• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.525-534
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• 2018

카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점위치, 렌즈왜곡 등의 매개변수를 결정하는 작업으로 이를 위해서 주로 체커보드를 촬영한 영상을 사용하고 있다. 체커보드 영상에서 타겟을 자동으로 인식할 때 기존의 연구는 사용자가 타겟인식을 위한 입력 매개변수를 잘 이해하고 있어야 하거나 영상에서 체커보드가 모두 나타나야 하는 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 체커보드 중심부와 외곽부분에 각각 4개씩 8개의 블랍을 포함하는 직사각형을 이용하여 체커보드 영상의 일부만 촬영된 경우에도 자동으로 타겟점의 번호를 부여할 수 있고 별도의 입력 매개 변수 없이 자동으로 타겟을 인식하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 체커보드 타겟의 중심점을 자동으로 추출하기 위해서 흑백패턴의 왜곡, 경계선 변화빈도, 흑백픽셀의 비율의 3가지 조건을 이용하였다. 또한 체커보드의 방향성과 번호부여는 블랍을 이용하였다. 두 가지 타입의 체커보드에 대한 실험을 통해서 36장의 영상에 대해 1분 이내의 짧은 시간에 체커보드 타겟을 자동으로 인식할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제5권2호
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• pp.83-89
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• 2003

본 연구에서는 차량측량시스템에 사용할 수 있는 코드(Coded) 타겟을 설계, 제작하고 이를 자동으로 식별하고 타겟 중심의 영상좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. 차량측량시스템은 CCD, GPS, INS 장비를 통합 탑재하여 도로상에 존재하는 시설물과 노면에 대한 3차원 정보를 획득할 수 있는 시스템이다. 차량측량시스템은 특성상 카메라 검교정과 외부표정을 위해서 미리 설치된 타겟을 사용하며 표정작업을 위한 영상좌표 획득은 수동에 의한 방법이 사용되어 왔다. 그러나 코드 타겟을 사용하며 타겟의 자기인식(Self-Identifying)을 통해 각 영상에서 관측된 타겟을 하나의 공액점으로 인식 가능하고 자동으로 타겟 중심의 영상점 획득이 가능하다. 이처럼 자동화된 타겟 관측 및 영상점 획득이 가능하다면 차량측량시스템의 카메라 검교정 및 외부표정을 작업의 효율성을 향상시키고 영상좌표 획득의 일관성을 유지하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.284-288
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• 2022

최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.

• 공업화학전망
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• 제23권3호
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• pp.42-55
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• 2020

다양한 분석물을 탐지하기 위해 타겟 특이적이며 높은 안정성과 효율을 지닌 화학센서 개발은 화학자들의 숙원이다. 그들의 노력으로 지난 수십 년간 많은 센서들이 개발되었으며 화학, 생물학, 약물학, 생리학, 환경 화학 등 여러 분야에서 응용이 되고 있다. 본고에서는 화학센서 개발의 디자인 원리와 발광 메커니즘(ICT, FRET, PeT, AIE)에 대해 알아보고 최근 개발된 유기·무기분자 기반 탐침과 나노물질 및 고분자를 이용한 센서 동향에 대해 다루고자 한다. 나아가 여전히 존재하는 개발 과제는 어떠한 것들이 있는지 짚어보고, 앞으로 화학센서 개발이 나아갈 방향에 대해 예상해보고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-40
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• 2022

본 논문에서는 시퀀스 레이블링 문제(sequence labeling problem)인 개체명 인식에 사용할 새로운 태깅 포맷인 Delimiter tag (D-tag)를 소개한다. 시퀀스 레이블링 문제에서 사용하는 BIO-tag 포맷은 개체명 레이블을 B (beginning)와 I (inside) 의미의 레이블로 확장하여 타겟 클래스의 수가 2배 증가한다. 또한 BIO-tag 포맷을 사용할 경우, 모델이 B와 I 를 잘못 분류하는 문제가 발생하며, 레이블 수가 많은 세부 분류 개체명의 경우에는 label confusion을 야기한다. 본 논문에서 제안한 D-tag 포맷은 타겟 클래스의 수를 증가시키지 않기 때문에 앞서 언급한 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, D-tag를 사용하여 학습한 모델이 BIO-tag를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보여, 유망함을 확인하였다.

• 정보와 통신
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• 제31권4호
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• pp.88-98
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• 2014

최근 스마트 TV 보급과 더불어 멀티미디어 소비 환경에서 개인 맞춤형 미디어 서비스가 각광을 받고 있다. 이러한 개인 맞춤형 미디어 서비스는 맞춤형 홈 스크린, 타겟 광고 등을 포함하는데, 이러한 서비스를 위해 스마트 TV 환경에서의 얼굴인식 기술은 중요한 이슈로 부각되고 있다. 얼굴인식 기술은 물체인식 분야에서 폭넓게 연구되어 상당히 성숙한 기술이라고 알려져 있음에도 불구하고 심한 환경(저해상도, 조명변화, 포즈변화 등)을 포함하는 제약되지 않은 환경에 적용되었을 때 얼굴인식 시스템의 성능이 크게 저하된다 라고 알려져 있다. 이러한 제약되지 않은 환경을 와일드 환경이라고 정의하고 이 환경에서 얼굴인식 기술이 부딪칠 수 있는 도전요소에 대해 분석하고 이것을 극복하기 위한 최근 얼굴인식 기술 동향에 살펴보도록 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권5호
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• pp.383-390
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• 2007

단백질이나 유전자들 간의 상호작용 인식은 생물학적 현상의 기술에 있어서 필수적이고, 이러한 상호작용의 네트웍 파악은 생물학 접근의 시작이라고 할 수 있다. 최근에, 대량의 생물학 관련 문서로부터 자연언어처리 기술을 사용하여 이러한 정보를 추출하려는 연구들이 많이 등장했다. 또한 이전 연구들은 언어학적 정보가 문서로부터 유전자 상호작용을 자동으로 추출하는 데 있어서 유용하다고 주장하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 정확률에 비해 재현율이 많이 낮아서 성능이 그다지 좋지 못했다. 정확률의 감소 없이 재현율의 성능향상을 위해, 이 논문은 생물학관련 문서에서 구문관계에 기반하여 유전자 상호작용을 인식하는 방법을 제안한다. 생물학 도메인에 관련된 전문지식 없이, 우리의 방법은 단지 적은 양의 학습데이터를 사용하여 효과적인 성능을 보인다. LLL05(ICML05 Workshop on Learning Language in Logic)에서 제공한 데이터 포맷을 그대로 사용하여, 상호작용하는 두 유전자 중 작용의 주체가 되는 유전자를 에이전트라 하고 상호 작용의 대상이 되는 유전자를 타겟이라 한다. 본 논문에서 제안하는 첫 단계에서, 에이전트와 타겟 유전자에 대한 유전자-전이 구문관계를 인식한다. 두 번째 단계에서, 유전자 간의 상호작용이 있음을 암시하는 용언리스트를 구축한다. 마지막 단계에서, 상호작용하는 것으로 인식된 두 유전자 중 어느 것이 에이전트이고 타겟인지를 판단하기 위해 구문관계의 방향 정보를 학습한다. LLL05 데이터를 사용한 실험결과에서, 본 논문에서 제안한 방법이 학습 데이터에 대해서는 88%의 F-measure 성능을 보였고, 테스트 데이터에 대해서는 70.4%의 F-measure 성능을 보였다. 이 결과는 기존의 방법들보다 훨씬 더 좋은 성능이다. 우리는 성능에 대한 각 단계의 공헌도를 실험하여, 첫 단계는 재현율 향상에 기여를 하고 두 번째와 세 번째 단계는 정확률 향상에 기여했음을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.246-249
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• 2015

기계학습 방법에 기반한 자연어 분석은 학습 데이터가 필요하다. 학습 데이터가 구축된 소스 도메인이 아닌 다른 도메인에 적용할 경우 한국어 의미역 인식 기술은 10% 정도 성능 하락이 발생한다. 본 논문은 기존 도메인 적응 기술을 이용하여 도메인이 다르고, 문장의 형태도 다를 경우에 도메인 적응 알고리즘을 적용하여, 질의응답 시스템에서 필요한 질문 문장 의미역 인식을 위해, 소규모의 질문 문장에 대한 학습 데이터 구축만으로도 한국어 질문 문장에 대해 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 한국어 의미역 인식 기술에 prior 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 실험결과 소스 도메인 데이터만 사용한 실험보다 9.42, 소스와 타겟 도메인 데이터를 단순 합하여 학습한 경우보다 2.64의 성능향상을 보였다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2012년도 추계총회 및 학술대회 논문집
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• pp.194-195
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• 2012

대향 타겟 스퍼터링법 (Facing Targets Sputtering)을 이용하여 저온 공정에서 ZnO 박막을 증착하였다. 이 실험에서 두 개의 타겟의 거리를 70nm로 고정하고 박막의 증착두께를 150nm로 정하였다. 인가전압을 변수로 하였을 경우 ZnO 박막의 방향성과 결정성을 XRD로 측정하고 분석하였고 OES로 플라즈마 진단을 하였다. 그 결과 인가전압의 증가에 따라 결정성은 증가하였다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2012년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.343-345
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• 2012

대향 타겟 스퍼터링법 (Facing Targets Sputtering)을 이용하여 저온 공정에서 ZnO 박막을 증착하였다. 이 실험에서 두 개의 타겟의 거리를 110nm로 고정하고 박막의 증착두께를 150nm로 정하였다. 산소 가스의 유량, 인가 전력을 변수로 하였을 경우 ZnO 박막의 방향성과 결정성을 XRD로 측정하고 분석하였다. 그 결과 인가전압과 산소 유량의 증가에 따라 결정성은 좋아진다.