• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.7
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• pp.1286-1301
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• 2003

This paper introduces segmentation based environment modeling method and integration method using multiple environment map for constructing the realtime image-based panoramic navigation system. The segmentation-based environment modeling method is easy to implement on the environment map and can be used for environment modeling by extracting the depth value by the segmentation of the environment map. However, an environment model that is constructed using a single environment map has the problem of a blurring effect caused by the fixed resolution, and the stretching effect of the 3D model caused when information that does not exist on the environment map occurs due to the occlusion. In this paper, we suggest environment models integration method using multiple environment map to resolve the above problem. This method can express parallax effect and expand the environment model to express wide range of environment. The segmentation-based environment modeling method using multiple environment map can build a detail model with optimal resolution.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.9
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• pp.77-85
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• 2015

The finger language is the part of the sign language, which is a language system that expresses vowels and consonants with hand gestures. Korean finger language has 31 gestures and each of them needs a lot of learning models for accurate recognition. If there exist mass learning models, it spends a lot of time to search. So a real-time awareness system concentrates on how to reduce search spaces. For solving these problems, this paper suggest a hierarchy HMM structure that reduces the exploration space effectively without decreasing recognition rate. The Korean finger language is divided into 3 categories according to the direction of a wrist, and a model can be searched within these categories. Pre-classification can discern a similar finger Korean language. And it makes a search space to be managed effectively. Therefore the proposed method can be applied on the real-time recognition system. Experimental results demonstrate that the proposed method can reduce the time about three times than general HMM recognition method.

• Archives of design research
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• v.16 no.2
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• pp.355-364
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• 2003

This research verified efficiency of 2 design process models; 2-stage model and 3-stage model. 2-stage model means subjective and sensitive design process based on designer's creative mind. Contrarily, 3-stage model means objective, logical and consumer-oriented design process. Past researches have suggested inconsistent conclusions on efficiency of 2 design process models. This study suggested efficiency of 2 design process model based on the concept of market leader strategy and market seeker strategy. The study results imply that, in condition of high prestige brand, 2-stage model based on market leader strategy is more effective and contrarily in case of low prestige brand, 3-stage model based on market seeker strategy is more efficient. However, it is requested to perform various investigation about situations in which each design process model is more effective for the generalization of the study results.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.7-8
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• 2016

Ad-hoc 네트워크 기술이 발달함에 따라 FANET(Flying Ad-Hoc Notworks)을 이용한 그룹 무인기 정찰이 요구되고 있다. 본 논문에서는 자율비행을 위한 효율적인 그룹 무인기 정찰을 위하여 새로운 이동성 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Random Waypoint에 기반 하는 모델로써 정찰되지 않은 구역의 선택 확률을 높여 균형적 탐색을 유도한다. 시뮬레이션을 이용하여 제안하는 모델이 기존의 Random Waypoint 에 비해 80% 정찰비율 시간 향상 면에서 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.229-231
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• 2005

S-System 모델은 동적 시스템을 기술하기 위한 여러 모델 중의 하나로서, 높은 표현력으로 인해 다양한 분야에서 사용되어져 오고 있다. 하지만 S-System 모델이 갖고 있는 많은 매개변수는 목표 시스템을 모델링하는 데에 있어 고려해야 할 탐색 공간의 넓이를 크게 증가시키는 단점을 갖고 있으며 그로 인해 고려될 수 있는 변수의 수는 극히 적은 수로 제한되어져 왔다. 일반적인 S-System 모델의 경우, ${_n}$개의 변수로 이루어진 시스템을 모델링하는 데 결정되어져야 할 매개변수의 수는 $O(n^2)$이다. 본 논문에서는 시스템 내의 변수들을 서로간의 연관 정도에 따라 클러스터링하고. 클러스터 사이의 동적 모델링을 통해 고려하는 매개변수의 수를 O(kn) $(k{\leq}n)$으로 줄이는 방법을 제안한다. 매개변수 값의 탐색을 위해 유전자 알고리즘을 사용하며, 제안된 방법이 기존의 방법으로는 학습할 수 없었던 규모의 S-System 모델을 학습할 수 있는 가능성을 지님을 보인다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.437-441
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• 2005

수많은 정보시스템들이 기업 및 조직에 도입되고 있다. 이러한 정보시스템들의 도입 효과 분석에는 많은 어려움이 따르는데, 특히 기존의 시스템을 e-business화 하는 e-transformation화 되고 있는 진행중인 시스템에 대한 평가는 난해면이 많다. 이에 본 논문에서는 이러한 경우의 정보시스템 효과평가를 위한 모델 수립을 위한 탐색적 연구 결과를 소개하고자 한다. 본 논문에서는 기존문헌 고찰을 통해 정보시스템 성과평가를 위한 모델과 방법론의 한계 및 이슈를 도출하고, 이를 극복하기 위해 EEM(E-transformation Evaluation Model) 모델과 방법론 구축의 필요성을 도출한다. EEM모델에서는 정보시스템도입의 현재 효과평가뿐만 아니라 현재에는 IT 효과가 일어나지 않지만 향후 정보시스템을 통한 IT효과측정이 가능하므로 측정대상에 따라 다각적인 적용이 가능하여 기업의 정책수립에 큰 도움이 되리라 사료된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.613-618
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• 2022

효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.1
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• pp.53-60
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• 1999

This paper is a study on the korean broadcasting speech recognition. Here we present the methods for the large vocabuary continuous speech recognition. Our main concerns are the language modeling and the search algorithm. The used acoustic model is the uni-phone semi-continuous hidden markov model and the used linguistic model is the N-gram model. The search algorithm consist of three phases in order to utilize all available acoustic and linguistic information. First, we use the forward Viterbi beam search to find word end frames and to estimate related scores. Second, we use the backword Viterbi beam search to find word begin frames and to estimate related scores. Finally, we use A/sup */ search to combine the above two results with the N-grams language model and to get recognition results. Using these methods maximum 96.0% word recognition rate and 99.2% syllable recognition rate are achieved for the speaker-independent continuous speech recognition problem with about 12,000 vocabulary size.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.8
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• pp.32-41
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• 1999

In this paper, an inversion method using chirp signals and two near field receivers is proposed. Inversion problems can be formulated into the probabilistic models composed of signals, a forward model and noise. Forward model to simulate chirp signals is chosen to be the source-wavelet-convolution planewave modeling method. The solution of the inversion problem is defined by a posteriori pdf. The wavelet matching technique, using weighted least-squares fitting, estimates the sediment sound-speed and thickness on which determination of the ranges for a priori uniform distribution is based. The genetic algorithm can be applied to a global optimization problem to find a maximum a posteriori solution for determined a priori search space. Here the object function is defined by an L₂norm of the difference between measured and modeled signals. The observed signals can be separated into a set of two signals reflected from the upper and lower boundaries of a sediment. The separation of signals and successive applications of the genetic algorithm optimization process reduce the search space, therefore improving the inversion results. Not only the marginal pdf but also the statistics are calculated by numerical evaluation of integrals using the samples selected during importance sampling process of the genetic algorithm. The examples applied here show that, for synthetic data with noise, it is possible to carry out an inversion for sedimentary layers using the proposed inversion method.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.2
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• pp.105-115
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• 2007

The up-to-moment dataset is built by combining the past dataset and the recent dataset. The proposal is to compute association rules in real time. This study proposed the model, $EM_{past'}$ and algorithm that is sensitive to time. It can be utilized in real time by applying partitioned combination law after dividing the past dataset into(k-1). Also, we suggested $EM^{ES}_{past}$ applying the exponential smoothing method to $EM^p_{past'}$ When the association rules of $EM_{past'}\;EM^w_{past'\;and\;EM^{ES}_{past}$ were compared, The simulation results showed that $EM^{ES}_{past}$ is most accurate for testing dataset than $EM_{past}$ and $EM^w_{past}$ in huge dataset.