치와 범주마다 약간의 씨앗 정보를 이용하여 학습을 수행하여 문서분류기를 개발하는 방법론이 제시되었다. 본 논문에서는 이 방법론 하에서 다른 연구에서의 결과보다 좋은 성능을 나타내는 비교사 학습 기법을 소개한다. 본 논문에서 제시하는 기법의 특징은 씨앗 단어에서 출발하여 평균상호정보를 이용하여 다른 대표단어 및 그들의 가중치를 학습한 다음, 정보검색에서 많이 사용하는 기술을 이용하여 그 가중치를 갱신하는 것이다. 그리고 이 과정을 반복 수행하여 최종적으로 높은 성능의 시스템을 개발할 수 있음을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.163-165
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• 2004

복합어의 추출은 정보 검색 및 온톨로지 분야의 연구에 있어서 중요한 비중을 차지하고 있다. 이 분야의 연구는 언어학적인 필터링 및 통계적 기법에 기반 한 연구와 최근의 문맥정보 및 사전 점보를 이용하는 기법 등으로 구분될 수 있다. 복합어를 정보 검색 및 온톨로지 분야에 응용하기 위해서는 복합어의 정확한 추출뿐만 아니라 그 복합어가 문서를 표현할 수 있는 정도를 측정하는 기법이 필요하다. 특히 정보검색 분야에서는 추출된 복합어에 대해 어떻게 가중치를 부여할 것인 가가 중요한 문제이다. 본 논문에서는 연관률(Association Ratio)에 기반 하여 복합어를 추출하고, 추출된 복합어에 대친 적절한 가중치를 부여함으로써 검색 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.28-31
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• 2021

전세계적으로 우울증은 정신 건강 질환으로써 문제가 되고 있으며, 이를 해결하기 위해 일상생활에서의 우울증 탐지에 대한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 일상생활에 밀접하게 연관되어 있는 AI 스피커를 사용한 어텐션 메커니즘(Attention Mechanism) 기반 멀티모달 우울증 감지 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 AI 스피커로부터 수집할 수 있는 음성 및 텍스트 데이터를 수집하고 CNN(Convolutional Neural Network)과 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory Network)를 통해 각 데이터에서의 학습을 진행한다. 학습과정에서 Self-Attention 을 적용하여 특징 벡터에 추가적인 가중치를 부여하는 어텐션 메커니즘을 사용한다. 최종적으로 음성 및 텍스트 데이터에서 어텐션 가중치가 추가된 특징들을 합하여 SoftMax 를 통해 우울증 점수를 예측한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.346-352
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• 2020

Versatile Video Coding (VVC), a next-generation video coding standard that is in the final stage of standardization, has adopted various techniques to achieve more than twice the compression performance of HEVC (High-Efficiency Video Coding). VVC adopted Bi-prediction with CU-level Weight (BCW), which generates the final prediction signal with the weighted combination of bi-predictions with various weights, to enhance the performance of the bi-predictive inter prediction. The syntax element of the BCW index is adaptively coded according to the value of NoBackwardPredFlag which indicates if there is no future picture in the display order among the reference pictures. Such syntax structure for signaling the BCW index could violate the flexibility of video codec and cause the dependency issue at the stage of bitstream parsing. To address these issues, this paper proposes an efficient BCW weight signaling method which enables all weights and parsing without any condition check. The performance of the proposed method was evaluated with various weight searching methods in the encoder. The experimental results show that the proposed method gives negligible BD-rate losses and minor gains for 3 weights searching and 5 weights searching, respectively, while resolving the issues.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.27 no.2
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• pp.1-26
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• 2011

This study was conducted to select the location of the logistics center for environment-friendly agricultural products in the Gwangyang Bay Area. AHP(Analytic Hierarchy Process) technique was used to examine location selection factors and factor hierarchy was made through a questionnaire survey and an expert interview for objective and quantitative decision. The hierarchy process of location factors of logistics center for environment-friendly agricultural products in the Gwangyang Bay Area were categorized into five factors such as natural factors, economic factors, social factors, distribution efficiency, and land use plan. Then, those factors were sub-categorized into three factors each. As a result of pair-wise comparison analysis of five categories, the weight of economic factors was the highest, and easy cargo transportation, fitness to higher-order plan, climate, land price, and limitation regulations of sub-categorized factors appeared as comparative evaluation criteria. The priority of the final candidate was decided through this process. While the weight of the Yulchon II Industrial Complex was the highest in natural and economic factors were the highest, the weight of the Gwangyang Hwanggeum Industrial Complex was the highest in social factors, distribution efficiency, and land use plan. The result of the final analysis showed that the Gwangyang Hwanggeum Industrial Complex was the most optimal location candidate for the logistics center for environment-friendly agricultural products.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.10
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• pp.179-186
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• 2019

Based on the characteristics of the weapon system, a government-funded research institute or a defense industry company is selected as the R&D supervision institution. On the other hand, research for the selection of a R&D supervision institution has not been conducted actively. This paper proposes a methodology for selecting R&D supervision institutions, such as procedure and indices. First, candidates of the index were obtained using data investigation and consulting, and five indices were deduced using Delphi. The weight of the indices was set using AHP. The high element consisted of 'Technical elements' and 'Business element'. The low element of 'Technical elements' consisted of 'Possession and readiness of critical technology' and 'Experience of similar R&D'. The low element of 'Business element' consisted of 'Base circumstance of the project', 'Risk management', and 'Will for the project'. The total weights of the indices were 'Possession and readiness of critical technology' 0.405, 'Experience of similar R&D' 0.297, 'Base circumstance of the project' 0.124, 'Risk management' 0.127, and 'Will for the project' 0.047. The indices were applied to the 00 weapon system and the result was deduced.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.4
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• pp.90-96
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• 2010

The focusing system is an important factor to determine the imaging quality of a digital imaging system. The focusing system consist of measuring the focusing index with high frequency energy of an image and controlling the movement of the focusing lens based on the computed focusing index. The computation of the focusing index is a key aspect in implementing the focusing system and the noise of the image cause the error in the sharpness evaluation of the image. To reduce this error, the noise under the low illumination condition is considered. A noise insensitive focusing index using adaptive weights is proposed in this paper. This measure determines the sharpness of an image using the spatially adaptive weights based on the local statistics of the image and noise. Experimental results under the condition without and with the noise verify the performance of the proposed method.