• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.595-604
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• 2004

문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어 이상의 개념 수준에서의 문서간 비교를 가능케 한다. 본 논문에서는 다중요인모델에 기반 하여 텍스트 문서로부터 토픽들을 추출하고 이로부터 의미 커널(semantic kernel)을 구축하여 문서간 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 텍스트 문서는 내재된 토픽들의 다양한 결합에 의해 생성된다고 가정하며 하나의 토픽은 공통 주제에 관련되거나 적어도 자주 같이 나타나는 단어들의 집합으로 정의한다. 다중요인모델은 은닉층을 갖는 하나의 네트워크 형태로 표현되며, 토픽을 표현하는 단어 집합은 은닉노드로부터의 가중치가 높은 단어들로 구성된다. 일반적으로 이러한 다중요인 네트워크에서의 학습과 추론과정을 용이하게 하기 위해서는 근사적 확률 추정 기법이 요구되는데, 본 논문에서는 헬름홀츠 머신에 의한 방법을 활용한다. TDT-2 문서 집합에 대한 실험에서 토픽별로 관련 있는 단어 집합들을 추출할 수 있었으며, 4개의 텍스트 집합에 대한문서 검색 실험에서는 다중요인모델의 분석결과에 기반 한 의미 커널을 사용함으로써 기본 벡터공간 모델에 비해 평균정확도 면에서 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.756-759
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• 2011

일반적으로 컴퓨터를 이용한 수치 해석에는 격자 수치 해석 방법인 유한요소법 또는 유한차분법이 주로 사용되어 왔다. 그러나 이러한 방법들은 해석하고자 하는 영역을 요소나 격자 등으로 분할해야 하기 때문에 복잡한 현상들을 다루는 데 어려움을 갖게 된다. 이를 극복하기 위해 개발된 방법이 무요소법(Meshfree Method)이며 본 논문에서는 다양한 무요소법들 중 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)가 고려되어진다. SPH는 라그랑지안 수치 근사 기법을 사용하는 입자법(Particle Method)으로 SPH를 정확하게 실행하기 위해서는 적절한 경계 처리법이 요구된다. 그러나 기존의 경계 처리법은 유체 입자의 침투현상 및 커널(Kernel) 끊김 현상이 발생하기 때문에 적합하지 않다. 따라서 지금까지 SPH의 경계 처리법을 향상시키기 위해 다양한 접근법들이 제안되었으며 본 논문에서는 이러한 접근법들 중 정반사(Specular Reflection), 재회복(Bounce-back), 재도입(Reintroduce) 방법 및 경계 반발력(Repulsive Force)과 가상 입자(Ghost Particle)의 적용이 분석되고 현상 접목을 통해 적절한 경계 처리법이 제안되어진다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.150-158
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• 2013

본 논문에서는 절단된 제약적 최소 제곱 필터를 이용하여 방향 적응적으로 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상복원 필터는 공간영역에서 이론적으로 영상 전체의 크기를 갖는 제약적 최소 제곱(constrained least squares; CLS) 필터를 Maxwell-Boltzmann 커널을 사용하여 절단한 유한 임펄스 응답(finite impulse response; FIR) 필터의 구조로 실시간 영상복원을 가능하게 한다. 또한 화소 단위로 공분산 행렬을 분석하여 방향성을 추정하여, 화소마다 필터의 계수를 적응적으로 생성하여 방향 적응적으로 영상을 복원한다. 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 선명하고 부작용(artifacts)이 적은 결과를 얻는 것을 검증하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권1호
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• pp.80-90
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• 1993

원자력발전소에는 방사선 차폐체를 통한 수 많은 관통부들이 존재하며. 이를 통한 방사선 스트리밍의 해석은 발전소 작업자들의 방호를 위한 차폐 설계에 있어 중요한 고려사항 중 하나이다. 본 연구에서는 관통부 중 주종을 이루는 콘크리트 벽체 내 원통형 직관통부로 단방향. 단일 에너지의 감마선 면선원에 의한 방사선 스트리밍 해석을 위하여 몬테칼로방법에 따른 전산 프로그램을 개발하였으며, 이를 사용하여 여러 경우의 감마선원 에너지와 입사각. 관통부의 반경과 길이에 대하여 관통부 출구에서의 평균 선량을 계산하여 그 결과를 라이브러리화 하였다 또한. 이를 이용하여 등방향 점선원에 대하여 적절히 근사할 수 있음을 보임으로서 임의의 감마선원 분포에 대하여 짧은 전산시 간으로 정확한 결과를 구할 수 있는 방법을 제공하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권4호
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• pp.137-144
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• 2020

섬망은 의식 장애, 주의력 장애 및 언어력 장애와 같은 일시적인 인지 장애가 있는 환자, 특히 노인에서 나타나는 가장 흔한 정신 장애 중 하나이다. 섬망은 환자와 가족에게 고통을 주고, 통증과 같은 증상의 관리를 방해할 수 있으며 노인 사망률 증가와 관련이 있다. 본 논문의 목적은 장기 요양 시설에서 섬망 환자를 구별하는데 사용될 수 있는 유용한 임상적 지식을 생성하는데 있다. 이러한 목적을 위해, 러프 하한 근사 영역을 갖는 로컬 커버링 규칙 기법을 활용하여 섬망과 관련된 임상적 분류 지식을 추출하였다. 제안된 방법의 임상적 적용 가능성은 전향적 코호트 연구로부터 수집된 데이터를 활용하여 확인하였다. 연구 결과, 섬망 기간이 12일 이상 지속될 수 있는 6가지 유용한 임상적 증거를 발견하였고, 체질량 지수, 동반질환 지수, 입원경로, 영양결핍, 감염, 수면박탈, 욕창, 기저귀 사용과 같은 8가지 인자들이 섬망 결과를 구별하는 데 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 제안된 방법의 분류 성능은 통계적 5-겹 교차검정 방법을 사용하여 3가지 벤치마킹 모델, 즉 ANN, RBF 커널 함수를 활용한 SVM, 랜덤 포레스트와 비교하여 검증하였다. 제안된 방법은 3가지 모델 중 가장 높은 성능을 제공한 SVM 모델과 비교했을 때 정확도와 AUC 기준에서 평균 0.6%와 2.7% 개선된 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.39-44
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• 2011

영상이나 동영상을 저장하거나 전송할 때 저장 공간의 크기나 네트워크 대역폭을 고려하여 고해상도 윈본 영상을 축소하여 저장, 전송하고 최종적으로 영상을 디스플레이 하는 과정에서 영상을 확대하는 경우가 실제 응용에서 빈번히 나타난다. 기존 연구들에서는 이런 경우 확대 영상의 화질을 개선하기 위해 영상 확대 과정을 개선하기 위한 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 이런 상황에서는 고해상도 원본 영상이 존재한다는 점에 착안하여 영상 확대 과정 대신 영상을 축소하는 과정을 개선함으로써 최종 확대 영상의 화질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 특히 실제 하드웨어나 소프트웨어에서 널리 적용되는 선행 보간법, 삼차 보간법 등에서 확대 영상의 화소가 작은 영상의 화소값들의 선형 조합으로 나타난다는 점에 착안하여 영상 확대 과정을 선형 변환으로 모델링하고 최적 축소 영상을 만틀기 위한 역변환을 얻는 방법을 제안한다. 또한 역변환 과정의 계산량을 줄이기 위해 역변환과정을 간단한 필터 커널로 근사하는 방법을 제안한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 방법으로 축소한 영상을 확대 복원하였을 때 기존에 사용되던 방법에 비해 상당한 화질 개선 효과가 있는 것을 실험적으로 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.9-20
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• 2010

3차원 공간에 존재하는 반투명 물질을 물리 기반으로 렌더링하기 위해서 빛의 진행 경로를 작은 구간으로 나눈 후, 각 구간에 대하여 빛의 직접적인 영향, 산란으로 인한 영향, 반투명 물질안에서의 소멸 및 물질의 발광으로 인한 영향 등을 고려한 빛의 에너지를 계산하여 누적하는 방식을 사용한다. 이중 빛의 산란은 연속 공간에서 매우 복잡한 방식으로 작용하기 때문에 이의 시뮬레이션을 위해서 상당한 노력이 필요하다. 빛의 산란을 효과적으로 계산하기 위해 여러근사 방법들이 고안되었는데, 그중 볼륨 포톤매핑 기법은 빛이 간섭매체 내부에서 산란되는 효과를 단순화된 시뮬레이션으로 미리 계산하여두고 이를 검색해 효율적으로 렌더링 하는 방법을 사용한다. 이 방법은 주변에서 검색한 시뮬레이션 정보를 이용하기 위해서 밀도추정방법을 적용하는데, 시뮬레이션자료의분포에 따라서 검색에 따른 편차가 있을 수 있게된다. 또한 시뮬레이션된 자료만을 이용하여 산란효과를 반영하기 때문에 고밀도이지만 시뮬레이션이 충분하지 못한 위치에 대해서 방향성 있는 위상함수에 대한 특징을 잘 표현하지 못한다는 문제가있다. 이러한 문제를해결하고자 하는 노력의 일환으로, 본 논문에서는 입자형태로 시뮬레이션된 볼륨데이터에 대해 밀도추정방법의 하나인 커널스무딩을 이용하여 표현한 산란효과를 반투명물질 자료구조에 저장하고 이를 복원하는 방법을 제안하고, 실험결과 분석을 통하여 장단점을 분석한다.